传统上，认定大熊猫的发情与确认交配结果（即是否交配成功）是基于它们的荷尔蒙分泌情况来评估的，这种方法操作非常复杂，而且无法实时获得结果。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...研究者对学习到的发声特征进行了可视化分析，结果表明新提出的方法是有效的。作者也对预测准确度进行了定量分析，结果表明基于音频自动预测大熊猫的交配成功率是可行的。这项研究有望更加智能地帮助繁殖大熊猫。...给定一段原始音频序列，作者首先对其进行了预处理：裁剪出大熊猫的叫声，然后根据一个预先设定的最大值对其进行了归一化处理，并将每一段序列的长度设定为 2 秒，并且每秒提取出 43 个声学特征。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。 实验 ?
所以我们取前一帧进行音频补帧，较好避免了过电现象的发生。 3）改进效果 通过上述播放器对轨与补帧处理可以在掉帧频繁时明显降低音画不同步带来的对直播视频观看的影响。...若大于一定阈值便会触发重新拉流的操作，当然这个阀值可根据应用环境进行修改，这里我设定的是15秒。 3) 改进效果 以上是在弱网环境下的测试结果。...熊猫HTML5播放器内核架构 3.1 明确问题 在整个开发过程中我们遇到了以下的一些问题使得我们将内核进行重新架构。 1) 不同业务 不同业务对播放器内核的需求是不一样的。...我们进行首屏优化时，如果是在GOP比较长的情况下会在到下一个I帧前开始播放。我们只会给I帧缓存并且直接开始播放以实现秒开的效果，此时用户会看到直播画面闪一下。...当被检测到时我们就改动时间或重新输出数据包。 HTML5原生播放器支持MP4、WebM，不支持FLV，PC端也不支持HLS。我们会将数据进行拆包和分包再传输给浏览器以实现格式支持。
零样本学习旨在模仿人类的推理过程，利用可见类别的知识，对没有训练样本的不可见类别进行识别。...相较于其他基于语料自动挖掘而获得的属性，VGSE 模型在 CUB、SUN、AWA2 等零样本分类数据集上取得非常有竞争力的结果。...类别嵌入发掘模型 类别嵌入发掘模型 VGSE 的算法流程如下所示，该模型主要由两个模块组成：（1）切片聚类模块（Patch Clustering, PC）以训练数据集为输入，将图像切片聚类成不同的簇。...为了获得覆盖整个语义图像区域（例如动物头部）的图像块，切片聚类模块通过无监督紧凑分水岭分割算法 [4] 将图像分割成规则形状的区域，然后利用图像切片的视觉相似性进行聚类。...但现实情况中存在着大量不可见类，其类别嵌入无法通过图像进行预测。由于语义相关的类别通常共享部分属性，例如熊猫和斑马共享 “黑白相间“属性，麋鹿和公牛都包含“角” 这一属性。
而Multi-resolution ABR技术其关键问题是如何确定各个分辨率所对应的最佳码率。 通常一个ABR流中会携带多个码率版本的视频切片。而在目前的通信网络中，数据吞吐率变化范围比较大。...然后从视频集中选出9个代表性的视频切片做主观测试，来直接获得对应的rate-quality结果。最终发现使用SSIM的结果和主观测试的结果具有一致性。...每个上传的视频文件需要用不同的编解码器转成不同视频格式以支持目前绝大多数的播放设备。目前唯一的能赶上上传速度并快速完成转码的方法是对视频进行切片化（chunks），然后并行处理这些视频切片。...所以关键是要允许编码器能够多次处理每个切片，在每次迭代时能够学习到如何根据整个切片的内容调整编码参数，最终使得切片的起始和结束能有相近的编码质量。但是注意到，这可能需要多次迭代才能得到想要的结果。...在产生这些训练数据和特征集之后，该系统学习到了如何从特征中预测曲线参数。在实际中使用了一个简单的“回归”技术，并且表现出色。
转自《机器之心》 零样本学习旨在模仿人类的推理过程，利用可见类别的知识，对没有训练样本的不可见类别进行识别。...相较于其他基于语料自动挖掘而获得的属性，VGSE 模型在 CUB、SUN、AWA2 等零样本分类数据集上取得非常有竞争力的结果。...类别嵌入发掘模型 类别嵌入发掘模型 VGSE 的算法流程如下所示，该模型主要由两个模块组成：（1）切片聚类模块（Patch Clustering, PC）以训练数据集为输入，将图像切片聚类成不同的簇。...为了获得覆盖整个语义图像区域（例如动物头部）的图像块，切片聚类模块通过无监督紧凑分水岭分割算法 [4] 将图像分割成规则形状的区域，然后利用图像切片的视觉相似性进行聚类。...但现实情况中存在着大量不可见类，其类别嵌入无法通过图像进行预测。由于语义相关的类别通常共享部分属性，例如熊猫和斑马共享 “黑白相间“属性，麋鹿和公牛都包含“角” 这一属性。
为了提高标注医疗图像的准确性和效率，研究行人已在医学图像数据[4, 14]上对 SAM 进行了微调，并将其自动模型集成到3D切片器中，这是一个用于分析和可视化医学图像的开放式软件平台[3]。...3D Slicer的用户界面作为用户和SAM模型之间的通信渠道。用户需要将他们的医学数据在3D Slicer中打开，并为他们想要分割的任何切片提供所需的提示。...因此，这种功能使其成为在3D数据样本中分割感兴趣物体的可能工具。 作者特别关注如何利用SAM和SAM 2的分割能力，在3D Slicer用户界面中对2D和3D医学数据进行分割。...用户可以根据自 3D Segmentation 为了将3D医疗成像数据（如CT或MRI）作为视频进行处理，作者将每一层视图都视为视频中的一帧。...这样，用户可以在放置在条件切片中（即由用户输入提示的切片）的SAM 2模型的视频预测器的帮助下，对3D医疗数据的全部切片进行分割。
众所周知，熊猫智能公交车是深兰科技自动驾驶核心产品，自2019年获得了广州、长沙、上海、武汉的自动驾驶测试牌照后，今年5月又成功摘得深圳智能网联汽车道路测试牌照。...深兰科技坚持以“人工智能，服务民生”为理念，响应国家政策号召，深刻洞察民众痛点和需求，致力于把高质量的人工智能产品和解决方案带给更多的社会大众，以匠心研发的熊猫智能公交车将作为智能城市公共交通领域的“新基建...对比度差异大，色彩信息少 这是由于收集数据主要来自于夜间环境所导致的必然结果，所以在进行数据增强的时候需要谨慎，不同增强方式会造成较大的影响。...该比赛数据集与常用于训练预训练模型的数据集（如 COCO 数据集、OBJ365）的数据分布存在很大的不同，因此对基于常用数据集预训练的模型进行 fine-tune 的效果不如预期。...他们认为之后可以在如何利用时序帧信息方面进行深入的探索。 3. 该领域存在大量白天行人检测的数据集，因此该团队认为之后可以尝试 Domain Adaption 方向的方法，以充分利用行人数据集。
他们利用空间条件（如深度图）和时间条件（流变形视频）对模型进行训练，以预测输入视频。 在生成过程中，研究者采用编辑 - 传播程序：(1) 用流行的 I2I 模型编辑第一帧。...所有图像的分辨率都通过中心裁剪设置为 512×512。模型的训练是在每个 GPU 上以 1 的批量大小进行的，总共使用 8 个 GPU，总批量大小为 8。...他们还根据 FateZero ，融合了在对输入视频中的相应关键帧进行 DDIM 反转时获得的自注意力特征。 研究者从公开的 DAVIS 数据集中选取了 25 个以物体为中心的视频，涵盖人类、动物等。...研究者对以上视频进行了定性和定量的比较。 定性结果 在图 5 中，研究者定性地将本文方法与几种代表性的方法进行了比较。...定量结果 研究者进行了一项人类评估，以将本文的方法与 CoDeF 、Rerender 和 TokenFlow 进行比较。
从当前帧中减去预测，附加上说明帧间/帧内预测如何进行的模型参数 残余帧输入到空间模型，后者利用残余帧中的采样之间的相似性，降低空间冗余。...H.264的做法是对残余帧进行转换并对结果进行量化。...09 宏块的运动补偿和预测 某些情况下，从参考帧的插值后（非整数像素）的采样位置进行预测可能获得更佳的效果。...10 空间预测 对当前块的空间预测，是基于当前帧中其它先前编码过的采样进行的。假设帧中的块以光栅扫描（Raster-scan） 顺序逐个编码，则所有左上方向的块都可以用于当前块的帧内预测。...单一的SPS之后对整个流有效，而流以IDR切片开始，因而通常由IDR激活SPS。 切片层 每个编码后的帧/场都由1-N个切片组成。切片以切片头开始，后面跟着1-N个宏块，宏块的数量可以不固定。
比如，给定类别文本「熊猫」，便可一键实例级分割追踪所有属于「熊猫」这一类别的目标。 也可进一步给出更详细的描述，比如输入文字「最左边的熊猫」，SAM-Track可以定位至特定目标进行分割追踪。...如果对自动分割结果不满意，用户可在此基础上进行编辑修正，例如使用点击来修正过分割的电车。...同时最新版本的SAM-Track支持对追踪结果进行在线浏览，可选择中间任意一帧的分割结果进行修改和新增目标，并再次追踪。...最后DeAOT将交互分割结果作为参考帧，对选中的目标进行追踪。在追踪的过程中，DeAOT会将过去帧中的视觉嵌入和高维ID嵌入分层传播到当前帧中，实现逐帧追踪分割多个目标对象。...自动跟踪模式通过Segment Everything和Object of Interest Segmentation两种方式来获得每n帧中新出现的物体的注释。
探索 探索涉及能够交互式地对数据进行切片和切块，以尝试快速发现。...切片是对源中数据的引用。 修改所得切片的内容将影响源Series。 我们将在后面的部分中就位修改Series数据，以进一步研究此过程。...这种自动对齐方式使数据帧比电子表格或数据库更有能力进行探索性数据分析。 结合在行和列上同时切片数据的功能，这种与数据帧中的数据进行交互和浏览的功能对于查找所需信息非常有效。...这种探索通常涉及对DataFrame对象的结构进行修改，以删除不必要的数据，更改现有数据的格式或从其他行或列中的数据创建派生数据。 这些章节将演示如何执行这些强大而重要的操作。...对列重新排序 通过按所需顺序选择列，可以重新排列列的顺序。 下面通过反转列进行演示。
（Stream Control Transport Protocol，流控制传输协议），其中DTLS用于生成自签名证书来进行加密信息的协商（用于peer之间加密媒体数据以及应用数据的安全传输）。...我们并不是说WebRTC无法在世界范围内被采用：几年以前它确实还处于规模化的早期阶段，但是一些优秀公司不懈努力地对架构进行重大的改进，已经在规模化应用方面有了很大进步。...我们不会在本文深入探讨HLS的工作原理，下图是一个简单方案：描绘了播放列表和媒体切片是如何使HLS实现码率自适应技术（ABS）的。 所以HLS如何不断发展以支持更低的延迟呢？...预加载提示（Preload hints）：媒体播放列表有一个“预加载提示”标签，它可以使播放器预知将有哪些新的子切片，以便于服务器在数据可用时立即响应播放器的新切片请求。...与其他低延迟协议相比，HESP最大的区别是它依赖两个（而非一个）视频流。在了解HESP如何帮助我们达到次秒级延迟之前，让我们先来聊聊视频流传输所使用到的不同类型的帧。
虽然这样的方法取得了可喜的成果，但大部分方法需要使用大量标记数据进行大量训练，这可能对许多用户来讲太过昂贵。...为了加强时间一致性，本文提出两个创新修改：（1）首先用运动信息丰富生成帧的潜在编码，以保持全局场景和背景时间一致；(2) 然后使用跨帧注意力机制来保留整个序列中前景对象的上下文、外观和身份。...朴素的方法是从标准高斯分布独立采样 m 个潜在代码，即 N (0, I) ，并应用 DDIM 采样以获得相应的张量 ，其中 k = 1，…，m，然后解码以获得生成的视频序列 。...为了解决这个问题，本文建议采用以下两种方法：（i）在潜在编码 之间引入运动动态，以保持全局场景的时间一致性；（ii）使用跨帧注意力机制来保留前景对象的外观和身份。...为了进行定量对比，本文使用 CLIP 分数对模型评估，CLIP 分数表示视频文本对齐程度。通过随机获取 CogVideo 生成的 25 个视频，并根据本文的方法使用相同的提示合成相应的视频。
eBPF还有助于实现零埋点和使我们能够以我们希望的确切格式捕获我们所需要和希望的数据，而且只需将这些数据从内核中导出一次。...我们代理的效率与我们的存储后端和 UI 相结合，意味着您可以从整个系统收集数据，然后根据需要对其进行切片和切块。...这种实现全面可观测性的方法意味着您永远不会没有所需的数据，并你有能力准确地掌握调试故障和性能问题所需的信息。...不过，性能分析本身与操作系统执行代码的方式非常接近，它可以很好地以低摩擦的方式获取您需要的性能数据。...Elastic Universal Profiling ™ 旨在随时随地对所有内容进行分析。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.17681 研究人员通过对第一帧进行光流变换编码，并将其作为在扩散模型中的辅助参考。...也就是说，会出现不一致的现象。 为了提高视频中各帧之间的连贯性，有研究者尝试了一种方法——通过时空注意力机制，同时对多个视频帧进行编辑。...运行时间是指在一台配备了A100 80GB显卡的计算机上，合成一个分辨率为512x512、时长为4秒的视频所需的时间。而成本则是以FlowVid为基准进行归一化处理之后得到的。...研究人员通过两次自回归评估生成31个关键帧，然后使用RIFE对非关键帧进行插值。 实验结果得出总的运行时间，包括图像处理、模型操作和帧插值，大约是1.5分钟。...消融实验 此外，研究人员还进行了颜色校准和条件类型的消融实验。 当评估过程自第一组数据逐步进行到第七组时，未经颜色校准的结果呈现灰色（图中）。
主要有以下四种方式： 索引方式 使用场景 基础索引 获取单个元素 切片 获取子数组 布尔索引 根据比较操作，获取数组元素 数组索引 传递索引数组，更加快速，灵活的获取子数据集 数组的索引主要用来获得数组中的数据...关键技术： 二维数组索引语法总结如下： [对行进行切片，对列的切片] 对行的切片：可以有start:stop:step 对列的切片：可以有start:stop:step import pandas...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...关键技术：可以使用乘法运算符*，程序如下所示： 【例】请使用Python对给定数组的元素进行以e为底的对数函数(log)的操作。...关键技术: np.log()函数实现的是In运算，程序代码如下所示: 【例】请使用Python对给定数组的元素进行以10为底的对数函数(log10)的操作。
使用FFmpeg进行HLS打包的基础步骤 好，现在让我们看下使用HLS打包点播文件的基础步骤： 从磁盘读取输入视频 将视频缩放/调整（scale/resize）为所需的多种分辨率版本 将每个缩放后的视频转码到所需码率...下面是进行HLS打包所需的重要设置： hls_playlist_type=vod: 通过设置该值，FFmpeg创建了一个点播播放列表，将#EXT-X-PLAYLIST-TYPE:VOD插入到m3u8头部中...hls_time seconds：我们需要使用它设置目标切片长度（以秒为单位）。 默认值为2秒，当2秒过去，切片将在下一个关键帧处被切片。...之所以要求确保每个比特流变体在每N秒结束的时候都有一个关键帧（这点非常重要），因为ABR要求切片时候的关键帧要对齐，这样才能无缝切换。...使用FFmpeg创建主播放列表（m3u8） 如果你已经理解了如何使用FFmpeg创建HLS播放列表，那么使用FFmpeg创建主播放列表对你而言就很简单了。
如图二所示：图二 如何理解网络带宽？ 正确理解网络带宽是理解“时间敏感网络”的前提。...这种情况下，我们只能对数据中比较重要或是强调实时性的数据包进行优先转发。这就要依靠QoS来对所有的数据包进行分类和标注，并依据规则来进行较为智能的转发。...图九 为了避免带宽重叠，我们所需要做的就是将几个不同的音频流进行流量整形(Traffic shaping)。以达到提高可靠交付的目的。...通过这种方式对各个流量等级的数据流进行调度传输，以避免传输冲突。...总结 TSN将帧抢占机制引入MAC子层，在数据传输冲突时，通过对低优先级数据帧的拆解、分时传输和重新组帧，保证了高优先级数据流的低时延，同时降低了保护带的影响，避免了带宽利用率的大幅下降。
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