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Enregistrement W2117504151 · doi:10.1109/tbc.2002.803704

Effective multi-program broadcasting of prerecorded video using VBR MPEG-2 coding

2002· article· en· W2117504151 sur OpenAlexaff
Panos Nasiopoulos, Rabab Ward

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Broadcasting · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Coding and Compression Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMPEG-2Broadcasting (networking)EncoderVideo serverChannel (broadcasting)Digital televisionBandwidth (computing)Video qualityCoding (social sciences)Digital broadcastingDigital Video BroadcastingReal-time computingVideo processingComputer networkTelecommunicationsComputer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tradeoff between picture quality and bandwidth usage is a prominent issue in the world of broadcasting. Since broadcasters are able to transmit multiple streams simultaneously in a channel, they face the challenge of guaranteeing the contracted picture quality required by each of the transmitted video streams while maximizing the number of video streams carried in each channel. We have developed an easy to implement MPEG-2 based multi-program video coding system suitable for digital TV broadcast, video on demand, and high definition TV over broadcast satellite networks with limited bandwidth. Compared to present broadcast systems and for the same level of contracted picture quality, our system greatly increases the number of video streams transmitted in each channel. As a result, either a large number of transponders can be freed to carry real-time broadcasting or the level of picture quality can be significantly increased. By switching from tape storage to video server technology, the need for numerous playback (VTR) systems at the headend is eliminated. In addition, the most of the complete MPEG-2 encoders are replaced by much less complex MPEG-2 transcoders. All this means a much more cost-effective solution for broadcast stations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,222 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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