Quality of Service Architectures for Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
This chapter describes several advanced techniques for estimating the video distortion deriving from multiple video packet losses. It provides different usage scenarios, where the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) video metric may be used for improving the end user quality. The key idea of the presented applications is to effectively use the distortion information associated to each video packet. This allows one to perform optimal decisions in the selection of the more suitable packets to transmit. During the encoding process, the encoder estimates first the loss impact (for instance the amount of error propagation) of each packet. Afterwards, it generates side information as a “hint” for making video content aware transmission decisions. In this way, it is possible to define new scheduling schemes that give more priority to the packets with higher loss impact, and to assign fewer resources to the packets with lower loss impact. To this end, the usage of hint tracks, introduced in the MPEG-4 systems part, provides a syntactic means for storing scheduling information about media packets that significantly simplifies the operations of a streaming server. Moreover, the prioritization scheme may be used to minimize the overall error propagation under the delay constraint imposed by the video presentation deadline. The chapter also reviews recent research advances in the field of QoS mechanisms that adopt video specific metrics to improve the end user perceived quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».