31、移动设备视频解码能效与应用探索

移动设备视频解码能效与应用探索

1. 无线传感器与手机的多元应用

无线传感器和手机的结合有着丰富的应用场景。以停车辅助系统为例,它只是其中一种可能的组合。在汽车制造领域,车载导航系统是当下较为流行的配置,但它会增加汽车的整体价格,还容易成为小偷撬车的诱因。一种可行的解决方案是使用手机上的导航应用,这样不仅不会增加汽车成本,而且由于手机始终在用户身边,也能避免被盗风险,使车载导航单元变得不再必要。

2. 移动设备视频解码的能效挑战

高端移动通讯设备将视频摄像头、彩色显示屏、高速数据调制解调器、网络浏览器、媒体播放器和电话等功能集成在小巧的电池供电设备中。然而,设备的物理尺寸限制了散热,同时为了保证令人满意的无绳使用时间,需要谨慎使用电池容量。这些因素,加上设备所需的多功能性,从硬件到应用软件设计都必须考虑物理尺寸和电池容量的限制。在视频解码方面,还需要支持多种数字视频编码标准,以及适应设备制造商的平台导向设计方案。

2.1 移动设备与笔记本电脑的对比
设备类型 显示屏尺寸(英寸) 显示屏分辨率(像素) 处理器DRAM(MB) 处理器时钟(GHz) 最大功耗(W) 表面积($cm^2$) 散热($mW/cm^2$) 视频分辨率 电池容量
笔记本电脑
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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