ဆစ်ဒနီမှာ ၈၆ ကြိမ်မြောက် JPEG အစည်းအဝေး။ အခြားလုပ်ဆောင်မှုများတွင် JPEG ကော်မတီက ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ (CfE) သည် developer များအတွက် ရည်ရွယ်သည်။ အမှန်မှာ လွန်ခဲ့သည့်တစ်နှစ်က၊ ကော်မတီ၏ အထူးကျွမ်းကျင်သူများသည် ရုပ်ပုံကုဒ်သွင်းခြင်းအတွက် AI ကို အသုံးပြုခြင်းအပေါ် သုတေသနပြုခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့် ၎င်းတို့သည် ရိုးရာနည်းလမ်းများထက် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အားသာချက်များကို သက်သေပြရမည်ဖြစ်သည်။
JPEG AI ပဏာမခြေလှမ်း၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် image compression ၏ထိရောက်မှုကိုတိုးတက်စေသည်ဟုယူဆရသော်လည်းအားနည်းချက်မှာဒေတာအများအပြားအတွက်အာရုံကြောကွန်ရက်များကိုလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သည်။ အထောက်အထားများတောင်းဆိုမှု (CfE) ကို IEEE ICIP 2020 နှင့် ပူးတွဲအစည်းအဝေးအပြီးတွင် ထုတ်ဝေခဲ့သည်။
ထို့အပြင်၊ JPEG Pleno စနစ်၏ မူဘောင်အတွင်း၊ ချောမွေ့မှုမရှိသောမုဒ်တွင် စီမံဆောင်ရွက်ရန်အတွက် တစ်ခုတည်းသောဖွဲ့စည်းပုံသို့ plenoptic အကြောင်းအရာပုံစံအမျိုးမျိုးကို ပေါင်းစပ်ရန် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် မှန်ဘီလူးမှ ဖန်တီးထားသော အလင်းတန်းများ၏ ကွက်လပ်ကို အခြေခံထားပြီး ဂန္တဝင်မှန်ဘီလူးများသည် တကယ့်ရုပ်ပုံ၏ လေယာဉ်တွင် အလင်းရောင်ဖြန့်ဖြူးမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကို အသုံးပြုသည်။
JPEG ကော်မတီသည် JPEG Pleno ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုမြှင့်တင်ရန်၊ ထိုကဲ့သို့သောပုံများကို cloud processing တွင်ထည့်သွင်းသင့်သည်၊ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်ကိုမြန်ဆန်စေပြီး နောက်ဆုံးရလဒ်ကိုတိုးတက်စေမည်ဟုယုံကြည်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ JPEG စံနှုန်းသည် နှစ်ပေါင်းများစွာ တည်ရှိနေခဲ့ပြီး နည်းပညာများ ဖွံ့ဖြိုးလာသောကြောင့်၊ ရှိနှင့်ပြီးသားအရာများကို မြှင့်တင်သင့်သည်။
image encoding နှင့် cloud processing အတွက် neural networks များအသုံးပြုမှုကို မည်သည့်အချိန်တွင် ကြေငြာခြင်းမပြုရသေးသော်လည်း ဤလမ်းညွှန်ချက်အတွက် ပထမဆုံးခြေလှမ်းများကို လုပ်ဆောင်ပြီးဖြစ်သည်။
source: 3dnews.ru