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关键词

【学术观点】神经动态编码

这种动态编码策略很好地平衡了计算的速度和能耗,对类脑计算有启示作用。李罗政同学在博士期间的研究工作主要围绕神经动态编码在大脑皮层的实现进行计算建模工作。 在此文中,李罗政博士介绍神经动态编码的观点及相关学术背景。 吴思 2019/09/01 0. 目录 1. 神经信号编码2. 发放率编码 vs 相关性编码3. 动态编码:从实验到模型4. 结语5. 我们发现在某些条件下,神经系统可以在两种编码策略间进行动态地“切换”,以达到更好的信息编码效果,这就是我们所说的“动态编码”。 于是针对这一现象,他们提出了动态编码的机制:在适应的早期,刺激信息主要由神经元发放率编码,然而在适应的后期,刺激信息主要由神经元相关性编码。 但我们相信,动态编码机制作为中和发放率编码和相关性编码的“双全法”,应该更加普遍地存在于大脑之中。

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视频编码性能提升新途径——面向编码动态预后处理技术

主办方希望可以征集一种类似于HEVC标准中后处理的方法来提升编码效率,与传统不同的是,可以使用伴随码流传输的辅助信息在解码器上帮助图像复原,其中辅助信息可以在编码端进行提取与压缩。 我们提出的编码结构如图1: ? 图1 编码框架 这个结构中,主要包含三个模块:镜头检测,视频分类,以及后处理滤波。 视频分类: 接下来,每个子序列一方面进入到编码器进行压缩,另一路进入到与编码器并行的分类模块。我们在复杂度和压缩质量两个方面进行分类。这里复杂度分为空间复杂度(SI)以及时间复杂度(TI)。 为了验证我们编码结构的有效性,采用了超分辨率任务中一个很强大的网络VDSR[1],如图2。 ? 人工智能的热度与日俱增,深度学习也应用在各个行业学科。而近几年,深度学习也逐渐与视频编码结合起来,并且得到了较为出色的效果。

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    人工智能基础-动态规划

    动态规划与运筹学 田忌赛马中,使用下等马对战上等马,使用上等马和中等马对战中等马和下等马,这就是运筹学的一个应用 运筹学是应用数学的一个分支,用来解决决策问题,使用数学的方法来做出最佳安排,它在博弈论中也占据着重要地位 动态规划是运筹学的一个分支,是计算最佳决策的过程,它的主要思想是“分解”和“记忆”,分解,即把一个问题分为多个相似的子问题;记忆,即保存已经计算出的结果,防止重复计算 适用条件 最优性原理 若当前问题的决策是最优决策 res[i][j] = max(f(i + 1, j), f(i, j + 1)); } return res[i][j]; } 01背包 详见 01背包问题-回溯与动态规划解法

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    快手智能视频图像编码处理服务架构

    除了基本的编解码处理能力,Atlas也提供基于内容的智能处理与编码 (CAPE,Content Aware Processing & Encoding),在后面的部分我们也会给出一个视频CAPE的应用实例 音频处理方面,Atlas包含音频美学,响度均衡,智能降噪,智能音效等功能。快手平台通过应用响度均衡处理技术和标准,能够有效规范平台的音频响度和动态范围平衡,避免切换不同视频时,声音响度忽大忽小。 而智能降噪技术已经应用在快手直播,视频会议及快手K歌等多个业务场景。Atlas除了提供上述对音频的处理能力,也支持智能化的音频压缩算法,例如内容自适应音频编码 (CAE)等 。 智能生产方面,Atlas中具有很多独特的功能,比如精彩片段挑选、智能封面挑选和裁剪等。快手智能影集就是基于Atlas这些独家能力进行开发并持续迭代的。 4 Atlas实际应用 下面将介绍两个Atlas实际应用的例子,分别是CAPE(基于内容的处理与编码)和视频AI智能增强。

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    智能合约最佳实践 之 Solidity 编码规范

    每一门语言都有其相应的编码规范, Solidity 也一样, 下面官方推荐的规范及我的总结,供大家参考,希望可以帮助大家写出更好规范的智能合约。 recipient, publicKey, amount, options); 文件编码格式 推荐使用utf-8 及 ASCII 编码 引入文件应该在最上方 建议使用: import "owned"; contract A { ... } contract B is owned

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    快手智能视频图像编码处理服务架构

    除了基本的编解码处理能力,Atlas也提供基于内容的智能处理与编码 (CAPE,Content Aware Processing & Encoding),在后面的部分我们也会给出一个视频CAPE的应用实例 音频处理方面,Atlas包含音频美学,响度均衡,智能降噪,智能音效等功能。快手平台通过应用响度均衡处理技术和标准,能够有效规范平台的音频响度和动态范围平衡,避免切换不同视频时,声音响度忽大忽小。 而智能降噪技术已经应用在快手直播,视频会议及快手K歌等多个业务场景。Atlas除了提供上述对音频的处理能力,也支持智能化的音频压缩算法,例如内容自适应音频编码 (CAE)等 。 智能生产方面,Atlas中具有很多独特的功能,比如精彩片段挑选、智能封面挑选和裁剪等。快手智能影集就是基于Atlas这些独家能力进行开发并持续迭代的。 4 Atlas实际应用 下面将介绍两个Atlas实际应用的例子,分别是CAPE(基于内容的处理与编码)和视频AI智能增强。

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    编码日常】如何修改动态代理的私有变量

    基本面分析 我们可以直观确认注入在 JUnit 中的eventController 实际上就是被 Spring CGLIB 字节码增强过的一个动态代理类,如下图。 要理解它必须学懂两个知识点:动态代理原理和Spring动态代理机制 关于动态代理的底层实现不展开,大家阅读下方两篇即可。 从方便理解本案例来说,大家只要明白“动态代理类”是继承自”被代理类”的一个子类,且“拦截的”或者说“代理的”只是Method而不是Field就足够了。 Reference 1: Understanding proxy usage in Spring Reference 2: 占小狼 - cglib动态代理 而说到Spring动态代理Bean的实现机制, 无非是有接口的类使用Jdk动态代理,无接口的类使用CGLIB,当然你可以选择强制使用CGLIB。

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    【前沿动态】视频编码步入更压缩高性能时代

    此外,VVC的实际应用包括但不限于360度全景视频和高动态范围HDR视频的压缩。" VVC在编码时会更加关注360度视频的特定区域,这些区域是大多数视频用户的关注点。 JPEG XS基于一种帧内编码技术实现,也就是说不执行帧间预测。这使得它比诸如AVC和HEVC等压缩标准具有低得多的比特率性能,但是反过来却提供了非常低的延迟,即可以将延迟保持在一个视频帧以内。 对于360度视频,渲染是对整个360度图像或其中某个特定部分在本地进行的,而对于实际中的VR视频,场景内容必须根据这些头部运动动态创建。 OMAF实现了许多技术优化,基本上对编码、流媒体传输、解码和呈现等环节都有影响,但在广泛采用之前可能还需要一些时间。其第一版主要关注基于HEVC的360度视频压缩。 Timmerer表示,目前处于各种编码工具核心实验的阶段,有益的结果将被纳入工作草案中。可以预计OMAFv2将比VVC更早完成,因此OMAFv2仍将依靠HEVC。

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    动态内存与智能指针

    而c++11中新增的智能指针能在一定程度上解决这些问题 动态内存与智能指针 在c++中动态内存的管理是通过一对运算符来完成的: new和delete ,new为对象分配空间并返回一个指向该对象的指针。 delete 接受一个动态对象的指针,销毁对象并释放相关内存 动态内存的管理十分困难,有时候会忘记释放内存,这种情况下会产生内存泄漏。 为了更容易也更安全的使用动态内存,新的标准提供了两种智能指针类型来管理动态对象。 shared_ptr 类 类似于vector 智能指针也是模板。 <int> 类型 shared_ptr<int> p2(new int(1024)); //正确 默认情况下一个用来初始化智能指针的普通指针必须指向使用new创建的动态内存(malloc 创建的需要自定义释放操作 IPPROTO_IP); shared_ptr<socket> ps(&s, clear_socket); //链接服务器 //程序推出后会自动调用clear_socket 来释放socket资源 智能指针可以提供对动态分配的内存安全而有方便的管理

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    以太坊智能合约编码安全之Call注入

    前言 Solidity作为一种用于编写以太坊智能合约的图灵完备的语言,除了常见语言特性以外,还提供了调用/继承其他合约的功能。 delegatecall滥用问题 原理 在智能合约的开发过程中,合约的相互调用是经常发生的。开发者为了实现某些功能会调用另一个合约的函数。 从上面可以看出,call函数拥有极大的自由度: 1.对于一个指定合约地址的call调用,可以调用该合约下的任意函数 2.如果call调用的合约地址由用户指定,那么可以调用任意合约的任意函数 为了便于理解,可以将智能合约中的 4.智能合约在部署前必须通过严格的审计和测试。 本文内容由 曲速未来 (WarpFuture.com) 安全咨询公司编译,转载请注明。 曲速未来提供包括主链安全、交易所安全、交易所钱包安全、DAPP开发安全、智能合约开发安全等相关区块链安全咨询服务 添加收藏

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    动态优化器—一种感知视频编码优化框架

    基线则是最好的fixed-QP编码;在这种情况下,动态优化器将比特率平均降低了30%。 这个完整的系统被称为“动态优化器”,该框架产生了Netflix最新一代的编码。 在这个比较中,由于为整个序列获得固定QP编码的凸包,需要与动态优化器相同的复杂性,所以基线和动态优化器结果之间的计算复杂度保持不变。 因此,这代表了动态优化器带来的改进量的下限。 使用不同的视频编解码器和质量度量,相对于固定QP / CRF编码动态优化器提高了BD-rate。 可以看到,动态优化器将这三种编解码器的编码效果均提高了大约28-38%。 请牢记,这些改进并不是比较编解码器之间的性能,而是通过使用动态优化器框架来改进各编解码器的性能。在即将到来的几周内,将使用动态优化器作为高级编码框架来对最先进的视频编解码器进行更彻底的比较。 动态优化器总结 动态优化器是对视频编码的优化框架。

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    大话实时视频编码中的人工智能(上)

    De Cock 原标题:THE (NON)SENSE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN REALTIME VIDEO ENCODING 翻译整理:徐鋆 本文是”大话实时视频编码中的人工智能 之后,本文将介绍有效技术的示例和反例,以及有益于编码器阵容的方法。 介绍 在这篇文章中,我不打算重复对人工智能、机器学习或(深度)神经网络的全面概述。 AI 是创造智能机器或程序的科学和工程。在 AI 中,ML 被定义为一个研究领域,它使计算机有能力在不被明确编程的情况下学习。 视频编码的演变和计算复杂性 自 80 年代的第一个数字压缩系统以来,视频编码已经有了长足的进步。 尽管有这些潜力,我们离在实时编码器中应用这些方案和工具还很远。虽然在加速编码器的传统决策方面已经花费了大量的研究和工程,但在加速基于 DNN 的编码器决策方面还需要大量的工作。

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    告别硬编码,SpringBoot实现动态增删启停定时任务

    但是这两种方式不能动态添加、删除、启动、停止任务。 要实现动态增删启停定时任务功能,比较广泛的做法是集成Quartz框架。 查看spring-context这个jar包中org.springframework.scheduling.ScheduledTaskRegistrar这个类的源代码,发现可以通过改造这个类就能实现动态增删启停定时任务功能

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    大话实时视频编码中的人工智能(下)

    De Cock 原标题:THE (NON)SENSE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN REALTIME VIDEO ENCODING 翻译整理:徐鋆 本文是”大话实时视频编码中的人工智能 首先附上上集的链接:大话实时视频编码中的人工智能(上) 目录 为什么这(还)没起作用呢? 即使有加速器,也需要在实时处理的智能网络的(共同)设计上花费更多时间和精力。 实时视频的制约因素 区分训练付出和推理付出是很重要的。我们主要关注的是后者,而训练阶段的成本可能要高好几个数量级。 当然,用于 VOD 服务的离线编码和用于直播视频的编码(例如广播、直播活动、直播 ABR、网络会议)之间存在差异。对于前者,可以花更多的精力和计算周期来编码和准备剧集和电影。 这是一个编码一次,解码数百万次的情况,如果有必要,每次编码花几个小时也是可以的。 对于实时编码,每秒必须做出数百万个决策,而计算能力是有限的,这导致了在一个三维速率-质量-复杂度空间中的优化。

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    Hyperledger Fabric 2.x 动态更新智能合约

    一、说明 在上一篇文章中分享了智能合约的安装与使用,如果业务有变更代码需要修改怎么办呢?本文分享如何对已安装的合约进行版本更新。 二、环境准备 区块链网络安装:《Hyperledger Fabric 2.x 环境搭建》 智能合约安装:《Hyperledger Fabric 2.x 自定义智能合约》 执行以下命令,可以看到已安装的合约信息

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    论文解读 | 智能数据库的最新动态

    人工智能与数据库的结合可以体现在很多方面,一是数据库系统自身的智能化,包括但不限于数据分布技术智能化、库内进行训练和推理操作、数据库自动诊断、容量预判等;二是数据库周边工具的智能化,传统数据库运维管理通常是由数据库管理员 智能化程度高的数据库周边工具在提升管理效率、降低错误引入率、减少安全隐患的同时也大大降低了运营成本。 数据库系统智能化是使数据库能够自动执行调优、保护、备份和更新以及其他常规管理任务。 数据库系统智能化既包括使数据库能够自动执行标准化的例行任务,如日常维护、扩展、升级和调优等。 Gartner认为数据库的智能化将是未来趋势,将减少90%数据库运维成本。 数据库智能化是未来发展的一个趋势,随着数据量和数据维度的不断扩大,随之而来的则是更多复杂的挑战。数据库如何与人工智能技术更好地结合,未来还有很多种可能。

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    FactorVAE:基于变分自编码器的动态因子模型

    量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。 本文提出了一种新的基于变分自编码器(VAE)的概率动态因子模型,称为FactorVAE,以弥合噪声数据与有效因子之间的差距。 更具体地说,如图1所示,我们首先采用一种编码器-解码器架构,可以访问未来的股票收益,提取最优因子来重建收益,然后训练一个预测器(Predictor),只在给定可观察的历史数据的情况下,预测因子来逼近最优因子 本文对真实的股票市场数据进行了大量的实验,结果表明,FactorVAE不仅超过了其他动态因子模型,而且在截面收益预测方面超过其他ML-Based的预测模型。 其中encoder将输入特征X编码为一个隐含向量z(通常维度更低),而Decoder负责将隐含特征向量z解码为原始特征X。

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    Spring Cloud Gateway 动态修改请求参数解决 # URL 编码错误传参问题

    Spring Cloud Gateway 动态修改请求参数解决 # URL 编码错误传参问题 继实现动态修改请求 Body 以及重试带 Body 的请求之后,我们又遇到了一个小问题。 一个 URI 包括: 但是对于这些报错的请求,我们发现,发送的请求的原始 URI 中, # 被错误的 URL 编码了,变成了 %23,例如上面的请求,发到后端的是: https://zhxhash 我们的网关使用的是 Spring Cloud Gateway,我们可以针对全局请求添加全局 Filter,动态修正 URI,解决这个问题,代码如下: @Log4j2 @Component public exchange.getRequest().getURI().toString(); if (originUriString.contains("%23")) { //将编码后的

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    机器视频编码:协作压缩和智能分析的范例(CS CV)

    近期,基于深度学习的编码工具和端到端图像/视频编码,以及MPEG-7压缩特征描述符标准,即用于视觉搜索的压缩描述符和用于视频分析的压缩描述符,这些都在各自的方向上促进了视频压缩的持续快速发展。 在这篇论文中,由于人工智能技术的蓬勃发展,例如预测和生成模型,我们在新兴的MPEG标准化工作中产生的新领域,机器视频编码(VCM)进行了探索。 面向协同压缩和智能分析,VCM试图在机器视觉的特征编码和人类视觉的视频编码之间架起桥梁。结合数字视网膜的升压分析,首先给出了VCM的定义、公式和范式。 同时,我们从MPEG标准化的独特视角,系统回顾了视频压缩和特征压缩的最新技术,为视频和特征流的协同压缩在人工智能领域的广泛应用提供了理论和工业依据。 协作压缩和智能分析的范例(CS CV).pdf

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