1.
来源：MIT
学生通过算法实现滑音效果在音乐中，「滑音」是一个已经使用了数百年的术语，指的是将音符以一个音高滑动到较低或较高音高的音符中的效果。但是，只有音高可以连续变化的乐器（例如人声，弦乐器和长号）才能发挥效果。
现在，一名麻省理工学院的学生发明了一种新颖的算法，该算法可以在任意两个音频信号之间实时产生滑音效果。在实验中，该算法无缝地融合了各种音频片段，例如将钢琴音符滑入人声，将一首歌曲融合成另一首。他描述算法的论文在最近的国际数字音频效果国际会议上获得了「最佳学生论文」奖。
松宝有话说：音乐也是计算机互联网可以延伸的领域。
2.
来源：Github
GitHub推出CodeSearchNet挑战通过搜索代码来进行再利用，调用或查看其他人如何处理问题是软件开发人员一天中最常见的任务之一。然而代码搜索引擎似乎永远无法完全理解我们想要的东西。为改善代码搜索体验，GitHub今日宣布与Weights＆Biases，推出CodeSearchNet挑战赛评估环境及排行榜。除此之外，GitHub还将发布包含万个来自开源项目的方法数据集以及，以帮助数据科学家建模几个显示当前技术水平的基线模型。
松宝有话说：搜索引擎还是很有研究的必要。
3.
来源：venturebeat
利用机器学习阻止在线盗版侵权尽管为遏制在线盗版做出了努力，但调查表明，盗版网站在年实现了约亿次访问，影响了电视，电影，音乐，出版和软件等行业。根据美国商会的最新报告，仅数字视频盗版在美国每年就造成将近亿美元的收入损失。
在这种背景下，云安全创企SmartProtection正在努力帮助品牌商和权利所有者识别非法下载和其他类型内容侵权的在线中心。SmartProtection于年在西班牙马德里成立，其使用机器学习和大数据处理（与自然语言处理（NLP），计算机视觉，关键字搜索等结合使用）来找到托管盗版和假冒内容的中心。
通过扫描网络，云安全智能防护可以有效地构建一个庞大的URL数据库，然后应用针对每种内容类型量身定制的各种机器学习算法，并根据URL托管非法内容的可能性对URL进行分类。
松宝有话说：机器学习阻止在线盗版侵权，这个可以有的。
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