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AGGIES - NMSU 招生 - 新墨西哥州立大学
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认识凯瑟琳·施泰特（Katherine Schwetye），医学博士，博士学位
我和父母和两个年轻姐妹一起长大。我父亲是一家小型建筑公司的负责人。我的妈妈接受了音乐教育和音乐疗法的正式培训，经营了业务，后来脱离了建筑管理软件。我们在“办公室”花费了大量时间。我最喜欢的杂志是很好的家庭建筑。我制定了平面图。我还了解了经营小型企业，长时间朝目标工作的需求和灵活性以及如何照顾同事（例如，在普遍之前提供亲子婚姻休假和工作与工作机会）。明智地，我的父母巧妙地将我从建筑中脱离了职业（在威慑中缺乏才华！）;但是，我相信解剖病理学的实践与建筑分享了空间组织和视觉经验的首要地位。苹果离树不远。
音乐产业战略：2022 - 2026 年 - （草案）
多伦多的音乐生态系统庞大而多样，涵盖了该行业各个领域的组织：大型唱片公司和各种独立唱片公司；大型跨国音乐出版公司和越来越多成功的独立音乐出版企业家；顶级录音室、艺术家管理、经纪公司和公关公司；社区音乐组织；现场活动制作；全国公认的年度音乐颁奖活动；乐器零售商和唱片店；法律和会计等商业支持；国家音乐倡导和艺术委员会；综合音乐教育；风格多样的广播电台；信息灵通且参与度高的多平台音乐媒体；以及高度发展的互补创意产业，如摄影、视频、时尚和设计、电影和电视以及交互式数字媒体。
音乐发展计划
•所有年份的小组都参加了圣诞节表演，其中涉及唱歌，跳舞和戏剧•我们参加了德文郡音乐教育枢纽的活动，例如“访问音乐家的工作坊”•每个圣诞节，复活节，复活节和夏季，Y2儿童在Portmill Court Court退休家庭中表演•我们邀请父母音乐家在儿童中表演孩子，并谈论他们所选择的乐器。•每年我们举办音乐共享集会，并邀请所有学习乐器表演的孩子•每年的所有四所皮尔顿学校（Pilton Bluecoat Academy，Pilton婴儿，Palton School和Pilton Community College）的每年夏季的孩子，父母和员工都被邀请组建一个在Pilton Green Man Festival上表演的社区合唱团；每周排练在Pilton Bluecoat Hall
2024/2025 年度研究生课程广告。......
教育文学学士、文学学士学位、新闻学学士学位或任何其他获得公认机构颁发的文学或英语专业的学士学位。 9. 音乐文学硕士 GMAM 2,400,000/= 3,600,000/= 教育学学士（音乐）二等学位、教育文学学士（音乐）、艺术与音乐文学学士、表演艺术学士、创意艺术学士、教师教育学士（音乐）、音乐舞蹈和戏剧文学学士、音乐学士学位，获得公认机构颁发的学位。 10. 音乐教育文学硕士 GAME 2,400,000/= 3,600,000/= 教育学学士二等学位、文学学士学位（音乐）加 PGDE/PGDTE、小学教育学士（音乐）、教师教育学士（音乐）以及音乐、舞蹈和戏剧文学学士学位，获得公认机构颁发的学位。 11.
三年，四个...
政策类别：注册，进步，毕业主题：三年，四年和荣誉计划的注册和进展小节：学士学位的学位广度要求的结构，注册学位学士学位结构荣誉学士学位学士学位学士学位学士学位学士学位（四年制学士学位（四年）录取和毕业级别的模型序列，级别的模型序列模式，注册/课程选择在所有音乐课程的选修课程学分的选举课程信用证保证接纳音乐教育毕业生Brescia Brescia学生与西方大学主要校园荣誉计划中的所有音乐课程的选举课程学分确保了校园的荣誉计划：Besançon批准委员会：参议院负责委员会：与术语委员会：SENATE COLICATION：SENICAR INSICAL INSICAL INSICAL INSICAL INSICAL INSICAL INSICAL INSICAL INSICAL INSICAR INSICAL： *官员： *官员： * * S） * * * * S） 2024
人工智能与人类构图之间的感知差异
人工智能 (AI) 在音乐领域能做什么和不能做什么是音乐研究人员和人工智能专家都感兴趣的重要话题之一。本研究在人工智能技术在音乐创作中日益重要的作用及其对创作过程的影响的背景下提供了重要的分析。它通过将人工智能定位为作曲家创造力的补充工具并增强对文化适应过程的理解，为文献做出了贡献。该研究旨在确定人工智能和作曲家作品之间的感知差异，研究这些差异的音乐和文化基础，并揭示影响听众体验的因素。在研究设计中，采用了混合方法，结合了定性和定量研究方法。在定量阶段，采用双盲实验设计，以确保参与者公正地评价作曲家和人工智能作品。在定性阶段，收集参与者的意见。参与者是 10 名年龄在 19 至 25 岁之间的人，具有不同的文化和教育背景；6 人接受过正规音乐教育，4 人是普通听众。数据收集工具包括结构化访谈表和音乐作品感知因素评估量表。在研究过程中，每位参与者在 20 分钟的标准化聆听环节中评估了两部人工智能和两部作曲家作品。所有聆听环节均使用专业音频设备进行。分析显示，作曲家作品在所有类别中的得分明显高于人工智能作品（p <.05）。观察到了显著的差异，特别是在情感深度（X 作曲家 = 4.6，X AI = 3.1）和记忆性（X 作曲家 = 4.4，X AI = 3.2）类别中。研究得出结论，作曲家作品在情感深度、结构连贯性和文化共鸣方面比人工智能作品更有效。此外，文化背景和音乐教育成为影响感知差异的重要因素。未来的研究应扩大参与者范围并结合神经认知数据，以促进对感知机制的更深入了解。此外，音乐人工智能系统的发展应包括融合基于Transformer和RNN的高级学习模型、实现传统音乐理论原理、增强情感表达能力、提高文化适应能力、完善实时交互机制等。