Cross-platform adaptation of algorithmic editing technique

Abstract

The research relevance is determined by the rapid development of technology and the growing need for efficient data processing on various platforms. The study aimed to address methods that would enable the use of data editing algorithms on various operating systems and hardware platforms. A methodology was developed for studying cross-platform adaptation technologies, including cross-compilation, virtualisation, the use of universal libraries and Application Programming Interface, as well as methods for testing and optimising algorithm performance. The study addressed various approaches to implementing cross-platform compatibility, including the use of cross-compilation, virtualisation and containerisation. The main technical challenges are managing resources, optimising performance and ensuring compatibility with hardware from different platforms. The principles included selecting the most appropriate technology for the task at hand, considering performance and security requirements, and ensuring effective integration of existing systems and infrastructure. The workflows are focused on creating modular and extensible solutions that can easily adapt to changes in the technological environment and user requirements. In the context of this study, artificial intelligence software plays a key role in improving the efficiency and accuracy of data processing across different platforms. The results showed that artificial intelligence software can automate various stages of the video and audio editing process. Artificial intelligence is used to analyse large amounts of content data, such as video files, images and audio recordings. The study determined that artificial intelligence is increasingly relevant in various aspects of movie production. Artificial intelligence can analyse scripts, predict their potential success and suggest improvements using data from previous films and their commercial success.

Актуальність дослідження зумовлена стрімким розвитком технологій та зростаючою потребою в ефективній обробці даних на різних платформах. Метою дослідження була розробка методів, які б дозволили використовувати алгоритми редагування даних на різних операційних системах та апаратних платформах. Було розроблено методологію дослідження технологій кросплатформної адаптації, включаючи крос-компіляцію, віртуалізацію, використання універсальних бібліотек та інтерфейсу прикладного програмування, а також методи тестування та оптимізації продуктивності алгоритмів. У дослідженні були розглянуті різні підходи до реалізації крос-платформної сумісності, включаючи використання крос-компіляції, віртуалізації та контейнеризації. Основними технічними проблемами є управління ресурсами, оптимізація продуктивності та забезпечення сумісності з апаратним забезпеченням різних платформ. Принципи включають вибір найбільш підходящої технології для вирішення поставленого завдання, врахування вимог до продуктивності та безпеки, а також забезпечення ефективної інтеграції існуючих систем та інфраструктури. Робочі процеси зосереджені на створенні модульних і розширюваних рішень, які можуть легко адаптуватися до змін у технологічному середовищі та вимог користувачів. У контексті цього дослідження програмне забезпечення зі штучним інтелектом відіграє ключову роль у підвищенні ефективності та точності обробки даних на різних платформах. Результати показали, що програмне забезпечення зі штучним інтелектом може автоматизувати різні етапи процесу редагування відео та аудіо. Штучний інтелект використовується для аналізу великих обсягів даних контенту, таких як відеофайли, зображення та аудіозаписи. Дослідження показало, що штучний інтелект стає все більш актуальним у різних аспектах кіновиробництва. Штучний інтелект може аналізувати сценарії, прогнозувати їхній потенційний успіх і пропонувати покращення, використовуючи дані попередніх фільмів та їхній комерційний успіх.