폐기된 디지털 오디오 데이터에서 검색한 여러 컴퓨터 분할 WAV 파일을 사용하여 구성되었습니다. 68개의 모듈 회로와 전자 그리드가 장착된 세 개의 포트가 개발되었습니다. 각 회로의 동작 결과는 명령 처리를 통해 제어되며, 576개의 셀 블록이 있는 진화하는 회전 큐브의 24개 구획으로 구성됩니다. 각 셀에는 하나에서 네 개의 플러그인과 비슷한 수의 효과 또는 둘의 조합이 있는 웨이브렛이 붙어 있습니다. 자동 장치는 회로, WAV 파일, 효과 및 플러그인의 선택에서 초기 무작위 분포에서 진정한 숫자의 선택으로 진화하는 경향이 있으며, 이는 회로 처리된 WAV 파일의 추가 분할 프로세스에서 접근 가능성을 허용하여 웨이브렛이 목적지에 도달할 수 있게 합니다. 회로는 명령의 신경망의 일부로, 기계 학습 기능을 제공합니다. 이 개발은 물리학 및 생화학 과학 분야의 모델링 목적을 위해 적응된 전환을 기반으로 합니다.
디미트리스 부두리스는 이 질문을 연구했습니다.
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