Ekstraksi Partitur Balok Monofonik untuk Instrumen Flute dengan CRNN dan CRF

Notasi partitur balok bukanlah notasi yang mudah dibaca oleh pemula dalam dunia musik. Di sinilah Optical Music Recognition (OMR) dapat berperan. OMR merupakan sebuah pembelajaran mengenai komputer yang dapat mengenali objek dalam partitur balok. Dengan adanya program yang menerapkan OMR dan memberikan output dengan format yang mudah dipahami oleh pengguna, maka pemula dalam dunia musik dapat terbantu dalam membaca partitur not balok. Karya ilmiah ini dibuat dengan pendekatan deep learning dalam beberapa arsitektur. Dataset yang digunakan adalah Camera-PrIMuS yang terdiri dari dataset gambar sebaris partitur musik dan juga ground-truth per objek pada gambar yang bersangkutan. Arsitektur yang digunakan adalah CRNN, CRNN-CRF, dan Attention. Dari ketiga arsitektur tersebut, hasil terbaik diperoleh pada aristektur Attention dengan symbol error rate (SER) sekitar 9%, diikuti dengan CRNN dengan SER sekitar 84%, dan CRNN-CRF yang berdasarkan hasil uji coba tidaklah cocok untuk OMR dengan nilai loss yang tidak kunjung turun dalam proses training. Arsitektur Attention secara garis besar terdiri dari blok encoder dan decoder. Encoder berfungsi untuk menerima input gambar dan melakukan encoding terhadap gambar tersebut. Hasil encoding kemudian diterima oleh decoder yang berperan untuk melakukan decoding dan memprediksi sequence selanjutnya berdasarkan hasil encoding dari encoder. Dalam implementasinya program dapat menerima input berupa gambar selembar partitur penuh yang agak miring, maka program juga akan melakukan skew-correction dan pemotongan gambar per baris agar input dari pengguna dapat diproses oleh model. Output dari model yang masih berupa label-label prediksi akan diproses kembali agar menghasilkan not angka dan file MIDI yang relatif lebih mudah untuk dipahami oleh pengguna

Ekstraksi Partitur Balok Monofonik untuk Instrumen Flute dengan CRNN dan CRF

Notasi partitur balok bukanlah notasi yang mudah dibaca oleh pemula dalam dunia musik. Di sinilah Optical Music Recognition (OMR) dapat berperan. OMR merupakan sebuah pembelajaran mengenai komputer yang dapat mengenali objek dalam partitur balok. Dengan adanya program yang menerapkan OMR dan memberikan output dengan format yang mudah dipahami oleh pengguna, maka pemula dalam dunia musik dapat terbantu dalam membaca partitur not balok. Karya ilmiah ini dibuat dengan pendekatan deep learning dalam beberapa arsitektur. Dataset yang digunakan adalah Camera-PrIMuS yang terdiri dari dataset gambar sebaris partitur musik dan juga ground-truth per objek pada gambar yang bersangkutan. Arsitektur yang digunakan adalah CRNN, CRNN-CRF, dan Attention. Dari ketiga arsitektur tersebut, hasil terbaik diperoleh pada aristektur Attention dengan symbol error rate (SER) sekitar 9%, diikuti dengan CRNN dengan SER sekitar 84%, dan CRNN-CRF yang berdasarkan hasil uji coba tidaklah cocok untuk OMR dengan nilai loss yang tidak kunjung turun dalam proses training. Arsitektur Attention secara garis besar terdiri dari blok encoder dan decoder. Encoder berfungsi untuk menerima input gambar dan melakukan encoding terhadap gambar tersebut. Hasil encoding kemudian diterima oleh decoder yang berperan untuk melakukan decoding dan memprediksi sequence selanjutnya berdasarkan hasil encoding dari encoder. Dalam implementasinya program dapat menerima input berupa gambar selembar partitur penuh yang agak miring, maka program juga akan melakukan skew-correction dan pemotongan gambar per baris agar input dari pengguna dapat diproses oleh model. Output dari model yang masih berupa label-label prediksi akan diproses kembali agar menghasilkan not angka dan file MIDI yang relatif lebih mudah untuk dipahami oleh pengguna

The Origin and Universality of the Stellar Initial Mass Function

We review current theories for the origin of the Stellar Initial Mass Function (IMF) with particular focus on the extent to which the IMF can be considered universal across various environments. To place the issue in an observational context, we summarize the techniques used to determine the IMF for different stellar populations, the uncertainties affecting the results, and the evidence for systematic departures from universality under extreme circumstances. We next consider theories for the formation of prestellar cores by turbulent fragmentation and the possible impact of various thermal, hydrodynamic and magneto-hydrodynamic instabilities. We address the conversion of prestellar cores into stars and evaluate the roles played by different processes: competitive accretion, dynamical fragmentation, ejection and starvation, filament fragmentation and filamentary accretion flows, disk formation and fragmentation, critical scales imposed by thermodynamics, and magnetic braking. We present explanations for the characteristic shapes of the Present-Day Prestellar Core Mass Function and the IMF and consider what significance can be attached to their apparent similarity. Substantial computational advances have occurred in recent years, and we review the numerical simulations that have been performed to predict the IMF directly and discuss the influence of dynamics, time-dependent phenomena, and initial conditions.Comment: 24 pages, 6 figures. Accepted for publication as a chapter in Protostars and Planets VI, University of Arizona Press (2014), eds. H. Beuther, R. S. Klessen, C. P. Dullemond, Th. Hennin

Influencing factors on specific energy consumption of EV in extensive operations

The sensitivities of electric vehicle (EV) energy consumption become significant when operating at long distances. This study analyzes these sensitivities based on empirical data of seven EV over 2.75 years with individual monthly mileages above 3,000 km and a specifically adopted energy consumption model. The results underline the influence of average speed, the distribution of speed and the auxiliaries as well as their opposing effects. It is demonstrated that the point of lowest specific energy consumption is not necessarily identical to the point where EV are most competitive compared to conventional internal combustion engine vehicles

Complementarities of Probabilistic and Evidence Approaches: An Uncertainty Assessment for Selection of Composite Material

A complimentary probabilistic and evidence theory approach is utilized to enhance uncertainty assessments in the area of critical safety characteristics for conceptual design. This research provides additional exploration into the failure modes necessary to utilize Fiber Reinforced Polymer (FRP) and various composites to their fullest potential and to minimize uncertainty by comparing probability and evidence theories. This combined approach has been applied to a selection of composite material that could provide uncertainty assessment design for a space transportation system. Uncertainty estimates presented are bounded by belief and plausibility functions. The results may provide additional information to the decision makers in critical system safety and uncertainty assessments. Benefits and limitations are discussed

Experiences with grandparents and attitudes toward custodial grandparenting

The goals of the current study were to examine attitudes about custodial grandparents and to examine whether personal experiences with grandparents influenced those attitudes. Data were provided by 730 younger adults (mean age about 20 years) who completed surveys regarding their experiences with their own grandparents, attitudes toward custodial grandparenting, and openness to becoming a custodial grandparent in the future. Mean differences in attitudes as a function of experience did emerge. In addition, a mixed structural model showed that young adults who felt their grandparents helped to raise them perceived custodial grandparenting as less distressing, and it was these perceptions of distress that related to being more open to accepting the role of custodial grandparent themselves. Results are discussed in terms of changing norms and their relevance to policies affecting families

Sensitive and specific detection of E. coli using biomimetic receptors in combination with a modified heat-transfer method

We report on a novel biomimetic sensor that allows sensitive and specific detection of Escherichia colt (E. coli) bacteria in a broad concentration range from 10(2) up to 10(6) CFU/mL in both buffer fluids and relevant food samples (i.e. apple juice). The receptors are surface-imprinted polyurethane layers deposited on stainless-steel chips. Regarding the transducer principle, the sensor measures the increase in thermal resistance between the chip and the liquid due to the presence of bacteria captured on the receptor surface. The low noise level that enables the low detection limit originates from a planar meander element that serves as both a heater and a temperature sensor. Furthermore, the experiments show that the presence of bacteria in a liquid enhances the thermal conductivity of the liquid itself. Reference tests with a set of other representative species of Enterobacteriaceae, closely related to E. coli, indicate a very low cross-sensitivity with a sensor response at or below the noise level