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当代（流行）音乐流的类型，身份和差异的调解
抽象音乐流媒体服务Spotify最近宣布，流派在流行音乐文化中变得越来越重要，将这一想法与后身份主张联系起来。相比之下，本文的中心论点是流派在音乐流中继续重要，其中算法推荐系统可以补充流派及其与身份和差异的结构的关联。我们通过对网站上在网站上进行的多模式元素分析进行多模式的话语分析，一次每一次噪音，播放列表策划和媒体话语都进行了多模式论述分析。分析流派泡泡果和说唱Français（法国说唱），我们表明Spotify及其用户的算法和人类专业及其用户重新构成类型，构成推荐，策划和消费的模式。这些过程补充了较早的身份，时间和地位的构造。同时，它们加强了分化和个性化，并与掩盖力量失衡的新自由主义中多样性和多样性的假设联系在一起。
印度的音乐流媒体行业和 Spotify 商业模式
1. 通过免费服务吸引大量用户 - 免费增值计划允许用户访问包含数百万首歌曲的目录。免费服务具有基本功能，但用户必须收听广告，这部分补贴了免费计划。2. 将免费用户转化为付费用户 -Spotify 将免费用户转化为付费用户，因为付费服务具有附加功能并且取消了广告。在印度，目前约有 40% 的用户是付费用户，创造了 90% 的总收入，几乎与全球平均水平相同。3. 管理保留和流失 - 随着用户的生命周期价值 (LTV)（Spotify 随着时间的推移可以从一个用户身上赚取多少收入）的增加，公司可以留住用户的时间越长。Spotify 的付费用户流失率目前正在下降，这令人欣慰。4. 平衡免费和付费成本 - Spotify 向唱片公司支付的费用接近每次流媒体所产生收入的 52%。版税约占总成本的 75%。 5. 通过付费收入来源来筹集全部资金——免费增值模式的特殊性在于你必须承担免费用户和付费用户的成本。
通过CRISPR-CAS靶向裂开志贺毒素基因的靶向裂解在动物模型中
摘要。收音机和手机使用振荡载体信号的频率调制（FM）来可靠地传输多路复用数据，同时拒绝噪声。在这里，我们使用遗传编码的蛋白振荡器（GEOS）作为电路中的载波信号来建立该范式的生化类似物，以实现单细胞数据的连续实时FM流。GEOS是由进化多样的思想家庭ATPase和激活因子模块构建的，这些模块在人类细胞中共表达时会产生快速的合成蛋白振荡。这些振荡用作单细胞载体信号，频率和振幅由GEO组件水平和活动控制。我们系统地表征了169个ATPase/Activator Geo对和具有多个竞争激活剂的工程师复合GEO，以开发一个用于波形编程的全面平台。使用这些原理，我们设计了对细胞活性调节地理频率的电路，并使用校准的机器学习模型解码其响应，以证明单个单元中转录和蛋白酶体降解动力学的敏感，实时FM流。GEOS建立一个动态控制的生化载体信号，解锁抗噪声的FM数据编码范式，为动态单细胞分析开辟了新的途径。简介。细胞动态调节不同时间尺度的基因表达，蛋白质定位和信号传导状态，以执行必不可少的生物学功能1-4。虽然基因组，转录组和蛋白质组学方法可以提供单细胞态5-8的快照，但实时遵循单个细胞的轨迹的能力对于理解动态细胞和生物体行为如何编码和功能1,9,10至关重要。这些单细胞动力学通常是使用荧光记者在显微镜下进行跟踪的，其强度或定位为您感兴趣的数据提供了代理10-16。虽然功能强大，但这些工具对扩展单细胞动力学和数据聚合的扩展跟踪构成了挑战，因为任意信号强度在仪器上各不相同，并且对光漂白和噪声17敏感。此外，传统基于荧光的工具生成的信号缺少元数据来识别信号的基本细胞来源，从而使密集的细胞环境中重叠信号的分离变得困难。
Apple TV上的分析+：流媒体平台的未来开发方向
©作者，由EDP Sciences出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款分发的开放访问文章4.0（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
在直播电子商务时代的3D打印供应链优化
这项研究检查了使用系统动力学来开发纯聚合物和聚合金混合印刷的单独模型，研究了上升的实时流媒体电子商务对3DP供应链的影响。分析重点是优化3DP供应链配置。结果表明，仅基于印刷时间，成本和质量指标，Corporate-Live-3DP服务对于实时商务场景是最佳的。尽管如此，文献数据和案例研究证明了私人Live-3DP在实践中维持了大量的消费者基础。这两种模型都对常规供应链构成了重大挑战，需要适应。对于企业Live-3DP，优化策略可能包括技术进步，数字化转型，敏捷制造，全球网络优化，创新管理，协作R＆D，微调库存控制，质量系统升级，人才发展，人才开发和组织压缩。，可以通过合并私人3D打印资源，需求预测和订单优化，供应链协作平台，质量管理扩展，库存策略调整，提高透明度，法规合规性和风险缓解措施来优化私人Live-3DP。
流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
在流媒体服务中使用人工智能推荐系统的道德和法律影响
娱乐行业通常使用推荐引擎来吸引用户盯着屏幕。随着机器学习工具被内置到越来越复杂的人工智能系统中，这些引擎也变得越来越复杂，使提供商能够有效地映射用户偏好。然而，使用人工智能工具具有严重的伦理和法律影响。一些新出现的问题已经由国际组织和超国家机构制定的道德准则加以解决。本研究旨在解决人工智能内容推荐引擎带来的关键挑战。因此，本文介绍了现有道德准则中的相关规则，并阐述了如何将它们应用于流媒体行业。本文力求以批判的立场看待现行道德准则的规定，认为由于内容分发行业的特殊性，采用一刀切的方法是无效的。
Edge-Cloud协作流媒体视频分析，具有多代理深度强化学习
摘要 - 播放视频分析侧重于来自多个资源的流视频数据的实时分析，例如安全摄像机和具有视频功能的IoT设备。它涉及各种技术的应用，以从实时视频流中提取有价值的信息。边缘计算和云计算通过利用两端的计算资源来促进视频流分析，从而使高精度和低延迟均可有助于。但是，视频流动行为是动态的，并且在边缘和云中不断发展。网络条件，计算资源和视频内容可能会迅速变化，这使得连续调整分析方法至关重要，以提供准确的结果。以前的作品是基于深神经网络（DNN）或启发式算法的，从历史数据或合成数据中学习了适当的部署计划，用于流式传输视频分析应用程序，因此无法捕获动态。因此，我们提出了基于加强学习的方法，可以适应视频流行为的持续变化。为了确保在分布式环境中进行视频分析的可伸缩性，我们实现了Smotic G Ate 2，这是一个分布式流媒体视频分析系统，具有优化的处理管道和基于RL-RL-基于RL-RL-的控制器，以快速适应跨边缘和云的系统配置。在真实测试床上进行的实验表明，我们的方法优于基准，确保实时视频分析和在动态和分布式环境中的高精度。
供应链中的双渠道销售：直播或传统电子商务
摘要。近年来，现场流正在成为全球销售产品的流行渠道。与传统的电子商务频道相比，实时流媒体渠道不仅可以使消费者更加购物的便利性，而且使消费者更加隐私。本文考虑了通过双重渠道出售的制造商和电子零售商组成的供应链（即，实时流媒体和传统电子商务），以探讨购物便利和隐私问题如何影响最佳决策。我们建立了两个定价（外源和内生）和两项激励合同（批发价格和两部分关税）的游戏模型。我们发现，最佳的促销工作正在减少购物方便，同时提高了批发价格合同的隐私问题，并且在定价不是决定的情况下，根据两部分关税合同独立于决定（例如iPhone）；当定价是一个决定（例如季节性产品）时，最佳的促销工作正在增加购物方便，同时减少隐私问题。零售定价是否是决定，可以通过两部分关税合同来实现供应链协调，而不是通过批发价格合同来实现。此外，如果外源零售价较低，则两部分的关税合同对制造商更有利，并且如果零售价很高，则批发价格合同对制造商更有利；与批发价格合同相比，两部分的关税合同对供应链总是更有利于供应链。最后，我们扩展了分析，以放松更现实的形式，并具有可变的努力弹性并验证理论结果的鲁棒性。
使用声流的声学诱导的微通道中的快速混合过程
近年来，各种出版物讨论了与微通道壁上尖锐的结构结合使用超声检查以实现快速混合的可能性。用超声操作通道时，锋利的边缘会振动并产生局部声流现象，从而导致流体的混合大大增强。使用低kHz范围内的声频率，波长远大于通道宽度，因此可以假定通道段的统一致动，包括锋利的边缘。在先前的工作中，我们在Comsol多物理学的声学模块中采用了新的声学流界面，以模拟两种相同的流体与不同物种浓度的混合，并在含有锋利的锋利，均匀间隔，均匀间隔，均匀的三角形边缘的2D或3D段中的不同物种浓度。我们的建模管道结合了压力和热雾声的声学流界面与背景流和稀释物种界面的运输以模拟两个不同的物种浓度的额外的层流界面。计算网格需要在锋利的边缘上高度完善，以解决粘性边界层。使用四个研究步骤解决模型，首先解决频域中的声学，然后计算声流流的固定解，层流背景流以及浓度场。