该文综述了视频编码与流媒体优化的多项研究：利用迁移学习与时空特征预测比特率阶梯，编码复杂度较暴力搜索降低94.1%，BD-Rate仅1.71%；基于学习预测转码时间以优化实时流质量；提出分层双向视频压缩技术，结合运动估计与增益单元实现灵活速率压缩，取得先进率失真性能；RARN视频缩放算法实现5%–29% BD-Rate降低并可实时处理1080p；实时深度学习H.264控制器动态估计编码参数，视频质量提升10–20 dB，带宽利用改善达2.5倍。