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MOSFET N-Ch 200V 0.10Ohm 18 A StripFET FET

制造商:STMicroelectronics产品种类:MOSFETRoHS: 详细信息 技术:Si安装风格:SMD/SMT封装 / 箱体:TO-252-3通道数量:1 Channel晶体管极性:N-ChannelVds-漏源极击穿电压:200 VId-连续漏极电流:18 ARds On-漏源导通电阻:125 mOhmsVgs th-栅源极阈值电压:2 VVgs - 栅极-源极电压:10 VQg-栅极电荷:28 nC工作温度:- 55 C工作温度:+ 175 CPd-功率耗散:110 W配置:Single通道模式:Enhancement资格:AEC-Q101商标名:STripFET封装:Cut Tape封装:MouseReel封装:Reel系列:STD25NF20 晶体管类型:1 N-Channel Power MOSFET 商标:STMicroelectronics 下降时间:10 ns 产品类型:MOSFET 上升时间:30 ns 工厂包装数量:2500 子类别:MOSFETs 典型关闭延迟时间:40 ns 典型接通延迟时间:15 ns 单位重量:4 g

AI推动音乐产业发展

科技正在重塑企业，音乐行业也不例外。咨询机构麦肯锡(McKinsey)的显示，到2030年，70%的企业将至少采用一种AI技术。AI的前景是，它将补充和增强我们人类的能力。由于AI提供的洞见和支持，我们可以做出更好的选择，变得更加高效，从而推动增长和创新。由于AI的影响，创意过程可能会发生转变。

斯科特·科恩(Scott Cohen)是音乐行业的思想，他看到了科技对音乐行业未来的潜在影响趋势。他对数字音乐时代发行公司的想法终变成了流行音乐曲库The Orchard，后者2015年被索尼斥资2亿美元收购。在在欧洲音速协会努德斯拉格会议上的主题演讲中，他说:“每隔十年，就会有些东西意图颠覆音乐产业。如果你想了解它们，可以仔细审视科技行业。”

科恩解释说，每天有2万首新歌曲上传到Spotify上，而AI对于帮助用户对选项进行分类并根据他们过去听过的歌曲向他们提供建议至关重要。科恩认为，AI和大数据让“音乐类型”过时了，因为AI生成的播放列表不是基于音乐类型，而是取决于“好音乐”的标准。

此外，他还指出，我们目前的无限选择范式已经被打破，并推荐了一种新的可信推荐模型。像区块链这样的技术可以消除乐队作为连接人们与音乐管道的需求。现场音乐表演行业也应该考虑如何将增强现实（AR）和虚拟现实（VR）结合到音乐会体验中。

AI创作音乐

早在1951年，英国计算机科学家艾伦·图灵(Alan Turing)就曾使用机器录制计算机生成的音乐，当时的计算机几乎占满整个实验室。自那以来，由AI或使用AI创作的音乐延续到今天。近几年，新西兰的研究人员在这段音乐被创作65年后重新恢复了它。

AI从分析不同乐曲创作时的数据开始。通过强化学习，相关算法可以学习哪些特征和模式能够创造出令人愉快的音乐，或者模仿某种类型的音乐。AI模型还可以通过以独特的方式组合元素来创作新的数字音乐。

科技公司正在投资于AI创造或协助音乐人创作音乐的未来。谷歌的Magenta项目就是这样的开源平台，它制作由AI编写并演奏的歌曲。此外，索尼也开发了Flow Machines，这个AI系统已经发布了由AI创作的歌曲《爸爸的车》（Daddy’s Car）。

音乐人和音乐行业的人士将需要掌握这些新的技术技能，以便利用AI工具的力量，帮助他们更好地完成工作。其他的AI服务，如Jukedeck和Amper Music，则可以帮助业余音乐家在AI的帮助下开发自己的音乐作品。

AI音频母带

在被称为音频母带（Audio Mastering）的过程中，聆听体验针对任何设备进行了优化。基于AI的音频母带服务，如Landr，为音乐家提供了比基于人类控制更实惠的选择。到目前为止，已有200多万名音乐家使用它掌握了超过1000万首歌曲。

虽然在音频母带中仍有创造性的部分，有些人更喜欢依靠人类来完成这项工作，但AI让那些无法掌握自己歌曲的艺术家可以使用这些服务。

AI、音乐营销和寻找未来明星

听众如何发现新的艺术家，消费者如何知道该听谁的歌?AI有助于解决这些问题。根据BuzzAngle Music 2018年的年终，仅在2018年，美国的点播音乐流量就达到了5346亿次。如果不借助有效的方式，帮助新艺术家出人头地的代价更为高昂。

AI技术可以帮助确定哪些粉丝会喜欢某位艺术家的音乐。类似地，由AI支持的功能，比如Spotify的《发现周刊》(Discovery Weekly)，可以为每位听众精心编排音乐列表，可以帮助粉丝在音乐流中进行分类，找到对他们有吸引力的新音乐。

AI也在帮助这个行业发现艺术家和曲目。梳理音乐并找到那些尚未签约的有前途的艺术家始终是巨大的挑战，但随着如今流媒体音乐的泛滥，这一挑战变得更加艰巨。

华纳音乐集团(Warner Music Group)去年收购了一家科技初创企业，该公司使用算法来审查社交、流媒体和巡演数据，以发现有前途的人才。苹果也收购了一家专门从事音乐分析的初创公司，以支持其发现艺术家和曲目的流程。

综上所述，AI实际上已经在幕后以许多方式影响着我们创作和倾听音乐的方式。