講座報(bào)告主題：面向大規(guī)模部署的自適應(yīng)流媒體：系統(tǒng)全生命周期挑戰(zhàn)與對(duì)策
專(zhuān)家姓名：孫立峰
日期：2025-11-09 時(shí)間：09:15
地點(diǎn)：計(jì)算機(jī)學(xué)院208報(bào)告廳
主辦單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院
主講簡(jiǎn)介：孫立峰，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授，CSIG多媒體專(zhuān)委會(huì)副主任，網(wǎng)絡(luò)多媒體北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任，承擔(dān)了重點(diǎn)基金、重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、973、863項(xiàng)目。研究工作在IEEE JSAC、TIP、TMM、TCSVT， ACM SIGCOMM、Multimedia、IEEE INFOCOM、NeurIPS、AAAI等國(guó)際期刊和會(huì)議上發(fā)表論文150余篇，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利20余項(xiàng)，曾獲IEEE TCSVT 2010年度最佳論文獎(jiǎng), ACM Multimedia 2012最佳論文獎(jiǎng)，指導(dǎo)學(xué)生獲Multimedia Modeling 2015、IEEE Multimedia BigData2017、ACM NOSSDAV2019最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)、IEEE MMSP2009、IEEE HPCC 2022、ACM MMAsia2023最佳論文提名獎(jiǎng)。研究成果獲北京市科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，中國(guó)電子學(xué)會(huì)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，中國(guó)電子學(xué)會(huì)技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。研究專(zhuān)長(zhǎng)：長(zhǎng)期從事網(wǎng)絡(luò)多媒體、視頻智能處理、多媒體邊緣計(jì)算等領(lǐng)域的研究工作。
主講內(nèi)容簡(jiǎn)介：自適應(yīng)流媒體技術(shù)已成為保障海量用戶(hù)觀(guān)看體驗(yàn)的關(guān)鍵。該技術(shù)通過(guò)客戶(hù)端算法動(dòng)態(tài)選擇適配網(wǎng)絡(luò)狀況的視頻碼率，旨在優(yōu)化播放的流暢性與清晰度。然而，學(xué)術(shù)界的諸多研究往往在理想化的仿真環(huán)境中進(jìn)行，而工業(yè)界的大規(guī)模部署則面臨著貫穿系統(tǒng)設(shè)計(jì)、部署及運(yùn)維全生命周期的復(fù)雜挑戰(zhàn)，導(dǎo)致許多算法因“仿真-現(xiàn)實(shí)差距”而性能衰減。本報(bào)告將系統(tǒng)性地剖析這些挑戰(zhàn)，并介紹一系列創(chuàng)新對(duì)策。這些對(duì)策包括：在設(shè)計(jì)階段優(yōu)化編碼階梯方案與用戶(hù)體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，在部署階段利用離線(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)克服仿真局限，以及在運(yùn)維階段構(gòu)建可理解的智能決策模型。這些工作共同形成了一套從理論到實(shí)踐的閉環(huán)解決方案，為構(gòu)建下一代高效、可靠且可維護(hù)的智能流媒體系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)與實(shí)踐指引。
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