Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdida
- Autores
- Ramón, Hugo Dionisio; Russo, Claudia Cecilia; De Giusti, Armando Eduardo
- Año de publicación
- 1999
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Es notoria la importancia creciente de la compreslon de datos en la transmisión de información en redes. Aspectos como seguridad, reducción de tráfico, optimización del uso del canal, etc., justifican las tareas de investigación y desarrollo en este tema, así como la evolución de los recursos tecnológicos disponibles [Russo 1995]. En particular, por el volumen de información en juego, en los últimos años hay un esfuerzo muy notorio en la optimización de algoritmos para compresión de datos utilizando diferentes tecnologías en software y en hardware que implican paralelización de métodos aplicando por ejemplo sockets y PVM. Como se dijo anteriomlente la compresión de datos en particular de una imagen digital puede facilitar su transmisión, almacenamiento y procesamiento. Una compresión considerable (un radio de 5 a 10 veces) se puede lograr sólo mediante algoritmos con pérdida, los que no permiten la recuperación exacta de la imagen original.
Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Técnicas de Compresión
Parallel
compreslon de datos
Parallel processors
información en redes
Parallel processing
Distributed - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22195
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_45b538e3a58630ed9ab1f0b6eefdea64 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22195 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdidaRamón, Hugo DionisioRusso, Claudia CeciliaDe Giusti, Armando EduardoCiencias InformáticasTécnicas de CompresiónParallelcompreslon de datosParallel processorsinformación en redesParallel processingDistributedEs notoria la importancia creciente de la compreslon de datos en la transmisión de información en redes. Aspectos como seguridad, reducción de tráfico, optimización del uso del canal, etc., justifican las tareas de investigación y desarrollo en este tema, así como la evolución de los recursos tecnológicos disponibles [Russo 1995]. En particular, por el volumen de información en juego, en los últimos años hay un esfuerzo muy notorio en la optimización de algoritmos para compresión de datos utilizando diferentes tecnologías en software y en hardware que implican paralelización de métodos aplicando por ejemplo sockets y PVM. Como se dijo anteriomlente la compresión de datos en particular de una imagen digital puede facilitar su transmisión, almacenamiento y procesamiento. Una compresión considerable (un radio de 5 a 10 veces) se puede lograr sólo mediante algoritmos con pérdida, los que no permiten la recuperación exacta de la imagen original.Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)1999-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22195spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:56Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22195Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:57.277SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdida |
title |
Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdida |
spellingShingle |
Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdida Ramón, Hugo Dionisio Ciencias Informáticas Técnicas de Compresión Parallel compreslon de datos Parallel processors información en redes Parallel processing Distributed |
title_short |
Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdida |
title_full |
Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdida |
title_fullStr |
Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdida |
title_full_unstemmed |
Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdida |
title_sort |
Optimización de técnicas de compresión. : Paralelización, análisis de la pérdida |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Ramón, Hugo Dionisio Russo, Claudia Cecilia De Giusti, Armando Eduardo |
author |
Ramón, Hugo Dionisio |
author_facet |
Ramón, Hugo Dionisio Russo, Claudia Cecilia De Giusti, Armando Eduardo |
author_role |
author |
author2 |
Russo, Claudia Cecilia De Giusti, Armando Eduardo |
author2_role |
author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Técnicas de Compresión Parallel compreslon de datos Parallel processors información en redes Parallel processing Distributed |
topic |
Ciencias Informáticas Técnicas de Compresión Parallel compreslon de datos Parallel processors información en redes Parallel processing Distributed |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Es notoria la importancia creciente de la compreslon de datos en la transmisión de información en redes. Aspectos como seguridad, reducción de tráfico, optimización del uso del canal, etc., justifican las tareas de investigación y desarrollo en este tema, así como la evolución de los recursos tecnológicos disponibles [Russo 1995]. En particular, por el volumen de información en juego, en los últimos años hay un esfuerzo muy notorio en la optimización de algoritmos para compresión de datos utilizando diferentes tecnologías en software y en hardware que implican paralelización de métodos aplicando por ejemplo sockets y PVM. Como se dijo anteriomlente la compresión de datos en particular de una imagen digital puede facilitar su transmisión, almacenamiento y procesamiento. Una compresión considerable (un radio de 5 a 10 veces) se puede lograr sólo mediante algoritmos con pérdida, los que no permiten la recuperación exacta de la imagen original. Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes. Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
description |
Es notoria la importancia creciente de la compreslon de datos en la transmisión de información en redes. Aspectos como seguridad, reducción de tráfico, optimización del uso del canal, etc., justifican las tareas de investigación y desarrollo en este tema, así como la evolución de los recursos tecnológicos disponibles [Russo 1995]. En particular, por el volumen de información en juego, en los últimos años hay un esfuerzo muy notorio en la optimización de algoritmos para compresión de datos utilizando diferentes tecnologías en software y en hardware que implican paralelización de métodos aplicando por ejemplo sockets y PVM. Como se dijo anteriomlente la compresión de datos en particular de una imagen digital puede facilitar su transmisión, almacenamiento y procesamiento. Una compresión considerable (un radio de 5 a 10 veces) se puede lograr sólo mediante algoritmos con pérdida, los que no permiten la recuperación exacta de la imagen original. |
publishDate |
1999 |
dc.date.none.fl_str_mv |
1999-05 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22195 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22195 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844615807830589440 |
score |
13.070432 |