1.基于AI或传统编码方法的像压缩开源算法汇总
2.国产工业软件CAD/CAM/CAE，你是否做好准备？
3.sims分析系统
4.FEPGFEPG软件介绍

基于AI或传统编码方法的像压缩开源算法汇总

       探索图像压缩技术的前沿，融合AI与传统编码策略，我们精选了多项开创性研究成果，旨在提升图像压缩的效率与视觉质量。让我们一同探索这些卓越的做单系统源码算法:

Li Mu等人的突破：年CVPR大会上，他们提出了《Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression》（论文链接），借助深度学习的自编码器，赋予内容感知，通过优化编码器、解码器和量化器，赋予图像在低比特率下更清晰的边缘和丰富纹理，减少失真。其开源代码可于这里找到，基于Caffe框架。

       Conditional Probability Models的革新：Mentzer等人在年的CVPR展示了他们的工作，通过内容模型提升深度图像压缩的性能，论文名为《Conditional Probability Models for Deep Image Compression》（论文链接）。

       利用深度神经网络的力量，研究者们正在重新定义压缩标准。例如，Toderici等人在年的thinksns博客系统源码CVPR中展示了《Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks》，使用RNN构建可变压缩率的系统，无需重新训练（论文链接）。其开源代码可在GitHub找到，基于PyTorch 0.2.0。

       创新性的混合GRU和ResNet架构，结合缩放加性框架，如Prakash等人年的工作所示，通过一次重建优化了率-失真曲线（论文链接），在Kodak数据集上，首次超越了JPEG标准。开源代码见这里，基于Tensorflow和CNN。

       AI驱动的图像压缩，如Haimeng Zhao和Peiyuan Liao的CAE-ADMM，借助ADMM技术优化隐性比特率，提高了压缩效率与失真性能（论文），对比Balle等人的工作（论文）有所突破。

       生成对抗网络（GAN）的优化应用，如.论文，展示了在低比特率下图像压缩的显著改进，开源代码可在GitHub找到，html大型网站源码它以简洁的方式实现高图像质量。

       深度学习驱动的DSSLIC框架，通过语义分割与K-means算法，提供分层图像压缩的高效解决方案，开源代码在此，适用于对象适应性和图像检索。

       传统方法如Lepton，通过二次压缩JPEG，节省存储空间，Dropbox的开源项目链接，适合JPEG格式存储优化。

       无损图像格式FLIF，基于MANIAC算法，超越PNG/FFV1/WebP/BPG/JPEG，支持渐进编码，详情可在官方网站查看。

       Google的Guetzli，以高效压缩提供高画质JPEG，体积比libjpeg小-%，适用于存储优化（源码）。

       这些创新的java 查看 class源码算法和技术，展示了AI和传统编码方法在图像压缩领域的融合与进步，不仅提升了压缩效率，更为图像的存储和传输提供了前所未有的可能性。

国产工业软件CAD/CAM/CAE，你是否做好准备？

       面对国产工业软件CAD/CAM/CAE的挑战，我们需要深刻意识到技术独立的重要性。过去的技术依赖可能导致风险，国外技术平台的潜在问题促使国内技术界觉醒，认识到与国外合作的同时，必须保持技术自主，以防被技术封锁。核心组件如几何建模引擎和几何约束求解引擎，如Parasolid、ACIS和国内的DGM、DCS等，是实现三维CAD的关键，其中几何建模引擎关乎“卡脖子”技术，而几何约束求解引擎则是CAD设计的核心基础。

       国内厂商如华天软件、中望、CAXA和华云三维等，人脸特征抽取源码都在积极研发自主内核和求解器，例如华云三维的DGM和DCS，它们不仅提供源代码自主可控的优势，还在云计算和协同设计领域探索新路径。CrownCAD的云平台更是国内三维CAD领域的突破，通过自主研发的内核和求解器，实现数据安全和云端协同设计，提升了国产软件的竞争力。

       每个厂商都有其特点和挑战，例如中望内核和求解器匹配问题，CAXA对国际巨头的依赖较大，而华天软件的内核源代码自主可控但求解器未知。这强调了自主研发的重要性，尽管起步较晚，但国内厂商已经认识到风控意识和独立自主发展本国核心技术的必要性，正在积极破除“技术无国界”的幻觉，坚定推进自主研发的进程。

       总结来说，国产工业软件CAD/CAM/CAE的发展需要技术独立和创新，通过自主内核和求解器的研发，以及云计算的融入，提升产品竞争力，打破国际技术垄断，实现国产化替代，这是国内制造业迈向高端的关键步骤。

sims分析系统

       SIMS分析系统是由北京数系科技打造的高性能CAE工程应用平台，针对工程实践中日益增长的复杂计算需求，提供了一个强大的解决方案。如果你在寻找一个能适应单机到并行机切换的定制化分析工具，SIMS无疑是你的理想选择。

       SIMS的独特之处在于，它设计简单，用户无需为多CPU并行计算的复杂编程困扰。即使对于单CPU计算机，它只能处理数十万阶方程的问题，SIMS却能通过一条命令扩展到数百万阶，甚至更高。并行机的有限元程序编写的难度大增，而SIMS能够帮助用户轻松实现大规模的并行有限元计算，节省时间和精力。

       SIMS的易用性体现在其能够根据相同的有限元公式自动生成单CPU和多CPU的程序，极大地降低了编程的复杂性和对编程人员的技能要求。并行程序的生成不仅限于本地，还能在任何一台并行机上运行，这为用户提供了极大的灵活性。

       SIMS能够无缝适应各种并行环境，包括不同类型的PC机或工作站搭建的并行平台，以及各种Unix/Linux操作系统。它采用了开放的区域分裂和自动分区算法，内置的并行求解器可以根据用户需求进行扩展，同时，SIMS的开放源代码设计使得程序易于修改和重用，提高了软件的可维护性。

       无论是在有限元方法的广泛应用，还是在处理复杂的非线性和多物理场耦合问题时，SIMS都能展现其优势。在流体计算领域，SIMS结合了有限体积法和有限差分法，保证了计算的全面性。此外，SIMS的宽泛运行环境使其能够稳定运行于各种并行硬件，包括大规模并行处理机、机群、分布式系统甚至个人PC搭建的高性能计算机，且对操作系统无特殊要求，兼容性极强。

       最后，SIMS的性价比在国内市场上表现出色。由于其强大的适应性，用户可以以相对较低的成本获得更高的计算性能，使其在与国外知名软件的比较中具有明显优势。

扩展资料

       多源空间数据无缝集成—SIMS(Seamless Integration of Multisource Spatialdata)，SIMS是一种无须数据格式转换，直接访问多种数据格式的高级空间数据集成技术。

FEPGFEPG软件介绍

       有限元程序自动生成系统FEPG(Finite Element Program Generator)是一款专为简化有限元分析和计算机辅助工程(CAE)设计的软件。它的核心功能是通过用户输入有限元方法所需的数学表达式和公式，自动生成包括单元子程序和算法程序在内的完整源代码，从而大幅度减轻用户编程负担，确保程序的准确性和一致性。

       FEPG的开发理念基于元件化程序设计和人工智能，它能根据有限元的统一数学原理，通过数学推理方式，从微分方程和算法表达式中自动生成源程序。这种设计使得FEPG具有极高的灵活性，适用于解决各类工程与科学领域的有限元问题，突破了传统通用有限元程序的局限性，广泛应用于多个工业部门，如石油化工、机械制造、能源、汽车交通等，同时也为高校的科研教学提供了强大工具。

       FEPG作为一个开放平台，支持用户获取FORTRAN源程序，并通过向导AppWizard轻松获取所需程序。其特色功能包括快速的几何建模、网格生成和图形输出，以及前后处理与分析求解的无缝集成。用户可以自由选择求解器，并能快速嵌入新式求解器，适应不同硬件环境，包括从PC到巨型机。FEPG网络版提供在线访问，显著降低软件成本和管理维护费用。

       在FEPG5.0版本中，设计者对用户界面进行了优化，公式库、算例集和浏览器采用Windows资源管理器风格，简化操作。新增的算子库和在线帮助功能，使得用户能更轻松地使用系统，而无需深入阅读说明书。此外，北京飞箭软件有限公司官方网站提供FEPG 5.2版本的免费下载，以满足更多用户的需求。