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Enregistrement W2002724791 · doi:10.1109/jsac.2014.140411

A Real-Time Adaptive Algorithm for Video Streaming over Multiple Wireless Access Networks

2014· article· en· W2002724791 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal on Selected Areas in Communications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkQuality of serviceVideo qualityCodecWireless networkWirelessTestbedReal-time computingTranscodingComputer hardwareTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Video streaming is gaining popularity among mobile users. The latest mobile devices, such as smart phones and tablets, are equipped with multiple wireless network interfaces. How to efficiently and cost-effectively utilize multiple links to improve video streaming quality needs investigation. In order to maintain high video streaming quality while reducing the wireless service cost, in this paper, the optimal video streaming process with multiple links is formulated as a Markov Decision Process (MDP). The reward function is designed to consider the quality of service (QoS) requirements for video traffic, such as the startup latency, playback fluency, average playback quality, playback smoothness and wireless service cost. To solve the MDP in real time, we propose an adaptive, best-action search algorithm to obtain a sub-optimal solution. To evaluate the performance of the proposed adaptation algorithm, we implemented a testbed using the Android mobile phone and the Scalable Video Coding (SVC) codec. Experiment results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed adaptation algorithm for mobile video streaming applications, which outperforms the existing state-of-the-art adaptation algorithms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle