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实时流媒体购物对冲动购买行为的影响
数字时代已经改变了美容和护肤行业的数字营销，实时流媒体作为通过实时互动来增强在线销售的关键工具。这项研究探讨了印尼领先的FMCG品牌Somethinc如何利用实时流媒体购物来推动冲动性购买行为。研究研究了实时流式刺激的影响，即需求，便利性，互动性和嬉戏性对冲动购买行为的影响。使用非概率的目的抽样从400个Somethinc消费者通过Google表单收集数据。使用PLS-SEM技术进行分析以评估模型和假设。发现表明需求，便利性，互动性和娱乐性对冲动性购买行为产生积极影响。在直播中的互动性对冲动购买行为的影响最大。这表明Somethinc可以通过QNA或其他互动活动来提高其交互性，这些活动将推动更高的冲动购买趋势。
在微反应器屏蔽的核等级三明治复合材料中流
免责声明这一信息是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或过程披露或代表其使用将不会侵犯私人拥有的私有权利。参考文献以商品名称，商标，制造商或其他方式指向任何特定的商业产品，流程或服务，并不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构的支持。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
一项有关视频流的能耗和环境影响的调查
气候变化挑战需要在技术领域的全球温室气体（GHG）排放量显着减少。数字技术，尤其是视频流，计算大多数互联网流量，也不例外。视频流需求随着远程工作，多媒体通信服务而增加（例如，WhatsApp，Skype），视频流内容（例如，YouTube，Netflix），视频分辨率（4K/8K，50 fps/60 fps）和多视频视频，使能耗和环境足迹至关重要。这项调查通过为研究人员，开发人员和工程师，服务提供商，托管平台和消费者提供有关最先进和潜在的未来方向的见解，从而有助于更好地了解可持续和高效的视频流技术。我们扩大了这项调查的关注内容，基于观察到的观察，即视频流下的连续活动的网络设备消耗了与传输数据类型无关的大量能量。我们提出了影响视频流中能源消耗的因素的分类法，例如编码方案，资源需求，存储，内容检索，解码和显示。我们确定了需要进一步研究以提高能源效率的视频流中的显着弱点：（1）HTTP实时流中的固定比特率梯子； （2）现有视频播放器的无效硬件利用； （3）缺乏涵盖可再现研究的各种设备类型和编码参数的全面开放能量测量数据集。
从分布式和流式演示中学习多代理行为
本文考虑了通过估算其奖励功能和约束来推断出多个相互作用专家行为的问题，在这些奖励功能和约束下，分布式所证明的轨迹被顺序向一组学习者揭示。我们将问题提出为分布式在线双层优化问题，其中外部级别的问题是估计奖励功能，而内部级别的问题是学习约束和相应的策略。我们提出了一种新颖的“来自分布式和流式演示的多代理行为推断”（MA鸟）算法，该算法使学习者可以通过间歇性通信在单个循环中解决外部级别和内部水平问题。我们正式保证分布式学习者就奖励功能，判断和政策达成共识，平均本地遗憾（在在线迭代中）以O（1 /n 1-η1+1 /n 1 +1 /n 1-η1-η2+1 /n）的速度下降，而累积约束违规会增加1 +1 +1 +1 +1 +1 +2 +nη （1/2，1）。
美国境内的定价策略流服务市场
摘要：在线流媒体战争正在加剧。Netflix被称为流媒体业务的市场领导者。但是，自2019年以来，Netflix一直在美国失去订户，并且正处于需要重新评估其目前在市场上的地位的转折点。尽管Netflix失去了统治地位，但竞争对手Amazon Prime和Hulu继续获得市场份额。来自德勤（Deloitte）和普华永道（Pricewaterhousecooper）的研究表明，由于流媒体选项的丰富和订阅成本的上涨，引起的流媒体景观发生了新的转变。最近的调查表明，消费者对迪斯尼 +等新流媒体服务感到兴奋。将近三分之二的消费者打算终止或降级其当前订阅中的一个或多个以腾出新服务的空间。此外，似乎消费者需要广告支持的选项。在德勤的最新数字媒体趋势调查中，有65％的人回答说，他们将观看广告以消除或降低订阅成本。百分之七十的Hulu订户选择其低价的广告支持计划。NBC最近推出了自己的流媒体服务孔雀，并提供了免费的广告支持选项。这反对Netflix的“无广告”和Premium Nickation的品牌标识。随着竞争压力的增加和订户损失的不断增长，Netflix需要多样化其价格计划。该公司可以尝试实施他们目前正在测试或计划在其他地区进行测试的较低价格的计划。Netflix还应考虑忠实订户的功能或好处，以维持更强大的消费者基础。
SEC 2流讲话2021普通技术课程
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基于 Raspberry Pi 的 Andriod 离线数据流
具有 Wi-Fi 功能的 Android 手机可提供智能浏览功能。通过利用此功能，我们将使用每个用户都可以使用的离线数据流，并且可以享受管理员存储在 Raspberry Pi 中的不同媒体。由于，我们将使用具有内置 Wi-Fi 热点功能的 Raspberry Pi 来广播媒体。在 Raspberry Pi 中有一个静态 IP，其中有一些 PHP 文件将访问用户端，并且他们将能够访问 PHP 页面上可用的任何数据。所有这些工作都将在包含 XAMPP 服务器的 Raspbian OS 平台上完成。通过连接到 Raspberry Pi 提供的 WI-FI，您的手机、平板电脑或笔记本电脑能够通过 Raspberry Pi 提供的离线服务器访问数据。可以从用户 android 应用程序中加载、下载和阅读视频、书籍和通知。该系统为管理员和用户提供访问系统的功能。通过此系统，管理员可以添加任何
随机特征选择带退火及其在流数据中的应用
特征选择是高维统计和机器学习的重要主题，用于预测和理解潜在现象。它在计算机视觉，自然语言处理，生物信息学等中都有许多应用。但是，文献中的大多数特征选择方法已提出用于离线学习，现有的在线功能选择方法在真正的支持恢复中具有理论和实际限制。本文提出了两种新型的在线特征选择方法，该方法由随机梯度下降和硬阈值操作员提出。提出的方法可以同时选择相关特征，并基于所选变量构建线性回归或分类模型。为提出方法的一致性提供了理论上的理由。对模拟和实际稀疏数据集的数值实验表明，所提出的方法与文献的最新在线方法相比有利。关键字：变量选择，流数据，随机算法，退火过程，大数据学习