现在我们对算术编解码算法进行了简要的分析，并讨论了将编码流中描述视频帧内容的语法元素的值转换为二进制 bin 流的过程，这才是实际进行二进制算术的过程编码。然而，有一些重要的事情我们还没有讨论。首先，在迄今为止所考虑的算法中，编码和解码都是通过分割当前区间来完成的。区间长度始终小于 1，因此必须使用非整数算术执行计算。其次，编码和解码需要有关被编码符号出现概率的信息，即最不可能出现的符号 的概率 以及该符号的值。编码器和解码器从哪里获取这些信息？最后，我们仍然没有解决 CABAC 术语中“上下文自适应”的实际含义。现在让我们来解决这些剩下的问题。
该文讨论了利用循环神经网络（RNN）进行无损压缩的工作，分析了在数据压缩中使用RNN的可行性，并探讨了在合成和真实数据集上的实验结果。结果表明，基于RNN的模型可以有效地压缩数据，显示出良好的压缩比和低压缩误差。
本文介绍了一种基于神经网络的无损数据压缩算法，该算法使用循环神经网络（RNN）进行数据压缩，并使用算术编码进行解码。该算法可以在保持较高的压缩率的同时，大大减少计算复杂度，并且在合成数据集上表现良好。实验结果表明，该算法可以比传统的压缩算法（如gzip）更有效地压缩数据，并且在某些情况下，可以比最先进的算法（如CABAC）更快地压缩数据。
选自斯坦福大学 作者：Kedar Tatwawadi 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 神经网络不仅可以分析、识别特征，提出预测，还可以压缩文件。斯坦福大学的研究者最近提交的论文中，循环神经网络捕捉长期依赖关系的优势被用于无损压缩任务中，这种被称为 DeepZip 的技术已在文本和基因组数据文件中得到了实验。研究人员称，其结果颇具潜力。 正在进行的大数据变革让我们收集了大量不同类型的数据，如图像、文本和音频等；新类型的数据如 3D VR 数据、用于自动驾驶的点云数据、不同类型的基因组数据等，占据着巨量的存
早在1948年，香农就提出将信源符号依其出现的概率降序排序，用符号序列累计概率的二进值作为对芯源的编码，并从理论上论证了它的优越性。1960年， Peter Elias发现无需排序，只要编、解码端使用相同的符号顺序即可，提出了算术编码的概念。Elias没有公布他的发现，因为他知道算术编码在数学上虽然成 立，但不可能在实际中实现。1976年，R. Pasco和J. Rissanen分别用定长的寄存器实现了有限精度的算术编码。1979年Rissanen和G. G. Langdon一起将算术编码系统化，并于1981年实现了二进制编码。1987年Witten等人发表了一个实用的算术编码程序，即CACM87（后用 于ITU-T的H.263视频压缩标准）。同期，IBM公司发表了著名的Q-编码器（后用于JPEG和JBIG图像压缩标准）。从此，算术编码迅速得到了 广泛的注意。
CABAC编码的目的是从概率的角度再做一次压缩，编码的过程主要分为二值化，上下文建模，二进制算术编码。
压缩基本上是一种高效表示数据的方法。预测模型的目标是从历史数据中预测未来的数据或输出。如果一个模型能够准确地预测数据，那么这意味着它已经学会了数据的某种结构或模式。知道这些结构或模式可以使我们更有效地表示或编码数据，从而实现压缩。
在智能工厂逐渐推广应用中，数字化信息的数据量相当庞大，对存储器的存储容量、网络带宽以及计算机的处理速度都有较高的要求，完全通过增加硬件设施来满足现实需求是不可能的，必须采用有效的压缩技术实现数据在网络中的轻量传输。
人工智能方法在信号处理许多领域的普遍应用导致对底层神经网络（NN）的高效分配、训练、推理和存储的需求不断增加。为此，需要寻求有效的压缩方法，提供最小的编码率的同时，神经网络性能指标（例如分类精度）不会降低。
本文参考D. S. Taubman等人发表在SMPTE Motion Imaging Journal上的文章High Throughput JPEG 2000 (HTJ2K): New Algorithms and Opportunities，描述了一种联合图像专家组（JPEG）2000（J2K）块编码器的直接替代品，它提供了极高的吞吐量，编码效率略有降低，但同时保留了除质量可拓展性之外J2K的所有功能。相对于J2K，它可以实现大约10倍或更多的吞吐量。我们使用优化截取FAST码块编码（FBCOT）的术语来表示本文提出的算法。而由于J2K和FBCOT比特流之间的真正可逆转码在逐块的基础上得到支持，使得J2K的效率和可扩展性与FBCOT的高吞吐量优势相结合的系统成为可能。该算法构成了新标准的基础，该标准将是J2K Part-15（也称为高吞吐量J2K），目前处于国际标准化组织（ISO）工作组（称为JPEG）的委员会草案状态。
让我们回顾一下使用 H.265/HEVC 系统编码视频帧的主要步骤（图1）。第一步，通常称为“块分割”，将帧分割成称为 CUs （编码单元）的块。第二步涉及使用空间（帧内）或时间（帧间）预测来预测每个块内的图像。当执行时间预测时，CU 块可以被分割成称为 PUs （预测单元）的子块，每个子块都有自己的运动向量。然后，预测的样本值从正在编码的图像的样本值中减去。结果，每个 CU 形成一个二维（2D）差异信号，或称为残差信号。第三步，2D 残差信号样本的数组被分割成所谓的 TUs （变换单元），每个 TU 都会经历离散的 2D 余弦傅里叶变换（对于包含帧内预测强度样本的 4×4 大小的 TUs 除外，这些 TUs 使用离散正弦傅里叶变换）。
（本文基本逻辑：视频编码的理论基础是什么 → H.264 视频编码的基本概念、编码工具、编码流程及码流结构 → H.265 的编码工具及改进 → H.266 的编码工具及改进）
NLP模型能够表示文本，那能够识别数字吗？本系列旨在介绍NLP模型中的数字表示，参考的是南加州大学在NAACL2021发表的文章：Representing Numbers in NLP: a Survey and a Vision
CHALLENGE ON LEARNED IMAGE COMPRESSION 挑战赛由 Google、Twitter、Amazon 等公司联合赞助，是第一个由计算机视觉领域的会议发起的图像压缩挑战赛，旨在将神经网络、深度学习等一些新的方式引入到图像压缩领域。据 CVPR 大会官方介绍，此次挑战赛分别从 PSNR 和主观评价两个方面去评估参赛团队的表现。
作者丨莓酊 编辑丨青暮 线性代数（linear algebra）是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。 现代线性代数的历史可以上溯到19世纪中期的英国。1843年，爱尔兰数学家哈密顿发现四元数。1844年，赫尔曼·格拉斯曼发表他的著作《线性外代数》（Die lineare Ausdehnungslehre），包括今日线性代数的一些主题。1848年，詹姆斯·西尔维斯特引入矩阵（matrix）。阿瑟·凯莱在研究线性变换时引入矩阵乘法和转置的概念。很重要的是，凯莱使用一个字母来代表一个矩阵，因此将矩阵当做了聚
原文链接：https://blog.beamr.com/2020/05/28/video-codecs-in-2020-the-race-is-on/
H264是新一代的编码标准，以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称，在编码方面，我理解的他的理论依据是：参照一段时间内图像的统计结果表明，在相邻几幅图像画面中，一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%，而色度差值的变化只有1%以内。所以对于一段变化不大图像画面，我们可以先编码出一个完整的图像帧A，随后的B帧就不编码全部图像，只写入与A帧的差别，这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小！B帧之后的C帧如果变化不大，我们可以继续以参考B的方式编码C帧，这样循环下去。这段图像我们称为一个序列（序列就是有相同特点的一段数据），当某个图像与之前的图像变化很大，无法参考前面的帧来生成，那我们就结束上一个序列，开始下一段序列，也就是对这个图像生成一个完整帧A1，随后的图像就参考A1生成，只写入与A1的差别内容。
上周部门会议上讨论的一个议题是如何节省Redis内存空间，其中有个小伙伴提到可以从压缩字符串入手，我觉得这是一个可以尝试的思路。因为有时候我们存在Redis中的值比较大，如果能对这些大字符串进行压缩，那么节省的内存空间还是很可观的。接下来将介绍几种常见的数据压缩算法，供大家参考。
图像压缩是许多应用中的重要步骤。经典方法，例如JPEG、JPEG 2000和BPG（H.265/HEVC的帧内编码），主要使用线性变换、量化和熵编码等技术来去除减少输入的冗余并实现更好的率失真（R-D）性能，如图1所示。最近，人们研究了基于深度学习的方法，其中根据神经网络的特性重新设计了三个主要组件。该方法在 PSNR 和 MS-SSIM 指标方面逐渐优于传统方法，并显示出巨大的潜力。
摘要：上一篇广告行业中那些趣事系列3：NLP中的巨星BERT，从理论的角度讲了下NLP中有里程碑意义的BERT模型。BERT具有效果好和通用性强两大优点，其中效果好最主要的原因就是使用了Transformer作为特征抽取器。本篇主要详解下这个从配角到C位出道的Transformer，主要从宏观和微观的角度分析Transformer，讲下它的核心注意力机制Attention，然后以翻译任务举例讲下Transformer是如何进行工作的。
选自Medium 作者：Piotr Tempczyk 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 在卷积神经网络领域中有许多可视化方面的研究，但是对于 LSTM 却没有足够的类似工具。LSTM 网络的可视化能带来很有意思的结果，由于其包含时间相关性，我们除了可以在可视化图像的空间维度上探索数据之间的关联，还可以在时间维度上探索关联的稳健性。 GitHub 地址：https://github.com/asap-report/lstm-visualisation 数据集地址https://archive.ics.uci
趣味算法（第二版）读书笔记： day1: 序章|学习的方法和目标. day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法基础|贪心算法基础 day6.算法基础||哈夫曼树 day7.算法基础||堆栈和队列
1 我们为什么要进行压缩? 2 视频信息为什么可以被压缩? 3 视频压缩算法概述 （一）我们为什么要进行压缩? 原始的视频数据YUV(RGB)很大，举个例子: 1080p@60fps，2h的电影，其
机器之心报道 编辑：Panda W ChatGPT 引发的舆论热潮至今仍未消退，以其为代表的大型语言模型（LLM）正是目前自然语言处理领域的研究热点，同时其在机器翻译、文本生成和聊天机器人等方面的应用也让实践者们跃跃欲试，期望找到新的应用和商业机会。 而在实际探索的过程中，实践者可能会苦于寻找适合自己应用的 AI 模型：是选择 LLM 还是微调模型？如果用 LLM，又该选择哪一种？ 近日，来自亚马逊、德州农工大学、莱斯大学等机构的学者对 ChatGPT 等语言模型的发展历程进行了一番讨论，其文章也得到了 Y
本文首先对上篇文章中涉及到的各个任务的结果进行介绍，然后对各类规则进行总结，想看结论的小伙伴可以直接翻到Recommendations部分。
<语句>→<赋值语句> | <条件语句> | <WHILE语句> | <复合语句> | <过程定义>
LZ77 算法执行流程如下： 步骤 1：从输入的待压缩数据的起始位置，读取未编码的源数据，从滑动窗口的字典数据项中查找最长的匹配字符串。若结果为 T，则执行步骤 2，若结果为 F，则执行步骤 3； 步骤 2：输出函数 F（off，len，c）。然后将窗口向后滑动到 len++，继续步骤 1； 步骤 3：输出函数 F（0，0，c），其中 c 为下一个字符。并且窗口向后滑动（len + 1）个字符，执行步骤 1。
在继续探讨标题中提到的上下文自适应这个概念之前，我们需要对熵编码器中的二进制这个概念有一定的了解。第六章给出的编码算法的流程图告诉我们，在熵编码之前，每个块在编码期间做出的所有决策的信息会作为输入传输到熵编码器。这些信息中的大多数的数值是整数，而不是表示为0和1的二进制数。当然了，任何整数都可以用二进制数表示，这些信息会在熵编码前二值化为相应的二进制流。如果直接按照整数对应的二进制数值将其转换为码流，则意味着在二进制消息中遇到0和1的概率将几乎相等，因此算术编码器中的数据压缩比将接近零。换言之，算术编码后编码消息中的比特数将不小于编码器输入处的比特数。正因为如此，HEVC中有一个称为二进制化的特殊过程，它适用于发送到熵编码器输入端的所有数字信息。此过程将把某个图像块进行编码的过程中的所有数值转换为一组二进制比特流。接下来仅针对使用帧内预测编码的特殊情况来详细考虑这种二进制化过程。
【新智元导读】Kyunghyun Cho是纽约大学计算机科学与数据科学助理教授。他是蒙特利尔大学博士后，导师是 Yoshua Bengio。他于2014年初在阿尔托大学获得博士和硕士学位。本次演讲题是
不过，现在是9102年了，几乎每天都有“AI超越人类”的新闻。所以，把我们中学时候写过的那些数学作业，扔给神经网络，它们做得出来么？
文 / Joel Sole，Liwei Guo，Andrey Norkin，Mariana Afonso，Kyle Swanson，Anne Aaron
码符号C表示的是编码的字符集。如二进制编码，c:{0，1} (无特殊说明，本章所有编码都是二进制编码);
ARM指令使用的基本格式如下： 〈opcode〉{〈cond〉} {S} 〈Rd〉,〈Rn〉{,〈operand2〉} < > 是必须项 ， {}是可选项
许多场合，开始时不知道要编码数据的统计特性，也不一定允许你事先知道它们的统计特性。因此，人们提出了许许多多的数据压缩方法，企图用来对这些数据进行压缩编码，在实际编码过程中以尽可能获得最大的压缩比。这些技术统称为通用编码技术。 字典编码(dictionary encoding)技术（以下简称DE）就是属于这一类，这种技术属于无损压缩技术。
说视频之前，先要说说图像。 图像，大家都知道，是由很多“带有颜色的点”组成的。这个点，就是“像素点”。
在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列，输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列，例如：
计算机系统是由软硬件共同组成，协同运行程序。计算机的基本硬件由 运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备 5 大部件组成。其中，运算器和控制器等部件集成到一起的部分称为中央处理器（CPU）。CPU 是硬件系统的核心，用于加工处理各种数据，能完成各种算术、逻辑运算以及控制功能。
参考论文下载：https://pan.baidu.com/s/1Er6Ybdh8Zn2-BZRykkD-Sg 提取码：wnni
为了促进这方面的研究，DeepMind 近日发布了一个新型数据集，包含大量不同类型的数学问题（练习题级别），旨在考察模型的数学学习和代数推理能力。
本文转载自CodeProject上的一篇博文适用于 VS 2022 .NET 6.0（版本 3.1.0）的二维码编码器和解码器 C# 类库，作者是Uzi Granot QR Code库允许程序创建二维码图像或读取（解码）包含一个或多个二维码的图像。 QR Code库允许程序创建（编码）二维码图像，或读取（解码）包含一个或多个二维码的图像。代码已升级到 VS 2022 和 .NET 6.0。
摘要：基于Transformer的 NLP 模型功能强大，但计算成本较高，限制了应用场景。经过微调的编码器-解码器模型在专业领域很受欢迎，其性能优于 GPT-4 等大型通用解码器模型。我们为编码器-解码器模型引入了一种新的配置，它能提高结构化输出和问题解答任务的效率，在这些任务中，一个输入需要多个输出。我们的方法，即提示中解码器（PiD），对输入进行一次编码，对输出进行并行解码，通过避免重复输入编码来提高训练和推理效率，从而减少解码器的内存占用。在对话状态跟踪、总结和问题解答任务方面，我们实现了与子任务数量大致成比例的计算量减少，与性能相当或更好的一流模型相比，速度提高了 4.6 倍。
近日，90 岁的 IEEE 终身 Fellow、以色列科学家 Jacob Ziv 因其「对信息论和数据压缩技术的重要贡献和杰出研究领导地位」获得本年度的 IEEE 荣誉勋章。
第一个被广泛接受的视频压缩标准MPEG-2于1996年被采纳，随后数字卫星电视得到了快速发展。下一个标准是MPEG-4 part 10（H.264/AVC），它提供了两倍的视频数据压缩率。它于2003年被采纳，导致了DVB-T/ C systems、互联网电视的发展以及各种视频共享和视频通信服务的出现。从2010年到2013年，联合视频编码联合协作小组（JCT-VC）积极致力于创建下一个视频压缩标准，开发者称之为高效视频编码（HEVC）；它实现了数字视频数据压缩率的两倍增长。这一标准于2013年获得批准。同年，由谷歌开发的VP9标准被采纳，据称在视频数据压缩率上不逊于HEVC。
社会化推荐系统(SocialRS)同时利用用户到项目的交互和用户到用户的社会关系来为用户生成项目推荐。此外，由于同质性和社会影响的作用，利用社会关系显然可以有效地理解用户的品味。因此，SocialRS越来越受到关注。特别是，随着图神经网络(GNN)的发展，最近发展了许多基于GNN的社交方法。对基于GNN的SocialRS文献进行了全面和系统的回顾。在遵循PRISMA框架(系统评审和元分析的首选报告项目)注释了2151篇论文后，确定了80篇关于基于GNN的社交网络的论文。然后，从输入和体系结构两个方面对它们进行了全面的综述，提出了一个新的分类方法:(1)输入分类方法包括5组输入类型符号和7组输入表示符号;(2)架构分类包括8组GNN编码器符号，2组解码器符号和12组损失函数符号。本文根据分类法将基于GNN的SocialRS方法分为几个类别，并描述了它们的细节。总结了广泛用于评估基于GNN的SocialRS方法的基准数据集和指标。最后，展望了未来的研究方向。
随着大数据的兴起以及信息技术的快速发展，数据传输对总线带宽的要求越来越高，并行传输技术的发展受到了时序同步困难、信号偏移严重，抗干扰能力弱以及设计复杂度高等一系列问题的阻碍。与并行传输技术相比，串行传输技术的引脚数量少、扩展能力强、采用点对点的连接方式，而且能提供比并行传输更高带宽，因此现已广泛用于嵌入式高速传输领域。
运算器功能：执行所有的算术运算，如加减乘除等；执行所有的逻辑运算并进行逻辑测试，如与、或、非、比较、移位等
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117843.html原文链接：https://javaforall.cn
视频会议在人们的日常生活中使用愈发频繁，尤其是在新冠肺炎疫情的影响下视频会议市场急剧增长，由此引发了思科网讯视频技术的不断更新。本次分享，我们邀请到了思科协作技术事业部的首席工程师Thomas Davies先生，他向我们分享了AV1的发展历程，开发AV1时所受到的挑战，以及AV2的发展前景及其在实时通信中的作用。
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