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论贺绿汀电影音乐的创新性——以《四季歌》和《春天里》为例
1
作者 岳靖轩 《当代音乐》 2024年第2期186-188,共3页
贺绿汀的电影音乐对于中国电影音乐的发展具有举足轻重的地位。当下电影音乐同质化明显,存在缺乏对于人物性格的把握等问题,因此研究贺绿汀的电影音乐的特点已成为刻不容缓的问题。贺绿汀电影音乐继承了黄自提出的“民族化新音乐”的理... 贺绿汀的电影音乐对于中国电影音乐的发展具有举足轻重的地位。当下电影音乐同质化明显,存在缺乏对于人物性格的把握等问题,因此研究贺绿汀的电影音乐的特点已成为刻不容缓的问题。贺绿汀电影音乐继承了黄自提出的“民族化新音乐”的理念,将电影音乐作为开辟新音乐的重要领域。《四季歌》和《春天里》两首歌曲的旋律采用五声性旋律、伴奏采用交响乐与民族管弦乐,二者相互交融支撑、对于人物的性格善于通过音乐从侧面烘托。中西合璧是贺绿汀创作电影音乐的最大创新点,也为整个左翼电影的创作奠定了主要基调。希望本文对研究20世纪二三十年代的电影音乐的创作以及贺绿汀在电影音乐方面作出的贡献具有借鉴意义。 展开更多
关键词 贺绿汀 电影音乐 左翼电影
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融合Stacking集成算法的联邦学习技术
2
作者 岳靖轩 陈志雨 刘钢 《长春工业大学学报》 2023年第4期313-322,共10页
提出一种基于集成算法的联邦学习模型(Stacked Federated Learning,Stacked-FL)。模型将集成算法与联邦学习相结合,基于RSA加密与同态加密的隐私保护方法,实现多方数据去中心化处理,并设计了数据预处理、样本对齐、联邦集成算法模块。... 提出一种基于集成算法的联邦学习模型(Stacked Federated Learning,Stacked-FL)。模型将集成算法与联邦学习相结合,基于RSA加密与同态加密的隐私保护方法,实现多方数据去中心化处理,并设计了数据预处理、样本对齐、联邦集成算法模块。实验结果表明,该模型在预测准确性方面有显著提升,相比传统的数据中心化模型,其安全性得到了保证。实验使用Lending Club贷款数据集,选取MAE与RMSE作为评价指标,根据Stacked-FL算法的结果显示,其性能相比SecureBoost算法分别提升7.98%和0.83%。在保障用户隐私安全的同时,也提高了预测精确度,相比传统的联邦算法泛化能力增强,该模型满足中小型敏感数据集联合建模的基本需求,为中小型银行定制化信贷提供了更有效的解决方案。 展开更多
关键词 联邦学习 集成算法 贷款定价 同态加密 数据安全
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