机顶盒工作流程图

在机顶盒行业做了好些年,现在由于工作需要转到网络安全领域,后面陆续会把与DVB、机顶盒等相关的一些知识做一下介绍。下图土黄色部分一般是需要机顶盒厂商自行开发的相关模块,而银白色部分则是芯片平台或者相关硬件部件供应商提供好的。机顶盒大体可以分为前端输入、中间处理和后端输出。中间处理部分工作量最大,包含了节目搜索、节目管理、播放、EPG条件接收系统等各个部分。但前端输入和后端输出却是体现整机性能的最重要部分,这两部分做不好,中间部分的软件再好,都会让人觉得你的产品不行,这是硬伤,非软件能改善的。

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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