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基于阿里云Serverless架构下函数计算的最新应用场景详解(二)

前情详见:基于阿里云Serverless架构下函数计算的最新应用场景详解(一) 利用弹性扩容(视频直播多人连麦场景) 场景描述: 直播间的客户端把主播和连麦观众的音视频采集发送给函数计算做混流服务,函数计算把数据汇集后交给混流服务进行合成,并把合成画面视频流推送给CDN,终端观众实时拉取直播流,能实时看到混流合成画面。 视频直播应用场景中,有一种场景视频直播的多人连麦,主播可以同时和多个工作进行连麦,把多个观众或者好友画面接入,并把画面合成到一个场景中,供给更多观看直播的观众观看。这个场景中,有几个技术难度需要关注: 连麦的观众不固定,需要考虑适度的并发和弹性。 直播不可能24小时在线,有较为明显的业务访问高峰期和低谷期。 直播是事件或者公众点爆的场景,更新速度较快,版本迭代较快,需要快速完成对新热点的技术升级。 综合以上几个特点,可以通过Se

谷歌新论文:让机器人依靠视觉识别抓取特定物体

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 近日,谷歌团队在arXiv上发布了新论文《End-to-End Learning of Semantic Grasping》,这篇文章由谷歌成员Eric Jang、Sudheendra Vijayanarasimhan、Julian Ibarz、Sergey Levine和Peter Pastor五人共同完成。 量子位选取论文中关键信息,编译整理分享给大家。 实验介绍 这篇论文首先讨论了机器人的语义抓取任务,即机器人借助单目图像抓取用户指定类别的相应物体。受视觉神经处理模型中双流假说的启发,研究人员提出了一种语义抓取框架,它允许用端对端的方式学习物体识别、分类并设计抓取路线。 △工作人员根据用户指定,将测试用的杂物分为16类 受双流假说的启发,研究人员将模型分为“腹流”和“背流”。 △背流(绿色)与

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