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    音视频封装:MPTG2-TS 媒体封装实例解析和说明

    首先明确这两种格式都是音视频的封装格式,是由国际电信联盟出的具体标准,具体文档见ISO/IEC-13818。由于在安防和广电领域的使用,还有苹果在自家全系列产品的主推,导致目前还有一定的生存空间。在安防领域主要是因为GB28181-11标准规定了码流的封装格式是RTP+PS流。这样导致整个安防凡是和国标相关的码流封装格式都是PS流,目前依然是安防码流的主流封装标准,一时半会还看不到有任何问题。TS流主要是广电领域使用,我们看到的电视节目就是TS流封装,然后再在机顶盒解码解封装和播放。苹果HLS协议的推出,在整个苹果家族产品里面支持都非常友好,安卓阵营的主流浏览器也支持HLS协议。其中HLS协议的码流封装格式也是TS。

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    常见视频编码格式解析[通俗易懂]

    MPEG2-TS(Transport Stream“传输流”;又称TS、TP、MPEG-TS或M2T)是用于音效、图像与数据的通信协定,最早应用于DVD的实时传送节目。 区别:   DVD节目中的MPEG2格式,确切地说是MPEG2-PS,全称是Program Stream(程序流),而TS的全称则是Transport Stream(传输流)。MPEG2-PS主要应用于存储的具有固定时长的节目,如DVD电影,可添加字幕等一些程序操作。而MPEG-TS则主要应用于实时传送的节目,比如实时广播的电视节目。   简单地说,将DVD上的VOB文件的前面一截cut掉(或者是数据损坏数据)就会导致整个文件无法解码,而电视节目是任何时候打开电视机都能解码(收看)的。所以MPEG2-TS格式的特点就是从视频流的任一片段开始都是可以独立解码。

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    Adv. Mater. | 量子化学与机器学习在能量与性质预测上的演变

    今天为大家介绍的是来自多伦多大学的Alán Aspuru-Guzik团队的一篇论文。计算化学是理解分子和预测化学性质的重要工具。然而,由于求解薛定谔方程的困难以及随着分子系统规模增加而带来的计算成本的增加,传统的计算方法面临着重大挑战。为此,利用人工智能(AI)和机器学习(ML)技术进行计算实验引起了极大的兴趣。将AI和ML引入计算化学可以提高化学空间探索的可扩展性和速度。然而,在ML模型的可重复性和可转移性方面挑战依然存在。这篇综述强调了ML在学习、补充或替代传统计算化学以进行能量和性质预测方面的演变。从完全基于数值数据训练的模型开始,向着包含或学习量子力学物理规律的理想模型迈进。本文还回顾了现有的计算方法和ML模型及其相互结合,概述了未来研究的路线图,并确定了改进和创新的领域。最终目标是开发能够预测薛定谔方程准确且可转移解的AI架构,从而彻底变革化学和材料科学中的计算实验。

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    一个模型搞定元素周期表常见元素:中国团队打造分子模拟预训练模型,最高节省90%数据

    白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 分子模拟领域的预训练模型,来了! DPA-1,中国团队深势科技以及北京科学智能研究院等机构打造,能覆盖元素周期表大多数常见元素。 在各类数据集上的迁移学习结果表明,该模型能大幅降低新场景对数据的依赖,甚至在特定条件下能省去90%的数据。 用大模型的思路打开分子模拟 机器学习辅助下的原子间势能面(PES)建模,与相应的机器学习势函数正在彻底改变分子模拟领域。PES是用于描述化学体系的一个基本量,通过它能得到大量原子间相互作用的信息。 过去传统的分子模拟,

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