莫扎特歌剧艺术特点初探

歌剧是莫扎特音乐创作的重要领域，在他短短的一生中，其创作了22部歌剧，并且这些作品都深受人们喜爱。他强调音乐在塑造形象和反映角色内心活动上的巨大作用，在刻画人物极富个性化的性格特征时，合理巧妙运用重唱形式，寓深刻性于通俗性当中，使其作品散发出瑰丽的艺术色彩。     

一维谐振子系综密度矩阵的计算

在能量表象和坐标表象中，分别计算了一维谐振子综的密度矩阵，并得到了在温度T时的平均密度分布，最后讨论了高温极限(T→∞)和低温极限（T→∞)．     

民间文化视野中的福州十番音乐

茶亭十番音乐,是产生在近代福州城市文化中心的民间音乐。十番音乐的产生源自城市文化需要,其发展则来自市民的积极参与与城市文化的影响。它生存的土壤正是福州丰富的民俗活动。十番音乐的精神内涵,满足了市民自由奔放的文化心理,其艺术特色也与市民文化中的欢快、哗闹的格调相吻合。在十番音乐的发生发展过程中,可以看出民间大众强大的文化创造力。     

基于聚类算法的选择性神经网络集成在大脑胶质瘤诊断中的应用

1 Introduction The degree of malignancy in brain glioma[1]domi-nates the way of treatment .In case of gradeⅠorⅡaccording to Kernohan,the success rate of operationis satisfactory. Otherwise ,for gradeⅢor IV,the sur-gical risk is high ,and poor life qual…     

一维谐振子系综密度矩阵的计算

在能量表象和坐标表象中,分别计算了一维谐振子系综的密度矩阵,并得到了在温度T时的平均密度分布,最后讨论了高温(T→∞)极限和低温(T→0)极限.     

Deep forest

Current deep-learning models are mostly built upon neural networks, i.e. multiple layers of parameterized differentiable non-linear modules that can be trained by backpropagation. In this paper, we explore the possibility of building deep models based on non-differentiable modules such as decision trees. After a discussion about the mystery behind deep neural networks, particularly by contrasting them with shallow neural networks and traditional machine-learning techniques such as decision trees and boosting machines, we conjecture that the success of deep neural networks owes much to three characteristics, i.e. layer-by-layer processing, in-model feature transformation and sufficient model complexity. On one hand, our conjecture may offer inspiration for theoretical understanding of deep learning; on the other hand, to verify the conjecture, we propose an approach that generates deep forest holding these characteristics. This is a decision-tree ensemble approach, with fewer hyper-parameters than deep neural networks, and its model complexity can be automatically determined in a data-dependent way. Experiments show that its performance is quite robust to hyper-parameter settings, such that in most cases, even across different data from different domains, it is able to achieve excellent performance by using the same default setting. This study opens the door to deep learning based on non-differentiable modules without gradient-based adjustment, and exhibits the possibility of constructing deep models without backpropagation.     

浅谈钢琴伴奏与合唱训练的“协奏”

钢琴伴奏是合唱训练与演出中不可缺少的一部分,它对合唱的表演起着非常强的烘托作用。文章针对音乐类合唱训练中钢琴伴奏的重要性,围绕钢琴伴奏中“协奏”观念的推广的可行性。论述了“协奏”在合唱训练中的运用技巧。     

EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断

针对船用往复式二级空压机振动信号非线性、非平稳性问题,利用振动信号辨识故障,综合集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和支持向量机（support vector machine, SVM）的信号处理优势,提出一种将EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断方法。模拟正常状态和4种故障状态进行故障诊断实验。采集的振动信号用小波降噪法进行处理。为模拟船用空压机实际工作环境,在EEMD处理过程中加入加性高斯白噪声（信噪比7.5 dB）。以相关性为评价指标选取各状态下本征模态函数（intrinsic mode function, IMF）,并以每个IMF的能量熵和奇异值熵作为特征值,采用SVM分类器识别故障。实验表明：与基于经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）和SVM等故障诊断方法相比,该方法能更有效地识别故障。该方法在实船应用中获得较好的诊断效果,可为现代船舶智能故障诊断研究提供参考。     

波粒二象性、测不准关系与测量理论探讨

本文对量子力学中的波粒二象性、测不准关系以及测量理论的实质作了详细的分析,并针对现有量子理论所存在的问题,提出了一些新的观点.     

对比训练培养提高学生民族音乐素养的有效途径

民族器乐合奏课是普通高等院校民乐专业学生必修课程之一。其目的在于培养和提高学生的民族音乐修养，民族音乐表现力和民族管弦乐合奏能力。而对比训练正是培养提高学生民族音乐素质的有效途径。抑扬对比，提高学生音乐情感表达能力；顿挫对比，增强学生音乐节奏控制能力；刚柔对比，促进学生音乐力度把握能力；明暗对比，培养学生音乐色彩表现能力；徐疾对比，加强学生音乐速度掌握能力。