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具目標導向擬人化學習之物聯網廣域監控

為了解決Bose 600 Mobile01的問題，作者古昊中 這樣論述：

隨著物聯網時代的興起，大量具邊緣運算能力的攝影機 (本研究稱為邊緣攝影機)於廣域監控已逐漸廣泛提供串流影像之即時處理，並具有擬人化的自我評估與決策的應用。因此，機器學習與自動化功能結合邊緣運算之相關研究議題也更受重視。然而，邊緣攝影機在既有的擬人化廣域監控上，在輸入串流影像的隱私即時處理上未能依照不同使用者所顧慮的特徵提供客製化之影像濾除來給予隱私保護，同時也無法避免原始影像資訊遭受破壞。其次，當串流影像即時偵測產生概念漂移時，偵測模型通常未能偵測具有重要以及代表性之關鍵影像，導致既有暫存之影像代表性不足且占用儲存資源。最後，在根據偵測結果提供服務時，系統未考量多位使用者間如何協商來自動分配

資源，以確保每位使用者的服務品質得以持續維持。因此，針對上述問題，本研究在自我調整學習的框架上提出對應的技術與解決方案。首先，在上述未依不同使用者客製化顧慮特徵濾除問題上，本研究提出「基於生成對抗模型之客製化影像顧慮特徵濾除」，其藉由生成對抗網路將使用者所顧慮之特徵進行訓練，並根據不同任務之需求，動態地配置對應之特徵濾除模型，以降低顧慮特徵資訊遭受其他辨識系統偵測之風險。其次，針對上述未能偵測概念飄移之關鍵影像問題，本研究提出「基於關鍵影格之模型即時調適」，針對模型偵測串流影像概念飄移之結果，藉由影像相似度保留關鍵影像，使邊緣攝影機所需之影像暫存空間得以減少，並且增加調適之效率。最後，針對上述

未考量多位使用者服務品質確保問題，本研究提出「基於智慧合約之可磋商服務品質確保」，其結合區塊鏈的智慧合約提供自動磋商程序，並且根據磋商結果，於服務期間在邊緣攝影機進行自主資源管理。實驗結果顯示，「基於生成對抗模型之客製化影像顧慮特徵濾除」在本研究濾除膚色與性別特徵的情境下，生成影像在顧慮特徵的對抗成效能可以平均提升24.26%，藉此可以避免顧慮特徵遭受辨識，導致與學習目標衝突。而「基於關鍵影格之模型即時調適」可在損失小於2%辨識準確率情況下，加速52%模型整體調適時間，以及節省54.7%邊緣攝影機所需之暫存空間。最後，「基於智慧合約之可磋商服務品質確保」，本研究設計了示範應用，透過智慧合約與使

用者進行服務磋商，並擔任服務提供期間的品質監控與監督角色，有效降低服務提供者的執行與維護負擔，在兼顧雙方效益下確保服務品質。

基於代理器的動態調適線上直播服務的研究

為了解決Bose 600 Mobile01的問題，作者武文辉 這樣論述：

如今，視頻流已經得到普及沒有在互聯網用戶。綏nhiên，它仍然是cung視頻流在互聯網上質量好，設備和操作系統的打印分辨率唐和網絡狀況已變得越來越動態，尤其是KHI異質性很大的挑戰。為了應對這一挑戰，動態自適應流媒體通過HTTP（DASH）技術已TRO流媒體內容很受歡迎它可以在VI幾乎所有的異構設備和平台使用。此外，它將該視頻分成小片段，每個MA各種編碼比特率的維羅Mà最終用戶下載蝙蝠自適應項條件西奧網絡視頻片段。對於DASH，準確估算都顯示下quyết比特率可用帶寬和最大化（QoE）的川崎多個最終用戶都在爭奪一個瓶頸鏈路質量的多媒體體驗的Contribute顯著為流媒體服務的質量。而不是讓

最終用戶適應不同的網絡項條件的，本文研究的有線和無線網絡的基於代理的前途DASH流媒體服務。代理架構cung HIEN是基於通道的流媒體直播服務。我們的代理緩存是適合於多媒體以及滿足在流多媒體上述挑戰。特別是，在我們的代理，議員提出印度政府為基礎的創新MACD帶寬估計計劃（MBES）準確估計的基礎上斂散可用網絡帶寬移動平均線（MACD）指標VA兩個閾值的安全機制。此外，基於信道的建模湧流媒體直播服務為QoE的優化問題和算法動態選擇HIEN確保為有線和無線網絡的適當的比特率，不僅分別最大化合作的最終用戶的體驗質量，確保流暢的視頻播放nhưng。廣泛模擬是研究執行的代理設計提供了有線和無線網絡的性

能。仿真結果我們的合作證明並展示了現有的方案在穩定性，適應和帶寬和質量流估計因此，在這兩個展會有線和無線環境優於其他方案中的網絡狀態的速度。