


Meneroka dunia muzik masa depan: proses mengintegrasikan kecerdasan buatan dan sains otak
Pada 28 Oktober, Majlis Perasmian dan Konsert Masa Depan Persidangan Kepintaran Buatan Muzik Dunia telah diadakan di Dewan Konsert Opera Pusat Konservatori Muzik. Persidangan ini menghimpunkan pakar global dalam bidang kecerdasan buatan muzik, muzik dan sains otak, terapi muzik, dan wakil syarikat berkaitan industri muzik untuk membincangkan dunia muzik masa depan dan berkongsi teknologi terkini dan tempat hangat industri
Sila jalankan majlis perasmian
Yu Feng, Presiden Pusat Konservatori Muzik, menekankan trend perkembangan semasa teknologi kecerdasan buatan dan penyelidikan sains otak, serta kepentingan sosial yang meluas dalam penyelidikan antara disiplin tentang muzik dan sains otak. Sebelum berucap, Dean Yu Feng turut memperkenalkan robot simulasi yang direka dan dibangunkan untuk konsert ini kepada penonton.
Yu Feng
Ahli akademik Dai Qionghai menegaskan di Universiti Tsinghua bahawa gabungan muzik dan teknologi merupakan trend pembangunan yang tidak dapat dielakkan dalam bidang muzik, yang mempunyai kepentingan sosial dan praktikal yang luas untuk inovasi industri muzik. Pada masa yang sama, beliau juga menghuraikan keunikan dan kepentingan persilangan muzik, kecerdasan buatan dan sains otak, menunjukkan kesan transformatif teknologi kecerdasan buatan terhadap industri muzik, dan peranannya dalam warisan budaya tradisional, industri. peningkatan dan transformasi pencapaian
Sebagai bahagian penting Persidangan Kepintaran Buatan Muzik Dunia ke-2, "Konsert Masa Depan" turut diadakan pada acara tersebut. Konsert ini ialah pesta audio-visual seni dan sains yang disampaikan kepada penonton oleh Persidangan Kepintaran Buatan Muzik Dunia. Konsert ini menampilkan "integrasi rentas sempadan muzik, kecerdasan buatan dan sains otak", yang dicipta bersama oleh pemuzik dan saintis dan menunjukkan penerokaan Konservatori Muzik Pusat tentang kemungkinan tak terhingga muzik masa depan dalam bentuk muzik 3D
Antara karya di konsert itu, "Observing Oneself II: Like the Heart" digubah untuk antara muka otak-komputer, ekspresi dan pengecaman emosi, muzik algoritma, erhu, dan gitar "Continuum" digubah untuk pengalaman persepsi transformasi Lorentz ; "Eye No. 2 - Sigang" ialah dialog berbilang dimensi antara "De", "Ling", "Kuxian" dan muzik elektronik; Yuan" digubah untuk Zhong Ruan , AI, muzik komputer dan penglihatan generatif.
Adegan persembahan
Pasukan produksi konsert itu terdiri daripada komposer, penghibur dan jurutera, merangkumi pelbagai bentuk teknologi termaju seperti kecerdasan buatan, teknologi antara muka otak-komputer, ekspresi dan pengecaman emosi, penglihatan yang dijana AI, muzik komputer, maya manusia, anjing robot, dll. Didayakan oleh sains dan teknologi, karya itu menyediakan persembahan falsafah Konfusian yang mengejutkan dan futuristik, konsep ruang dan masa dalam fizik, emosi kehidupan dalaman, puisi sasterawan, budaya pelbagai etnik dan banyak lagi tema
Semasa konsert itu, Profesor Wang Xiaoqin mengetuai pasukan Makmal Muzik dan Sains Otak Pusat untuk menjalankan eksperimen sains otak muzik secara langsung di tapak Pasukan eksperimen telah ditubuhkan dengan kerjasama Pusat Konservatori Muzik dan Makmal Otak dan Perisikan Universiti Tsinghua. Pasukan itu menjemput 6 subjek sebagai penonton, merekod dan memaparkan EEG dan data fisiologi subjek dalam masa nyata sambil menonton persembahan secara langsung, dan akan menganalisis data dalam eksperimen seterusnya.
Dua karya yang dicipta oleh sistem komposisi kecerdasan buatan Yangyin - sambutan "Selamat Datang" dan "Seribu Batu Sungai dan Pergunungan" menarik perhatian. Kedua-dua karya ini dipersembahkan secara langsung oleh Central Conservatory of Music Symphony Orchestra melalui konduktor manusia digital
Adegan persembahan "Selamat Datang" dan "Seribu Batu Sungai dan Pergunungan"
Atas ialah kandungan terperinci Meneroka dunia muzik masa depan: proses mengintegrasikan kecerdasan buatan dan sains otak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
