M-IIoT System for Reducing Bandwidth Costs in Cloud-Hybrid Multimedia Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of cloud computing and 5G, Outside Broadcasting (OB) vehicles and mobile multimedia capturing workflows are moving towards cloud-hybrid approaches for processing and distribution. These evolving multimedia pipelines are championed by broadcasters for their software-enabled flexibility and reduced capita costs. However, they are subject to the Internet's indeterministic traffic and path conditions that undermine the performance of the new workflows. In this paper, a novel Multimedia Industrial Internet-of- Things (M-IIoT) real-time lossless compression scheme is proposed to reduce the bandwidth request to Internet service providers. The proposed scheme is designed to losslessly compress User Datagram Protocol (UDP)-based payloads generated by real-time broadcasts prior to flight over the Internet and similar networks. As the total amount of data exchanged decreases due to the compression process, the bandwidth utilization by intermediate nodes to transmit and retransmit lost packets due to the Internet's environment is reduced due to smaller over-all packet sizes and short average wait times. Using D/M/1 queues, the expected cost savings enabled by the proposed scheme are approximated and are found as a function of transmission bitrates. The proposed solution is simulated using Network Simulator 3 (NS3) with FFMPEG-based source nodes as well as implemented on in-the-field playout devices. The results show a decrease in bandwidth utilization and transmission costs in error free networks as well as networks with induced errors of a minimum of 40.0% and a maximum of 97.0%.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».