熊谱翔-《IoT,多媒体无处不在》.pdf
熊谱翔分享了开源RTOS系统——RT-Thread的历史与未来,尽管面临来自华为、阿里巴巴的竞争,他依然充满信心。“RT-Thread在Github上获得了超过3000个Star,200多个贡献者”,熊谱翔表示。
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视音频相关技术的发展和广泛应用是整个通信、互联网发展的必然,视频技术的发展符合信息产业发展的趋势。从文本、图像到声音、影像,再到虚拟现实及浸入式场景,从静态信息传递到动态信息传递再到临场感,我想这应该会是互联网技术的发展路径。
针对云计算面临的困境,边缘计算作为一种新型计算范式被提出,并逐渐成为适应万物互联应用需求的新兴计算模式。边缘计算模型中的边缘设备具有计算和分析的能力,通过在网络的边缘来执行计算,为应用开发者和服务供应商提供计算能力支持[3]。边缘计算采用了一种分布式计算架构,将主要应用程序、服务和数据存储下沉到网络的边缘侧,从而使计算更加靠近数据源头。
于是在2009年,斯坦福的李飞飞等科学家一起构筑了用于测试视觉识别性能的ImageNet数据库。初期ImageNet包含了四千多个类别的四百多万张图像,而到了2017年底其已包含两万多个类别的1400~1500万张图像。2009年ImageNet数据库的建立与当时互联网上出现的大量图像数据密切相关,直到2018年的ImageNet中已包括了5400万余张图片,不得不说这加速了机器学习在视觉识别领域的运用进程。视觉识别离不开通过大量的图片训练增强其对相似视觉元素特性的规律总结能力,我们可以将这一思路运用在编码压缩领域,通过大量的视频压缩训练使机器学习掌握洞悉视频压缩结构规律的能力,极大程度优化视频编码性能,提升用户体验。
手机淘宝在直播、短视频业务中存在着大量的图片和视频;近年来,图片和视频的数量呈指数级别高速增长;并且随着网络技术的发展与消费升级,用户对图片和视频清晰度的要求也不断提升,从最早的360P到现在的4k甚至8k,这些都带来了宽带成本与存储成本的大规模提升,这也就是为什么我们希望借助H265技术支持音视频业务的良性发展。