A New Efficient Architecture for Adaptive Bit-Rate Video Streaming
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.
Notice bibliographique
Résumé
The demand for multimedia content over the Internet protocol network is growing exponentially with Internet users’ growth. Despite high reliability and well-defined infrastructure for Internet protocol communication, Quality of Experience (QoE) is the primary focus of multimedia users while getting multimedia contents with flawless or smooth video streaming in less time with high availability. Failure to provide satisfactory QoE results in the churning of the viewers. QoE depends on various factors, such as those related to the network infrastructure that significantly affects perceived quality. Furthermore, the video delivery’s impact also plays an essential role in the overall QoE that can be made efficient by delivering content through specialized content delivery architectures called Content Delivery Networks (CDNs). This article proposes a design that enables effective and efficient streaming, distribution, and caching multimedia content. Moreover, experiments are carried out for the factors impacting QoE, and their behavior is evaluated. The statistical data is taken from real architecture and analysis. Likewise, we have compared the response time and throughput with the varying segment size in adaptive bitrate video streaming. Moreover, resource usage is also analyzed by incorporating the effect of CPU consumption and energy consumption over segment size, which will be counted as effective efforts for sustainable development of multimedia systems. The proposed architecture is validated and indulged as a core component for video streaming based on the use case of a Mobile IPTV solution for 4G/LTE Users.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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