Spilleteknikk for el-bass : en studie av spilletekniske løsninger på polyrytmiske ostinat

Dette forskningsprosjektet utgjør et studie av spilletekniske utfordringer, som kommer frem når en skal spille og utvikle polyrytmiske og polymetriske ideer på el-bass. Grunnen til at jeg mener at det er hensiktsmessig å forske på dette, er at det finnes lite tilgjengelig litteratur om temaet i tilknytning til el-bass, og de særegne løsningene som kreves i forhold til å kunne spille polyrytmer på en spilleteknisk effektiv måte. Mediakanaler som youtube.com gjør at detaljerte videoer av spilletekniske løsninger på avanserte ideer er mer tilgjengelig for instrumentalister, men mer helhetlige tankesystem for tekniske løsninger finnes det kanskje ikke like mye av, spesielt med tanke på mitt hovedinstrument, el-bass. Det finnes riktig nok en mengde litteratur tilgjengelig hvis en ser ut i fra et en trommeslagers perspektiv. Jeg vil i den sammenheng trekke frem Gary Chaffes bok ”Sticking Patterns” (Chaffe 1976), som tar for seg spilletekniske løsninger på rytmiske oppgaver (for trommeslagere), både polyrytmiske og ikke polyrytmiske. Denne boken diskuteres videre i kapitelet, litteraturvalg. Jeg har tidligere også øvd med trommeslagere, som har gitt meg et innblikk i hvordan de, som instrumentalister, metodisk arbeider med polyrytmikk og spilletekniske løsninger. Grunnen til at jeg personlig vil forske på dette, er at jeg ofte har kommet til kort med å finne effektive spilletekniske metoder for å løse komplekse rytmer. Min intensjon i oppgaven er ikke å systematisere andres arbeid, men heller å utvikle en egen særegen spillestil, det er selvfølgelig ikke dermed sagt at jeg ikke stort sett kommer til å benytte meg av allerede eksisterende spilleteknikker og konsepter. Et viktig element å nevne i forhold til den polymetriske delen av oppgaven, er at disse teknikkene er de samme som jeg ville ha brukt for å spille i ”skeive taktarter”1, men 1 Her menes en taktart som er oddetallsbasert, som eksempelvis 7/8 takt. 3/4 omtales derimot vanligvis ikke som en skeiv taktart. Også kalt ”odd meter” på engelsk. 7 grunnlaget for at jeg velger å skrive om polymeter og polyrytmer, og ikke skeive taktarter spesifikt, er at jeg også vil observere hvordan jeg som utøver må forholde meg til flere rytmer samtidig, til forskjell fra skeive taktarter (spilt uten andre metriske rammeverk), hvor en forholder seg til kun et metrisk rammeverk. I forhold til dette vil jeg også nevne at et viktig mål for meg i forhold til denne oppgaven og som el-bassutøver av, er at jeg bevisst skal kunne spille polyrytmiske ideer der hvor resten av et band spiller i for eksempel 4/4. Grunnen til at dette er et ønske for meg å mestre, er at jeg ofte spiller i sammenhenger med musikere som ikke har kjennskap til polyrytmikk, og at jeg dermed kan spille polyrytmiske innslag, uavhengig av resten av bandet. Et problem som dukker opp i denne sammenhengen, er at det lett kan være at jeg ”setter ut” et eller flere av bandmedlemmene med at polyrytmene henviser til en ny grunnpuls. Jeg skal imidlertid ikke gå i dybden på denne problematikken, utover å nevne at dette er en utfordring av min rolle som bassist, fra å være en rytmisk understøttende del av bandet, til å til tider spille på utsiden av bandets felles puls. Jeg må altså være meget selektiv på hvor jeg i praksis bruker polyrytmisk spill, for å ikke å ødelegge bandets kollektive følelse av grunnpuls

Probabilistic Deep Learning for Electric-Vehicle Energy-Use Prediction

The continued spread of electric vehicles raises new challenges for the supporting digital infrastructure. For example, long-distance route planning for such vehicles relies on the prediction of both the expected travel time as well as energy use. We envision a two-tier architecture to produce such predictions. First, a routing and travel-time-prediction subsystem generates a suggested route and predicts how the speed will vary along the route. Next, the expected energy use is predicted from the speed profile and other contextual characteristics, such as weather information and slope. To this end, the paper proposes deep-learning models that are built from EV tracking data. First, as the speed profile of a route is one of the main predictors for energy use, different simple ways to build speed profiles are explored. Next, eight different deep-learning models for energy-use prediction are proposed. Four of the models are probabilistic in that they predict not a single-point estimate but parameters of a probability distribution of energy use on the route. This is particularly relevant when predicting EV energy use, which is highly sensitive to many input characteristics and, thus, can hardly be predicted precisely. Extensive experiments with two real-world EV tracking datasets validate the proposed methods. The code for this research has been made available on GitHub

Metode til beregning af køretider, trængsel og forsinkelser i kryds vha. GPS Data

  Kortlægning af trafikafviklingen på vejnettet har traditionelt været baseret på snittællinger og krydstællinger – udført ved både manuelle og automatiske tællinger. Metodemæssigt har det givet en meget detaljeret viden om trafikken i enkeltpunkter i vejnettet, men ingen præcis viden få meter væk fra målepunktet. Med logdata fra GPS modtagere i biler er situationen omvendt: En detaljeret viden om enkelte bilers adfærd på hele vejnettet, men til gengæld kun data fra en lille stikprøve af bilerne. I denne artikel præsenteres en metode til beregning af køretider, trængsels og forsinkelse på baggrund af GPS data fra biler – de såkaldte floating car data. Metoden er implementeret og afprøves på to signalregulerede kryds i Aalborg. Hovedkonklusionen er, at den afprøvede metode kan give en god indikation for hvor og hvornår, der er trængsel i et kryds

Risk of stroke, myocardial infarction, and death among patients with retinal artery occlusion and the effect of antithrombotic treatment

PURPOSE: To evaluate the risk of future stroke, myocardial infarction (MI), and death of patients with retinal artery occlusion (RAO) and the effect of various antithrombotic treatments as secondary prevention. METHODS: This cohort study was based on nationwide health registries and included the entire Danish population from 2000 to 2018. All patients with RAO were identified and their adjusted risks of stroke, MI, or death in time periods since RAO were compared with those of the Danish population. Furthermore, antithrombotic treatment of patients with RAO was determined by prescription claims, and the association with the risk of stroke, MI, or death was assessed using multivariate Poisson regression models and expressed as rate ratios (RR) with 95% confidence intervals (95% CIs). RESULTS: After inclusion, 6628 individuals experienced a first-time RAO, of whom 391 had a stroke, 66 had a MI, and 402 died within the first year after RAO. RAO was associated with an increased risk of stroke, MI, or death which persisted for more than 1 year for all three outcomes but was highest on days 3 to 14 after RAO for stroke, with an adjusted RR of 50.71 (95% CI, 41.55–61.87), and on days 14 to 90 after RAO for MI and death, with adjusted RRs of 1.98 (95% CI, 1.25–3.15) and 1.64 (95% CI, 1.28–189), respectively. Overall, antithrombotic treatment was not associated with any protective effect the first year. CONCLUSIONS: Patients with RAO had an increased risk of stroke, MI, or death. No protective effect of antithrombotic treatment was shown. TRANSLATIONAL RELEVANCE: These findings are relevant to the management of patients with RAO