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摘要 - 随着对高质量视频内容交付的需求不断上升，自适应视频流的重要性已变得至关重要。通过机器学习算法促进的实时适应，通过基于网络条件和设备功能动态调整视频质量，站在增强用户体验的最前沿。本评论论文全面探讨了与自适应视频流中实时机器学习算法相关的挑战和机会。我们深入研究了延迟，计算要求和可扩展性的复杂性，以解决视频流协议不断发展的景观。论文调查了使用机器学习模型进行比特率适应的使用，并在考虑计算效率的同时检查了它们在最小化延迟中的作用。此外，我们探索了在实时机器学习系统中优化计算要求和可扩展性的策略。通过对案例研究和实施的彻底分析，我们展示了从部署实时自适应流媒体解决方案中学到的实际应用和经验教训。最后，我们提出了未来的方向和机会进行进一步研究，阐明了在自适应视频流中实时适应和机器学习的交集。本综述旨在全面了解该领域的现状，并激发这个快速发展的领域的未来进步。关键字 - 实时自适应流，机器学习算法，延迟优化，可伸缩性挑战，个性化用户体验。
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