Разработчики отмечают, что в процессе компрессии исходный ролик преобразуется в чёрно-белый с низким разрешением, а также в него записывается информация о цветовой палитре. Затем при помощи ИИ-алгоритма происходит восстановление до первоначального состояния.
Реферат по прикладной информатике на тему «Сжатие звуковой информации»
Трансформация может осуществляться либо для всего фрейма целиком либо поблочно Результат затем сжимается энтропийными методами. Ошибка между предсказанными данными и реальными вместе с добавочной информацией, необходимой для производства предсказания, затем квантуется и кодируется. Существуют две основных схемы сжатия с потерями: Слайд 6 Анализ методов сжатия графической информации Для различных типов изображения целесообразно применять подходящие типы алгоритмов сжатия.
А так они конечно молодцы - стараются. Только нужно нам рассказывать о достижениях, а не о том, что они там собираются в итоге получить. Хотелось бы попробовать и увидеть реальную работу этой технологии, чтобы вынести ей оценку пользователя.
Согласно документу, нейронные текстуры могут отображаться в режиме реального времени с использованием до 16 раз большего количества текселей, чем в подходе BC, а скорость рендеринга 4K составляет 1,15 мс измерено на RTX 4090. Вечерний 3DNews Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий. Материалы по теме.
Процесс сжатия данных методом LZW состоит из следующих шагов: Инициализация словаря: словарь инициализируется набором символов, которые могут встречаться в исходном тексте. Чтение символов: исходный текст читается по одному символу. Поиск наибольшей последовательности: для каждого прочитанного символа, проверяется, существует ли уже такая последовательность в словаре. Если да, то символ добавляется к текущей последовательности.
Добавление новой последовательности в словарь: если текущая последовательность не найдена в словаре, она добавляется в словарь с новым кодом. Запись кода в выходной поток: для каждой найденной или добавленной последовательности, записывается соответствующий ей код в выходной поток. Обновление словаря: после записи кода в выходной поток, словарь обновляется путем добавления новой последовательности исходного текста вместе с соответствующим ей новым кодом. Повторение шагов 2-6: процесс повторяется для оставшихся символов исходного текста. Процесс декодирования данных, закодированных методом LZW, осуществляется путем использования словаря для замены кодов на соответствующие последовательности символов. Принцип работы метода LZW основан на использовании повторяющихся последовательностей символов в исходном тексте и замене их на более короткие коды, что позволяет достичь сжатия данных без потери информации. Алгоритм кодирования Алгоритм кодирования методом LZW состоит из следующих шагов: Инициализация словаря Создается и инициализируется словарь, содержащий все возможные символы, которые могут встретиться в исходном тексте. Каждый символ представляется своим уникальным кодом.
Чтение символа Исходный текст читается посимвольно. Каждый символ добавляется к текущей последовательности символов. Проверка наличия последовательности в словаре Проверяется, есть ли текущая последовательность символов в словаре. Добавление последовательности в словарь Если текущая последовательность символов отсутствует в словаре, она добавляется в словарь с новым уникальным кодом. Запись кода в выходной поток Код текущей последовательности символов записывается в выходной поток. Обновление текущей последовательности символов Текущая последовательность символов обновляется, оставляя только последний символ.
Реферат по прикладной информатике на тему «Сжатие звуковой информации»
Российские ученые разработали новую технологию сжатия видео, которая позволяет сокращать его объем в три раза по сравнению с существующими форматами компрессии файлов, рассказали «Известиям» в компании «ВидеоМост Рисерч». Между тем революционных идей, дающих качественный скачок характеристик алгоритмов сжатия изображений на данный момент нет и, возможно, без изменения подхода к уровню анализа данного вида информации в обозримом будущем не будет. Снять их был призван новый метод сжатия изображений, разработки которого велись уже давно.
Аспирант Уфимского университета придумал, как сделать интернет вещей энергоэффективнее
Используется в формате сжатия. Чаще всего используется 7-Zip. Формат был обновлен до LZMA2 в 2009 году. MLP — Одна из первых нейронных сетей, MLP использует комбинацию двоичного кодирования, квантования и попиксельного преобразования для создания выходных данных. RLE — сжатие без потерь, которое сохраняет одно значение в количестве, отлично подходит для сжатия изображений и анимации.
ZStandard — Еще одно сжатие без потерь. Он похож на DEFLATE, но обеспечивает более быструю декомпрессию и может быть сопряжен со словарем для еще более быстрого сжатия данных. Затем он использует два дополнительных преобразования, приводящих к блокам размером от 100 до 900 КБ. В аудио MP3 является наиболее известным форматом файлов, но аудиофилы предпочитают файлы FLAC для этого звука без потерь и полного качества.
Конечно, онлайн-потоковые платформы, такие как YouTube и Netflix, используют сжатое видео для более быстрой передачи конечному пользователю. Преимущества сжатия данных Основная причина, по которой мы сжимаем наши файлы, заключается в экономии места на диске. Это, в свою очередь, экономит время передачи, использование данных для отправки файлов через интернет, а также аппаратное обеспечение, поскольку нам не нужно много устройств хранения для хранения всех данных. Сжатие также полезно для резервных копий, и многие приложения для предотвращения потери данных будут сжимать ваши резервные копии для более быстрого доступа в дальнейшем.
Однако у сжатия есть один существенный недостаток: повышенные требования к вычислительной мощности. При том, как работает сжатие данных, доступ к сжатым форматам и файлам может быть медленнее, что может привести к заиканию на более медленных машинах, если это делается на лету. Именно по этой причине некоторые алгоритмы и форматы файлов стали более популярными, чем другие. Как рассчитывается сжатие данных?
Многоцелевые алгоритмы сжатия отличаются тем, что способны уменьшать широкий диапазон данных — исполняемые файлы, файлы данных, тексты, графику и т. Специализированные же алгоритмы рассчитаны на некоторый тип файлов текст, графику, звук и т. Например: архиваторы сжимают звук примерно на треть в 1,5 раза , в то время как FLAC — в 2,5 раза. Большинство специализированных алгоритмов малопригодны для файлов «чужих» типов: так, звуковые данные плохо сжимаются алгоритмом, рассчитанным на тексты. Большинство алгоритмов сжатия без потерь работают в две стадии: 1. Статистические модели алгоритмов для текста или текстовых бинарных данных, таких как исполняемые файлы включают: 1. Преобразование Барроуза — Уилера блочно-сортирующая преобработка, которая делает сжатие более эффективным 2. LZW 4. Алгоритмы кодирования через генерирование битовых последовательностей: 5.
Арифметическое кодирование Сжатие данных с потерями — это метод сжатия данных, когда распакованный файл отличается от оригинального, но «достаточно близок» для того, чтобы быть полезным каким-то образом Этот тип компрессии часто используется в Интернете, особенно в потоковой передаче данных и телефонии. Эти методы часто называются кодеками в этом контексте. Альтернативой является сжатие без потерь. Типы сжатия с потерями Существуют две основных схемы сжатия с потерями: В трансформирующих кодеках берутся фреймы изображений или звука, разрезаются на небольшие сегменты, трансформируются в новое базисное пространство и производится квантизация.
Можно настроить архивное сжатие columnstore для следующих объектов базы данных: Вся таблица columnstore или весь кластеризованный индекс columnstore. Таблица columnstore хранится в виде кластеризованного индекса columnstore, поэтому оба подхода приносят одинаковые результаты. Весь некластеризованный индекс columnstore. Для секционированных таблиц columnstore и индексов columnstore можно настроить параметр сжатия архива для каждой секции, а различные секции не должны иметь одинаковый параметр сжатия архива. Данные могут быть сжаты с использованием формата алгоритма GZIP.
По такому принципу, кстати, работают и сервисы определения музыки, типа SoundHound и Shazam. Встроенный в их работу алгоритм разделяет слышимую звуковую волну на несколько, выделяет ритмику, основные ноты и сравнивает их со своей базой данных. Уже на этом этапе размер файла можно значительно уменьшить, но самый больший процент сжатия происходит на следующих этапах маскировки.
Работа первого из них заключается в удалении кратных звуковых частот на громких моментах в песне, то есть если звучит громкий барабан, то все остальные сигналы исходящие от включенных в аранжировку инструментов, можно просто—напросто убрать, и никто этого не заметит. А в некоторых случаях, в соответствии с той же психоакустической моделью, можно удалять доли перед, и после звучания громких звуков, так как в этот период у всех людей наступает кратковременная буквально на несколько сотых секунды глухота. Потом идет распределение звуков по каналам.
Это происходит не без потерь в детализации, с помощью специальных формул, которые вы можете посмотреть на картинке упрощено. Разница в звучании каждого из каналов сводится почти к нулю с целью сэкономить еще одну сотню-другую байт. В конце каждый из сжатых фреймов аудиозаписи закодированные одинаковыми символами например нулями , сокращаются до минимальных размеров при помощи метода кода Хаффмана.
Разница между форматами сжатия видео с потерями и без потерь
Короче говоря, оба этих крупных движения сосредоточены на улучшении того, что мы уже знаем. В основном объединение различных существующих этапов преобразования данных, статистического кодирования и смешивания контекста для получения лучших результатов. Но что-то здесь меня не устраивает. Некоторые скажут, что достижение этой точки означает, что сжатие решено , но я на это не верю. В последнее время я впитал много книг по теме возможно, слишком много.. Возможно, это просто безумие. Но в нашем нынешнем подходе к теории информации и сжатию данных есть пробелы, которые необходимо устранить.
Прошло почти 200 лет с тех пор, как была создана первая концепция присвоения наименьших кодов наиболее вероятному символу. И за все это время мы не сделали ничего, кроме создания новых способов применения этой концепции. Хуже того, мы были привязаны к этому. Видите ли, согласно современной теории сжатия данных, после извлечения всей статистической информации мы больше не можем сжимать данные. По сути, как только мы закончили со статистикой, мы закончили. Но такой менталитет может быть одной из наших самых больших ошибок.
Рассмотрим классическую перестановку [5, 7, 1, 4, 6, 3, 2, 0]. Согласно теории информации , это несжимаемо: каждый символ встречается с одинаковой вероятностью, дубликатов нет. По статистике, мы на этом закончили.
Сжатие без потери информации Данные методы сжатия информации интересуют прежде всего, так как именно они применяются при передаче больших объемов информации по электронной почте, при выдаче выполненной работы заказчику или при создании резервных копий информации, хранящейся на компьютере. Эти методы сжатия информации не допускают потерю информации, поскольку в их основу положено лишь устранение ее избыточности, информация же имеет избыточность практически всегда, если бы последней не было, нечего было бы и сжимать. Пример 1 Приведем простой пример. Это один из первых факторов, характеризующих избыточность. Пример 2 Рассмотрим другой пример. Замечание 1 Неэффективная кодировка является вторым фактором, характеризующим избыточность. Программы, благодаря которым выполняется сжатие информации, могут вводить свою кодировку, причем она может быть разной для разных файлов, и приписывать ее к сжатому файлу в виде таблицы словаря , из которой распаковывающая программа будет считывать информацию о том, как в данном файле закодированы те или иные символы или их группы. Алгоритмы, в основу которых положено перекодирование информации, называются алгоритмами Хаффмана. Алгоритм Хаффмана В данном алгоритме сжатие информации осуществляется путем статистического кодирования или на основе словаря, который предварительно был создан. Согласно статистическому алгоритму Хаффмана каждому входному символу присваивается определенный код. При этом наиболее часто используемому символу - наиболее короткий код, а наиболее редко используемому - более длинный.
В связи с этим большая эффективность алгоритма RLE достигается при сжатии графических данных в особенности для однотонных изображений. Алгоритмы группы KWE - алгоритм сжатия по ключевым словам В основе алгоритма сжатия по ключевым словам положен принцип кодирования лексических единиц группами байт фиксированной длины. Примером лексической единицы может быть обычное слово. На роль лексических единиц выбираются повторяющиеся последовательности символов, которые кодируются кодом меньшей длины. Результат кодирования помещается в таблице, образовывая так называемый словарь. Алгоритм LZ-словарем в данном алгоритме является потенциально бесконечный список фраз. Алгоритм начинает работу с почти пустым словарем, который содержит только одну закодированную строку, так называемая NULL-строка. При считывании очередного символа входной последовательности данных, он прибавляется к текущей строке. Процесс продолжается до тех пор, пока текущая строка соответствует какой-нибудь фразе из словаря. В момент, когда текущая строка представляет собой последнее совпадение со словарем плюс только что прочитанный символ сообщения, кодер выдает код, который состоит из индекса совпадения и следующего за ним символа, который нарушил совпадение строк. Новая фраза, состоящая из индекса совпадения и следующего за ним символа, прибавляется в словарь. В следующий раз, если эта фраза появится в сообщении, она может быть использована для построения более длинной фразы, что повышает меру сжатия информации. Алгоритм LZW построен вокруг таблицы фраз словаря , которая заменяет строки символов сжимаемого сообщения в коды фиксированной длины.
Достаточно упомянуть такие задачи как снижение сетевого трафика, резервирование файлов и баз данных, распространение дистрибутивов и обновлений программного обеспечения по сети, сжатие критически важных изображений, повышение эффективного объема и скорости работы накопителей данных. С другой стороны, регулярно проводимые сравнения и соревнования для программ сжатия без потерь являются, главным образом, прерогативой энтузиастов. Соревнование стартовало в июне этого года. До конца ноября разработчики и исследователи могли присылать на конкурс свои компрессоры. В декабре были подведены итоги и опубликованы результаты. Участники соревновались в 12 конкурсных категорий, отличающихся типом данных и скоростью обработки. Каждая категория имела собственные призы.
Сжатие данных и эволюция ИИ-ботов
Отечественный алгоритм сжатия клипов Российские ученые разработали новую технологию сжатия видео, которая позволяет сокращать его объем в три раза по сравнению с существующими форматами компрессии файлов, рассказали «Известиям» в компании «ВидеоМост Рисерч». При этом отдельно записываются исходные метаданные, такие как качество и цвета, — рассказал «Известиям» технический директор компании Владимир Свириденко. Далее, когда файл вновь понадобится для просмотра, с помощью нейросетей алгоритм выстраивает изначальное видео, которое пользователь оставлял на хранение. По словам разработчиков, главная цель, которую преследовали авторы алгоритма, — более высокий уровень компрессии по сравнению с существующими кодеками. Последний необходим для того, чтобы в особенно сложных случаях корректно восстанавливать сам файл. По словам разработчиков решения, в последние 40 лет многие IT-компании и институты уделяют внимание проблеме хранения видео и создания новых алгоритмов сжатия — например, ими занимаются такие корпорации, как Microsoft, Google, Apple и Netflix.
В чем ее преимущества и будет ли спрос на отечественную операционку В настоящее время отечественная компания уже получила патенты на алгоритм в России и США.
Но оказалось, что сжатие видео, музыки и изображений с помощью нейросетей может занять меньше времени и дать такой же визуальный уровень с меньшим количеством битов. Сжатие видео с новым AI-инструментом от Nvidia Внезапным преимуществом стало и то, что новые кодеки с ИИ легче обновлять, стандартизировать и развертывать по сравнению с обычными кодеками.
Модели обучаются быстрее, чем программисты адаптируют код, к тому же не приходится тратить времени на багфиксы. Натренированная модель адаптируется к новому формату за очень короткое время, иногда — считанные часы или дни. И, что важно, для этого не требуется специальное оборудование.
Такие сайты как VanceAI и Compression. А Qualcomm и Google уже около года экспериментируют с аудио- и видеокодеками на основе ИИ. Одна из задач — научить нейросети лучше сжимать данные трансляций звонков в WhatsApp и видео из YouTube, чтобы можно было экономить на трафике.
В перспективе это позволит Google сэкономить сотни миллионов долларов. Первоначально он был придуман Gartner в 2017 году. Пандемия стала дополнительным катализатором внедрения платформ с AIOps.
Компании, особенно на западе, хотят побыстрее автоматизироваться, чтобы потом быстрее реагировать на постоянно меняющиеся обстоятельства. Обещая снижение затрат, увеличение качества доставки сервисов и рост мощности киберзащиты. Да, это требует сложной интеграции, и развертывание ИИ-систем для многих компаний может стать несбыточной мечтой.
Компрессор может обеспечить определенную степень контроля над тем, как быстро он действует. Атака — это период, когда компрессор уменьшает коэффициент усиления в ответ на повышенный уровень на входе, чтобы достичь коэффициента усиления, определенного соотношением. Освобождение это период, когда компрессор увеличивает коэффициент усиления в ответ на пониженный уровень на входе, чтобы достичь выходного коэффициента усиления, определяемого отношением, или, до единицы, как только входной уровень опустился ниже порогового значения [1]. Другой элемент управления, который может предложить компрессор, — это выбор жесткого колена или мягкого колена. Это определяет, является ли изгиб кривой отклика между нижним порогом и верхним порогом резким жестким или постепенным мягким. Мягкое колено медленно увеличивает степень сжатия по мере увеличения уровня и в конечном итоге достигает степени сжатия, установленной пользователем. Мягкое колено уменьшает потенциально слышимый переход от несжатого к сжатому и особенно применимо для более высоких настроек соотношения, где переключение на пороге было бы более заметным.
Пиковый компрессор реагирует на пиковый уровень входного сигнала. Обеспечивая более жесткий контроль пикового уровня, восприятие пикового уровня не обязательно связано с человеческим восприятием громкости. Некоторые компрессоры применяют функцию измерения мощности обычно среднеквадратичную к входному сигналу перед сравнением его уровня с порогом. Это производит более расслабленное сжатие, которое более тесно связано с человеческим восприятием громкости. Компрессор в режиме стерео компоновки применяет одинаковое снижение коэффициента усиления как к левому, так и к правому каналам. Это делается для предотвращения смещения, которое может произойти, если каждый канал сжимается индивидуально. Поскольку нисходящий компрессор только снижает уровень сигнала, обычно обеспечивается возможность добавления фиксированного количества усиления подпитки на выходе, чтобы получить оптимальный уровень выходного сигнала.
Глава 2 Сжатие звука 2. Первый процесс, который мы рассмотрим, называется «с потерями». Сжатие с потерями — это односторонний метод, при котором некритические данные удаляются для экономии места. Есть два основных критерия, которые учитывают кодеки с потерями для сохранения битов: битрейт и психоакустика. Битрейт измеряет количество битов, используемых для кодирования одной секунды звука. Это похоже на описание полноцветной фотографии всего несколькими сотнями пикселей.
Предупреждение о коротком сжатии биткойнов BTC в январе 2024 г. Примечательно, что Биткойн имеет высокую ликвидацию в сторону повышения в недельном временном интервале. В частности, цена в 44 640 долларов может быстро стать целью для маркет-мейкеров с ликвидацией на сумму 894,76 миллиона долларов.
Еженедельная тепловая карта ликвидации BTC. Источник: МонетаСтекло Кроме того, сумма ликвидаций составляет более 8 миллиардов долларов, от 44 000 до 45 000 долларов. Этот привлекательный плавающий капитал может спровоцировать серию коротких сокращений ведущей криптовалюты в январе 2024 года. Между тем, только за последние 24 часа было открыто коротких позиций на сумму 17,93 миллиарда долларов.
Простыми словами о кодировании методом LZW: что это такое и как это работает
Семейство стандартов сжатия сигналов, разработанных с использованием микроспутника Proba-2, запатентовало Европейское космическое агентство (ЕКА) 17 марта, сообщается на сайте агентства. Швейцарская компания ZeroPoint разработала технологию мгновенного удвоения оперативной памяти [ОЗУ] устройства без дополнительного «железа» посредством сжатия данных Ziptilion IP, сообщает портал FBM. В этой статье мы рассмотрим различные методы сжатия текста с потерями, их преимущества и недостатки, а также новые технологии и алгоритмы, которые появились в области сжатия текста в 2024 году. Разработанный алгоритм сжатия данных способен увеличить возможности передачи информации из космоса на Землю в десять раз. Об этом говорится в недавнем заявлении Роскосмоса. Сжатие видео включает в себя упаковку информации о файле в меньшее пространство. Два типа сжатия видео, с потерями и без потерь, позволяют уменьшить размер видеофайла. Основной базой для сжатия информации является представление функций тригонометрическими рядами Фурье. Сами ряды Фурье являются способом представления произвольной сложной функции путем суммирования нескольких простых функций.
Метод Фурье в преобразовании и сжатии информации
Из данной статьи вы узнаете о том, когда необходимо сжатие данных, а также рассмотрите способы сжатия информации без ее потери и алгоритм Хаффмана. Такие соревнования являются редкими событиями в данной области информационных технологий. Целью конкурса было привлечение интереса к универсальному сжатию данных и стимулирование разработки новых алгоритмов. Мы собираемся провести сравнение двух наборов данных: нашей внутренней структуру данных разного размера и набора искусственно сгенерированных случайным образом данных с различными степенями сжатия и размерами. В итоге в новом конкурсе все данные закрыты, есть только сэмплы (данные такого же типа), при этом можно участвовать в промежуточных прогонах и видеть свое место.
Сжатие данных
Такой скачок в эффективности объясняется применением специализированного адаптивного математического алгоритма, предназначенного для сжатия информации непосредственно на орбите, что позволяет существенно уменьшить размер передаваемых файлов. Александр Мордвинов, начальник отдела разработки цифро-аналоговой аппаратуры РКС, отметил перспективность алгоритма, особенно для космических аппаратов дистанционного зондирования Земли, которые передают на Землю значительные объемы данных. К ним относятся такие спутники, как «Ресурс» и «Кондор», причем особое внимание уделяется сжатию оптических изображений. Эти изображения, составляющие значительную часть данных, отправляемых на Землю, теперь можно сжимать без потерь, что является значительным шагом в развитии технологий передачи данных в космосе.
Решение данной проблемы с помощью методов сжатия обеспечивает: повышение эффективности управления сложными техническими системами за счет оперативного получения важной информации из сжатых данных; уменьшение больших потоков цифровых данных; повышение памяти выходных устройств записи информации; повышение полосы пропускания канала. Актуальность задачи компрессии связана с корректным хранением информации ДЗЗ, особенно растровые изображения используют существенный размер памяти.
Важность проблемы сжатия в том числе связана с проблемой корректного хранения данных дистанционного зондирования, поскольку графические данные, особенно файлы растровых изображений, занимают значительный объем памяти. В статье проведен аналитический обзор работ по компрессии информации для систем ДЗЗ. Цель исследования: проведение аналитического обзора работ по сжатию данных для систем ДЗЗ. Тестирование метода сжатия мультиспектральных изображений с использованием архиватора PAQ с целью повышения эффективности их передачи, хранения и дальнейшего анализа. Материалы и методы исследования 1.
Методы сжатия данных ДЗЗ Достаточно много имеется разных типов алгоритмов компрессии или декомпрессии с разными характеристиками, которые используются в различных областях. Анализ существующих методов показал, что аппарат искусственных нейронных сетей ИНС активно используется для решения задач сжатия целевых данных ДЗЗ. Рассмотрим некоторые работы в этой области. В статье [1] представлена технология сжатия многоспектральных космических снимков. Рассмотрена возможность применения преобразования главных компонент для декорреляции массива многоспектральных данных.
Предложен алгоритм сжатия главных компонент методом Хаффмана с использованием масштабных коэффициентов. В статье [2] предлагаются алгоритмы для сжатия изображений без потерь и с потерями, в том числе учитывающие вероятность повторения значений пикселей и, таким образом, обеспечивающие увеличение степени сжатия. Авторы используют метод гистограмм и алгоритм RLE, который хоть и не отличается высоким коэффициентом сжатия, но имеет крайне низкую вычислительную сложность. Другой метод сжатия изображений без потерь, требующий минимальных вычислительных ресурсов, предложен авторами статьи [3]. Метод не имеет спектральных преобразований и устраняет статистическую избыточность данных ДЗЗ.
Ежедневно огромное количество информации хранится, обрабатывается и передается в цифровом виде по всему миру.
Он учитывает типы устройств, скорость их износа, регионы, зоны доступности, сезонность спроса и многие другие параметры. Все клиенты, использующие Cast AI, автоматически добавляют в нее свои данные, и это помогает еще быстрее обучать модель. Соответственно, она уже лучше любой одной группы инженеров понимает, как проводить масштабирование, когда можно поставить узел на паузу, какие узлы будут правильными, какие размеры нужны и так далее. Локальная среда: сжать до предела Для компаний, которые еще полностью не перешли в облако, и у кого хранятся петабайты данных в локальных средах, есть такие решения как Storage Optimization Analytics от Accenture. Здесь искусственный интеллект используется для распознавания корпоративного контента и автоматической классификации данных. Он быстро находит дублирующийся или очень похожий контент и перемещает или архивирует файлы.
При необходимости система также обеспечивает переход на хранилище подешевле которое она сама вычисляет, сравнивая ROI. ИТ-провайдер Rahi Systems предлагает аналогичную услугу под названием Pure1 Meta , которая использует модели искусственного интеллекта для прогнозирования нужной емкости и производительности хранилищ. Pure1 Meta запускает симуляции для конкретных компаний и создает рекомендации по поводу развертывания и оптимизации рабочих нагрузок. Разработчики говорят, что это помогает повысить эффективность использования ресурсов. Плюс — появляется возможность прогнозировать и устранять проблемы с хранилищами данных еще до их появления. ИИ также начинает играть всё большую роль в сфере обычного сжатия файлов. Вроде бы с этой сферой всё уже давно было понятно.
Но оказалось, что сжатие видео, музыки и изображений с помощью нейросетей может занять меньше времени и дать такой же визуальный уровень с меньшим количеством битов.
Мягкое колено медленно увеличивает степень сжатия по мере увеличения уровня и в конечном итоге достигает степени сжатия, установленной пользователем. Мягкое колено уменьшает потенциально слышимый переход от несжатого к сжатому и особенно применимо для более высоких настроек соотношения, где переключение на пороге было бы более заметным. Пиковый компрессор реагирует на пиковый уровень входного сигнала. Обеспечивая более жесткий контроль пикового уровня, восприятие пикового уровня не обязательно связано с человеческим восприятием громкости. Некоторые компрессоры применяют функцию измерения мощности обычно среднеквадратичную к входному сигналу перед сравнением его уровня с порогом. Это производит более расслабленное сжатие, которое более тесно связано с человеческим восприятием громкости. Компрессор в режиме стерео компоновки применяет одинаковое снижение коэффициента усиления как к левому, так и к правому каналам.
Это делается для предотвращения смещения, которое может произойти, если каждый канал сжимается индивидуально. Поскольку нисходящий компрессор только снижает уровень сигнала, обычно обеспечивается возможность добавления фиксированного количества усиления подпитки на выходе, чтобы получить оптимальный уровень выходного сигнала. Глава 2 Сжатие звука 2. Первый процесс, который мы рассмотрим, называется «с потерями». Сжатие с потерями — это односторонний метод, при котором некритические данные удаляются для экономии места. Есть два основных критерия, которые учитывают кодеки с потерями для сохранения битов: битрейт и психоакустика. Битрейт измеряет количество битов, используемых для кодирования одной секунды звука. Это похоже на описание полноцветной фотографии всего несколькими сотнями пикселей.
Можно получить правильные контуры очертания в виде широких мазков, но в целом качество и детализация изображения сильно пострадают. Высокий битрейт сам по себе не определяет качество записи, но низкий битрейт может серьезно ограничить качество вывода. Психоакустика — это наука о том, как мозг понимает звуки. Манипулируя известными фактами восприятия звука людьми, алгоритмы сжатия могут умело удалять детали, которые не воспринимает большинство людей. Цель состоит в том, чтобы сохранить информацию, которая не изменит воспринимаемое качество звуковой дорожки, разумно удаляя только неважную информацию [2].
Сжатие без потерь
DwarFS позволит разместить на таком диске больше информации – программ, документации и др. У DwarFS есть два основных преимущества. В дополнение к высокой степени сжатия, система также обеспечивает высокую скорость доступа к ним. В основе любого способа сжатия лежит модель избыточности. Модель избыточности может быть: Статической Либо может строиться или параметризоваться на этапе сжатия (восстановления) Все методы делятся на: Сжатие без потерь Сжатие с потерями. В диапазоне от $44 000 до $45 000 сумма ликвидации составит более $8 млрд. Этот привлекательный плавающий капитал может спровоцировать серию коротких сжатий ведущей криптовалюты в январе 2024 года. Семейство стандартов сжатия сигналов, разработанных с использованием микроспутника Proba-2, запатентовало Европейское космическое агентство (ЕКА) 17 марта, сообщается на сайте агентства. фрактальном сжатии графической информации.