⑴ 會議室分配演算法（最大離散）
項目需要開漏鎮發一個線上會議室的預約功能，對接Zoom提供500個線上會議室，以滿足用戶線上會議需求。同時要求系統分配的會議室越離散越好，防止用戶會議室使用超出預定時間時，影響下一場會議的進行。其中預約返歲粗的會議的開始時間和結束時間只能在同一天，無法跨天。
meeting_online_roon：（存儲會議室信息）
meeting_online_room_booking_detail：（存儲會議室預定信息）
會議時間沖突場景：
因此sql就是：
其中：
是計算某個會議室與當前會議時間最大時間間隔。
例如會議室A預定了2場會議室： 8:00-9:00 14:00-15:00，現在要預定的會議時間為：10:00 - 12:00 。 最大時間間隔為：1小雀脊時，而不是2小時
所以總體的sql就是：（以下採用Mybatis寫的)
這種方法是通過sql直接分配好會議室，不需要在內容中再進行處理，速度較快，比較簡單。
⑵ 展現完美的自己 英偉達AI演算法提升視頻會議體驗
受新冠疫情的影響，加速了各行業企業移動化辦公的需求，這期間，有大量的用戶和企業選擇了線上視頻會議。那麼，我們如何在視頻會議中展現更完美的自己呢？
近日，2021年國際計算機視覺與模式識別會議（CVPR 2021）正式召開。基於GAN研究的NVIDIA Maxine雲AI視頻流SDK現已在CVPR 2021上展出。讓我們看一看GAN研究是如何重塑視頻會議的呢？
起床、啟動筆記本電腦、打開網路攝像頭——得益於NVIDIA研究人員開發的AI技術，每次都能在視頻通話中展現完美的自己。
Vid2Vid Cameo是用於視頻會議的NVIDIA Maxine SDK背後的深度學習模型之一，它藉助生成式對抗網路(GAN)，僅用一張人物2D圖像即可合成逼真的人臉說話視頻。
要使用該模型，參與者需要在加入視頻通話之前提交一張參照圖像（真實照片或卡通頭像）。在會議期間，AI模型將捕捉每個人的實時動作，並將其應用於之前上傳的靜態圖像。
也就是說，上傳一張穿著正裝的照片之後，與會人員即使頭發凌亂、穿著睡衣，也能在通話中以穿著得體工作服裝的形象出現，因為AI可以將用戶的面部動作映射到參照照片上。如果主體向左轉，則技術可以調整視角，以便參與者看上去是直接面對攝像頭的。
除了可以幫助與會者展現出色狀態外，這項AI技術還可將視頻會議所需的帶寬降低10倍，從而避免抖動和延遲。它很快將在NVIDIA Video Codec SDK中作為AI Face Codec推出。
NVIDIA研究人員兼項目的聯合創作者Ming-Yu Liu表示：「許多人的互聯網帶寬有限，但仍然希望與朋友和家人進行流暢的視頻通話。這項基礎技術除了可以為他們提供幫助外，還可用於協助動畫師、照片編輯師和 游戲 開發者的工作。」
Vid2Vid Cameo本周發表於著名的國際計算機視覺與模式識別會議，這是NVIDIA在本次虛擬會議上發表的28篇論文之一。此外，它還在AI Playground上推出，在此所有人均可親身體驗我們的研究演示。
AI大出風頭
在一部經典盜賊電影（同時也是Netflix的熱門節目）的致謝中，NVIDIA研究人員將他們的人臉說話GAN模型迅速用於虛擬會議。演示重點介紹Vid2Vid Cameo的主要功能，包括面部重定向、動畫頭像和數據壓縮。
這些功能即將登陸NVIDIA Maxine SDK，為開發者提供經過優化的預訓練模型，以便在視頻會議和直播中實現視頻、音頻和增強現實效果。
開發者已經能採用Maxine AI效果，包括智能除噪、視頻升采樣和人體姿態估計。SDK支持免費下載，還可與NVIDIA Jarvis平台搭配用於對話式AI應用，包括轉錄和翻譯。
來自AI的問候
Vid2Vid Cameo只需兩個元素，即可為視頻會議打造逼真的AI人臉說話動態，這兩個元素分別是一張人物外貌照片和一段視頻流，它們決定了如何對圖像進行動畫處理。
模型基於NVIDIA DGX系統開發，使用包含18萬個高質量人臉說話視頻的數據集進行訓練。網路已掌握識別20個關鍵點，這些關鍵點可用於在沒有人工標注的情況下對面部動作進行建模。這些點對特徵（包括眼睛、嘴和鼻子）的位置進行編碼。
然後，它會從通話主導者的參照圖像中提取這些關鍵點，這些關鍵點可以提前發送給其他的視頻會議參與者，也可以重新用於之前的會議。這樣一來，視頻會議平台只需發送演講者面部關鍵點的移動情況數據，無需將某參與者的大量直播視頻流推送給其他人。
對於接收者一端，GAN模型會使用此信息，模擬參照圖像的外觀以合成一個視頻。
通過僅來回壓縮及發送頭部位置和關鍵點，而不是完整的視頻流，此技術將視頻會議所需的帶寬降低10倍，從而提供更流暢的用戶體驗。該模型可以進行調整，傳輸不同數量的關鍵點，以實現在不影響視覺質量的條件下，適應不同的帶寬環境。
此外，還可以自由調整所生成的人臉說話視頻的視角，可以從側邊輪廓或筆直角度，也可以從較低或較高的攝像頭角度來顯示用戶。處理靜態圖像的照片編輯者也可以使用此功能。
NVIDIA研究人員發現，無論是參照圖像和視頻來自同一個人，還是AI負責將某個人的動作轉移到另一個人的參照圖像，Vid2Vid Cameo均能生成更逼真、更清晰的結果，優於先進的模型。
後一項功能可將演講者的面部動作，應用於視頻會議中的數字頭像動畫，甚至可以應用於製作視頻 游戲 或卡通角色的逼真形象和動作。
Vid2Vid Cameo論文由NVIDIA研究人員Ting-Chun Wang、Arun Mallya和Ming-Yu Liu共同撰寫。NVIDIA研究團隊在全球擁有超過200名科學家，專注於AI、計算機視覺、自動駕駛 汽車 、機器人和圖形等領域。
我們要感謝演員Edan Moses ，他在Netflix上的《紙鈔屋》中擔任教授的英語配音，感謝他在以上我們最新AI研究的介紹視頻中做出的貢獻。
寫在最後，視頻會議現已經成為人們日常生活的一部分,能夠幫助數百萬人工作、學習、 娛樂 ,甚至就醫。NVIDIA Maxine集成了先進的視頻、音頻和對話式AI功能,給那些幫助我們保持聯絡的視頻會議平台帶來效率突破。（陶然）