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    数字视网膜芯片,云端实时AI高清视频处理,编解码融合架构,极致降本增效实践

    数字视网膜技术体系及芯片 Topic 《数字视网膜技术体系及芯片》 贾惠柱  北京大学信息科学技术学院副研究员 , 北京大学数字媒体研究所副所长 随着人工智能技术应用不断向纵深发展,视频系统也从建设期进入到全面应用期,对视频大数据的感、传、知、用各个环节的计算提出了新挑战,亟需成体系、开放的“端-边-云” 协同视觉智能计算体系。 数字视网膜是仿人类视网膜与人脑之间的协同机理被提出的视觉智能计算体系和标准,本演讲将首先介绍数字视网膜的提出、特点和标准,然后对数字视网膜芯片及解决方案进行阐述,最后提出数字视网膜

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    全行业视频化时代的技术革新:开源后的 BMF,将为视频处理领域带来哪些影响?

    当前,全行业都在向视频化时代进行转变,视频应用在更多行业中将成为标配,相关数据显示,在 2022 年的报告中,Top 100 的 APP 中视频占比达到 69%。IDC 数据预测,到 2025 年整个视频投向数据总量将达到 72.7%,这个趋势可能带来两个较大挑战。首先,视频体量大、增长快对计算能力是一个巨大挑战。其次,用户需要更高清、更交互和更沉浸的体验,这些需求推动着视频技术的持续迭代和前进,比如近年来,沉浸式媒体方向持续加温,大模型技术正在突飞猛进,让我们看到 AI 技术能为视频应用赋能更大的空间。实现这些体验升级,在算法、交互技术、工程链路和架构方面都有很大的迭代和演进空间。

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    QCon 实时音视频专场:实时互动的最佳实践与未来展望

    互动直播、线上会议、在线医疗和在线教育是实时音视频技术应用的重要场景,而这些场景对高可用、高可靠、低延时有着苛刻的要求,很多团队在音视频产品开发过程中会遇到各种各样的问题。例如:流畅性,如果在视频过程中频繁卡顿,基本上就很难有良好的互动;回声消除,经过环境反射被麦克风重新采集并传输,这也会影响互动效果;国内外互通,越来越多的产品选择出海,海内外互通也是技术上需要解决的点;海量并发,这对音视频产品的抗压能力而言是很大的挑战。 5 月 29 日,在 「QCon 北京全球软件开发大会」上,由声网 Agora 技术

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    高通CVPR神研究:视频处理计算量降低78%,教卷积层自己“挑像素”,卡成PPT的视频纵享丝滑

    萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 图像领域,已经限制不住AI算法大牛们的身手了。 现在,随着视频产业火热发展,相关算法也正成为计算机视觉研究的新潮流。 毕竟日常生活中,无论是视频通话、还是网课直播,都涉及大量的视频处理算法。 但如果这些算法性能不高的话,视频就会出现卡顿、降低分辨率的情况,体验极差。 (想象视频通话时,画面卡成PPT的情况,已经开始生气了……) 因此,降低视频算法计算量,一直是国内外AI视觉算法大牛们致力研究的问题。 最近有两篇CVPR 2021的论文,就引起

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