【摘 要】
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符号音乐的生成在人工智能领域中仍然是一个尚未解决的问题，面临着诸多挑战。经研究发现，现有的多音轨音乐生成方法在旋律、节奏及和谐度上均达不到市场所要求的效果，并且生成的音乐大多不符合基础的乐理知识。为了解决以上问题，提出一种新颖的基于Transformer的多音轨音乐生成对抗网络（Transformer-GAN），以乐理规则为指导来产生具有高音乐性的音乐作品。采用Transformer的译码部分与在
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符号音乐的生成在人工智能领域中仍然是一个尚未解决的问题，面临着诸多挑战。经研究发现，现有的多音轨音乐生成方法在旋律、节奏及和谐度上均达不到市场所要求的效果，并且生成的音乐大多不符合基础的乐理知识。为了解决以上问题，提出一种新颖的基于Transformer的多音轨音乐生成对抗网络（Transformer-GAN），以乐理规则为指导来产生具有高音乐性的音乐作品。采用Transformer的译码部分与在Transformer基础之上改编的Cross-Track Transformer分别对单音轨内部及多音
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三峡上游大规模梯级水库群的建成,极大地改变了三峡水库入库洪水的原始形态,使得三峡水库实际运行时的来水情况与最初设计时发生了很大变化,对下游荆江地区的防洪风险造成了显著的影响.本文通过建立三峡水库入库洪水随机模型和动库容调洪模型,结合三峡水库对城陵矶地区进行防洪补偿的调度规则,从入库洪水形态、调洪计算模型、防洪调度规程三个方面探究在三峡水库与上游乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝梯级水库群联合调度下荆江
针对传统显著性检测算法分割精度低以及基于深度学习的显著性检测算法对像素级人工注释数据依赖性过强等不足，提出一种基于图割精细化和可微分聚类的无监督显著性目标检测算法。该算法采用由“粗”到“精”的思想，仅利用单张图像的特征便可以实现精确的显著性目标检测。首先，利用Frequency-tuned算法根据图像自身的颜色和亮度对比信息得到显著粗图，然后根据其统计特性进行二值化并结合中心优先假设得到显著目标的
氮、磷营养素过度排放诱发的水体富营养化是当前全球性水污染问题,污水脱氮除磷势在必行.传统硝化/反硝化是最主要技术手段,而随着世界各国污水排放标准愈加严格,传统脱氮工艺效率不足、能耗巨大及其带来的二次污染问题日益凸显,经济、高效与可持续的处理技术已成为污水处理领域的迫切需求. 20世纪90年代发现的厌氧氨氧化(anaerobic ammonium oxidation, Anammox)工艺无需曝气与
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