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在上一篇文章《岁岁年年人不同——LVS2019多媒体会议见闻（一）》中记录了第一天的见闻，下面来看第二天。
今天听的第一场演讲来自芒果TV，主题是《QoE驱动的音画体验优化以及在芒果TV的实践》，平心而论，比较水。下面来简单看一下吧。
首先说生产端。第一点是根据视频qp值做自适应丢帧，极端场景下通过主动丢帧换取更好的画面质量
第二点是在生产端做视频去噪，用的是bm3d
第三点是视频增强，这里芒果tv只做基于边缘的视频增强，理由是不会增加太多的码率，同时收益也不错
第四点是基于人眼感兴趣区域的编码优化，也是老话题了
接下来说客户端，还是基于节省码率的考量，可以将很多源端的画质增强工作转移到客户端去做，比如色彩校正等，在客户端都可以利用opengl来实现。
最后说QoE评价与监控。讲师首先介绍了芒果tv所采用的基于机器学习的无参考画质评价模型，这里将常见的几种画质损伤类型用加权的方法得到最后的质量评价分
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NHANES更新数据后，权重计算方式也更新了
官网说明在此：如果你比我还懒，我下载了几个说明文件。2021年8月至2023年8月的总样本量与之前的2年周期相似。然而，。特别是，与之前包括过度抽样的周期相比，非西班牙裔白人的样本量较高，而非西班牙裔黑人的样本量较低。此外，60岁及以上人群的样本量较高，而年轻群体的样本量较低。子组的估计值可能具有较低的精确度，因此，检测组间差异的统计能力可能较低。此外，年龄和种族/西班牙裔亚组（尤其是儿童和青少年年龄组）的估计值可能会显示意想不到的模式。
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本文设计并实现了一套基于STM32的家庭环境监测系统，具备温湿度、烟雾浓度和PM2.5检测功能，通过OLED屏实时显示数据，并能自动或手动控制风扇、加湿器等设备。系统采用分层架构设计，包含数据采集、处理、显示和控制执行模块，经测试性能稳定可靠。研究结果表明，该系统能有效提升家庭环境监测与控制的智能化水平，但仍存在传感器精度和智能化程度不足等问题，未来可进一步优化硬件配置并引入AI算法提升性能。
STM32 IIC温湿度传感器（STH45）实验
精度 ΔRH = ±1.0 %RH， ΔT = ±0.1 °C• 平均电流：0.4 μA，空闲电流：80 nA• I2C FM、CRC 校验和、乘法。I2C 地址。• 专利保护选项 [1]、PTFE 膜和可拆卸保护盖• 工作范围：0 …100 %相对湿度，−40…125 摄氏度• 在冷凝环境中功能齐全• 动力加热器，真正的NIST可追溯性• JEDEC JESD47 认证 • 符合 ISO 17025 ： 2017 的传感器专用校准证书，3 点温度校准。
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