选择教育直播平台时,要注重这三点

“直播+”很火,直播+金融、直播+电商、直播+医疗等都是最近大热的直播项目,而直播+教育自始至终都很火爆,而经过疫情的催化,在线教育中的直播授课已经是必备的了。而2021年在线教育市场规模预计达到5000亿。

那么在线教育机构有必要搭建专门的教育直播平台吗?

从成本上来说,搭建专门的教育直播平台需要维修成本和开发成本,而开发成本少则十几万,多则几百万,而维修成本数十万不等。

从技术上说,教育直播平台需要专人来维护,而这也需要专业的技术人员来维护,同时还需要进行功能的更新迭代,以提高用户的直播体验。

综上所述,头部或资金充足的在线教育机构可以搭建专门的教育直播平台,反之则建议到第三方直播平台做教育直播授课。

然而,无论是搭建好在线教育直播平台的,还是到第三方直播平台直播授课的教育机构,都要重点关注一下直播平台是否有以下3个核心技术。

1、直播功能

直播平台最核心的就是直播功能,如白板、画笔、评论、回放、录屏、支付、抽奖、红包等功能都是直播系统中必备的,虽然有些功能在特定直播场景下不用,但也是必不可少的。

2、运营系统

在直播时,直播内容如评论、图片等,需要有专门的ai和人工来审核,同时还需要数据分析、实时监课等,这些功能可以缓解内容监管压力,还可以监测到全国地区的质量效果。

3、分发和媒体处理

除了一些大型平台,分发和媒体处理的工作都是由CDN服务商来做的,这是因为现在的CDN服务能与直播功能相匹配,如协议转换、转码、水印、增益、截图、录制等等。

另外,大家还要注意直播系统的稳定性和流畅性。

在线教育直播那么火,2021年入局依然不晚。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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