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 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 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 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.
Explore la compression des données grâce à la parcimonie des signaux, remettant en question la nécessité d'enregistrer de grandes quantités de données.
Couvre des sujets avancés dans le filigrane, y compris la résistance à la mise à l'échelle et aux rotations, le filigrane auto-référencé et les types d'attaques.
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Discutez des empreintes digitales d'un appareil photo fragile, de leur sécurité, de leur mise en œuvre et de leurs tests pour la médecine légale de l'image numérique.
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 les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
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 l'encodage MP3, en mettant l'accent sur la réduction des bits par compression perdue et en utilisant des modèles psycho-acoustiques pour un filtrage et une quantification efficaces.
Explore l'algorithme Shannon-Fano pour une compression efficace des données et ses applications dans les techniques de compression sans perte et avec perte.
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.
