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Archived from the original on June 14, Entertainment Weekly. HLS supports both live and Video on demand content.

It works by breaking down streams or video assets into several small MPEG2-TS files video chunks of varying bit rates and set duration using a stream or file segmenter.

One such segmenter implementation is provided by Apple. Each playlist pertains to a given bitrate level, and contains the relative or absolute URLs to the chunks with the relevant bitrate.

The client is then responsible for requesting the appropriate playlist depending on the available bandwidth. These adaptive streams can be made available in many different bitrates and the client device interacts with the server to obtain the best available bitrate which can reliably be delivered.

Microsoft has successfully demonstrated delivery of both live and on-demand p HD video with Smooth Streaming to Silverlight clients.

QuavStreams Adaptive Streaming is a multimedia streaming technology developed by Quavlive. The streaming server is an HTTP server that has multiple versions of each video, encoded at different bitrates and resolutions.

The control is entirely server-based, so the client does not need special additional features. The streaming control employs feedback control theory.

Rather than streaming and storing multiple formats for different platforms and devices, upLynk stores and streams only one.

In recent years, the benefits of self-learning algorithms in adaptive bitrate streaming have been investigated in academia.

While most of the initial self-learning approaches are implemented at the server-side [42] [43] [44] e.

In all of these approaches, the client state is modeled using, among others, information about the current perceived network throughput and buffer filling level.

Based on this information, the self-learning client autonomously decides which quality level to select for the next video segment. The learning process is steered using feedback information, representing the Quality of Experience QoE e.

Furthermore, it was shown that multi-agent Q-learning can be applied to improve QoE fairness among multiple adaptive streaming clients.

HTTP-based adaptive bit rate technologies are significantly more operationally complex than traditional streaming technologies.

Some of the documented considerations are things such as additional storage and encoding costs, and challenges with maintaining quality globally.

There have also been some interesting dynamics found around the interactions between complex adaptive bit rate logic competing with complex TCP flow control logic.

However, these criticisms have been outweighed in practice by the economics and scalability of HTTP delivery: whereas non-HTTP streaming solutions require massive deployment of specialized streaming server infrastructure, HTTP-based adaptive bit-rate streaming can leverage the same HTTP web servers used to deliver all other content over the Internet.

This also proves to be a problem with digital rights management being employed by any streaming protocol. The method of segmenting files into smaller files used by some implementations as used by HTTP Live Streaming could be deemed unnecessary due to the ability of HTTP clients to request byte ranges from a single video asset file that could have multiple video tracks at differing bit rates with the manifest file only indicating track number and bit rate.

Multiple description coding. From Wikipedia, the free encyclopedia. This section does not cite any sources. Please help improve this section by adding citations to reliable sources.

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July Learn how and when to remove this template message. Begen; Constantine Dovrolis Bentaleb, B. Taani, A.

Begen, C. Timmermer, and R. Mueller, S. Lederer, C. Retrieved 16 December Archived from the original on 19 June Retrieved 1 June Elemental Technologies.

Archived from the original on 4 October Retrieved 15 October Begen; Constantine Dovrolis. Archived from the original PDF on 17 October Retrieved 10 July Retrieved 24 June Archived from the original on 22 October Archived from the original on 20 August Retrieved 26 August Archived from the original on 24 February Retrieved 28 March Adobe Developer Connection.

Adobe Systems. Retrieved 13 October Retrieved 12 January Archived from the original on 15 June Retrieved 30 July Archived from the original on 2 February Retrieved 22 January

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  1. Ich denke, dass Sie sich irren. Ich kann die Position verteidigen. Schreiben Sie mir in PM, wir werden umgehen.

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