Polyverse Infected Mushroom Bundle Mac(声音处理器插件包)

Infected Mushroom Bundle提供了由Infected Mushroom创作的三个创新插件,包括Manipulator、Gatekeeper和I Wish,用于音频调制、创造和性能。这套插件组合在各种音乐制作场景中表现出色,尤其当它们一起使用时,能创造出前所未有的独特声音和纹理。

Infected Mushroom Bundle 包含 Polyverse 的三个突破性插件,

提供用于音频创建、塑造和性能的全套尖端工具。Infected Mushroom 捆绑包包含 Manipulator(我们的极限语音调制器)、Gatekeeper(我们的音量调制器)和 I Wish(原始音高冻结插件)。

Infected Mushroom Bundle 用途广泛,在各种不同的方面都很有用,当它的插件一起使用时效果特别好。Infected Mushroom 捆绑包中的所有插件均由 Infected Mushroom 创建、开发和测试,以允许用户访问自己的声音,但也能够创建以前从未听说过的新的、独特的声音和纹理。

传送门:https://mac.orsoon.com/Mac/186596.html

Polyverse Infected Mushroom Bundle Mac版功能特色

GATEKEEPER
世界上最快的音量调制器
Gatekeeper 可以充当 LFO、包络、步进音序器、样本精确的音量自动化等等,使其成为创意表达的瑞士军刀。
采样快速精确的音量调制
富有表现力和有趣的信封绘图工具
8 个独立的音量包络
Infected Mushroom 用于门控效果的秘密武器

自定义几乎所有网页 保存更改,并在每次访问该页面时应用它们。 通过注入HTML,CSS或JavaScript自定义几乎所有网页。 每次访问指定网站时,都保存并应用所做的更改。 比'inspect element'更好,因为它会在重新加载后保留:D功能:-将自定义HTML,CSS和/或Javascript自动添加到所有页面或您指定的页面。 -运行自定义CSS **之前**,页面已完全加载,因此您不会首先看到原始页面。 -随时随地注入Javascript。 -随时随地添加/删除/更改HTML和CSS。 -右键单击页面上的任何元素以获取完整CSS路径。 -自动保存并同步您制作的脚本。 有趣的用例:-欺骗简单的游戏,例如霸王龙游戏。 -通过在网站上向他们展示假货来欺骗您的朋友。 -为任何网站制作您自己的黑暗主题。 -测试您正在使用的网站。 -您可以想象得到的一切,都要发挥创造力:D如何使用:-简单,首先打开扩展程序。 -选择“ JavaScript”,“ CSS”或“ HTML”。 -按“新建”创建一个新文件。 -编写您自己的代码或从此处的示例中获取一些代码:https://github.com/Ruud14/Page-Manipulator/tree/master/examples-按钮功能:-“重新加载”按钮:-将重新加载当前页面。 -“活动”复选框:-如果启用>代码将在“活动网站”文本区域中指定的页面上自动运行。 -如果关闭>仅在按下“操作”按钮时代码才会运行。 -“有效网站”文本区域:-您可以在此处指定要运行代码的网站。 -“匹配页面”下拉菜单:-如果“完全匹配”>仅当页面的网址与“活动网站”文本区域中的网址之一完全相同时,代码才会运行。 -如果是“递归”>,则代码还将在“活动网站”中指定网址的所有子页面上运行。 -“页面位置”下拉菜单(仅适用于HTML):-如果“顶部”> HTML将添加到页面顶部。 -如果“底部”> HTML将添加到页面底部。 -如果“替换”> html将替换页面的整个HTML。 -“操作”或“更新操作”。 按钮:-将代码注入页面或更新注入。 -**当未选中“活动”复选框时,此按钮也将起作用。**-“移除操作”。 按钮:-从页面上删除操作。 -“删除”按钮:-从存储中删除当前文件。 -您可以右键单击页面上的任何元素以获取该元素的css路径。 它不起作用,现在怎么办?:如果右上角的扩展程序按钮为灰色,则无法在该页面上使用它。 -对于Javascript:-确保您的代码在正确的时间运行。 也许尝试增加延迟。 -检查Chrome控制台是否有错误消息。 -对于CSS:-确保您正在操纵正确的元素。 通过使用“检查元素”。 -尝试使用'!important'。 -对于HTML:-确保您没有将'position'下拉菜单设置为错误的位置。 这适用于大多数网站,但也有一些例外! 如果您想查看任何特定的改进或发现任何错误,请在此处告诉我:https://github.com/Ruud14/Page-Manipulator/issues自第二版以来,我使用的编辑器是Ace编辑器。 在这里查看:https://ace.c9.io/ 支持语言:English
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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