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DVB-SCENE 问题 15b.pmd
毫无疑问，通过其研究框架计划，欧盟委员会 (EC) 在研究、开发、合作和标准化活动方面为 DVB 技术的成功做出了巨大贡献。欧盟委员会对 DVB 标准的贡献始于 20 世纪 90 年代初第三框架计划在音频和视频压缩和传输技术方面开展的研究项目。这些项目的成果至今仍广泛应用于从数字电视传输到轻量级便携式音乐播放器等广泛领域。后来，研究项目继续致力于开发集成且安全的 MPEG-2 交付链，以及开发在 MPEG-4 内标准化的更好的压缩算法。最后，其他项目为 DVB 标准的进一步验证和发展做出了贡献，并参与了交互式卫星、有线和地面广播模型的开发，特别强调了 MHP。如今，在欧盟资助研发的第六个框架计划（2002-2006 年）的背景下，正在开展多个 DVB 和 MHP 相关项目，以解决融合服务问题，这些服务结合了交互式数字广播和蜂窝通信网络。
希尔什，克里斯托夫；温特，安德烈亚斯。
摘要 — 信息瓶颈函数给出了在将 X 压缩为新随机变量 W 且与 X 的剩余相关性有界的情况下，某个随机变量 X 和某个边信息 Y 之间相关性的最佳保存程度的度量。因此，信息瓶颈在机器学习、编码和视频压缩中有着许多自然的应用。计算信息瓶颈的主要目标是找到 W 上的最佳表示。这在原则上可能非常复杂，但幸运的是，已知 W 的基数可以限制为 |W| ≤|X| +1，这使得有限 |X| 的计算成为可能。现在，对于许多实际应用，例如在机器学习中，X 代表一个潜在的非常大的数据空间，而 Y 来自一组相对较小的标签。这就提出了一个问题，在这种情况下是否可以改进已知的基数界限。我们表明，信息瓶颈函数总是可以近似为误差 δ ( ϵ, |Y| )，基数为 |W| ≤ f ( ϵ, |Y| ) ，其中明确给出了近似参数 ϵ > 0 的函数 δ 和 f 以及 Y 的基数。最后，我们将已知的基数界限推广到一些随机变量代表量子信息的情况。
提供极致的 DTT 灵活性... - DVB.org
DVB 在 2009 年 NAB 展会上展示高清电视和移动电视的交付选项 2009 年 4 月 20 日至 23 日，LVCC，展位 C2239 拉斯维加斯 – 2009 年 4 月 20 日 – 在今年的 NAB 展会上，DVB 重点介绍了 DVB-T 作为数字地面电视服务交付标准所具有的灵活性和稳健性。目前，全球已有 120 多个国家采用 DVB-T，对于那些仍在考虑选择数字地面技术的国家，此次演示强调了其经过验证的功能。使用 DVB-T 技术，高清电视和移动电视将在单个 UHF 频道上播出。高清服务使用最新的 MPEG-4 视频压缩技术，而移动电视服务使用 MPEG-2。演示的编码由 Grass Valley 完成，内容由 BBC 提供。除了DVB-T演示外，还邀请了展位的访问者查看演示文稿，涵盖了DVB的全部陆地标准，包括DVB-H，DVB-SH，DVB-SH以及DVB的开放标准家族的最新成员，DVB-T2的DVB家族，DVB-T2 - DVB-T2 - Diver and Diveb 提供有关DTV最成功的技术标准集的信息
phanaki：可变长度视频生成
我们提出了一个能够实现现实视频综合的模型，给定一系列文本提示。由于计算成本，数量有限的高质量文本视频数据和视频长度的变化，因此从文本中生成视频尤其具有挑战性。为了解决这些问题，我们介绍了一种新的模型，以学习视频表示，该模型将视频压缩为一小部分离散令牌。这个令牌仪会及时使用因果关注，这使其可以与可变长度视频一起使用。为了从文本生成视频令牌，我们使用的是在预先计算的文本令牌上进行的双向蒙版变压器。随后对生成的视频令牌进行了解密以创建实际的视频。为了解决数据问题，我们演示了大量图像文本对的联合培训以及少量的视频文本示例如何导致概括超出视频数据集中的可用内容。与以前的视频生成方法相比，Phanaki可以生成以一系列提示为条件的任意长视频（即时间变量文本或故事）在开放域中。据我们所知，这是第一次研究从开放域时间变量提示中生成视频的论文。此外，与每个框架基线相结合，所提出的视频编码器计算每个视频的代币较少，但会导致更好的时空一致性。
遥感与安全 + 国防... - SPIE
简历：Peter H.N. de With 毕业于埃因霍温理工大学电气工程专业 (MSc., ir.)，之后在荷兰代尔夫特理工大学获得博士学位。1984 年至 1997 年，他就职于飞利浦埃因霍温研究中心，从事视频压缩工作，并担任高级电视系统架构师，主持可编程电视架构集群。1997 年至 2000 年，他担任德国曼海姆大学计算机工程系全职教授以及数字电路和模拟系主任。2000 年至 2007 年，他担任埃因霍温 LogicaCMG 的首席技术软件顾问和杰出业务顾问。他还是埃因霍温理工大学的兼职教授，主持视频编码和架构系主任。2008 年至 2010 年期间，他担任 CycloMedia Technology 的视频（分析）技术副总裁。自 2011 年起，他被任命为埃因霍温理工大学视频编码和内容分析的全职教授，并被任命为大学健康计划中的护理与治疗技术科学主任和智能诊断主题负责人。De With 是安全和安保视频监控领域的国内外专家，参与了多个欧盟视频分析项目，以对象和行为识别为特色，以及与鹿特丹港、荷兰国防、博世安保系统、TKH-Security 等的监控项目。他是荷兰安全技术研究所的董事会成员。
遥感与安全 + 国防... - SPIE
简历：Peter H.N. de With 毕业于埃因霍温理工大学电气工程专业 (MSc., ir.)，之后在荷兰代尔夫特理工大学获得博士学位。1984 年至 1997 年，他就职于飞利浦埃因霍温研究中心，从事视频压缩工作，并担任高级电视系统架构师，主持可编程电视架构集群。1997 年至 2000 年，他担任德国曼海姆大学计算机工程系全职教授以及数字电路和模拟系主任。2000 年至 2007 年，他担任埃因霍温 LogicaCMG 的首席技术软件顾问和杰出业务顾问。他还是埃因霍温理工大学的兼职教授，主持视频编码和架构系主任。2008 年至 2010 年期间，他担任 CycloMedia Technology 的视频（分析）技术副总裁。自 2011 年起，他被任命为埃因霍温理工大学视频编码和内容分析的全职教授，并被任命为大学健康计划中的护理与治疗技术科学主任和智能诊断主题负责人。De With 是安全和安保视频监控领域的国内外专家，参与了多个欧盟视频分析项目，以对象和行为识别为特色，以及与鹿特丹港、荷兰国防、博世安保系统、TKH-Security 等的监控项目。他是荷兰安全技术研究所的董事会成员。
遥感与安全 + 防御... - SPIE
简历：Peter H.N. de With 毕业于埃因霍温理工大学电气工程专业 (MSc., ir.)，之后在荷兰代尔夫特理工大学获得博士学位。1984 年至 1997 年，他就职于飞利浦埃因霍温研究中心，从事视频压缩工作，并担任高级电视系统架构师，主持可编程电视架构集群。1997 年至 2000 年，他担任德国曼海姆大学计算机工程系全职教授以及数字电路和模拟系主任。2000 年至 2007 年，他担任埃因霍温 LogicaCMG 的首席技术软件顾问和杰出业务顾问。他还是埃因霍温理工大学的兼职教授，主持视频编码和架构系主任。2008 年至 2010 年期间，他担任 CycloMedia Technology 的视频（分析）技术副总裁。自 2011 年起，他被任命为埃因霍温理工大学视频编码和内容分析的全职教授，并被任命为大学健康计划中的护理与治疗技术科学主任和智能诊断主题负责人。De With 是安全和安保视频监控领域的国内外专家，参与了多个欧盟视频分析项目，以对象和行为识别为特色，以及与鹿特丹港、荷兰国防、博世安保系统、TKH-Security 等的监控项目。他是荷兰安全技术研究所的董事会成员。
电气工程选修课程
选修课程 必修课程安排* EEEE-221 清洁及可再生能源系统与能源 秋季 EEEE-321 能量转换 秋季 EEEE-485 机器人系统 秋季 EEEE-447 人工智能概论 秋季 应用选修课-UGRD/GRAD 交叉列出 EEEE-505/605 工程师现代光学 春季 EEEE-510/610 模拟电子设计 秋季 EEEE-517/617 微波电路设计 春季 EEEE-520/620 数字系统设计 秋季/春季 EEEE-521/621 计算机系统设计 秋季 EEEE-522/622 电力传输与配电 春季 EEEE-524-624 电力系统进展 春季 EEEE-529/629 天线理论 秋季 EEEE-530-630 生物医学仪器 春季 EEEE-531/631 生物医学传感器与换能器 I 秋季EEEE-532/632 基础电生理学 春季 EEEE-533/633 生物医学信号处理 春季 EEEE-536/636 生物机器人 / 控制论 春季 EEEE-546/646 电力电子学 春季 EEEE-547/647 人工智能探索 秋季 EEEE-579/679 模拟滤波器设计 秋季 EEEE-583/683 机电一体化 秋季 EEEE-585/685 机器人原理 秋季 EEEE-587/787 MEM 评估 春季 EEEE-592/692 通信网络 春季 EEEE-593/693 数字数据通信 春季 EEEE-594/694 无线通信的传感器阵列处理秋季 EEEE-595/695 工程师优化方法 秋季 研究生选修课 EEEE-661 现代控制理论 秋季 EEEE-663 实时嵌入式系统 秋季/春季 EEEE-664 实时与嵌入式系统性能工程 秋季/春季 EEEE-670 模式识别 春季 EEEE-678 数字信号处理 秋季 EEEE-710 高级电磁理论 春季 EEEE-711 高级载流子注入装置 春季 EEEE-712 高级场效应装置 春季 EEEE-713 固体物理 秋季 EEEE-715 光子集成电路 春季 EEEE-718 微波系统设计与特性 秋季 EEEE-720 数字系统设计高级课题 春季 EEEE-721 计算机系统设计高级课题 春季 EEEE-722 复杂数字系统 Veri.秋季 EEEE-726 混合信号 IC 设计 春季 EEEE-765 最优控制 春季 EEEE-779 数字图像处理 秋季 EEEE-781 图像和视频压缩 春季 EEEE-784 高级机器人技术 春季 EEEE-794 信息理论 春季 EEEE-797 无线通信 春季 EEEE-798 软件定义数字无线电通信 春季 * 可能会有变化
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。