XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System比特率
DP2K12C - 电子数据表
集成影院媒体处理器 JPEG2000 2K 和 4K DCI 播放 高帧率 3D 高达 120fps（每只眼睛 60fps） JPEG 2000 比特率高达 625Mbps 双通道色彩校正 MPEG2（4:2:0 和 4:2:2 高达 60fps） H.264** 2x DisplayPort 1.1a 2x 3GSDI 输入* 1x 多媒体 HDMI 1.4a 输入（蓝光 3D / 4K）* 16x AES/EBU 音频通道（2x RJ45） 8x GPI、8x GPO（4x RJ45） 2x ETH 用于内容连接和摄取 2x 前置 USB 3.0 用于快速摄取 2x 前置 USB 2.0
AT&T Internet Air™ 商务版
AT&T 商务互联网套餐限制：服务可能会因滥用、异常使用、干扰我们的网络或无法向他人提供优质服务而变慢、暂停、终止或受限。套餐不适用于高比特率应用程序，不得用于服务器设备或主机应用程序（例如连续的网络摄像头发布或广播）、高带宽应用程序、过度造成网络拥塞的服务或内容（例如网络广播），或以任何其他被您的业务协议禁止的方式使用（请参阅 att.com/abs-addtl-terms 上的附加服务和设备相关条款或您的业务协议中的类似部分以及 att.com/aup 上的 AT&T 可接受使用政策中禁止的网络使用/活动）。
TR 102 377 - V1.4.1 - 数字视频广播 (DVB) - ETSI
...........................................................................................58 8.6.3 连续和并行基本流的特征 ......................................................................................................................58 8.6.3.1 功耗....................................................................................................................................59 8.6.3.2 快速频道切换和接收多种服务 ......................................................................................................60 8.6.3.3 传输方案和物理层性能 .............................................................................................................60 8.6.3.4 在接收主要服务的同时接收低速服务（ESG 更新、警报、提醒、紧急情况等。)..............................................................................................................................61 8.6.3.5 服务的本地插入 .............................................................................................................................61 8.6.3.6 比特率优化 .............................................................................................................................61 8.6.4 具有多种服务的基本流 .............................................................................................................63 8.7 频道切换注意事项 .............................................................................................................................63 8.8 动态频道切换服务................................................................................................................................65 8.8.1 简介.................................................................................................................................................65 8.8.2 两种用例........................................................................................................................................65 8.8.3 动态频道切换服务的生成................................................................................................................65
呼吁进行 iod-iov 实验-2022- ...
操作、时间配置文件、所需时间参考/同步等。实验将通过数据链路与航天器的航空电子设备连接。一个链路将用于实验的指挥和管理（小型卫星平台或立方体卫星标准接口的典型数据总线），如果需要，将提供一个高比特率链路用于数据收集，最大典型数据速率为 100 Mb/s。使用这些链路，实验将能够访问至少 TBD Gbit 的数据存储。在选择航天器时将提供接口的详细规范。数据将被转储到 TBD 位置的主地面站。注意：其他特定接口应由实验本身（独立实验）生成，因为不能保证由航天器提供。
Apple H2 BT 5.3 音频 SoC
• 提高音质：根据蓝牙技术联盟的说法，LE Audio 包含一种名为 LC3 的新型低功耗音频编解码器，与传统 SBC 编解码器相比，即使比特率降低 50%，也能提供更好的音质。• 延长电池寿命：借助低功耗 LC3 音频编解码器，未来的无线耳机将拥有更长的音频播放电池寿命。• 多流音频：LE Audio 可在 iPhone 或 Mac 等源设备与未来的无线耳机之间传输多个同步音频流。这将允许单独的左右耳机各自与支持 LE Audio 的设备建立蓝牙音频连接，以提高可靠性。• 一次将多对无线耳机连接到 iPhone
JPEG AI 范围和框架白皮书
基于学习的图像编码解决方案已经证明，它们可以实现比现有传统解决方案更好的压缩效率，即通过利用先进的机器学习工具，例如深度神经网络 [1]。具体而言，与 JPEG、JPEG 2000 和 HEVC Intra 相比，事实证明，对于某些目标比特率，基于学习的编码解决方案可以提供更好的感知质量，无论是在适当的感知客观质量指标还是主观评估分数方面 [2]。除了高压缩效率之外，基于学习的图像编码解决方案还可以毫不费力地适应图像处理和计算机视觉任务，而无需完全解码，即无需执行图像重建。这与经典图像编解码器形成对比，后者在图像处理和计算机视觉管道中使用时，需要对压缩比特流执行完全解码以获得基于像素的表示。
减少基于MLWE的密码系统的密文和密钥尺寸
摘要 - 加密和解密的串联可以解释为嘈杂的通信通道上的数据传输。在这项工作中，我们使用有限的区块长度方法（正常近似和随机编码联合绑定）以及渐近学表明，可以在不损害该方案的安全性的情况下降低量化后量化后的量化后量子安全键封装机制（KEM）Kyber的密钥和密钥大小。我们表明，在渐近方案中，有可能将密文和秘密密钥的大小减少25％，以使参数集kyber1024，同时将比特率保持在原始方案中建议的1。对于用于共享256位AES键的单个Kyber加密块，我们还表明，Kyber1024和Kyber512的密码下文大小的减小分别为39％和33％。
多 CDN 策略如何适合我的业务？
需要考虑的第二类 CDN 性能问题属于性能下降。这些问题比前一类中断问题更为微妙，后者的特点是客户端收到错误消息。如果出现性能下降，客户端接收内容的速度会更慢，并可能导致视频启动时间变慢、重新缓冲或比特率低于平均水平。最终用户仍然可以接收内容，但体验质量低于正常水平。内容所有者担心的是用户体验下降可能产生的负面看法。事实证明，随着最终用户体验受到影响，用户放弃率急剧上升，而且随着 over-the-top (OTT) 视频市场选择范围越来越广，用户并不总是愿意容忍低质量的视频。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
Crystalbox：输入驱动的深度RL系统的基于未来的解释
我们提出了Crystalbox，这是一个新颖的，模型的，后的，后的解释性框架，用于深钢筋学习（DRL）控制器，包括包括计算机系统在内的大型输入驱动的环境。我们将奖励函数在输入驱动的环境中的自然可分解性与分解重新转弯的解释力相结合。我们提出了一种有效的算法，以在离散和连续控制环境中生成基于未来的解释。使用自适应比特率流和拥堵控制等应用程序，我们演示了Crystal-box产生高保真解释的能力。我们进一步说明了在三种实际用例中的较高效用：对比解释，网络可观察性和指导性奖励设计，而不是先前的解释性技术来识别出色的特征。