年度回顾:2023年技术领域那些“最佳”、“最糟”和“最丑恶”的事件

【多媒体处理】基于C++与Qt的短视频智能裁剪系统:FFmpeg驱动的横竖屏转换与预览解决方案 项目介绍 基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统设计与实现(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统的设计与实现。系统通过构建完整的视频处理闭环,实现了从视频读取、解码、内容分析、智能裁剪到实时预览和重新编码的全流程处理。核心架构分为五个层次:媒体输入与标准化层利用FFmpeg完成视频解复用与解码,并统一帧格式;视觉重要区域分析层通过显著性检测、边缘强度、颜色差异和运动信息识别画面中的主体区域;时序跟踪与轨迹稳定层采用卡尔曼滤波或指数平滑技术对主体位置进行连续优化,确保裁剪窗口在时间维度上的稳定性;比例约束与裁剪决策层根据目标宽高比和主体位置求解最优裁剪框,兼顾内容保留与画面合规;预览、导出与任务控制层基于Qt实现双画面同步预览、参数配置和导出控制,保障交互流畅性。项目还提供了模拟数据生成功能,可批量生成五万条包含分辨率、主体位置、运动速度、覆盖率等字段的结构化样本,支持算法验证与模型训练。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉Qt图形界面开发和FFmpeg多媒体处理技术的中高级研发人员,尤其适用于从事视频处理、智能编辑、自动化内容生产等相关领域的开发者或科研人员。; 使用场景及目标:①解决短视频在横竖屏转换过程中因固定裁剪导致的主体丢失问题,提升内容保留能力;②实现高效稳定的智能裁剪算法原型开发与性能测试;③构建可扩展的视频处理系统框架,支持后续集成人脸检测、人体识别或深度学习模型;④为算法优化提供标准化数据集,支持回归测试与质量评估。; 阅读建议:此资源不仅包含完整的技术架构设计和核心代码示例,还强调工程实践中对资源管理、线程安全、性能优化和异常处理的关注。建议读者结合代码实现深入理解各模块间的协作机制,并尝试替换分析器或调整平滑策略以验证不同算法效果。同时推荐运行数据生成模块,用于训练模型或开展量化对比实验。 立即下载

对于技术行业来说,2023年是令人兴奋的一年,尤其是人工智能有望改变多个行业的游戏规则。

如今,2023年已结束,是时候初步评估一下哪些技术是有效的(好的),哪些是无效的(坏的),哪些又是彻头彻尾的丑恶事件,并及时调整未来的计划和期望。

以下是Spiceworks News & Insights对2023年技术领域一些好的、坏的和丑恶事件的概述。

有效的(好的)技术事件

1.生成式人工智能

人工智能(AI)是2023年最具代表性的技术突破,尽管导致其广泛采用和赞誉并引发持续监管讨论的产品早在2019年11月就已发布。

然发展至今,只有少数公司真正掌握了大型语言模型(LLM),而像GPT-4这样先进的LLM更是少之又少。尽管如此,基于API的LLM访问还是释放了技术创新和应用于现实场景的潜力。

此外,生成式人工智能中多模态(Multimodality)的出现应该会开启许多从未设想过的用例。多模态生成式人工智能是通过接受输入和生成多种数据类型(如文本、图像、音频、视频、深度、惯性等)的输出来提供多感官沉浸式体验的能力。

值得注意的是,多模态生成式人工智能虽然前景令人兴奋,但发展范围有限,因为它需要更多相关的训练数据。

2.沉浸式技术

在沉寂多年之后,苹果终于在2023年宣布进军沉浸式技术领域,并于6月份的“2023年全球开发者大会”上,首次发布了Apple Vision Pro混合现实头盔,给与会者留下了深刻的印象。尽管售价高达3,499美元,但这款新设备的M2芯片和空间计算功能使其成为一款物有所值的产品。

据报道,由于生产延迟,Apple Vision Pro预计将于2024年上市。现在,只有苹果汽车及其生成式人工智能开发工作仍处于“保密”状态。

几个月后的9月,Meta发布了Meta Quest 3,搭载高通最新的骁龙XR2 Gen 2芯片。Meta的第三代AR/VR设备得到了积极的反馈,特别是考虑到它500美元的价格与1000美元的Quest Pro和3,499美元的苹果Vision Pro相比具有明显的竞争力。

3.Frontier超级计算机

位于橡树岭国家实验室(ORNL)的Frontier超级计算机与HPE合作开发,再次成为世界上最快的超级计算机500强,并打破了百亿亿次的局限。

这台价值约6亿美元的Frontier超级计算机是第一台百亿亿次系统,也就是说,它每秒可以执行百亿亿次(1018次)浮点运算。它基于最新的HPE Cray EX235a架构,并拥有大约9402个节点,包括50000个处理器(包括AMD EPYC 64C 2GHz),定制的AMD Radeon Instinct 250X加速器,GPU和CPU的内核总数为8699904,Slingshot-11互连,占地面积大约相当于两个网球场。

Frontier系统的数据处理能力有望在即将到来的计算密集型技术创新中派上用场,这些创新涉及生物学(癌症研究)、药理学、气象学(自然灾害预测、气候变化)、设计节能发动机、粒子加速器和模块化核反应堆、研究宇宙起源(暗能量和暗物质)等领域。

4.小设备和硬件

每年,数以百计的新设备涌入消费电子市场,但真正令人难忘的小玩意屈指可数。以下硬件和设备在2023年脱颖而出,其中大部分是在2023年下半年推出的:

  • 智能手机:谷歌Pixel 8 Pro和苹果iPhone 15 Pro——这两家科技巨头今年都成功推出了各自的产品。
  • 笔记本电脑:15英寸MacBook Air和微软Surface Laptop Studio 2——前者成功地挽回了多年来不断下滑的MacBook销量,而后者则得到了评论家们不太理想但积极的回应。
  • 消费级芯片:英特尔推出了酷睿i9-14900K,以及性价比更高且可与苹果M2 Ultra芯片竞争的酷睿i7-14700K。
  • 智能家居设备:亚马逊Echo Hub通过Matter和Thread标准与14万台智能设备兼容,这本身就已是大赢家。此外,它还添加一个红外传感器,一个主地图视图功能,和集中控制功能。
  • 智能眼镜:通过推出Ray-Ban Meta智能眼镜,Meta成功澄清它因Ray-Ban Stories而受到的批评。
5.量子计算

2023年12月,在QuEra Computing、麻省理工学院、普林斯顿大学、美国国家标准与技术研究院和马里兰大学科学家的支持下,来自哈佛大学的近24名研究人员取得了重大突破,迎来了量子计算时代。

通过美国国防高级研究计划局(DARPA)资助的“噪声中级量子器件优化”(Optimization with Noisy Intermediate-Scale Quantum,ONISQ)项目,研究团队开发出了利用“噪声”物理里德堡量子比特阵列技术来创建纠错逻辑量子比特,以此构建出了第一个量子电路。逻辑量子比特是量子技术实现容错计算的关键所在。相比容易出错的物理量子比特,逻辑量子比特可以通过纠错来保持其量子状态,这使它们可以用于解决各种复杂的问题。

无效的(坏的)技术事件

1.轰动一时的LK-99

LK-99,这个曾被认为是室温超导体的材料,最终被证明只是一个“哑炮”。据称,这种材料在127℃(260℉)和环境压力下无需冷却剂就能表现出无损的电流,对这种材料的研究于7月在社交媒体上疯传。

无损电力的潜在好处包括高效的电网、计算机系统更快的数字互联,更不用说用于建造更快的火车、粒子加速器、核磁共振成像仪甚至聚变反应堆的经济磁铁。

韩国创业公司量子能量研究中心的Sukbae Lee、Ji-Hoon Kim及其团队提出了这一说法,考虑到环境压力下的最高超导温度接近-138℃——-23℃,这一说法非同寻常。

后来结论证实,LK-99的硫化铜杂质导致了材料的部分悬浮,从而使研究人员获得了超导性。目前,大多数研究超导的科学家认为没有太多理由继续研究LK-99。

2.苹果与Masimo的专利侵权纠纷

近期,由于医疗设备制造商Masimo向国际贸易委员会(ITC)提起的专利纠纷,苹果将从12月21日起推迟销售其最新的两款智能手表——Watch Series 9和Ultra 2。据报道,苹果将在圣诞节前一周先发制人地停止销售,以遵守ITC于10月份颁布的进口禁令。

在两起案件中,Masimo指控苹果侵犯了10项专利,其中包括血氧传感器(SpO2)。这家iPhone制造商于2013年与Masimo建立了合作关系,目前可能是要与该公司合作或收购该公司。但据Masimo称,苹果公司挖走了其“苹果健康特别项目”(Health Special Projects)现任负责人迈克尔•奥莱利(Michael O’reilly)以及包括工程师在内的其他多名员工。

苹果没有说明其398亿美元的可穿戴设备、家居和配件收入中,智能手表的销售额占比。然而,苹果在12月21日下午3点(美国东部时间)停止销售,这可能会严重影响其假日销售业绩。但对苹果来说,此举的唯一好处可能是逃避第三方零售商和总统对此事的审查,因为审查的最后期限是圣诞节前夕。

这起事件可能会给规模较小的技术公司敲响警钟,它们可能要重新思考:与苹果或其他大型科技公司合作是一种明智之举吗?

3.生成式人工智能

这是唯一一项同时上了红黑榜的技术。生成式人工智能技术本身并不坏,但开发人员在实施过程中过于草率,对使用专有或公开数据的态度也不顾一切,这无疑引起了监管机构、负责任的人工智能开发支持者和其他人的担忧。

迄今为止,宽松或不存在的人工智能法规催生了数据隐私问题、有害内容、网络数据抓取、版权侵权问题、不透明的开发标准、人工智能偏见、缺乏问责制以及其他令人担忧的话题。

欧盟的《人工智能法案》是世界上首个通过的人工智能法规,旨在解决部分或全部这些问题。但即便如此,预计其要到2025年才会生效,这意味着目前的发展预计不会受到限制。诚然,这是创新和其他事物蓬勃发展的秘诀。

丑恶的技术事件

1.OpenAI董事会 vs. CEO Sam Altman

近期,AI业界发生了一场“大地震”。作为聊天机器人ChatGPT的开发者,OpenAI无疑是最受关注的人工智能公司之一。就是这家公司的联合创始人、CEO、有“ChatGPT之父”之称的山姆·奥特曼(Sam Altman)在“疯狂的5天”里,经历了被闪电免职、加入微软、最终又官复原职的戏剧性反转。

根据OpenAI董事会发布的声明,解雇奥特曼的原因是,他在与董事会的沟通中缺乏坦诚,阻碍了董事会履行职责的能力。

令OpenAI意想不到的是,OpenAI的770名员工中有超过700人签署联名信,要求恢复奥特曼的职位,并要求董事会下台,否则就与奥特曼一同离职。

在被免职两天后,微软——OpenAI的主要投资者,拥有其49%的股份——CEO纳德拉宣布,奥特曼将加入微软,领导一个新的高级人工智能研究团队。奥特曼加入的消息让微软的市值暴涨了560亿美元。

2.Reddit争议

Reddit在2023年4月改变了其API定价政策,这意味着第三方应用程序必须付费才能访问Reddit的数据,这些数据直到2023年7月1日都是免费的。这一举动无异于敲响了多个第三方开发商的丧钟,其中包括6月30日关闭的Apollo。

Apollo成功地赢得了对免费数据访问的支持,并反对Reddit的新政策,但该公司的领导层仍然固执己见,使情况变得更糟。有一次,超过8200个分论坛和数万名版主承诺私有化,以抗议Reddit的新API政策,造成了大规模的中断。

更重要的是,Reddit对待这些版主的方式侵蚀了社区信任,导致大量知识用户离开该平台。

其结果是迫使多个第三方开发者向用户收取访问Reddit的订阅费。例如,面向iOS用户的Narwhal for Reddit每月收费3.99美元;Infinity for Reddit每月收费至少2.99美元(这是最便宜的);Relay for Reddit每月收费0.99美元至4.99美元;而Now for Reddit每月收费3.99美元。

Reddit将其宝贵数据货币化的努力是在埃隆·马斯克(Elon Musk)领导下的X公司之后进行的。X公司的目标是在2023年3月引入API定价层,从而开辟另一条收入来源。显然,这两家公司希望停止对人工智能公司免费抓取和使用免费数据来训练大型语言模型提供帮助。Reddit甚至威胁要屏蔽谷歌和必应的网络搜索爬虫。

事实上,根据Originality.ai的数据,排名前1000的网站中有30.4%屏蔽了OpenAI的网络爬虫GPTBot。同时,排名前1000的网站中有16.5%屏蔽了CCBot,8.5%屏蔽了Google-Extended,2.4%屏蔽了anthropico -ai。

事后看来,Reddit在确定战略选择并采取行动方面并没有错,但它本可以处理得更好。

3.Elon Musk大爆粗口

2022年,埃隆•马斯克(Elon Musk)以440亿美元的价格收购了Twitter,反对该平台的审查制度。此后,他以促进言论自由的名义将其重新命名为X,解雇了大部分员工,并取消了许多帐户的禁令。

11月初,在马斯克公开接受白人至上主义者青睐的反犹太主义阴谋论后,许多知名品牌暂停了在X上的广告,包括迪士尼、派拉蒙、NBC环球、康卡斯特、狮门影业和CNN母公司华纳兄弟探索频道等媒体公司,以及科技巨头IBM和苹果。

在11月底举行的DealBook大会上,马斯克更是大爆粗口,猛烈地抨击了广告商因X上的反犹太主义情绪高涨而离开他的平台。他甚至特别提到了迪士尼的鲍勃·伊格尔(Bob Iger),并表示:“我不稀罕他们做广告!如果有人想用广告或金钱勒索我,那你就滚蛋吧。”

这位备受争议的X、特斯拉、SpaceX和其他多家企业的领导者声称正在与媒体开战。作为回应,X起诉了自由派倡导团体“美国媒体事务”(Media Matters for America),声称该组织通过虚假账户操纵算法来伪造其报告。据此,此前Media Matters曾发布报告称,“在X平台上,广告商的帖子就展示在亲纳粹主义和反犹太内容旁边。”

最后,马斯克表示,公众将决定X从长远来看是否会取得成功,或者广告抵制是否会导致社交媒体平台的垮台。

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无功优化电网故障下分布式能源系统多目标优化[并网转换器(GCC)](Matlab代码&Simulink实现)

内容概要:本文详细介绍了基于Plecs或Simulink平台构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,重点研究了变频控制与移相混合控制策略下的闭环系统设计与参数优化方法。内容涵盖全桥LLC谐振变换器的工作原理、小信号建模技术(如扩展描述函数EDF)、PID控制器参数整定过程以及软开关实现条件,并通过仿真验证了系统在稳态输出性能、动态响应特性(如启动过程与负载阶跃)和频率调节平滑性等方面的优良表现。同时提供了完整的仿真模型、参数设计报告及说明文档,有助于读者复现结果并深入理解控制机制与建模细节。; 适合人群:具备电力电子、自动控制等相关专业知识背景,从事高效率电源设计、新能源变换系统研发的工程师及高等院校电力电子与电力传动方向的研究生。; 使用场景及目标:①掌握LLC谐振变换器的小信号建模与闭环控制系统设计方法;②学习并应用变频与移相结合控制策略提升电源转换效率;③支撑科研项目中的电力电子系统仿真验证或学位论文课题开发;④复现高水平学术论文中关于谐振变换器的控制方案与性能分析。; 阅读建议:建议结合所提供的仿真模型与参数设计资料,边运行仿真边对照文章内容理解控制逻辑与建模过程,特别关注小信号模型的建立方法与PID控制器参数整定环节,以增强对实际工程问题的分析与设计能力。

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