iso/iec 14496-15:2017

时间: 2023-08-01 17:01:46 浏览: 60
ISO/IEC 14496-15:2017是国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)联合发布的标准文件,全称为《信息技术 - 编码用户界面 - 音频多通道分发》。 ISO/IEC 14496-15:2017是一项关于音频多通道分发的国际标准。它定义了一种标准化的方法,用于将多通道音频内容编码和分发给终端用户。这项标准的目的是提供一种通用的解决方案,以尽可能简化多通道音频的编码和传输,并确保不同厂商的设备和系统之间的互操作性。 ISO/IEC 14496-15:2017标准包括了多个部分,例如音频对象编码,信号帧的组织和分发方式等。它采用了一种名为美洛曼层III增强(MPEG-1 Part 3 / MPEG-2 Part 3)的音频编码技术,以实现高效的数据压缩和传输。 该标准适用于多种应用领域,如数字电视广播、流媒体服务、互联网音频传输等。它提供了一种能够在不同设备和平台之间传输多通道音频的通用标准,确保用户可以在不同的环境中享受到高质量的音频体验。 ISO/IEC 14496-15:2017标准的发布对于音频领域的发展和技术进步具有重要意义。它不仅提供了一种全球通用的编码和传输方案,还为音频业务的创新和增值提供了基础。通过采用这一标准,制造商可以设计和生产能够与其他厂商设备兼容的产品,用户也能够方便地访问和传输多通道音频内容。 总之,ISO/IEC 14496-15:2017是一项重要的国际标准,为音频多通道分发提供了统一且高效的解决方案,推动了音频技术的发展,并促进了不同设备和系统之间的互操作性。
相关问题

iso/iec 14496-14:2003

ISO/IEC 14496-14:2003是国际标准化组织和国际电工委员会制定的一个标准。它涉及多媒体框架(MPEG-4 Part 14),是一种用于存储多媒体数据的文件格式。这个标准包括了一系列的技术规范,用于在数字媒体中存储和传输视频,音频和其他多媒体内容。 ISO/IEC 14496-14:2003标准的主要目的是提供一个通用的多媒体框架,可以在不同的设备和平台之间进行互通。这样就能够使用户能够在不同的设备上共享和播放多媒体内容,例如在电视、手机、电脑等设备上。它还规定了文件格式的结构和约束条件,包括媒体数据的编码、打包和解包方式,以及媒体数据的存储和传输规范。 ISO/IEC 14496-14:2003标准的应用范围非常广泛,它可以用于存储和传输各种类型的多媒体内容,包括视频、音频、图像、文本等。这个标准不仅适用于娱乐和广播领域,也可以在教育、医疗、通讯等各个领域有广泛的应用。 总的来说,ISO/IEC 14496-14:2003标准的推出,为多媒体数据的存储和传输提供了一种通用的标准框架,促进了不同设备之间的互联互通,也为多媒体相关行业的发展提供了重要的技术支持。

iso/iec 20000-6:2017

ISO/IEC 20000-6:2017是国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)共同发布的一项标准。该标准主要涉及服务管理系统的要求,可用于评估、证明和提高组织在IT服务管理方面的能力。 ISO/IEC 20000-6:2017是ISO/IEC 20000系列标准的一部分,该系列旨在帮助组织建立、实施和提供符合要求的IT服务管理体系,以确保其提供的IT服务质量与客户期望一致。 ISO/IEC 20000-6:2017的重点是服务管理体系的评估。它提供了一种评估框架,帮助组织识别和解决IT服务管理中的问题,以提高服务质量和客户满意度。该标准强调不仅要满足法律和法规的要求,还要满足客户的特定需求。 ISO/IEC 20000-6:2017包括了一些具体的要求,如评估过程的规划和准备、评估实施过程、评估结果的报告和意见、评估报告的批准和发布等。此外,该标准还提供了一些评估方法和技术,以帮助评估人员进行有效和一致的评估。 通过遵循ISO/IEC 20000-6:2017,组织可以进行自我评估或外部评估,以确定其IT服务管理体系是否符合标准要求。对于符合评估要求的组织,可以获得ISO/IEC 20000-6:2017的认证,以证明其服务管理体系的合规性和卓越性。 总之,ISO/IEC 20000-6:2017是IT服务管理领域的一项重要国际标准,通过对服务管理体系进行评估,可以帮助组织提高其IT服务质量,满足客户的需求,并为组织获得认证提供基础。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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