Швейцарская компания ZeroPoint разработала технологию мгновенного удвоения оперативной памяти [ОЗУ] устройства без дополнительного «железа» посредством сжатия данных Ziptilion IP, сообщает портал FBM. Для этого используется сжатие — различные алгоритмы, которые творят с данными свою магию и на выходе получаются данные меньшего объёма. Сжатие с потерями и без потерь. В холдинге «Российские космические системы» (РКС, входит в госкорпорацию «Роскосмос») создали новый алгоритм сжатия данных, позволяющий в 10 раз увеличить передачу данных со спутников за счёт сжатия. Такие соревнования являются редкими событиями в данной области информационных технологий. Целью конкурса было привлечение интереса к универсальному сжатию данных и стимулирование разработки новых алгоритмов. В этом проекте мы рассмотрим один из самых распространенных методов сжатия данных. Речь пойдет об алгоритме Хаффмана или минимально-избыточном префиксном коде (minimum-redundancy prefix code).
Компрессия данных в вычислительных сетях
Если вы думали, что 7-Zip обеспечивает отличную степень сжатия, то, возможно, вас ждет удовольствие, поскольку Dropbox выпустил свое новое сжатие DivANS. Исследование, опубликованное в научном журнале Nature Neuroscience, сообщает, что мозг применяет сжатие данных, когда принимает решение. Нейросети также удалось уменьшить аудио до 16,4% от исходного размера, а предназначенному для этого методу FLAC — до 30,3%. Сжатие без потерь предполагает, что в процессе данные не теряются. Сжатие данных — это алгоритмический процесс уменьшения объема данных путем сокращения их избыточности. Сжатие файла — это его уменьшение при сохранении исходных данных. [1] Существует два метода сжатия: с потерями и без потерь.
Простыми словами о кодировании методом LZW: что это такое и как это работает
Сжатие видео. Воспроизводимое видео представляется в виде последовательно сменяющих друг друга изображений с заданной частотой. Поэтому алгоритмы сжатия изображений вполне применимы и для отдельных видеокадров, о чём свидетельствует существование форматов хранения видеофайлов «Motion. Однако для видео они всё же не так эффективны, как алгоритмы, эксплуатирующие идею межкадровой временной избыточности, когда сжатию подвергается разница между соседними кадрами, а не видеокадр в целом. Очевидно, что в этом случае удаётся достичь гораздо более высоких коэффициентов сжатия, так как разница между видеокадрами в общем случае очень мала из-за незначительного временного интервала. Известно ограниченное множество применений, требующих, несмотря ни на что, отдельного сжатия каждого видеокадра, однако данное множество ограничено. Например, в случаях, когда каждый кадр должен представлять собой законченную единицу информации, а не синтезироваться из некоторой последовательности исходных массивов. Или когда изменения в регистрируемом кадре существенны, но при этом нужно сохранять и качество видеоизображения, и интенсивность потока передаваемой или сохраняемой информации непрерывно на заданном уровне. В дополнение к сокращению межкадровой избыточности активно используются различные механизмы предсказания изменений в видеопоследовательности и дополнительного уменьшения необходимости сжимать и сохранять всю извлекаемую информацию. Наиболее известные на сегодняшний день алгоритмы сжатия видео, которые в той или иной степени утилизируют упомянутые выше идеи — H.
Важно отметить, что для всех этих алгоритмов многократно продемонстрирована целесообразность и достаточность применения ДКП а не ДВП для устранения пространственной избыточности. В 2013 году появился новый стандарт сжатия видеоизображений H. Разработчики с его помощью надеются ориентировочно на вдвое сократить пропускную способность каналов, необходимую для передачи, по сравнению с лучшими из существующих кодеков. В качестве дополнительного положительного эффекта H. Более того, авторами утверждается, что с ростом размерности изображения, на котором он применяется, коэффициент сжатия должен несколько увеличиваться. Все заявления и оценки требуют, разумеется, практической проверки на различных платформах с целью их подтверждения, а также исключения каких-либо существенных отрицательных сторон. Но уже сейчас можно считать, по-видимому, что данный стандарт вобрал в себя все найденные на сегодня алгоритмические возможности, направленные на обеспечение потребителя качественным видео при минимальных затратах. Возможности улучшения характеристик алгоритмов сжатия. В последние 10—15 лет попытки усовершенствовать существующие алгоритмы сжатия изображений выразились в значительном числе опубликованных научных работ и защищенных диссертаций.
Например, классической задачей одно время было устранение сетчатых артефактов на изображении, прошедшем прямое и обратное. Но кроме этого интересные результаты были получены при использовании нелинейной декомпозиции с помощью вейвлет-функций [13], при применении цветовых преобразований для цветных изображений [19] и с использованием модели восприятия изображений системой зрения человека [20]. В плане замены ДКП на ДВП в технологиях сжатия видеоинформации значительная работа была проделана в двух различных направлениях.
Теорема доказана. Впрочем, данная теорема нисколько не бросает тень на сжатие без потерь. Дело в том, что любой алгоритм сжатия можно модифицировать так, чтобы он увеличивал размер не более чем на 1 бит: если алгоритм уменьшил файл, пишем «1», потом сжатую последовательность, если увеличил — пишем «0», затем исходную. Так что несжимаемые фрагменты не приведут к бесконтрольному «раздуванию» архива.
Что мы представляем E с более коротким двоичным значением? Мы могли бы, но тогда, чтобы две буквы не имели одного и того же двоичного значения, нам также пришлось бы расширять другие. Таким образом, мы могли бы сократить биты, которые мы используем для представления E, до чего-то меньшего, чем 8 бит, но затем удлинить биты, которые мы используем для представления X, чтобы они были больше 8 бит.
Если бы E и X появлялись с равными частотами, это вообще не сохранило бы никаких данных, потому что сокращение длины битов, которые мы используем для представления E, будет идеально сбалансировано расширением для представления X. Но в конечном итоге это экономит много данных, потому что E используется намного чаще, чем X, поэтому сокращение количества битов, используемых для представления E, оказывает большее влияние. Деревья Хаффмана - это алгоритм, используемый для генерации наиболее эффективных битовых кодировок для набора данных. Во многих системах сжатия без потерь используется некоторая вариация Хаффмана. Распространенные алгоритмы сжатия данных и их применение За последние несколько десятилетий ученые-компьютерщики разрабатывали и совершенствовали различные алгоритмы сжатия данных. Сегодня используется множество различных алгоритмов, причем некоторые из них более эффективны для видео, а другие - для изображений. Вот некоторые из наиболее распространенных из них: LZ77 — Появился в 1977 году, использует тройки для обозначения смещения, количества символов во фразе и маркеров для отклоняющихся символов. 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.
Сжатие данных — это алгоритмический процесс уменьшения объема данных путем сокращения их избыточности. Сжатие файла — это его уменьшение при сохранении исходных данных.
При сжатии с потерями восстановленные данные несколько отличаются от исходных, например: разрешением, качеством звука и т. Используют этот метод при сжатии изображений, аудио и медиа файлов, когда нет необходимости точного восстановления данных. При сжатии без потерь исходные данные восстанавливаются с точностью до бита. Такой способ используют для хранения и передачи текстовых документов, компьютерных программ. Далее мы будем рассматривать именно второй способ. Рассмотрим следующий пример, чтобы понять принцип работы этого метода.
То есть мы показываем те же данные, но используя меньшее количество фигур: Оба рисунка несут в себе один и тот же смысл, содержат одну информацию, но на втором рисунке информация сжата, при хранении и передаче занимает меньше места.
Реферат по прикладной информатике на тему «Сжатие звуковой информации»
Для этого используется сжатие — различные алгоритмы, которые творят с данными свою магию и на выходе получаются данные меньшего объёма. Сжатие с потерями и без потерь. Если вы ищете лучшую программу для сжатия файлов без потери качества, вы находитесь на правильной странице. Вы узнаете 8 лучших программ для сжатия видео/аудио с помощью простых шагов. Семейство стандартов сжатия сигналов, разработанных с использованием микроспутника Proba-2, запатентовало Европейское космическое агентство (ЕКА) 17 марта, сообщается на сайте агентства. Как и в любом адаптивном/динамическом методе сжатия, идея заключается в том, чтобы (1) начать с исходной модели, (2) читать данные по частям, (3) обновлять модель и кодировать данные по мере продвижения. LZW — алгоритм сжатия на основе "словаря". процесс, обеспечивающий уменьшение объема данных путем сокращения их избыточности. Сжатие данных связано с компактным расположением порций данных стандартного размера. Различают сжатия с потерей и без потери информации.
Изобретен новый алгоритм сжатия. Его используют в космосе
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. Увеличение степени сжатия, однако, повышает вероятность возникновения ошибок при восстановлении видео. Помимо перспектив сокращения затрат, связанных с электроэнергией и интернет-трафиком, новый метод не лишен и рисков. За несколько дней кодинга удалось получить на базе OpenH264 рабочее решение, которое демонстрирует компрессию до 13% для видеороликов H.264 и 22% на произвольных файлах JPEG, сообщает издание.
Алгоритмы сжатия данных: от базовых принципов до современных методов
| ИИ справляется со сжатием фото и аудио без потерь лучше, чем PNG и FLAC | Из данной статьи вы узнаете о том, когда необходимо сжатие данных, а также рассмотрите способы сжатия информации без ее потери и алгоритм Хаффмана. |
| Dropbox выпускает код для нового алгоритма сжатия DivANS - Технология - 2024 | процесс, обеспечивающий уменьшение объема данных путем сокращения их избыточности. Сжатие данных связано с компактным расположением порций данных стандартного размера. Различают сжатия с потерей и без потери информации. |
| Сжатие без потерь | это... Что такое Сжатие без потерь? | Этот тип сжатия принципиально отличается от сжатия данных с потерями. Для каждого из типов цифровой информации, как правило, существуют свои оптимальные алгоритмы сжатия без потерь. Сжатие данных без потерь используется во многих приложениях. |
| Lossy vs Lossless: принципы сжатия аудиофайлов - Статья | Рассматривается алгоритм сжатия данных на основе псевдорегулярных чисел. В основе алгоритма заложен принцип использования специальных кодов, названных псевдорегулярными числами, по аналогии с широко известными псевдослучайными последовательностями. |
ЕКА запатентовало стандарты сжатия данных с микроспутника Proba-2
По второму пути пошли разработчики АстроСофт. Такие характеристики нового алгоритма, как производительность и степень сжатия, позволяют осуществлять сжатие и распаковку больших объёмов данных без ущерба для производительности современных SSD. Для достижения полученных результатов специалисты АстроСофт проанализировали существующие технологии сжатия данных, а идеи, которые легли в основу изобретения, были полностью переработаны с целью обеспечения их эффективной реализации для исполнения не при помощи процессора, а на аппаратном уровне ПЛИС класса FPGA или заказные чипы ASIC. Другие реализации подобных алгоритмов работают за счёт более высокой тактовой частоты. Принцип «одно выходное слово за один такт», являющийся отличительной особенностью разработки АстроСофт, позволяет эффективнее обрабатывать данные при использовании тех же ресурсов.
Однако чем больше сжимается сообщение или видео, тем выше вероятность ошибки при восстановлении. Будет ли технология популярной Решение выглядит интересным, так как при восстановлении предлагается использовать нейросеть, но существует ряд опасений. Во-первых, есть риск, что картинка будет подвержена искажениям в силу неизбежных мелких сбоев в системе вплоть до утраты данных. Во-вторых, для реализации потребуется большая вычислительная мощность, и картинка не будет достаточно динамичной, отметил Руслан Пермяков.
IT-компании добились определенных успехов при компрессии фотографий, однако для видео добиться аналогичных результатов намного сложнее, — сказал заведующий лабораторией компьютерной графики и мультимедиа ВМК МГУ Дмитрий Ватолин. Сможет ли разработка из отечественных комплектующих заменить иностранные аналоги Объем хранимых и передаваемых данных постоянно возрастает. В этой связи разработка новой системы видеокомпрессии на основе механизмов машинного обучения и нейросетей представляется весьма перспективной и важной как с точки зрения обеспечения технологического суверенитета нашей страны, так и в контексте вывода данного продукта на мировой рынок, сказал доцент департамента стратегического и инновационного развития Финансового университета Михаил Хачатурян.
В госкорпорации объяснили, что добиться повышения характеристик обычными методами практически невозможно, потому что современные высокоскоростные радиолинии почти достигли так называемой границы Шеннона ограничения максимальной скорости передачи данных через канал с заданным уровнем помех.
В настоящей работе оценивается сегодняшнее положение дел в области сжатия изображений и видео, а также тенденции и будущее данного направления исследований и разработок. Работа основана на анализе существующих публикаций в отечественной и зарубежной литературе и опыте автора, полученного в рамках исследований и разработки систем передачи и регистрации видеоизображений. Стандарты и не стандартизованные решения в сжатии цифровой визуальной информации Сжатие изображений. Десятки лет дискретное косинусное преобразование ДКП было основой алгоритмов сжатия изображений.
Наиболее популярным из них стал алгоритм, закрепленный стандартом, группой. Основные недостатки подобных алгоритмов известны как специалистам, так и рядовым пользователям. В частности, артефакты сетчатого характера при значительных коэффициентах сжатия и размытие контрастных границ. Позже с развитием производительности вычислительных систем и благодаря определенным достижениям в теории так называемых «вейвлет-базисов» на смену ДКП или, точнее сказать, в дополнение к ДКП пришло дискретное вейвлет-преобразование ДВП. Стандарт появился в конце 2000-го года и получил название. В результате различных тестов отмечено увеличение качества сжатых и затем восстановленных изображений по сравнению с. Особенно очевидное различие отмечается при больших коэффициентах, поскольку. Они также показывали очень неплохие результаты, однако со временем всё же были вытеснены. В том числе компания «Analog Devices» в очень скором времени после опубликования стандарта.
Однако по сравнению с. В частности, разработанный компанией «Google Inc. WebP рассматривается сообществом в качестве прогрессивной замены формату. Более того, ряд авторов высказывает свой скепсис по поводу преимуществ нового алгоритма [14]. Тем не менее нельзя не отметить наличие дополнительных механизмов, введенных в WebP для увеличения коэффициента сжатия. Среди них наличие нескольких режимов предсказания, позволяющих в ряде случаев передавать не отдельные сжатые блоки участки изображений, а только разницу ошибку предсказания между соседними блоками. Оценка эквивалентности качества при этом основана на метрике SSIM [10]. В данном случае речь идёт не о чисто информационной избыточности — в этом случае более чем 2—3-кратного сжатия не достичь, а избыточности в смысле восприятия зрительной системой человека. Например, известно, что мелкие детали зрительных образов пространственно высокочастотные гораздо менее важны для качества восприятия изображения, чем крупные пространственно низкочастотные.
Lossy vs Lossless: принципы сжатия аудиофайлов
| Лекция 13 Тема: Уменьшение степени избыточности информации (Сжатие данных) | Предполагается, что вы знакомы с нейронными сетями и их понятиями свертка и функция потерь. Что такое сжатие изображений и какое оно бывает? Сжатие изображений — это процесс преобразования изображения таким образом, чтобы оно занимало меньше места. |
| Отличный алгоритм сжатия данных ZSTD, небольшие пакеты данных с большими данными. - Русские Блоги | Метод LZW – эффективный алгоритм сжатия данных, который основывается на построении словаря повторяющихся фраз и их замене одним кодовым словом, что позволяет достичь высокой степени сжатия без потери информации. |
| Простыми словами о кодировании методом LZW: что это такое и как это работает | Solana продолжает свое развитие и становится все более интересной для NFT. Компания представила новую технологию сжатия данных. Согласно словам технического руководителя Solana Foundation, технология позволит создавать 100 млн NFT за 50 SOL ($1 000). |
| Dropbox выпускает код для нового алгоритма сжатия DivANS | 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. |
Использование ИИ для сверхсжатия изображений
информации. Ее сжатие с помощью алгоритмов и программ позволяет решить эту задачу. Программа сжатия используется для преобразования данных из простого формата в оптимизированный по компактности. Если вы ищете лучшую программу для сжатия файлов без потери качества, вы находитесь на правильной странице. Вы узнаете 8 лучших программ для сжатия видео/аудио с помощью простых шагов. 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. Такие соревнования являются редкими событиями в данной области информационных технологий. Целью конкурса было привлечение интереса к универсальному сжатию данных и стимулирование разработки новых алгоритмов. Компания NVIDIA опубликовала статью под названием "Нейронное сжатие текстур материалов с произвольным доступом" (Random-Access Neural Compression of Material Textures). Это новый метод сжатия и распаковки, который при сопоставимом или даже меньшем размере сжатых. Что такое компрессия данных в вычислительных сетях? Компрессия (сжатие) используется для уменьшения временных издержек на их передачи.
Метод Фурье в преобразовании и сжатии информации
Нашей группой разработан новейший метод сжатия данных NaVeOl. На него получен Европейский патент GB1915851.8. Особенность алгоритма — сжатие файлов которые не могут сжать другие архиваторы. Затем мы АКС убираем, и записываем в оставшиеся после этого данные длиною 1994226 бит () те же АКС в новом расположении и в новом количестве, с таким кодом, у которого логарифм вероятности появления АКС — равен длине АКС 3 бита. В холдинге «Российские космические системы» (РКС, входит в госкорпорацию «Роскосмос») создали новый алгоритм сжатия данных, позволяющий в 10 раз увеличить передачу данных со спутников за счёт сжатия. Что такое компрессия данных в вычислительных сетях? Компрессия (сжатие) используется для уменьшения временных издержек на их передачи. Затем мы АКС убираем, и записываем в оставшиеся после этого данные длиною 1994226 бит () те же АКС в новом расположении и в новом количестве, с таким кодом, у которого логарифм вероятности появления АКС — равен длине АКС 3 бита.