Generalised coupled tensor factorisation is a recently proposed algorithmic framework for simultaneously estimating tensor factorisation models where several observed tensors can share a set of latent factors. This paper proposes a model in this framework for coupled factorisation of piano spectrograms and piano roll representations to solve audio interpolation and restoration problem. The model incorporates temporal and harmonic information from an approximate musical score (not necessarily belonging to the played piece), and spectral information from isolated piano sounds. The performance of the proposed approach is evaluated on the restoration of classical music pieces where we get about 5dB SNR improvement when 50% of data frames are missing.

No abstract

No abstract

Bu araştırma, yapay zeka ve sağlıkta yapay zekanın kullanımına yönelik sağlık bilimleri fakültesi öğrencilerinin görüşlerinin belirlenmesi amacı ile yapılmıştır.Materyal-Metot: Tanımlayıcı tipteki bu araştırma, Mayıs-Temmuz 2020 tarihleri arasında, İzmir ilinde yer alan bir üniversitenin Sağlık Bilimleri Fakültesi hemşirelik (n=182), fizyoteretapi ve rehabilitasyon (n=191) ve beslenme ve diyetetik (n=32) bölümünde öğrenim gören 405 sağlık bilimleri öğrencisinin katılımı ile gerçekleştirilmiştir. Araştırma verileri, Yapay Zeka Farkındalık Anketi ile toplanmıştır. Nitel veriler tematik içeriz analizi yöntemiyle değerlendirilirken, niceliksel verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler kullanılmıştır. Bulgular: Araştırma bulguları; öğrencilerin yarıya yakın kısmı (%47,9, n=194) sağlıkta yapay zeka kavramı ve çoğunluğunun (%75,6, n=306) günlük hayatta yapay zeka ile desteklenen programlar hakkında bilgi sahibi olduklarını, yarısından fazlasının sağlıkta yapay zeka kullanımı hakkında bilgi sahibi olduklarını (%55,8, n=226) ve büyük çoğunluğunun (%92, n=372) bilgiye sosyal medyadan ulaştıklarını gösterdi. Öğrenciler sağlıkta yapay zeka kullanımı ile ilgili görüşlerini sağlıkta yapay zeka kullanımına yönelik olumlu görüşler, olumsuz görüşler, endişeler ve bilgi eksikliği temaları ile ifade etti. Öğrenciler sağlıkta yapay zeka kullanımına yönelik uygulama önerileri arasında; tıbbi hataların önlenmesine yönelik uygulamalar, klinik karar vermeyi kolaylaştıracak uygulamalar, sağlık profesyonellerinin iş yükünü azaltmaya yardımcı uygulamalar ve robotik uygulamalar yer aldı.Sonuç: Araştırma sonucunda Sağlık Bilimleri Fakültesi öğrencilerinin yapay zeka ve sağlıkta yapay zeka kullanımının farkında oldukları ve yapay zeka araçlarının kullanmak istedikleri ancak bu konuda endişelerinin ve bilgi eksikliğinin olduğu görülmüştür. Geleceğin sağlık profesyonellerini, yapay zeka teknolojilerine hazırlamak için eğitim müfredatında yapay zeka ile ilgili içeriklerin dahil edilmesinin önemli olduğu düşünülmektedir.

No abstract