三言二拍:彩铃和音乐

我不愿意给人打电话,一个重要的原因,就是现在用彩铃的人越来越多了(据说,已有8成手机用户成为彩铃用户,天),而我确实不想被那些五彩斑斓的数字垃圾骚扰。

我说彩铃是数字垃圾,并不是说被选作彩铃的音乐本身一定是数字垃圾(尽管绝大部分确实是),而是彩铃这种劣质到无法再劣质的声音效果,惟一可以用来形容它的词,就是垃圾。

你自己的手机,你选什么样的声音做来电铃声都无所谓,因为它只能被你自己(以及离你不远的人)听到,至少不会骚扰给你打电话的人。彩铃就不同了,电话的主人完全不被骚扰,而给他打电话的人就比较倒霉了,打一次被骚扰一次。如果机主接电话不及时,你就得长时间忍受那些数字垃圾。

据说,2006年彩铃业务已经成为一个超过50亿元的市场,远远超过了传统唱片业务的18.1亿。所以,中移动一呼百应,唱片公司纷纷拜倒在中移动的膝下,得意洋洋地做起了内容提供商。这不是艺术的问题,这是钱的问题。据说,由于KTV开始收取版权费,唱片业去年从KTV行业可以获得110亿元的收入——KTV是音乐吗?同样,这不是艺术的问题,这是钱的问题。

当唱片业只能从非艺术的彩铃和KTV中获得收入,他们还好意思把自己打扮成艺术家或艺术商人吗?

如果彩铃就代表了中国数字音乐的未来,我想,还是让音乐在中国死掉算了,至少,耳根子会清净一些。

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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