एवन - एआई वीडियो खुला नेटवर्क

हमारा समाधान

एवन का मानना ​​है कि इंटरनेट पर इंटरनेट और सेवाएं विकेंद्रीकृत होनी चाहिए या अन्य बहुत शक्तिशाली हाथों में बहुत अधिक शक्ति है। एवन इंटरनेट उपयोगकर्ताओं को पावर देने के लिए ऑनलाइन वीडियो विकेंद्रीकरण और लोकतांत्रिककरण पर केंद्रित है। कुछ हाथों में इंटरनेट की शक्ति रखने की समस्या यह है कि बहुत कम या कोई पारदर्शिता नहीं है और भले ही इन कंपनियों का मतलब अच्छा हो, फिर भी वे इतने बड़े हैं कि उन्हें अस्थिर करने के कई तरीके हैं। 2017 में, Google और फेसबुक दोनों ने सिस्टम में कमियों का लाभ उठाते हुए खराब अभिनेताओं के प्रमुख घोटालों का सामना किया। Google के YouTube को ऐसी सामग्री पोस्ट करने वाले उपयोगकर्ताओं के साथ कई बार समझौता किया गया था जो ब्रांड और सामग्री सुरक्षा विवाद पैदा करने वाले नरभक्षी थे। फेसबुक ने नकली समाचार समस्या और कैम्ब्रिज एनालिटिका द्वारा डेटा उल्लंघन दोनों का सामना किया।

प्रत्येक वीडियो ऑब्जेक्ट, जैसे कि एक पूर्ण प्रोग्राम या निकाली गई क्लिप, को एंटरटेनमेंट आइडेंटिफ़ायर रजिस्ट्री (ईआईडीआर) का उपयोग करके एक अद्वितीय पहचानकर्ता असाइन किया जाएगा। ईआईडीआर मनोरंजन वाणिज्य के लिए प्रासंगिक ऑडियोविज़ुअल ऑब्जेक्ट प्रकारों की पूरी श्रृंखला के लिए वैश्विक अद्वितीय पहचानकर्ता प्रदान करता है।

एवन नोड्स एथेरियम ब्लॉकचेन के लिए लगाए गए जेएसओएन प्रारूप में अपने मेटाडेटा को रिकॉर्ड करेंगे। अधिकांश मेटाडाटा सीधे ब्लॉकचेन में संग्रहीत नहीं किया जाएगा, लेकिन ईआईडीआर पहचानकर्ता का उपयोग करके उससे जुड़ा हुआ है। ऐसा इसलिए है क्योंकि डेटा का आकार काफी बड़ा हो सकता है, खासकर जब आप ट्रांसक्रिप्ट और अनुवाद शामिल करते हैं।

एक कंटेंटग्राफ को बार ग्राफ़ के रूप में देखा जा सकता है जहां क्षैतिज धुरी और वर्टिकल अक्ष पर लगाए गए आत्मविश्वास स्कोर के साथ सामग्री विशेषताओं को प्लॉट किया जाता है। ऐसे गुण होंगे जहां आत्मविश्वास शून्य होगा और सुविधा का पता नहीं लगाया गया है। बाएं से दाएं ऑर्डरिंग स्कीमा के आधार पर आरक्षित है, ताकि दो या दो से अधिक सामग्री ग्राफ पैटर्न की तुलना की जा सके। गुणों तक पहुंचने में एक एकल सबस्क्रिप्ट शामिल होता है जो एक सरणी अनुक्रमणिका का प्रतिनिधित्व करता है (उदाहरण के लिए ग्राफ [6] 6 वें तत्व - बंदूकें का मान देता है)। रिकॉर्ड किए जा रहे विशिष्ट विशेषताओं से संबंधित पदों की संख्या ग्राफ के अन्य उपयोगों को प्रभावित किए बिना समय के साथ बढ़ सकती है।

कंटेंटग्राफ में कई रोचक विशेषताएं हैं, जैसे नई सामग्री सुरक्षा विशेषताओं को जोड़ने की विस्तारशीलता, समय के साथ सामाजिक मानदंडों के रूप में प्रासंगिक रहने की आवश्यकता को संबोधित करते हुए। यदि वीडियो सामग्री में नई सुरक्षा विशेषता को पहचानने के लिए एआई को प्रशिक्षित किया जा सकता है, तो विशेषता को अन्य गुणों या ग्राफ के पुराने उपयोगों को प्रभावित किए बिना, एकल अंक जोड़कर ContentGraph में जोड़ा जा सकता है।

ऑनलाइन वीडियो बढ़ रहा है जिससे वीडियो सामग्री ढूंढना मुश्किल हो गया है

एवन का मानना ​​है कि ओवीएसई की आवश्यकता बहुत अधिक मांग में होगी क्योंकि वीडियो ढूंढना और खोजना मुश्किल हो गया है। जबकि यूट्यूब को वीडियो सर्च इंजन के रूप में देखा जाता है, यह वास्तव में एक वीडियो होस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म है और कोई केवल उन वीडियो को ढूंढ सकता है जो उपयोगकर्ता YouTube पर अपलोड करते हैं, जो अधिकतर उपयोगकर्ता उत्पन्न और लंबी पूंछ सामग्री है। अधिकांश प्रीमियम सामग्री प्रकाशक आमतौर पर YouTube पर अपनी प्रीमियम वीडियो सामग्री अपलोड नहीं करते हैं, अपनी खुद की वीडियो साइट या ऐप पर अपलोड करना पसंद करते हैं।

इंटरनेट और ऑनलाइन वीडियो विकेंद्रीकरण की आवश्यकता है

आज, ऑनलाइन वीडियो के साथ-साथ वेब ट्रैफ़िक, उपयोगकर्ता, उपयोगकर्ता डेटा, ऑनलाइन विज्ञापन, खोज और सोशल नेटवर्किंग सहित हम जो कुछ भी ऑनलाइन करते हैं, वह FAANG (फेसबुक, ऐप्पल, अमेज़ॅन, नेटफ्लिक्स, Google) या बीएटी (बायडू, अलीबाबा, टेनेंट) ) चीन में। प्रति दिन Google और फेसबुक पर 1.1 अरब से अधिक वीडियो दृश्य देखे जाते हैं। प्रीमियम ऑनलाइन वीडियो और सब्सक्रिप्शन सेवाओं में, अमेज़ॅन और नेटफ्लिक्स अमेरिका में सब्सक्रिप्शन वीडियो ऑन डिमांड (एसवीओडी) सेवाओं के लिए 113.8 मिलियन ग्राहकों में से 6 9% और 2017 में $ 14.9 बिलियन यूएस एसवीओडी राजस्व का लगभग 60% नियंत्रण। यदि आप वेब चाहते हैं आपकी वेबसाइट या वीडियो के लिए यातायात, सभी इंटरनेट यातायात का 70% से अधिक Google या Facebook से आता है। यदि आप पृष्ठों और वीडियो का मुद्रीकरण करना चाहते हैं, तो Google और फेसबुक सभी ऑनलाइन विज्ञापन का 77% और सभी नए ऑनलाइन विज्ञापन विकास का 99.7% प्रतिनिधित्व करते हैं। 99% सभी मोबाइल स्मार्टफोन और ऐप पारिस्थितिक तंत्र या तो एंड्रॉइड (Google) या आईओएस (ऐप्पल) द्वारा संचालित हैं। फैंग और बीएटी ने अधिकांश एआई प्रौद्योगिकियों और अनुप्रयोगों के बहुमत को भी विकसित और नियंत्रित किया है। यह स्पष्ट है कि फैंग और बीएटी इंटरनेट पर हमारे डिजिटल जीवन पर हावी है, जिसका मतलब है कि इंटरनेट की शक्ति इन प्रमुख और केंद्रीकृत तकनीकी दिग्गजों के हाथों में केंद्रित है। FAANG का संयुक्त बाजार पूंजीकरण NASDAQ पर सूचीबद्ध सभी कंपनियों के कुल बाजार पूंजीकरण का 3.01 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर या 27% से अधिक है। जिसका मतलब है कि इंटरनेट की शक्ति इन प्रमुख और केंद्रीकृत तकनीकी दिग्गजों के हाथों में केंद्रीकृत है। FAANG का संयुक्त बाजार पूंजीकरण NASDAQ पर सूचीबद्ध सभी कंपनियों के कुल बाजार पूंजीकरण का 3.01 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर या 27% से अधिक है। जिसका मतलब है कि इंटरनेट की शक्ति इन प्रमुख और केंद्रीकृत तकनीकी दिग्गजों के हाथों में केंद्रीकृत है। FAANG का संयुक्त बाजार पूंजीकरण NASDAQ पर सूचीबद्ध सभी कंपनियों के कुल बाजार पूंजीकरण का 3.01 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर या 27% से अधिक है।

एआई नोड

एक तंत्रिका नेटवर्क इंटरकनेक्टिंग नोड्स के साथ एल्गोरिदम का एक सेट है, जो मानव मस्तिष्क के बाद ढीले ढंग से मॉडलिंग किया जाता है, जिसे पैटर्न को पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है। परिचित व्यक्तियों (जैसे माता-पिता) के व्यवहार की नकल करके और अपने व्यवहार को संशोधित करने के लिए सीखने के परिणामों को लागू करने के तरीके के बारे में एक बच्चा कैसे सीखता है, एक तंत्रिका नेटवर्क बड़े लेबल वाले प्रशिक्षण डेटा सेट का उपयोग करके अनुकूलित करने के लिए "सीखता है" आउटपुट और वांछित परिणाम के बीच त्रुटि।

दुर्भाग्य से, "एक आकार सभी फिट बैठता है" सामान्यीकृत एआई एल्गोरिदम या तंत्रिका नेटवर्क नहीं है जो आवश्यक सभी कार्यों को निष्पादित कर सकता है। उदाहरण के लिए, वस्तुओं की पहचान करने के लिए अनुकूलित और प्रशिक्षित सीएनएन चेहरों की पहचान के लिए कॉन्फ़िगर किए गए सीएनएन से अलग होगा। इसलिए, हमें निम्नलिखित कार्यों को करने के लिए विशिष्ट प्रशिक्षित मॉडल के साथ तंत्रिका नेटवर्क आधारित एआई सॉफ्टवेयर का एक पैकेज विकसित करने के लिए विभिन्न प्रकार की नस्ल एआई तकनीकों को गठबंधन करने की आवश्यकता होगी: 
• चेहरे की दृश्य पहचान, फ्रेम स्तर पर ऑब्जेक्ट दृश्य 
• दृश्य पहचान कंटेंटग्राफ फ्रेम स्तर पर विशेषताएँ 
• ऑटो भाषण-से-टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्शन 
• ऑटो टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट अनुवाद

मेटाडाटा निष्कर्षण

स्रोत मेटाडाटा फ़ाइल में जो भी जानकारी निहित है। इसमें फ़ाइल प्रकार, फ़ाइल आकार, अवधि, एन्कोडिंग विधि, संकल्प, पहलू अनुपात, डेटा दर, ऑडियो ट्रैक की संख्या, बंद कैप्शन, टाइमकोड आदि शामिल होंगे। अपलोडर शीर्षक, विवरण और लोकेल जैसे डेटा की आपूर्ति कर सकता है जो बहुत कुछ प्रदान कर सकता है अनुक्रमण उद्देश्यों के लिए जानकारी का।

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बाउंटी: https://bitcointalk.org/index.php?topic=5049216.msg46802779#msg46802779

एएनएन: https://bitcointalk.org/index.php?topic=5043237.0

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लेख के लेखक:

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