基于Kubernetes的AI调度引擎平台

文中介绍了基于Kubernetes的AI调度引擎平台的设计与实现, 针对当前人工智能调度系统中存在的服务配置复杂, 集群中各节点计算资源利用率不均衡以及系统运维成本高等问题, 本文提出了基于Kubernetes实现容器调度和服务管理的解决方案. 结合AI调度引擎平台的需求, 从功能实现和平台架构等方面设计该平台的各个模块. 同时, 针对Kubernetes无法感知GPU资源的问题, 引入device plugin收集集群中每个节点上的GPU信息并上报给调度器. 此外, 针对Kubernetes调度策略中优选算法只考虑节点本身的资源使用率和均衡度, 未考虑不同类型的应用对节点资源的需求差异, 提出了基于皮尔逊相关系数 (Pearson correlation coefficient, PCC)的优选算法, 通过计算容器资源需求量与节点资源使用率的互补度来决定Pod的调度, 从而保证调度完成后各节点的资源均衡性.     

一种基于分层率失真优化的容错性视频转码算法

容错性视频转码能够在已压缩视频流中嵌入容错性工具,以增强视频流面向无线信道的抗误码能力.但是容错性工具的嵌入在降低失真的同时也会增加码率,因此需要进行率失真优化.针对这一问题,文中提出了一种基于分层率失真优化的容错性转码算法.该算法通过在帧层和宏块层分别对重同步标记的插人和帧内宏块的刷新进行不同粒度的优化来提高算法的灵活性,通过在帧层考虑帧内宏块刷新、帧内预测和运动矢量预测的影响来提高算法的精确性,通过在宏块层减少候选模式的数量来降低算法的复杂度.实验表明,该算法与基于单层率失真优化的算法相比,信噪比可获得0.6～1.1dB的增益,复杂度最多可降低25%.     

H.264编码工具性能及实时性研究

H．264具有更好的编码效率，但其高复杂度无法满足实时应用。针对低码率应用，分析各编码工具的性能并选取合理编码框架，同时利用单指令多数据（SIMD）技术并行实现快速搜索及整数变换。     

视频采集系统软件设计

该文介绍了Bt848卡的主要结构和工作原理,并详细描述了集成到可以实现上网和多媒体通信双重功能的IS-DN卡上的Bt848芯片驱动程序的实现,包括分配DMA内存区,分配视频缓冲区,以及视频数据在芯片和PC机内存之间的流动过程,并给出了具体的实现方法。     

视频编码的并行处理

在视频压缩中存在大量可并行的计算如DCT/IDCT、运动估计、运动补偿、量化/反量化等,它们占计算量的主要部分,特别是DCT和运动估计,成为视频压缩处理的瓶颈,因此必须研究适应视频压缩处理的并行算法。文章就DCT和运动估计在SIMD(单指令多数据)的处理器PIII上算法实现的方法,进行具体研究。     

语音谱参数的切换双预测多级矢量量化的码本设计方法

提出了语音谱参数的切换双预测多级矢量量化算法（DPMSVQ） 的码本设计方法。这种改进的多级矢量量化方法充分利用语音谱参数的短时相关和长时相关特性，采用了有记忆的多级矢量量化算法（MSVQ）；并且通过利用相邻语音帧间语音谱参数的强相关和弱相关的不同特点，采用了分别对应于强相关和弱相关的两个预测值，进一步减小了语音谱参数编码位率。切换双预测多级矢量量化方法能够实现21位的语音谱参数近似“透明”量化，同时能够使语音谱参数量化时的计算复杂度略有减少，所需的存储空间大为减少。     

甚低带宽环境下的多媒体通信传输控制模型

介绍了基于H．324协议框架的可视电话基本原理．H．324协议是基于PSTN普通电话线路的多媒体可视通信协议．通过深入研究H．223数据复用协议和V．80同步传输协议，针对甚低带宽的PSTN线路特点，提出了一种有效的多媒体通信传输控制模型，改进了H．324可视电话的性能．     

BP网络的全集成运行开发环境

本文讨论了采用反向传播（ＢＰ）学习算法的多层感知器网络图形开发环境软件包的设计方案。研制开发了具有网络规模任意、数据格式任意，以及文本、图形方式可实时切换等多种功能的全集成运行开发工具。     

火车票查询系统中语音识别的研究及实现

文章首先介绍了火车票查询系统中语音识别的框架结构,并详细描述了采用微软SPEECHSDK技术实现车次、车站语音识别的详细流程,最后从识别率、鲁棒性方面对该识别系统进行测试和分析,实验表明,该语音识别系统是稳定的和实用的。     

LPC-10e语音编解码器定点DSP实现

ＬＰＣ－１０ｅ即美国联邦标准ＦＳ１０１５,是一种在２。４ｋｂｐｓ码率下评价较好的语音编解码器。它以较低的算法复杂度实现了电话话音的质量,同样可应用于低带网络。该文在简单介绍了ＬＰＣ－１０ｅ编解码算法的基本原理和定点数字信号处理器ＴＭＳ３２０Ｃ２ｘｘ后,着重讨论了这种低速率语音编解码器在ＴＭＳ３２０Ｃ２ｘｘ上实现定点算法的难点和相应的关键技术。最后的仿真实验结果表明,解码与合成实时处理平均运算量为８