Introduit la compression des données, explorant comment la redondance dans les données peut être réduite pour obtenir des tailles de fichiers plus petites sans perdre d'information.
Explore la compression des données par la définition, les types et les exemples pratiques d'entropie, illustrant son rôle dans le stockage et la transmission efficaces de l'information.
Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.
Explore les défis dans la communication humaine, l'importance du contexte, les problèmes de compression, la fonctionnalité incertaine et la vérification des preuves.
Explore les standards de compression d'images JPEG XS et JPEG XL de pointe, en mettant l'accent sur leur efficacité et leur polyvalence dans diverses applications.
Explore la compression des données, y compris les méthodes sans perte et la nécessité de la compression sans perte pour les nombres réels et les signaux.
Explore l'algorithme Shannon-Fano pour une compression efficace des données et ses applications dans les techniques de compression sans perte et avec perte.
Explore le rôle de l'informatique dans la société et les bases de l'informatique, des algorithmes, des systèmes de communication et de la sécurité informatique.
Explore la théorie de l'information traditionnelle, la compression des données, la transmission des données et les lemmas de représentation fonctionnelle dans les systèmes en réseau.
Explore la compression d'image à travers diverses approches telles que la compression de pixel et de niveau de bloc, Discret Cosine Transform, quantification et codage entropie.
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Discute de l'entropie, de la compression des données et des techniques de codage Huffman, en mettant l'accent sur leurs applications pour optimiser les longueurs de mots de code et comprendre l'entropie conditionnelle.
Explore la compression sans perte à l'aide d'algorithmes Shannon-Fano et Huffman, montrant l'efficacité et la vitesse supérieures de Huffman sur Shannon-Fano.
Explore l'évolution des normes et techniques de compression vidéo, de H.261 à VVC, en mettant l'accent sur les progrès dans l'efficacité de compression et la qualité vidéo.
