❶ 知行网怎么注册
知行网是一个十分优秀的大学校园网站，学生可以通过注册之后登陆获取海量资源，包括学习教材，电子视频，软件，动漫，电影，游戏，音乐，纪录片等等。
如果是交通大学的学生可以通过知行网来快速便捷免费地获取海量资源，不过需要成为知行网用户。注册成为知行网用户具体步骤：
1.打开网页，打开网络，输入“知行网”。在弹出的网页中选择“北京交通大学论坛-知行信息交流平台 - Powered by Discuz!“
2.单击注册，打开注册页面。
3.按照页面要求正确填好所要求的内容
注意：其中Email一栏中要注意（只有交通大学的学生才能注册）严格按照规定的格式填写！
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另外，其实知行网的优点在于：我们可以通过设置电脑的网络连接，修改DNS码，将网络由ipv4更改为ipv6，如果修改成功，我们可以不用损耗任何校内网流量，免费下载这些资源，而且下载速度非常快！还有，要记得一定不要使用迅雷下载！在将网络连接方式修改为ipv6之后不能使用迅雷下载任何东西，只能使用知行网提供的utorrent下载工具。
❷ 在北京航空航天大学就读是一种什么体验
我是北航沙河校区第一届的学生，现在名字在“烈士墙”上，随便写点儿体验。
刚刚来的时候就是五栋教学楼、两栋宿舍楼【一号、二号宿舍楼还没有开建】和一栋“综合楼”——就是现在沙河校区的食堂。一共3000多不到4000的学生，除了学校占地面积（含各种形式的荒地）之外，真的就比我高中好不了多少。
当时我们去的时候只有一级学生，所以食堂只开一层，二楼三楼都是天冷的时候上体育课用的，我到现在还记得我大冬天在食堂三层学打五步拳的样子，后来有了两届学生之后开了食堂二层，我们快临近毕业的时候食堂三层才开放。
下面这张图就是当时我们入学前的暑假参加理科实验班选拔的时候沙河管委主任给我们展示的美好前景，现在沙河的同学可以看看，还有多少楼没有建。
沙河校区就是比较纯净。纯净一方面是无奈，毕竟这代表着外面的花花世界跟你没有什么关系，另一方面倒也是难得会有这样的空间和时间来安排自己的学习【虽然我学习也就是一般吧】。所以两年的沙河生活过去之后，居然还会有点儿怀念，直到现在本科毕业之后又读了四五年博士，还是在想，如果可以回去重新把自己放到一个纯净的环境里面专心科研就好了。【听说我们系的研究生又要搬回沙河了，也不知道是应该高兴还是应该骂街】
北航最大的特点，大概是这个学校的学风比较好，很多时候你不是想去自习室，而是同学都去了，你也得跟着去。这样做多多少少对自己的学习生活会比较有利，另外就是可以培养出不错的好哥们，至少说我们一个班的人互相之间感情是比较深的，最后散伙饭吃的是要多悲壮有多悲壮。
北航另一个很大的特点就是习惯于对学生的学习生活做很多的安排：课程安排的也比较满，作息时间也会有一定的要求【尤其是在沙河】，这样有个好处，就是你只要按照规定按部就班的走就行了。坏处也是很明显的，大部分学生其实是比较迷茫的，并不知道自己在干什么，所以大家还是应该多看看书、培养自己的兴趣，多对自己的未来规划规划，否则浪费几年的时间不值当。
最后要说一点，沙河校区虽然风大，但是空气是真的好，刚来的时候是2010年，正是闹PM2.5的那几年，我还说呢，北京明明空气好的爆炸，为什么会有人说北京有雾霾呢？所以沙河校区的同学多做深呼吸，回城就得要当吸尘器了。
❸ 北京各区的小学排名是哪个机构给排呢
2020北京市小学排名一览表，盘点北京最好的几所小学
北京作为我国的首都，不仅经济发达，还具有很高的文化教育水平。小学作为基础教育，深受家长们的重视。特别是在大城市，家长们更不想让自己的孩子输在起跑线上。那么北京市最好的小学是哪几所，2020北京市小学排名一览表。
根据数据调查统计，截止2019年，北京普通小学招生18.3万人，在校生94.2万人，毕业生13.9万人；幼儿园入园幼儿16.8万人，在园幼儿46.8万人。全市共有民办小学53所，在校学生4.4万人；民办幼儿园765所，在园幼儿17.2万人。
北京的小学教育资源差距比较大，基本上好的小学教育资源都集中在西城区、海淀区、东城区和朝阳区，所以在这里小编只针对以上四区的一流一类小学进行排名整理，具体排名情况请参考下文：
西城区一流一类小学排名
1、北京实验二小
2、育民小学
3、育翔小学
4、西师附小
5、三里河三小
海淀区一流一类小学排名
1、中关村第三小学
2、中关村第一小学
3、中关村第二小学
4、人大附小
5、人大附中实验小学
东城区一流一类小学排名
1、府学小学
2、史家小学
3、景山学校
朝阳区一流一类小学排名
1、朝阳实验小学 2、芳草地国际学校
剩下的几个区也有比较好的小学，但是够不上一流一类的标准，在这里小编就不进行一一排名了，以上排名来源于网络，仅供大家参考。最后，我们一起来看下北京最好的小学是哪几所。
1、北京第二实验小学
北京第二实验小学是一所有百年历史的学校，成立于1909年9月19日，地址在北京市西城区新文化街111号。2020年4月26日，学校被认定为北京市第二批义务教育学校管理标准达标学校。全校学生语文学科期末合格率为100%，数学学科合格率为99.95%，毕业考试双科合格率为100%，音乐学科合格率为100%，美术学科合格率为100%，体育学科合格率为100%。
2、北京中关村第一小学
北京中关村第一小学位于北京中关村高科技园区的核心，成立于1949年，与新中国一起诞生和成长。2019年3月，入选北京市首批义务教育学校管理标准达标学校。在各级领导的亲切关怀和指导下，在全体教师的共同努力下，学校逐步发展壮大。
3、中国人民大学附属小学
中国人民大学附属小学创办于1954年，被孩子们自豪地称为“蓝天下最美丽的校园”。2020年5月，入选北京市中小学科技教育示范学校名单。学校现拥有326名教职工，123个教学班以及4783名学生；荣获了“北京市最具影响力的小学”、海淀区“办学理念最为深厚的学校”及“课程设置最适合学生发展的学校”等百余项荣誉。
4、史家小学
史家小学成立于1939年，经过70多年的发展，它已经成为北京乃至全国顶尖学校之一。学校先后荣获全国教育创新百强名校、全国第一批现代教育技术实验学校、全国十大科技教育学校、全国先进学校艺术教育单位、北京最具影响力学校、北京中小学校园环境示范学校、北京教育科学研究先进学校、北京科技教育示范学校、北京金鹏科技奖等荣誉。2020年5月，入选北京市中小学科技教育示范学校名单。
5、北京市海淀区中关村第三小学
北京市海淀区中关村第三小学是一所年轻的充满活力的学校，地处中关村科技园核心。2020年4月26日，学校被认定为北京市第二批义务教育学校管理标准达标学校。2020年5月，入选北京市中小学科技教育示范学校名单。
6、景山小学
景山小学创办于1960年，是一所专门进行城市中小学教育试验的学校，是全国和北京市的重点学校，联合国教科文亚洲教育更新计划联系中心之一。学校先后荣获全国少年儿童先进集体、全国少先队红旗大队、中央教育学院“社会公认成功学校”、北京市普通教育系统先进集体、北京市实验教学推广先进单位、北京市教育研究先进学校、北京市小班化教育示范学校等荣誉称号。
❹ 求叨叨冯聊音乐：音乐博士带你从零开始学乐理
AI 科技评论按：作为中国音乐学习最高学府之一，中央音乐学院今日发布了一则音乐人工智能博士招生启事。该专业全名为“音乐人工智能与音乐信息科技”，为中央音乐学院首次开设，导师阵容有来自清华大学、北京大学的人工智能教授，联合中央音乐学院院长共同组成双导师培养制 (音乐导师+科技导师)，着力培养“音乐与理工科交叉融合的复合型拔尖创新人才”。
据官网资料显示，“音乐人工智能与音乐信息科技”专业学制一共是 3 年，要求报考者必须是出身计算机、智能和电子信息类的考生。
建议阅读书目方面，除了《音乐理论基础》1 本与音乐理论挂钩外，其余 4 本推荐书目都跟人工智能理论相关，它们分别为《数据结构与算法》、《信号与系统引论》、《人工智能：一种现代的方法》以及《神经网络与机器学习》
由于“音乐人工智能与音乐信息科技”为跨学科专业，面试环节除了将考核本学科的专业能力之外，还会考核考生的音乐能力——演奏某种乐器或者单纯进行演唱。
目前该专业已敲定的 3 名联合培养导师分别为：
俞峰
孙茂松
吴玺宏
- http://www.ccom.e.cn/xwyhd/xsjd/2019s/201903/t20190301_53856.html
- “AI 之夜音乐会”音乐会完整演出视频：
- http://video.ccom.e.cn/index.php?option=weixin,dianbodetail&id=3514
音乐声学
- 乐器声学/嗓音声学/心理声学与电声学/空间音乐声学等
声音与音乐的信号处理
- 工业、农业、畜牧业、养殖业、地理、环境等各行各业领域的声音信号处理/音乐信号处理
计算机听觉
- 声音与音乐的内容分析、理解和建模/音频与音乐信息检索/声音与音乐分类、标注、情感计算、推荐等/人工智能在声音与音乐计算中的应用/声音及音乐计算在娱乐、教育、海洋、医学、装备、军事、信息安全等各领域的应用
音频信息安全
- 鲁棒音频水印/音频认证/音频取证
计算机音乐与录音
- 计算机辅助的音乐创作/计算机辅助的音乐教学系统/计算机音乐的制作技术/计算机音乐的软件开发/ 音响及多声道声音系统/ 声音装置及相关多媒体技术/音效及声音设计/音频人机交互
·听觉心理学
·听觉与视觉相结合的多媒体应用
“自律”类音乐人工智能算法
- （一）数学模型（Mathematical Model）
- 以数学算法与随机事件构成数学模型进行作曲。其中算法相当于作曲法则，随机事件相当于音乐元素——音乐中的各种元素可分解为一系列随机事件，如音的四属性、音乐三要素等，作曲家（程序员）赋予其不同权重，使用特定随机算法对其进行运算处理而得出音响序列，其结果是非确定性的。常用的随机算法有马尔科夫链、高斯分布等。目前以数学模型为主的音乐人工智能作品在伴奏的速度跟随、乐句的力度处理、终止式的伸缩节奏方面有相当的“智能”感，但是在作品的整体可听性方面仍有明显的欠缺。
- （二）演化算法（Evolutionary Methods）
- 演化算法源于达尔文所揭示的生物进化理论，用算法模拟物种进化的过程来构建音乐作品。将随机或人为的音响事件集合为一个种群，通过选种、遗传与突变的算法反复迭代，将种群中现有的多个个体进行优胜劣汰，其结果由适应函数构成的审核程序予以矫正，以保证其审美意义的质量。最常见的演化计算方法是遗传算法（Genetic Algorithms）与遗传编码（Genetic Programming）。演化算法试图将物种进化的过程匹配于音乐生成过程的逻辑不够完善，因此作品的审美认可度并不高，如今常用于和声配置与伴奏任务中。
- （三）语法系统（Grammars）
- 音乐的构成法则可类比于人类语言的语法规则。人类语言由字、词、句等按照一定的语法规则构成表达单元，音乐中的动机、乐节、乐句也具有相似的结构特征。首先创建一个特定音乐作品的语法规则，对和声、节奏与音高等各种音乐素材进行组合，最后生成音乐作品。诚然，音乐与语言在某种程度上具有同构性，但是比较而言，音乐规则体现出更大的灵活度与可变性，由一个固定的语法规则附加若干可变规则的语言算法，产生出的音乐作品多少带有生硬而呆板的特征。
“他律”类音乐人工智能算法
- （一）迁移模型算法（Translational Models）
- 将非音乐媒体信号源中的信息映射并迁移为音乐音响信息。最常见的是将视觉信息进行转换，例如将图像中的线条转换为旋律，色彩转换为和声，色度转换为力度；将运动物体的空间位移转换为旋律，速度转换为节拍节奏等。也可用于非视觉信息的迁移，如将文学作品中的积极/消极的描述，通过自动情感分析系统迁移为大三/小三和弦。实际上，人类的感官在一定程度上的确具有“联觉”效应，如空间线条与旋律走向的对应，但是如果将其进行严格映射，并没有心理学的有力证据。因此使用迁移模型算法生成的音乐作品，常常出现在交互性的新媒体艺术表演中，更多地以现场的事件相关性与交互性为审美趣味。而一旦音乐作品与其映射对象脱离而单独呈现，这类作品的可听性将会大大降低。
- （二）知识推论系统（Knowledge-based Systems）
- 以某种音乐风格类型为知识库基础，将该音乐风格的审美特征提取出来并进行编码，即归纳推理；以编码程序为算法而创造类似风格的新作品，即演绎推理。例如基于对位法原则的巴洛克音乐风格编码、基于大小调和声体系的古典浪漫音乐风格编码、弱化和声功能的印象派音乐风格编码及各个相应风格作品的生成，即属于知识推论系统算法。这种算法已经在某种程度上接近于音乐学院作曲技术理论的学习过程，生成的音乐作品与其所基于的特定风格知识库非常相像，具有很高的可听性。其缺点在于归纳—演绎两个环节的相对割裂，即风格编码必须由操作者提供，程序本身仅仅是对编码的执行运算，作品的结果会严重受到操作者对创作规则的抽象理解的影响，并且会存在僵化与雷同的缺点。
- （三）机器学习（Machine Learning）
- 操作者为计算机输入大量的音乐音响，计算机对其进行有效“聆听学习”，即运用统计方法对音乐构成的法则进行学习，其过程与知识推论系统相似，但是操作者并不严格指定音乐类型，也不为程序提供风格编码，这个过程由算法程序自动完成，强调其自主性与“无监督”式的学习（unsupervised learning）。当然，从本质上来看，机器学习的“无监督”只能是在一定程度和范围内，它依然囿于操作者所提供的知识素材库。机器学习与数学优化、数据挖掘等计算科学的研究成果相关，更与认知科学领域与神经网络学科的研究成果密切相关，其中最为显着的是采用决策树、人工神经网络、深度学习等方法，是迄今为止对生物学习过程模仿程度最高的一种算法。机器学习仍然属于仿生，但它超越了对结构与力学层面的仿生，是对人类大脑思维过程的仿生。机器学习既可以用于一般意义上的音乐创作，也可用于即兴演奏与竞奏等场合。虽然可以生成各种指定风格或混合风格的音乐作品，但是它仍然取决于操作者提供的音乐数据类型，是通过对随机事件进行概率统计得出规则后的音响预测。
中央音乐学院院长, 教授、博导,“万人计划”领军人才,“四个一批”人才。中国指挥学会会长、全国艺术专业学位研究生教指委副主任、中国文联第十届全国委员会委员, 享受国务院政府特殊津贴。
清华大学教授、博导, 清华大学人工智能研究院常务副院长, 原计算机系主任、党委书记, 教育部教学信息化与教学方法创新指导委员会副主任委员, 中国科学技术协会第九届全国委员会委员。主要研究领域为自然语言处理、人工智能、机器学习和计算教育学。国家 973 计划项目首席科学家, 国家社会科学基金重大项目首席专家。2017 年领衔研制出“九歌”人工智能古诗写作系统。
北京大学教授、博导, 教育部新世纪优秀人才。北京大学信息科学技术学院副院长, 智能科学系主任, 言语听觉研究中心主任, 致力于机器听觉计算理论、语音信息处理、自然语言理解以及音乐智能等领域的研究, 先后主持国家级、省部级项目 40 余项, 获国家授权发明专利 10 余项, 发表学术论文 200 余篇。在智能音乐创作、编配领域颇有成就。
有兴趣报读该专业的考生，须在 2019 年 3 月 1 日至 15 日期间在网上完成报名（网址:http://yz.chsi.com.cn/），考试将于今年 5 月在中央音乐学院举行。
更多详情可点击：
进行了解。
专业开办早有预兆？
如果一直有关注中央音乐学院的动态，就不会对该专业的开办感到惊讶。
早在去年的 5 月份，中央音乐学院就与素以创新性交叉学科研究闻名的美国印第安纳大学信息计算与工程学院共同签署合作建设“信息学爱乐乐团”实验室——所谓“信息爱乐”，指的是一套音乐人工智能伴奏系统，由印第安纳大学信息计算与工程学院音乐信息学实验室主任教授 Christopher Raphael 所发明。
该系统的最大特点是会运用数学方法把音乐本身和音乐家的感受进行了全面解读、演算，通过不断的主动学习，形成更加贴近音乐家个性化表现需求的管弦乐团伴奏、协奏模板，为音乐家提供了更为丰富灵活的演奏机会。
完成签署后，经过半年多的紧张筹备，双方于去年 11 月 26 日合作举办中国首场由人工智能进行伴奏的特殊音乐会——“AI 之夜音乐会”，来自中央音乐学院的 12 位不同专业的优秀独奏家与“信息爱乐”联袂演出了 12 首多种体裁风格的中外作品。
值得一提的是，本场音乐会加入了人工智能协奏中国乐曲《长城随想曲》，这是第一次音乐人工智能技术与中国民族音乐进行碰撞。
图片源自中央音乐学院官网
中央音乐学院院长俞峰教授在音乐会致辞中说道：“这是一场意义深远的音乐会，我国整个音乐行业将由此进入到一个“人工智能化”的时代，极大的提升了整个音乐行业，尤其是音乐教育行业的信息化水平。人工智能技术与音乐艺术专业相结合将会实现整个行业的跨越式发展，一定会成为音乐行业实现产业化的典范。”
国内科研热情日益高涨
除了中央音乐学院，试图在人工智能 + 音乐上做出成绩的，尚有星海音乐学院及中央民族大学。
去年 5 月 16 日，由星海音乐学院管弦系与美国印第安纳大学信息计算与工程学院音乐信息学实验室合作的“音乐人工智能辅助管弦乐教学联合实验室”正式挂牌启动，双方将就“音乐人工智能辅助管弦乐教学”系统引入至日常教学中展开合作。
据了解，该系统可以让学生们在日常专业练习过程中随时听到职业管弦乐团的完整乐曲伴奏，同时将自己与管弦乐团的合成演奏音频转化成高度结构化、可视化、可检索、可比较研究的音乐数据带到课堂上与专业老师共同探讨；对专业老师而言，该系统可以实现对学生专业学习情况的纵向和横向比较，获得了解学生的第一手资料，从而完善教学内容和方法。
图片源自“星海音乐学院”微信公众号
去年 12 月 7 日，由中央民族大学与平安科技联手的“人工智能音乐联合实验室”签字揭牌仪式在中央民族大学知行堂举行。本次合作旨在发挥各自优势、通过共同研发，实现人工智能音乐创作由欣赏阶段到专业阶段再到专家阶段的设想。
中央民族大学党委常委、副校长宋敏在揭牌仪式上表示，人工智能己列入国家规划并进入逐步实施阶段，正在不断与各个领域结合，无疑将引领未来各行各业的发展，她希望双方通过实验室这一平台各自发挥优势，提高民大学科建设水平和音乐创作水平，推进北京“四个中心”建设特别是文化中心建设，并积极助力中国优秀音乐文化走出。
图片源自中央民族大学官网
另外，由复旦大学、清华大学联合创办，至今已是第 6 届的中国声音与音乐技术会议 CSMT（Conference on Sound and Music Technology），从 2013 年开始便就声音与音乐技术这门多学科交叉领域源源不断地为国内输出学术见解，丰富了国内人工智能 + 音乐领域的研究成果。
以 2018 年的会议为例，其征文主题包括：
值得一提的是，去年的 CSMT 大会特别开辟了两个 Special Session：一个用来探讨面向一般 Audio 的计算机听觉，试图扩展 Music 之外的 Audio + AI 人工智能在各行各业的应用，比如海洋舰船识别、设备诊断、AI 医疗、嗓音声学、音频监控、动物识别、农业保护、工业自动化等；另一个则是探讨中国民族音乐与计算机等科学技术的交叉融合，显示了该国内会议的前瞻性。
当下流行的 AI + 音乐算法
对于当下的音乐人工智能算法研究，中国音乐学院音乐学系付晓东教授在发表于 2018 年 05 期《艺术探索》的《音乐人工智能的伦理思考——算法作曲的“自律”与“他律”》一文中按“自律”与“他律”将之进行了划分。
其中“自律”指的是机器严格或非严格地遵循事先规定好的内部结构原则，对应于音响素材而生成音乐作品，最终的音响呈现受到内部结构原则的自律性限定；“他律”则指机器严格或非严格地遵循依据人类经验规定好的外部结构原则，并映射为音响而生成作品，最终的音响呈现受到外部结构原则的他律性限定。
最终的梳理结果如下：
根据付教授的划分准则，我们将能对当今流行的大部分人工智能 + 音乐研究工作进行有效归类。
值得一提的是，由中国科学技术大学、微软人工智能和研究院、苏州大学团队合作，讲述歌曲生成的端到端旋律和编曲生成框架的论文《XiaoIce Band: A Melody and Arrangement Generation Framework for Pop Music》成功荣获 KDD 2018 的 Research Track 最佳学生论文，雷锋网 AI 科技评论对此做了相应解读，有兴趣的读者可点击 https://www.leiphone.com/news/201808/NkobLRDHxZsyadg5.html进行回看。
总的来说，未来人工智能将在音乐领域发挥更加重要的作用，它可以帮助人们分析作品、创作以及分担相当多的重复性工作，进一步激发创造力，探索音乐形式与内容方面的多种可行性。希望这种跨学科、融合性的合作，能够对各类音乐创作逻辑进行总结与完善，并在感知、情感等方面做出突破，让人工智能在音乐的诸多领域形成创新，并在教学、社会服务等方面产生影响。
❺ 中央民族大学真的很差吗
《中央民族大学考研资料》网络网盘免费下载
链接: https://pan..com/s/1ZKV3uLDnKKBga0kGf_iXzA
中央民族大学性价比不低
首先如果从高考说，分够民大，也能报其他四五所同等级末流985了
民大因为民族属性确实受外界非难比较多
民大各种榜单排名较低，其实是更多因为文科学校的缘故
民大办学结构有点模仿人大的意思，偏文科性质。看人大的qs排名就比其分数实力低好几个身位。加上民大在的区间段学校数量密度高，民大办学规模实在太小，所以qs排名确实挺惨的。
民大最大缺点就是受到偏见较多，比如求职的时候。但作为提升学历的跳板很好，因为这时候民族属性不是弱势。
倘若选民大作为最终学历，在985比较稀有的三四线城市或一些民族地区还是很好的。但在985竞争圈子里就有点弱势。
关键看你
1.是文科还是理工科
2.是不是少民 PTSD
❻ 知行冲突是心理冲突吗
很冲突，并不是一种心理冲突来的，就是属于我们面临的个问题了