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捕获和处理通过空间分辨的电磁信息基于生物学研究,医学诊断,机器视觉和遥感等领域的重要应用。使用长波红外光谱仪在可见波长处获得更容易获得的数据以外的洞察力非常有吸引力[1]。例如,在红外波长处进行空间解决数据,例如用于植物组织歧视和生物分子检测[2],癌细胞研究[3],机器视觉应用,包括自动驾驶汽车的实时数据处理[4]以及热卫星成像[5]。今天,这些应用程序中的大多数都依赖于使用常规光电探测器以强度的形式捕获空间信息,并随后应用数字处理。在大多数情况下,这些计算可以通过现代算法有效地执行,但生成大量高分辨率数据的应用可以将当前的电子系统推向其极限,并使用大量的时间和能量[6]。
着:Shaotang歌曲,Yu Teng,Weichen Tang,Zhen Xu,Yuanyuan He,Jiawei Ruan,Takahiro Kojima,
随着人工智能(AI)社会应用的推进,人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是,许多研究和作品示例已经表明,人工智能可以通过使用生成对抗网络(GAN)和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐,就好像它们是人类创造的一样。另一方面,有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现,并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中,我们研究了人工智能和创造力的现状,并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达,尤其是音乐表达的方法。通过这些,我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.:“机器人危险控制系统设计的动作链模型”,IEEE Trans. on Reliability,第 39 卷,第 2 期,(1990 年 6 月)。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.(2015 年):”
