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J-GLOBAL ID：202202261486029020   整理番号：22A1169836

人工知能とマルチユーザ検出アルゴリズムに基づくオンライン音楽教育システムの設計【JST・京大機械翻訳】

Design of Online Music Education System Based on Artificial Intelligence and Multiuser Detection Algorithm

著者 (1件)： Yan Hua (Zhejiang Yuexiu University, Shaoxing, Zhejiang 312000, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報技術の発展によって,オンライン音楽教育は主流教育方法になった。特に,COVID-19の発生後,音楽教師はオンラインで教えなければならない。したがって,教育の質を改善できるオンライン音楽教育システムは特に重要である。マルチユーザ検出アルゴリズムと人工知能は多くの分野で重要なアプリケーションを持ち,音楽オンライン教育の分野は例外ではない。本論文は,音楽距離教育単位の音楽教育を目標として,教師,学生,管理者などの教育対象に関する十分な研究を行う。そして,SCMAシステムマルチユーザ検出アルゴリズムと人工知能技術の助けを借りて,システム解析と設計法を,音楽教育機能システムを分析して,設計するために使用する。システムモジュールは,基本情報管理,学生音楽割当て,オンラインコース,および他のレベルを含み,音楽オンライン教育のための優れた教育システム設計例を提供する。結論解析は,SCMAシステムマルチユーザ検出アルゴリズムと本論文で設計した人工知能に基づく音楽オンライン教育システムが,聴衆の音楽学習効率を著しく改善し,学生グループに明らかな利点を持つことを示した。Copyright 2022 Hua Yan. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *教育 ,  音楽 ,  管理者 ,  *学校教育 ,  学生 ,  システム解析 ,  *人工知能 ,  *計算機利用システム ,  応用プログラム ,  情報管理 ,  視聴者 ,  情報技術
準シソーラス用語： *教育システム ,  教育方法 ,  *オンライン ,  *音楽教育 ,  オンライン教育 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 楽器音響  (BB03070Y)

引用文献 (40件)：

• W. Zheng, L. Yin, X. Chen, "Knowledge base graph embedding module design for Visual question answering model," Pattern Recognition, vol. 120, 2021.
• W. Zheng, X. Liu, X. Ni, L. Yin, B. Yang, "Improving visual reasoning through semantic representation," IEEE access, vol. 9, pp. 91476-91486, 2021.
• W. Zhou, L. Yu, Y. Zhou, W. Qiu, M.-W. Wu, T. Luo, "Local and global feature learning for blind quality evaluation of screen content and natural scene images," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 27, no. 5, pp. 2086-2095, 2018.
• W. Zhou, Q. Guo, J. Lei, L. Yu, J.-N. Hwang, "IRFR-net: interactive recursive feature-reshaping network for detecting salient objects in RGB-D images," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 43, pp. 1-13, 2021.
• Y. He, L. Dai, H. Zhang, "Multi-branch deep residual learning for clustering and beamforming in user-centric network," IEEE Communications Letters, vol. 24, no. 10, pp. 2221-2225, 2020.

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工知能 ,  マルチユーザ検出 ,  アルゴリズム ,  オンライン ,  音楽 ,  教育 ,  設計