chinanews 多媒体数字通信技术是一种利用计算机网络传输音频、视频和其他多媒体数据的技术。随着互联网的飞速发展，多媒体数字通信技术也得以不断改进和完善，具有传输速率高、清晰度高、沉浸感强等特点，并将计算机的交互性、通信的分布性和电视的真实性完美地结合在一起，应用于多种生活与商务服务场景，为人们提供高品质的多媒体信息服务。目前，多媒体数字通信技术已经得到了广泛的应用，在辅助企业协同办公、多场景会议模式、远程教育、远程医疗、智慧公共管理等方面都发挥了重要作用，这些都是行业专家的心血做出的成绩，而Uzair Ayub Jiggar就是付出最多心血的专家之一。
Uzair Ayub Jiggar是多媒体数字通信技术研发领域的专家，他深耕行业多年，始终致力于多媒体数字通信技术的研究创新工作，经过长时间的沉淀，他积累了丰富的专业理论知识与技术研发实战经验，并积极推进有关技术在各行各业的应用推广转化。在多媒体数字通信技术研发领域做出了突出的成绩，并获得了行业内专家的一致认可，在多媒体数字通信技术研发领域有着广泛的影响力与地位。凭借着杰出的行业贡献，Uzair Ayub Jiggar斩获了“‘十四五’多媒体通信技术行业科技创新先锋人物”、“国家科技进步奖”，这些成就都是对Uzair Ayub Jiggar做出的行业贡献的肯定。
为了能够进一步推动多媒体数字通信技术研发领域创新发展，Uzair Ayub Jiggar一直持续研究创新技术成果，并成功研发出了“基于云服务的IP多媒体通信流记录系统”、“通过人工智能算法实现的超高清视频会议分析管理平台”、“基于Android兼容音视频处理的高清一体化云会议平台控制系统”、“基于机器学习的微服务调度与通信优化系统”等技术成果，这些技术成果都有效解决了行业内的痛点、热点问题，并能满足多行业对多媒体数字通信技术的多样化应用需求，提升了用户的服务体验，为行业与相关产业发展提供了崭新的思路与强有力的技术支持。
以“基于机器学习的微服务调度与通信优化系统”为例，该技术成果主要优势是可以提升多媒体通信效率、保障多媒体通信信息的精准性。该技术成果通过采用机器学习方法进行任务调度，可以实现准确判断相对优化的任务执行位置。相比于传统的手动或规则化的任务分配和调度方法，该技术成果可以更加高效地完成任务，且提供的策略管理插件能够针对任务数量和状态变化作出快速响应，在任务分配上更加灵活和合理。其次，该技术成果可以综合考虑多种因素，如通信信息数据计算效能、通信传输数据延迟和本地化等性能指标，从而实现更加精确有效的任务调度和通信优化。该系统则可以通过机器学习技术进行通信数据挖掘和分析，发现通信数据背后的规律性，并作出更为准确的判断，提高通信效率和安全效果。最后，该技术成果实现了云-边协同，这种协同模式在众多智慧媒体通讯场景有着广泛的应用前景，可以帮助政府、企业园区、机构部门等实现边界的多媒体数字通信交流与协同决策，解决以往多媒体通信传输中信息遗漏、信息滞后等问题，提升协同决策效率，进而促进数字经济的快速发展。
“基于机器学习的微服务调度与通信优化系统”问世后，就引起了市场的强烈反响，众多行业内专家、学者对其进行了研究，并给予了该技术成果高度评价，此外，许多知名企业也将其引入，取得了非常好的市场反馈效果。某知名专家表示，“基于机器学习的微服务调度与通信优化系统”是一项非常先进的技术创新，它结合了机器学习、云计算和边缘计算等多种领域的技术，旨在提高微服务调度和通信的效率，该技术成果可以根据不同应用场景的的通信数据、计算节点位置、特征、网络传输速度以及通信计算任务类型和特征来进行寻优，决定最适合运行任务的节点，从而降低网络通信延迟和数据传输延迟，同时提升计算吞吐率，提高整个应用场景多媒体通信系统的运行效率，比如说提升远程医疗的通信传输效率，便于不同地域医疗团队进行协同诊疗，又比如说为远程教育在线用户提供高品质的教育联通服务，又比如说为企业内部各部门远程办公效率提供支持。可以说，“基于机器学习的微服务调度与通信优化系统”是一项非常有前途且有价值的技术创新，在多媒体数字通信技术领域发展中起到了积极的影响。
对于未来，Uzair Ayub Jiggar在采访中表示，我会更加关注多媒体数字通信技术的发展趋势和最新动态，并积极探索新的理论模型和算法，在研发中融合人工智能、机器学习等新兴技术，不断提高解决问题的效率和精度。同时，我也会坚持践行“理论联系实际，科研与产业深度融合”的思想，推进科学研究与产业应用之间的紧密结合，真正将先进技术转化为实际价值。（记者：周慧）