76、智能监控的连通容器模型与在线学习中的人际技能探讨

智能监控的连通容器模型与在线学习中的人际技能探讨

1. 连通容器模型在智能监控中的应用

1.1 学习时长与课程复杂度参数

在远程教育中，不同阶段的学习时长有明确规定。例如，一个许可证分支的学习通常为三年，每年600小时，这600小时涵盖了讲座（LT）、作业（AS）和实践工作（PW）三个阶段。假设这三个阶段时间相当，其中LT阶段用于确定所需的存储空间。
根据讲座的音频或视频格式，可计算许可证分支学习的讲座仓库复杂度参数：
- (C_{asl} = 600 ∗ C_a)
- (C_{vsl} = 600 ∗ C_v)

对于硕士分支的两年学习，若不考虑实习阶段，LT时长为400小时，其讲座仓库复杂度参数计算如下：
- (C_{asm} = 400 ∗ C_a)
- (C_{vsm} = 400 ∗ C_v)

1.2 连通容器模型的描述

在同步传输模式下，为确保多媒体流不耗尽，可使用连通容器模型来描述监控服务保障所需的参数。经典的连通容器模型将两个容器通过管道连接，一个容器中减少的内容量等于另一个容器中增加的内容量。

在实时讲座场景中：
- 第一个容器是数字大学端摄像头流创建的缓冲区。
- 通道由发送端的DOUNG协议栈、网络和接收端的学习者协议栈组成。
- 第二个容器是学习者应用程序的预期窗口创建的缓冲区。

相关参数如下表所示：
| 参数 | 含义 |
| ---- | ---- |
| (T_v) | 摄像头比特率（比特/秒） |
| (F_s) | 发送缓冲区的满电平（比特数）