7、音乐人生:从纽约世界博览会到西部牧场的奇幻之旅

音乐人生:从纽约世界博览会到西部牧场的奇幻之旅

1. 纽约世界博览会的音乐使命

1939 年纽约世界博览会在经历了十年的经济创伤后举办,旨在为未来带来希望与繁荣。此前,在“国家展示中心”工作两年后,Kay Swift 离开那里,投身到博览会的筹备工作中。她与同事 Alfred Stern 一同搬到帝国大厦的世界博览会办公室,Stern 担任展品和特许权总监助理,而 Swift 则被任命为音乐总监。

音乐在这场“视听盛宴”中至关重要。音乐总监的职责由两位专业人士分担,Olin Downes 负责古典艺术家和活动,他安排了一系列雄心勃勃的古典音乐节目,包括交响乐、独奏会、俄罗斯芭蕾舞、巴黎歌剧院演出以及贝多芬第九交响曲的演奏。为了回应古典娱乐门票价格过高的批评,博览会管理方雇佣了“流浪艺人乐队”,在游乐区、展区和休息区免费表演,以强调“大众娱乐”。

Kay Swift 担任轻音乐总监,负责博览会上的流行音乐和非正式表演。她的首要任务之一是监督创作一首流行的博览会主题歌。博览会主席 Grover Whalen 希望能有一首 Gershwin 的歌曲,以纪念博览会并缅怀这位已故的美国作曲家。Swift 与 Ira Gershwin 合作,从 George 的素描本中拼凑出未使用的短语,创作了“Dawn of a New Day”作为博览会的主题曲。

此外,Swift 还委托非裔美国作曲家 William Grant Still 为主题表演创作管弦乐。她不考虑肤色,欣赏 Still 的才华,其选拔方式也避免了种族问题成为委员会的困扰。Still 很荣幸能获得这个委托,他的作品还包括为在半球形建筑中预录制并播放的一百人演唱的歌词创作。

2. 西部热潮
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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