音乐流媒体本质上是存储在网上的歌曲,您可以通过支持网络的音乐播放器访问这些歌曲。由于多种原因,流媒体现在成为一种非常流行的音乐欣赏方式。由于歌曲由流媒体提供商存储在网上,因此无需购买歌曲或将其下载到计算机来创建自己的音乐库 - 所有内容都在线供您管理,这可以节省大量时间,因为单独购买歌曲并在计算机上积累音乐库是通过非流媒体音乐播放器(如 iPod 或 MP3 播放器)提供音乐最耗时的方面之一。
软件会根据员工的音乐库来判断员工。员工报告称,他们通过与同事分享音乐集来塑造自己,其中有些同事他们几乎不认识。有时,他们的自我形象会被音乐兴趣和知识水平不同的同事误解。尽管如此,音乐共享有助于在研究人员研究的美国中型工作场所中建立一个社区。佐治亚理工学院和帕洛阿尔托研究中心 (PARC) 的研究人员于 4 月在计算机-人机交互会议上展示了他们的研究成果,他们表示,这一发现对主要作为个人点唱机创建的音乐共享技术的设计具有启示意义。该研究由 PARC 和美国国家标准与技术研究所 (NIST) 资助。
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软件根据他们的音乐库相互评判。员工报告说,他们通过与同事分享的音乐集来以某种方式描绘自己,其中一些人他们几乎不认识。有时他们的自我描绘会被具有不同音乐兴趣和知识的同事误解。尽管如此,音乐共享有助于在研究人员研究的美国中型工作场所内建立一个社区。佐治亚理工学院和帕洛阿尔托研究中心 (PARC) 的研究人员表示,这一发现对主要作为个人点唱机创建的音乐共享技术具有设计意义,他们在 4 月的计算机-人机交互会议上介绍了他们的研究结果。该研究由 PARC 和美国国家标准与技术研究所 (NIST) 资助。
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我们向当代光学识别(OMR)中最紧迫的两个问题提供了解决方案。我们提高了低质量,现实世界的识别准确性(即包含衰老,照明或污垢伪像)输入数据,并提供置信度评级的模型输出以实现有效的人类后处理。具体来说,我们提出了(i)复杂的输入增强方案,可以通过合成数据和现实世界文档的嘈杂扰动的结合来减少消毒基准和现实任务之间的差距; (ii)一种可用于改善OMR系统在低质量数据上的性能的对抗歧视域的适应方法; (iii)模型集合和预测融合的组合,该组合为每个预测产生值得信赖的置信度评级。我们在新创建的测试集上评估了我们的贡献,该测试集由来自国际音乐得分图书馆项目(IMSLP)/petrucci音乐库的手动注释的各种现实世界质量的页面组成。通过提出的数据增强方案,与最先进的培训相比,嘈杂的现实世界数据的检测性能从36.0%增加了一倍,达到73.3%。然后将此结果与强大的信心评级相结合,为OMR部署在现实世界中的道路铺平了道路。此外,我们还显示了无监督的对抗域适应的优点,以将36.0%的基线提高到48.9%。
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