摘要："艺术精神"是高校艺术教育中应被给予关注的重要内容,但在高校钢琴教学中,艺术精神的建构与实践并未得到重视。文章从高校钢琴教学的角度出发,探讨"艺术精神"在其中的作用或功能,并以审美意识和现代教育理论为指导,探讨了在高校钢琴教学中,可促进艺术精神实现的三种可能性途径。

摘要：《d小调第20钢琴协奏曲》是莫扎特花费将近两年时间倾力创作的音乐作品,在继承传统音乐形式的基础上做出了重大创新,凸显了作者厚实的音乐实力和丰富的音乐灵感。莫扎特通过使用"双呈示部"和"华丽乐段"的"古典协奏曲"形式来展现音乐无限艺术魅力,在融入交响性和戏剧性的基础上使用了极度悲伤的小调,颠覆了以往欢快情绪的协奏曲模式。通过对《d小调第20钢琴协奏曲》三个乐章演奏技巧的研究来为演奏者提供借鉴之处,引导其用心感悟作品的特征和韵味,为听众呈现一场音乐盛宴。

摘要：随着素质化教育的不断改革与发展,乐器教育逐渐成为素质教育水平提升的重要组成部分之一,其中较具代表性的即为钢琴共同课教学,其并不是针对钢琴专业学生而开展的教学课程,而是针对全体学生为培养其钢琴艺术素养而增设的,进而有利于全面提升钢琴共同课教学效率和质量,并且在此基础上新媒体技术手段也开始进一步融合其中,取得了突出的教学成效。本文主要对钢琴共同课教育和新媒体融合的创新展开深入的研究探索。

摘要：贝多芬在其一身当中创造了无数优秀的音乐作品,《G大调第四钢琴协奏曲》是贝多芬五部协奏曲中最为成功的一部。贝多芬在该乐曲中运用钢琴与乐队交替演奏的方式营造出了协奏曲浪漫、浓郁的艺术氛围,《G大调第四钢琴协奏曲》也被人们誉为是贝多芬最为精致的一部作品。通过这部作品,贝多芬开创了钢琴协奏曲新的演奏形式,同时也对钢琴协奏曲的发展起到了很好的推动作用。本文将以贝多芬的钢琴协奏曲风格作为切入点,研究和探讨《G大调第四钢琴协奏曲》的音乐特征及其演奏方法。

摘要：肖邦是浪漫主义时期一位卓越、独特、多情、忧郁却极具民族情怀的伟大音乐家、钢琴家,其创作的大量钢琴作品已成为波兰民族艺术个性和风格特征的标志.其中,1838年所创作的《A大调波兰舞曲》(作品40之1)是最具代表性的一首,曲中的第一、二两主题的旋律,具有极为豪放、勇敢的军队性格,故而称"军队"波兰舞曲,它体现了波兰人民在抵御敌人时无所畏惧和勇于拼搏的精神,表达了肖邦炽热的民族情感和浓郁的民族风格.

摘要：Lumion软件是一款新生的三维设计类软件,它在景观设计领域的应用中软件渲染速度快,界面友好,操作简便,效率高,形象逼真。本文通过对景观动画的介绍,运用实例,分析lumion软件在景观设计领域的优势及影响。

摘要：随着国家对传统音乐文化的不断重视,作为民族乐器的古筝其演奏与传播得到了重要的发展。人们对传统古筝的演奏创作研究由来已久,但对现代筝曲的探讨却并不非多见。作为现代古筝代表作之一—《井冈山上太阳红》,以民俗民情、古筝流派和井冈山历史为背景创作,在演奏特点方面加入了摇指、快速指序指法等多样化的指法,使得整体演奏更具特色。

摘要：钢琴曲《思恋》是现代一首优秀的中国钢琴独奏曲,此作品旋律优美、和声丰富,堪称是中国钢琴作品的代表之作。本文将《思恋》作为主要研究对象,通过收集并分析资料以及结合自己在实际演奏中所获经验,从分析作品的创作特点和演奏特点两方面加以阐释,以此让读者对钢琴曲《思恋》有更深刻的理解,从而更好地演奏作品。

摘要：售楼处是楼盘销售过程中最重要的场所。大部分消费者会在这里完成从参观选择到最后购买签合同的购房全过程。由于目前楼盘销售主要采用预售模式,地产商往往会将售楼处室外景观作为展示楼盘特色的窗口。通过重点打造售楼处的景观,来向消费者展示楼盘的品质和地产商所倡导的景观理念。所以售楼处与其他商业建筑的区别在于,它不仅仅是销售的场所,同时也是展示的场所。本文总结出售楼处景观的特点及提高售楼处室外景观设计品质的方法,优化现有的售楼处室外景观,为今后的售楼处室外景观设计提供借鉴与参照。

摘要：近年来,机器学习技术飞速发展,并在自然语言处理、图像识别、搜索推荐等领域得到了广泛的应用。然而,现有大量开放部署的机器学习模型在模型安全与数据隐私方面面临着严峻的挑战。本文重点研究黑盒机器学习模型面临的成员推断攻击问题,即给定一条数据记录以及某个机器学习模型的黑盒预测接口,判断此条数据记录是否属于给定模型的训练数据集。为此,本文设计并实现了一种基于变分自编码器的数据合成算法,用于生成与给定模型的原始训练数据分布相近的合成数据;并在此基础上提出了基于生成对抗网络的模拟模型构建算法,利用合成数据训练得到与给定模型具有相似预测能力的机器学习模型。相较于现有的成员推断攻击工作,本文所提出的推断攻击无需目标模型及其训练数据的先验知识,在仅有目标模型黑盒预测接口的条件下,可获得更加准确的攻击结果。通过本地模型和线上机器学习即服务平台BigML的实验结果证明,所提的数据合成算法可以得到高质量的合成数据,模拟模型构建算法可以在更加严苛的条件下模拟给定模型的预测能力。在没有目标模型及其训练数据的先验知识条件下,本文所提的成员推断攻击在针对多种目标模型进行攻击时,推断准确率最高可达74%,推断精确率可达86%;与现有最佳攻击方法相比,将推断准确率与精确率分别提升10.7%及11.2%。