18、去中心化音乐:超音乐实验与跨个体协作的新探索

去中心化音乐:超音乐实验与跨个体协作的新探索

超音乐实验 0.9:创新的音乐符号系统

超音乐实验 0.9 是一个具有高度复杂性和高活跃度的系统。在这个系统中,图形大小可能需要调整以适应给定的框架或空间,这种调整为表演者和作曲家带来了独特挑战,促使他们进行解读和实验。

该系统的输入参数和交互塑造了输出和系统行为。它允许人类和后人类影响输入,挑战并重新定义了传统界限,强调了创作和控制的去中心化。

部分乐谱的格式并非随意确定,尽管具有一定随机性,但经过精心选择,旨在促进人类与后人类、物理与数字世界之间的共生关系。这些格式可能成为阻碍,且可能无法打印,仅以数字形式存在,是一种基于研究的符号机器,旨在挑战和颠覆现有音乐实践。

采用规定性记谱法是因为其内在的动态性。与传统音乐记谱法不同,它不仅描绘频率和时长,更展示力量的运动、碰撞,对意外和不可预见的结果持开放态度,更注重运动而非静态频率。这种记谱法围绕独特空间展开,专注于映射乐器维度,而非固定音高和精确音符值。

为了将不同频谱整合为连贯的符号机器,关键在于微调交互,确保即使结果不可预测,也能富有成效地吸引参与者。表演者、作曲家和音乐家的实验、迭代调整和反馈对于完善系统至关重要。系统的提交、输出和请求具有存档性质,同时通过反馈循环影响系统行为,这需要全面的计算操作,与多件作品所探索的差异本体论相契合。

作为 DAO 的超音乐实验 0.9:赋予表演者权力

去中心化自治组织(DAOs)重新定义了数字所有权和去中心化治理,为集体参与和赋权铺平了道路。当超音乐实验 0.9 与 DAO 框架相结合时,它带来了差异本体论、音乐创作和表演者赋权之间的复杂互动。

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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