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OTT设备上SSAI的未来

本文是来自MHV (Mile High Video) 2019的演讲,作者是来自于Mux公司的Phil Cluff。本次演讲主要讲述了OTT设备上SSAI的应用情况及前景。...Phil首先描述了相关背景,包括视频广告在浏览器以及OTT设备上的使用情况。紧接着,Phil简要介绍了SSAI的几种使用方法,包括基于清单操纵的SSAI、进行时间戳重写的SSAI。...接着,Phil针对客厅中常见的四种设备:流媒体盒、“智能”电视、机顶盒、游戏机,分别介绍了它们对清单操纵的支持情况。...Phil随后介绍了智能电视存在的问题,其在家庭中的普及率并不如想象的高,许多智能电视的使用时间也超过了3年,老旧的设备对像清单操纵这样的新技术的支持非常差。...针对这些问题,Phil也提出了一些解决方案,包括仔细调研用户所使用设备的情况、撤销在旧设备上的广告投放、向用户发放Chromecasts以及服务器端拼接。最后,Phil对SSAI的未来进行了展望。

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    三星对DeX上Linux系统的支持失败

    在上周给Beta测试人员的一封电子邮件中,三星表示将不支持其Linux on DeX beta程序用于将来的操作系统和设备版本。...Pund-IT的首席分析师查尔斯·金说:“鉴于该公司报告的与内存部门问题有关的资金问题,我预计在财务上会促使在DeX上放弃Linux的决定。”...Beta计划仅包含部分三星手机。首先包括三星的Galaxy S8和S8设备。 DeX随后可用于Galaxy S9和S10手机以及Galaxy Note手机。 运行DeX的设备用作扩展坞。...私人Beta版允许Linux以DeX模式在选定的Galaxy设备中打开。...SaltStack首席技术官托马斯·哈奇(Thomas Hatch)表示,更重要的是三星为何放弃其目标。 “有一台既可以用作笔记本电脑又可以用作电话的设备的想法并不新鲜。

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    边缘设备上的计算机视觉

    几周前,当在全球速卖通(AliExpress)购物时,偶然发现了一个很棒的Maixduino设备。它宣称自带RISC V架构和KPU (KPU是一个通用神经网络处理器)。...在接下来的讨论中,我们将讨论所需的工具和库。 ? 迁移学习注释 迁移学习是指我们使用预先训练的模型来进一步专业化。简单地说,就是用自己的分类层(或更多层)替换训练过的模型的最后一个预测层。...然后冻结除你的自定义层(或一些经过预训练的层)以外的所有层。然后训练网络,以便使用预先训练过的模型的特性来微调你的层,以预测你想要的类。 不幸的是,目前我们要训练的网络没有任何预先训练过的模型。...数据集训练 我们想训练我们的模型,这样它们就可以在maxduino设备上运行。为此,我们可以使用以下存储库。它对模型层进行了所有必要的修改,以适应K210处理器的体系结构。克隆并安装所需的依赖项。...我们感兴趣的是在项目文件夹中生成的kmodel文件。我们可以把它移到microSD卡上,然后连接到MaixDuino设备上。 预测 下面是我将在maixPy IDE中使用的草图。

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    设备集群上的Kubernetes | 系列文章(6)

    第六篇 设备集群上的Kubernetes 原生Kubernetes的基本假设 Kubernetes原本设计是在云计算环境中运行,所以它的基本假设就是云计算资源、基础设施即服务(IaaS)的特性,包括:...的设计思路并不完全适用于设备层,因为这里一般的资源特点是: 计算是有限的 北向网络是不稳定的、窄带的、昂贵的 存储基本都是本地的、易失的 管理传统上是本地的、人工的 安全是不完全可控的 将Kebernetes...之上 正常创建PersistentVolume和PersistentVolumeClaim 这样就可以实现三层结构的高可用性: 如设备失效,设备集群代理/管理器可在另外一台设备上重建该虚机节点; 如虚机节点失效...Chick-Fill-A的方案整体上与Target是类似的,都是全集群部署到边缘设备上,并以其他方式进行舰队管理,与Kubernetes相补充,形成多层管理结构。...在它的架构中CloudCore是和Kubernetes主节点一同放在云上,EdgeCore部分运行于设备上,之间的网络可只单向可见。

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    Linux 上的基础网络设备详解

    相关网络设备工作原理 Bridge Bridge(桥)是 Linux 上用来做 TCP/IP 二层协议交换的设备,与现实世界中的交换机功能相似。...当一个从设备被 attach 到 Bridge 上时,相当于现实世界里交换机的端口被插入了一根连有终端的网线。...另外需要注意的是数据流的方向。对于一个被 attach 到 Bridge 上的设备来说,只有它收到数据时,此包数据才会被转发到 Bridge 上,进而完成查表广播等后续操作。...和 Bridge 一样,母子设备的数据也是有方向的,子设备收到的数据不会进入母设备,同样母设备上请求发送的数据不会被转到子设备上。...5) 由于对端的 VETH 设备被加入到了 bridge0 上,并且内核发现它收到一个报文,于是报文被转发到 bridge0 上。

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    三星宣布将其AI算法应用于医疗诊断的成像设备

    三星宣布将其AI算法应用于其医学成像设备。在芝加哥举行的北美放射学会2018年年会(RSNA 2018)上,三星与其医疗设备子公司Samsung Medison展示了各种类型的诊断成像软件。...三星的S-Detect for Breast,使用超声图像分析乳腺病变,并提供标准报告和分类。...根据意大利巴勒莫大学放射学教授Tommaso Bartolotta发表的一项研究,三星表示,对于有四年或更少经验的医生来说,该软件将诊断准确率从83%提高到87%, 其用于数字放射成像的AI软件,被称为...三星还推出了用于计算机断层扫描的移动单元,并且正在开发的AI技术使MRI能够显示膝关节软骨厚度和膝关节炎图像等信息。 更多公司也希望将AI应用于医疗保健领域。...上周,LG CNS和Lunit宣布他们计划应用AI和云来分析肺部的X光片。 三星上个月在蒙特利尔开设了第七家专注于医疗保健的研究中心,此举旨在加强其AI能力。

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    教程 | 在Keras上实现GAN:构建消除图片模糊的应用

    而在本教程中,我们将生成对抗网络应用于图像去模糊。因此,生成器的输入不是噪声,而是模糊的图像。 我们采用的数据集是 GOPRO 数据集。该数据集包含来自多个街景的人工模糊图像。...其核心是应用于原始图像上采样的 9 个 ResNet 模块。让我们来看看 Keras 上的代码实现!...Keras 实现 按照计划,9 个 ResNet 模块会应用于输入的上采样版本。...它在 GOPRO 数据集上的训练时间约为 5 小时(50 个 epoch)。 图像去模糊结果 ? 从左到右:原始图像、模糊图像、GAN 输出。...在结构相似性测量和视觉外观方面,DeblurGAN 达到了业内最先进的技术水平。去模糊模型的质量也以一种新颖的方式在现实问题中考量——即对(去)模糊图像的对象检测。

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    教程 | 在Keras上实现GAN:构建消除图片模糊的应用

    而在本教程中,我们将生成对抗网络应用于图像去模糊。因此,生成器的输入不是噪声,而是模糊的图像。 我们采用的数据集是 GOPRO 数据集。该数据集包含来自多个街景的人工模糊图像。...其核心是应用于原始图像上采样的 9 个 ResNet 模块。让我们来看看 Keras 上的代码实现!...Keras 实现 按照计划,9 个 ResNet 模块会应用于输入的上采样版本。...它在 GOPRO 数据集上的训练时间约为 5 小时(50 个 epoch)。 图像去模糊结果 ? 从左到右:原始图像、模糊图像、GAN 输出。...在结构相似性测量和视觉外观方面,DeblurGAN 达到了业内最先进的技术水平。去模糊模型的质量也以一种新颖的方式在现实问题中考量——即对(去)模糊图像的对象检测。

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    vscode 在不同设备上共用自己的配置

    vscode 在不同设备上共用自己的配置 介绍 code settings sync:是专门用来同步vacode配置到Gitee中的插件,通过这个插件,可以在任何新的设备,新的平台同步自己的配置,快速的构建自己熟悉的...,这里本人随便填写了一些信息,作为演示 创建成功后转跳到Gist的页面,获取自己的GiteeID,即为浏览器地址的最后一段 这里演示的ID为mu5ylteq83ofhd1sj4bw664,这个ID...私人令牌写在setting json的gitee.access_token属性中 配置VsCode 中的setting json,在最后追加gitee.gist和gitee.access_token...在自己的Gitee中查看自己上传的配置 7....如果同步配置 这条命令一般发生在新设备之上,只需要完成步骤5即可,当然你可以不需要知道上一次的私人令牌是什么,重新生成一个就好(出于安全的考虑私人令牌的权限不可以给的太高,听从插件作者的建议,只需要在

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    移动设备上的多位数字识别

    但是,据我们所知,在移动设备上使用CNN进行多位数字识别尚未得到很好的研究。 移动解决方案具有许多优点:便携、便宜且拥有便捷的交互界面。但是,移动平台有其自身的约束,例如实时响应速度、有限的内存资源。...特别是,在移动设备上运行CNN是一个具有挑战性的问题,因为传统的CNN通常需要大量的内存。...简单的CNN只需少量的内存,并能在移动设备上快速运行,实验结果表明它仍然可以达到不错的准确度 - 错误率低于1%。 批量处理全连接层 批量化处理全连接层,更多的参数得到重用,局部缓存更有效。...此外,系统还基于数字的位置来计算哪些数字位属于同一个数。 识别 使用CNN识别每个图像块中的数字。CNN在主机上训练,移动设备加载训练好的参数。程序在全连接层中批量处理多个图像,加速CNN计算。...F2的输出传给10路softmax层,它产生10个标签(即’0’ - ‘9’)上的概率分布。 ?

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    使用MediaPipe进行设备上的实时手部跟踪

    例如,它可以形成手语理解和手势控制的基础,并且还可以在增强现实中实现物理世界之上的数字内容和信息的叠加。...为了更好地覆盖可能的手部姿势并对手部几何形状的性质提供额外的监督,还在各种背景下渲染高质量的合成手部模型,并将其映射到相应的3D坐标。 ? 上图:对齐的手工作物通过地面实况注释传递到跟踪网络。...首先每个手指的状态,例如弯曲或直的,由关节的累积角度确定。然后将手指状态集映射到一组预定义的手势。这种简单而有效的技术能够以合理的质量估计基本的静态手势。...Mediapipe附带了一组可扩展的计算器,可以解决各种设备和平台上的模型推理,媒体处理算法和数据转换等任务。单独的计算器,如裁剪,渲染和神经网络计算,可以专门在GPU上执行。...通过从当前帧中的计算的手部关键点推断后续视频帧中的手部位置来实现这一点,从而消除了在每个帧上运行手掌检测器的需要。

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    Bill Gervasi:CXL在移动设备上的应用

    移动设备同样也有扩展内存的需求,基于CXL在服务器上的扩展形态,将带来高能耗、过度冗余等系统问题,如何优化CXL在移动设备上的使用? 3....将 CXL 移到主板是下一步合乎逻辑的发展 CXL 在移动设备上的优化路径: • 降低功耗 • 缩小占用空间 • 缩短通道 PCI-SIG 是一个由硬件制造商组成的组织,致力于开发和推广 PCI 标准。...当前系统将内存和存储严格区分,但 CXL 技术为模糊这一界限提供了可能性。尽管 DDR 协议主要用于内存,但基于 PCIe 的 M.2 接口可以成为重新定义内存和存储扩展的新起点。...创新方向:NAND和DRAM封装在同一个主板上,节约主板空间的同时,有效提升移动设备的内存,从而支持新场景的大内存应用。 总结 1....CXL 在未来硬件系统上的互联价值已被行业普遍接受,NVlink/UALink 将与其形成互补,构建新兴硬件互联架构; 2.

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    “设备上没有剩余空间” 导致登录不上 SSH 的解决方法

    最近给自己的服务器添加了新的电脑的 SSH 权限,但是新电脑上反复尝试都不能 ssh 上服务器。然而通过旧电脑却可以登录上去。没想到竟是因为设备上没有 inode 了。 inode 是什么呢?...一般 UNIX 操作系统上的每个目录、文件都会有一个“元信息”,存储了文件名、创建者、创建时间等等信息。而 inode 就是存储“元信息”的数据结构,这个 i 就是 index 的意思。...使用 df 命令解决“设备上没有剩余空间”的报错 登录到服务器上后,看到了“设备上没有剩余空间”的报错,touch 一个新文件也报这个错,rm 删除东西时就一直卡住了。...我这次通过 du -sh 查找到 docker 相关的目录占了很多空间,而 docker 本身却打不开,所以先删掉了也占很大空间的/var/log/ 下的文件,其中 maillog 居然有上 G 大小,...tail 了一下发现有好多 “设备上没有剩余空间” 的日志。

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    移动设备上的前端开发:特殊考虑因素探讨

    移动设备的屏幕尺寸和分辨率与桌面设备不同,因此需要确保你的网站或应用能够在不同的屏幕上提供良好的用户体验。...触摸事件处理在移动设备上,用户主要通过触摸操作来与网站或应用进行交互。因此,良好的触摸事件处理是确保用户体验的关键因素。...触摸优化的动画: 如果有动画效果,确保它们在移动设备上流畅运行,避免卡顿和性能问题。性能优化移动设备的资源有限,因此性能优化尤为重要。优化你的网站或应用,以确保它们在移动设备上加载迅速且流畅运行。...测试和调试在移动前端开发过程中,确保进行充分的测试和调试,以保证应用在不同移动设备和浏览器上的兼容性和稳定性。多设备测试: 测试你的应用在不同设备和不同尺寸的屏幕上的显示效果。...浏览器兼容性不同移动设备上可能使用不同的浏览器,而且移动浏览器的版本也会有所不同。确保你的应用在主流移动浏览器中都能正常运行和显示。

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    尝试通过MQTT向thingsboard上的设备发送数据

    demo网站上注册一个用户 https://demo.thingsboard.io/signup 注册完之后 ,激活注册邮箱,登录thingsboard demo网站 进入“Device”菜单 ,选中一个设备...复制设备 access token ?...然后我们可以观察到 这个设备的遥测数据每隔1秒会变动一次 ? 选中客户端属性 ,将这些属性显示到部件上 ? 点击 添加到仪表盘,选择创建一个新的仪表盘 输入一个仪表盘名称 ?...进入Dashbaord 选择刚才创建的仪表盘,添加更多的部件,我们添加两个Digital gauges类型的部件和两个Charts类型部件 选好数据源,可以拖拽部件控制它的大小和位置。最终效果如下。...可以点击仪表盘卡片上的发布按钮,将该仪表盘公开,前提是这个仪表盘上的设备也必须公开。 ?

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    使用VoiceFliter-Lite改进设备上的语音识别

    在“Voice Filter-lite方面:针对面向设备上语音识别的流媒体目标语音分离”中,我们推出了针对设备上使用的Voice Filter的更新,该更新可以通过利用选定发言人的注册语音来达到显著提高和改善重叠语音的语音识别...v=kOqYEWLuAZQ&feature=youtu.be 改进设备上的语音识别 虽然最初的VoiceFilter系统非常成功地将目标发言人的语音信号从其他重叠的信号源中分离出来,但它的模型大小、计算成本和延迟...,对于移动设备上的语音识别是不可行的。...新的Voice Filter-Lite系统经过精心设计,与设备上的应用程序相适应。...加上对网络拓扑的多项优化,运行时操作的数量大大减少。在使用Tensor Flow Lite库对神经网络进行量化后,模型大小只有2.2MB,适合大多数设备上的应用程序。

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    在复杂陌生的Linux设备上,编译安装PHP

    起因 在一台陌生的SUSE Linux Enterprise上面迁移之前做的一个服务器端接口,需要用到phpredis。...然后,很直接的,使用yast2 –install php5-devel进行安装的时候,麻烦来了。 这台Server是一台部署在一线的生产环境,意味着稳定第一。...而使用yast2进行安装的时候,也不知道是不是很久没更新的缘故,提示有大量的包需要更新,甚至连一些系统核心的依赖包也需要更新。...find / -name apxs2 编译安装PHP的时候,由于Apache是默认使用yast2进行安装的,所以编译PHP的时候,–with-apxs2没有找到对应的依赖文件。...不过,一台电脑上面的端口号是唯一的,假如是给浏览器用的,那80端口就一个咯。

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    内网穿透组网设备上云平台EasyNTS上云网关的安装操作指南

    EasyNTS上云网关的主要作用是解决异地视频共享/组网/上云的需求,网页对域名进行添加映射时,添加成功后会生成一个外网访问地址,在浏览器中输入外网访问地址,即可查看内网应用。...无需开放端口,EasyNTS上云网关平台会向EasyNTS硬件发送端口组网的指令,短时间内组网成功,并形成云端能力对外发布。今天我们来详细地和大家介绍下EasyNTS上云网关的安装配置与操作指南。...2)设备上云:通过端口穿透技术,将内网的任何网络设备,以IP+端口的形式发布到云端,让处于内网的设备成为一个“云设备”,帮助企业打造“虚拟云主机”。3)业务上云:随时随地处理项目业务、响应应急工作。...结合ERP、OA、CRM等系统,快速实现远程办公、业务上云,减少不必要的商旅等运营成本。4)运维上云:多维度解决现场运维需求,通过远程穿透到项目现场,实现运维目的。...EasyNTS上云网关可应用在多种场景中,如远程办公、在线课堂、虚拟直播等,可以进行各种上云服务,感兴趣的用户可以翻阅我们往期的文章了解更多。

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