下面是一组广电行业相关的数据和词条，首先是423%，这是当前全国广电行业与10年前的增长规模对比；之后是900万和800万，这组数据是北京冬奥会开幕式当天，央视频App和咪咕视频App的日活跃用户规模，相较前一天分别增长了3.5倍和1.5倍；最后是8K，北京冬奥会在奥运史上首次使用了8K视频技术进行直播，实现了技术的突破。
近年来，优质视频内容呈井喷式爆发，如何提高视频内容的产出效率，成为行业加速发展的关键。为助力视频制作方提高产出效能，腾讯视频云在视频制作领域，一次性打包推出了云导播台、腾讯云剪、腾讯智眸三款产品，全程参与视频制作过程，助力视频制作方加速内容产出。 1 线下导播移至线上，云导播台节省视频制作成本 为了满足视频行业追求高效、低成本的节目制作需求，腾讯视频云推出云导播台产品，将线下导播转移至线上，省去切换台、录机等笨重且繁琐的硬件，降低视频制作成本。 借助云导播台，用户可以对多路直播流进行编辑处理。通过简单的页
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 随着国内新媒体技术发展不断创新，互动媒体作为一种全新的媒体方式逐渐受到更多关注。时隔近一年，LiveVideoStack Meet再次来到上海，这次我们仍旧带来了极丰富的内容，希望与新老朋友一同探讨交流，报名已开放，期待会面～ 活动时间：2022年10月16日 14:00 ～ 17:00 活动地址：上海科技绿洲A区2号楼（国核大厦）312 会议室 防疫要求：进入会场需持24小时内核酸阴性证明&健康码绿色！ 扫描海报「二维码」或点击「阅读原文」即可免费报名。
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LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站将于12月9日至10日在北京丽亭华苑酒店召开，本次大会将延续【音视频+无限可能】的主题，邀请业内众多企业及专家学者，将他们在过去一年乃至更长时间里对音视频在更多领域和场景下应用的探索、在实践中打磨优化技术的经验心得、对技术与商业价值的思考，与大家一同分享和探讨。 AI与多媒体 AI与多媒体似乎有着一种天然不可分割的紧密联系，随着近年来深度学习、视觉算法等的不断突破，AI正引领多媒体中众多相关技术领域迈向更加广阔的发展道路，影响图像视频分析、
腾讯云内部最早在2015年下半年开始进入视频云领域，将腾讯多年在音视频编解码、音视频通信以及海量并发业务的经验逐渐开放，当时我们也是新进者，定位是在OVP（在线视频平台），类似国外的brightcove及国内的CC视频，我们在教育、在线视频等领域进行了尝试。不过真正确定业务重点方向是在2016年，2016年也是国内的直播元年，行业的爆发让团队意识到直播的流量是非常大的，在高并发情况下如何能做到视频流畅无卡顿、并能提供丰富的IM通信、保证互动连麦等环节的正常进行，这正是我们的技术优势所在，我们抓住了直播的这个风口。
1、衣+物体识别 衣+是世界领先的人工智能计算机视觉引擎。致力于让计算机看懂世界，人工智能中的感知和认知智能，在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、理解、搜索及推荐均达到领先水平。目前和阿里云、华为、优酷土豆、微博、趣拍、花椒、来疯等多家顶级机构和产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸属性分析引擎服务海量用户，同时帮助内容方实现场景营销、智能分析和内容互动。 2、嗨图图片标注 嗨图，全球首款移动图片标注SDK，APP图片标注解决方案，在图片上添加语音、文字、
平均值是数据分析中常用的方法，是利用特征数据的平均指标来反映业务目前所处的位置和发展水平。平均值虽好，但是它真的可以反应业务的真实形态吗？答案当然是否定的。平均值很容易抹平个体之间的差异，因此很多时候个体暴露的问题很难从平均值中得到体现，所以说平均值并不是最优解。
在软件设计的世界里，分析是解决问题的首要步骤。分析阶段为开发人员定义了需求、界限以及约束条件。通过本文，我们将深入了解三种主要的分析方法：抽象分析、结构化分析和面向对象分析，揭示它们之间的区别和联系。
结构化方法是一种传统的软件开发方法，它是由结构化分析、结构化设计和结构化程序设计三部分有机组合而成的。结构化设计方法是以自顶向下，逐步求精，模块化为基点，以模块化，抽象，逐层分解求精，信息隐蔽化局部化和保持模块独立为准则的设计软件的数据架构和模块架构的方法学。它的要点是是把一个复杂问题的求解过程分阶段进行，而且这种分解是自顶向下，逐层分解，使得每个阶段处理的问题都控制在人们容易理解和处理的范围内。
需求变更过程：识别出问题需求->问题分析与变更描述->变更分析与成本计算->变更实现->修改后的需求
“ 问题是指你不喜欢某一结果（比如销售额降低），想得到其他结果（比如销售额增长），称为期望结果（R2，即目标，Desired Result）。解决方案则是指如何从现状R1到目标R2。”
最近经常遇到一些同学问我如何学习音视频，怎样才能快速上手？还有一些对音视频不了解的同学问我该不该学习音视频？作为一名音视频行业的10年老兵，我有一些思考分享给大家，希望能对你有所帮助。
主要对视频进行结构化分析，对视频中出现的人像，图像，物体，声音，文字，动作等进行识别，并对客户提供符合客户场景需求的结果输出。其中支持主流指定人物识别（如政要，明星，指定人物识别等），并提供基础人像，物体识别库供用户选择。
文档管理是组织数字化进程中的关键环节。《国家信息化发展战略纲要》中要求“开发信息资源，释放数字红利”，“全面提升信息采集、处理、传输、利用、安全能力”。
腾讯云正在持续发力音视频、实时互动、全息、区块链等全真互联技术，并助力相关应用在各行各业不断涌现。 12月29日，在深圳举行的腾讯云音视频2021 V+ 全真互联创新创业挑战赛总决赛上，11家企业脱颖而出，斩获腾讯云提供的“创业大礼包”。它们涵盖AR/MR、海事工程装备、无障碍服务、工业机器人、智慧农牧、光学、数字资产、金融、互动内容、知识产权等多维应用场景，利用自主创新技术带来丰富的全真互联服务。 本次大赛由腾讯云音视频与Tencent Cloud International、腾讯云产业加速器、
✻ 6种目标跟踪方式一览 6种目标跟踪方式一览工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_162717429
结构化分析是根据分解与抽象的原则，按照系统中的数据处理流程，用数据流图来建立系统的功能模型，从而完成需求分析工作。结构化分析模型的核心是数据字典，围绕这个核心，有3个层次的模型，分别是数据模型、功能模型和行为模型（也称状态模型）。一般使用E-R图表示数据模型，用DFD表示功能模型，用状态转换图表示行为模型。
2月2日，腾讯云宣布与印尼在线求职招聘平台KUPU达成合作，双方基于腾讯云音视频能力全面升级平台的产品形态及面试体验，将视频上传速度提升60%以上，为印尼雇主和求职者提供双端高效精准匹配。 KUPU是Dalligent Solutions集团旗下针对印尼当地用工及劳动力市场的特点，基于数字化技术打造的在线求职招聘平台。相较于传统的熟人介绍和私域推荐，该平台旨在通过智能结构化面试、AI异步视频等新形式，实现更灵活高效的双向匹配，加速印尼人力资源领域的数字化转型。上线一年，KUPU已经在印尼市场获得超过200万
SRS有丰富的视频教程，包括SRS的使用和开发定制，FAQ即常见问题，还有课程链接。 Note: 不过视频并不能完全替代文档，文档是最全面的、最系统化的，希望大家不要忽略文档，可以看 FAQ: SRS有哪些文档和资料[1] 另外，由于本文有较多链接，通过公众号阅读的朋友，建议点击底部的阅读原文，查看在简书的版本。 SRS Cloud 如果你是刚刚了解SRS和音视频的朋友，推荐直接用SRS云服务器（云SRS）[2]，先建立音视频直观的感受，然后再详细了解。 云SRS是开源的音视频方案，它组合了SRS、FFmp
嘉宾 ｜ 蒋宏飞 编辑 ｜ 林晓婷 为了提升用户体验，作业帮将 NLP 技术应用到业务的提质增效上，沉淀出了智能质检平台 IQC、文本智能标注平台 FTP 等自研平台，也产出了很多在 NLP 中应用深度学习的可供参考的实践。 伴随着深度学习场景的增多，NLP 技术也得到了快速发展，作业帮作为 K12 教育平台，对用户体验提升有很高的诉求，所以他们将 NLP 应用在业务的提质增效上，沉淀出了智能质检平台 IQC、文本智能标注平台 FTP 等自研平台，也产出了很多在 NLP 中应用深度学习的可供参考的实践。 I
需求分析是软件定义时期的最后一个阶段，它的基本任务是准确回答“系统必须做什么？”
在 Power BI 的典型数据模型中，行间数据应该具备平等关系，以满足列式结构。Zebra BI 巧妙了利用了列式结构来进行可视化。
模块的控制范围包括模块本身及其所有的从属模块。模块的作用范围是指模块一个判定的作用范围，凡是受这个判定影响的所有模块都属于这个判定的作用范围.，原则上一个模块的作用范围应该在其控制范围之内，若没有，则可以将判定所在模块合并到父模块中，使判定处于较高层次。 在软件设计中，人们总结了一些启发式原则，根据这些原则进行设计，可以设计出较高质量的软件系统。其中，模块的扇入扇出适中，模块大小适中以及完善模块功能都可以改进设计质量。而将相似功能的模块合并可能会降低模块内聚和提高模块之间的耦合，因此并不能改进设计质量。
虽然自己用了不少标准解决方案，也输出不少项目方案，但在自己从零输出解决方案还是有些纠结。思考并通过纸笔梳理后大致有了核心想法：
自去年7月份左右我们开始筹备LiveVideoStackCon 2022音视频技术大会 北京站起，到现在将近有8个月的时间，期间经历了太多的变化和不确定性影响，不过好在两周后，3月31日-4月1日终于能和大家再次相聚在北京。我想，不仅仅是我们，大家也都在期待“久别重逢”后，来一场畅快淋漓的技术分享与交流。 在过去的一段时间内，虽未能尽早与大家见面，但我们将重心放在如何能够在不久之后为大家带来一场从技术演讲内容到现场互动交流，更加具有活力、更具体验感的音视频技术大会。本次大会我们以【音视频+无限可能】为主题，
《十四五”数字经济发展规划》《银行业保险业数字化转型指导意见》等政策对银行自主可控、数据、技术发展、业务发展均做了明确指示，需要银行稳步推进数字化转型进程。信创角度看，银行正发起一场自下而上的变革，尤其是资产规模排名在前的头部银行，已完成或部分完成办公系统的国产化替代，预计未来替换进程将逐渐加快；数据角度看，在隐私计算的支撑下，银行在营销、风控等场景开展跨领域的数据合作，实现数据“可用不可见”的陆续落地；业务发展角度，对公数字化转型加速，零售、财富重点发力私域运营，业务转型进入数字化深水区。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- LiveVideoStackCon 2022 上海站 | 2022 音视频技术风向标 想想从去年11月底我们正式启动LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站 算起，已经过去8个月了。因此也成就了筹备时间最长的一届音视频技术大会，这次终于要在8月5日-6日 上海海神富诺特大酒店召开了。在这不平凡的8个月里，我们从专题设置、环节策划，再到演讲内容打磨做了充分的准备
当音视频技术领域内的大佬们聚在一起，会聊些什么？ 在即将到来的LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站 8月5-6日，我们设置了【技术商业策略（圆桌）】专题，其中包含三场主题圆桌：「海外人才市场与出海机遇」、「AI与音视频技术的融合之路」以及「音视频技术如何赋能元宇宙」。 根据不同话题，我们邀请到了业内的相关人士来一同探讨当前行业情况，以圆桌对话的形式，期望探讨不仅仅是技术本身深层次的挖掘，更是从新概念、新技术到实际产品应用的商业路径探索，以及对行业市场现状和未来发展趋势的更全面
Appear.in Vs. Jitsi: WebRTC 商业订阅服务对决开源免费服务
以下内容来自「2021 全区分布式云大会：《Serverless 化云原生释放云计算效率红利》主题分享」，深度好文，预计阅读需 22 分钟。 分享嘉宾 李啸川，腾讯云 Serverless 技术产品专家，目前负责腾讯云 Serverless 产品及企业解决方案的设计工作，致力于推动云原生技术架构演进及落地，为技术工作者提供高效的云服务产品。十余年技术研发经验，曾就职于 Oracle、IBM，从事于企业级商业套件及云服务引擎研发工作，后切换到消费互联网，孵化小米 MIOT、创立小米有品电商等业务，加入腾讯
但你可曾记起，我们所视作理所当然的现在，也曾是十年前，我们所满怀希冀，热切盼望的未来。
超高清视频是视频技术继模拟、标清、高清后的新一轮代际演进。当前，视频从生产到传输再到播放的整条链路都在快步向超高清升级。各大视频平台纷纷上线4K专区，冬奥会等大型活动的8K直播更是让观众充分感受到了超高清的魅力。中国电子信息产业发展研究院发表的《超高清视频产业发展白皮书（2021年）》显示，我国4K终端已基本普及，超高清内容制作能力大幅提升，百兆以上带宽接入用户占比超90%，一个超高清的时代已然到来。 4K/8K超高清视频在分辨率与清晰度大幅提升的同时也带来了超高的码率，这对传输、处理、播放整条链路都是很大
编者按：超分辨率（Super resolution）是指通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建。随着视频需求不断增长，人们对于视频画质的要求也越来越高。即构科技推出的基于深度学习的自研超分技术，通过 AI 算法放大原有图像的分辨率来提升画质，有效解决了用户所面对的画质差、设备性能消耗等问题。 近日，LiveVideoStack邀请到了即构科技视频处理工程师李凯，请他来跟我们聊聊即构自研移动端实时超分辨率技术的优势与应用场景，在移动端实现
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。 BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。ETL，Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化，以此来满足
LiveVideoStack：华平你好，我们是在2017年认识的，当时你还在“WiFi万能钥匙”，说说你的近况吧。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：音视频质量推断通过全链路指标采集、网络仿真、质量数据分析三个部分的能力来实现。音视频质量推断能从各个维度、各个阶段以及各个场景来衡量音视频通信的质量、比较各个版本的质量变化趋势、对音视频的质量改进提供解决策略等。LiveVideoStackCon 2022上海站大会邀请到了欢聚集团 高级视频算法工程师 李凌，详细介绍了欢聚集团在音视频质量推断指标体系的建立，自动化仿真工具
推荐系统是机器学习的一个子领域，并且是一个偏工程化、在工业界有极大商业价值的方向。大量应用于提供toC类产品的互联网企业服务中，通过推荐系统为用户提供精准的个性化服务。推荐系统通过推荐算法来为用户生成个性化推荐结果，而推荐算法依赖数据输入来构建算法模型。
新知系列课程第二季来啦！我们将为大家带来全真互联时代下新的行业趋势、新的技术方向以及新的应用场景分享。本期我们邀请了腾讯云音视频高级产品经理——郑光键，为大家分享如何基于腾讯云视立方SDK破局音视频终端困境，快速实现各种音视频应用搭建。 腾讯云视立方整体介绍 在开发音视频终端应用时，开发者会面临非常多的开发困境。其中比较典型的就是开发者需要多次集成不同的SDK，例如集成直播SDK实现客户端的直播推拉流等功能，集成短视频SDK实现客户端的短视频编辑等能力。倘若在此基础上，客户端还需要实现连麦、通话等功能，就
最近在交流中接触到一些对做业务架构师有兴趣的读者，笔者就结合自己的经历谈谈对业务架构师学习方法的认识，权供各位参考。
面向对象系统的单元测试包括方法层次的测试、类层次的测试和类树层次的测试。方法层次的测试类似于传统软件测试中对单个函数的测试；
之前一篇介绍了Tesseract-OCR安装与测试，已经对中文字符的识别支持。大家反馈比较多，所以决定在写一篇，主要是介绍用它做项目时候需要注意的问题与一些比较重要的函数使用。主要介绍一下Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析以及相关区域的定位识别。
LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站将于12月9日至10日在北京丽亭华苑酒店召开，本次大会将延续【音视频+无限可能】的主题，邀请业内众多企业及专家学者，将他们在过去一年乃至更长时间里对音视频在更多领域和场景下应用的探索、在实践中打磨优化技术的经验心得、对技术与商业价值的思考，与大家一同分享和探讨。 音视频技术与服务全球化 随着国内互联网市场环境竞争愈演愈烈，聚焦海外似乎是当前打破行业内卷现状，寻求出路的最好路径之一。国内音视频相关技术，产品模式、应用场景等各方面发展相对较为成
3、尽管目前有许多不同的用于需求分析的结构化分析方法，但是，所有这些分析方法都遵守下述准则：
需求分析：调查了解用户的需求；用数据流图和数据字典来分析表达用户需求（结构化分析方法），以数据流图和数据字典作为这个阶段的成果；
对象存储（Cloud Object Storage，COS）是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制，可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。腾讯云 COS 的存储桶空间无容量上限，无需分区管理，适用于 CDN 数据分发、数据万象处理或大数据计算与分析的数据湖等多种场景。COS 提供网页端管理界面、多种主流开发语言的 SDK、API 以及命令行和图形化工具，并且兼容 S3 的 API 接口，方便用户直接使用社区工具和插件。
前段时间，在技术交流群，分享过自己平时会看的一些书籍，以及前几天直播的时候，又叫我分享一些关于音视频的书籍，还有朋友问音视频驱动这块的；这个音视频驱动这块说实话，我真不了解，所以我无法给大家推荐。下面我会说一些我内心一些真实的感受！
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
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