Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
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 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 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 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 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.
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