由于网络带宽不足和不稳定，访问高质量视频内容可能具有挑战性。神经增强技术的最新进展表明，通过深度学习提高劣质视频的质量大有可为。神经增强流（NES）将这种新方法融入了视频流，允许用户下载低质量的视频片段，然后在不影响视频流播放的情况下对其进行增强，以获得高质量的内容。我们介绍的 BONES 是一种 NES 控制算法，它能联合管理网络和计算资源，最大限度地提高用户的体验质量（QoE）。BONES 将 NES 表述为一个 Lyapunov 优化问题，并以接近最优性能的在线方式解决该问题，这使其成为首个提供理论性能保证的 NES 算法。我们的综合实验结果表明，与最先进的算法相比，BONES 的 QoE 提高了 4% 至 13%，这证明了它在提升用户视频流体验方面的潜力。

主要涉及李雅普诺夫网络优化理论，学习他的建模过程

BONES - Near-Optimal Neural-Enhanced Video Streaming_Wang et al._2023.pdf