北京2008奥运会各国网络直播 流量过大曝互联网危机

2008年北京奥运会作为首次大规模通过互联网直播的体育盛事,对网络带宽和技术提出了巨大挑战。美国NBC提供了2200小时的直播内容,加上其他平台的大量视频,可能导致网络拥堵。此外,高清视频的需求和多场赛事的同时直播也考验着现有技术。
据香港明报报道,北京2008奥运战幕正式拉开,这也是对互联网媒体的一次极大考验.本届奥运是全面通过[url=http://www.ent08.cn/article/sort021/1656.html]网上直播的首次奥运会[/url],从北京传向各地的视频节目时间达到 5000小时.美国《西雅图时报》形容说,本届奥运是历来通过电视和互联网直播大型节目的最具野心计划.一项调查显示,美国有95%公司表示,担心大家争 着看网上直播,令互联网瘫痪.

为配合高清电视新时代,中国官方投资在高清仪器的总额达到4000万美元.奥运不少竞赛项目都是同一时间举行,但传统的电视直播受到频道限制,往往只能选择性直播.而本届奥运的一大革命,就是多家中外电视台同时通过[url=http://www.ent08.cn/article/sort021/1658.html]互联网大量直播[/url],上至决赛下至预赛都会包括在内,让观众自选观看.

[b]美电视台网上直播2200小时 [/b]

以美国为例,获得美国独家奥运直播权的NBC,本次就预备了多达2200小时的网上直播时间,另外3000小时属于选看节目,在高峰期间,会有20个网上直播视频直接传送到美国,与上届只有1个网上视频相差甚远.

此外,各国媒体纷纷安排网上直播,造成了庞大的带宽需求,令人关注现在的网络系统是否能够承受.美国一项调查显示,95%企业资讯科技部门主管最担心的是奥运网上视频点播.因为对小公司来说,如果有两人同时从网上收看奥运直播,便已有可能耗尽公司带宽.

[b]热门赛事直播效果恐受影响 [/b]

美国公司Digital Rapids与中国中央电视台合作,为中国网民提供奥运视频.公司总裁埃克斯坦(Brick Eksten)坦言:“我们即将知道,传播这些视频的压力会压垮互联网.”对于互联网瘫痪的机率,埃克斯坦说大家有六成可能能畅快地在网上看奥运,但互联网瘫痪的可能性也有5%至10%.另外,若是一些热门赛事,人人争看网上直播,也势必影响网络使用,视频效果亦会下降;若用上反应速度慢的液晶显示器观看,也容易在高速比赛时出现残影等现象.因此,上网看奥运仍存在一些不确定性.
推荐:[url=http://tanw.iteye.com/blog/225880]2008北京奥运直播时间表及金牌预测(完整版)[/url]
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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