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un gruppo di ricercatori dei laboratori della AT&T con l'obiettivo di rendere possibile la realizzazione di raccolte digitali di documenti ad alta qualità a colori.


Nel mondo la maggior parte delle informazioni è ancora conservata su carta: R for Data Science libri, quotidiani, riviste, cataloghi, manuali e documenti antichi costituiscono un patrimonio per gli istituti e le società che li hanno prodotti o li conservano. Solo una minima parte è disponibile in rete.


Digitalizzare e pubblicare documenti ad alta qualità sul Web è stata da sempre considerata una sfida complessa. Questo R for Data Science perché le immagini, alla risoluzione necessaria per assicurare la massima leggibilità, hanno una dimensione tale da allungare spesso i tempi di accesso. Abbassare la risoluzione per ridurre i tempi di scaricamento significa diminuire la qualità.


I formati immagine standard quali JPEG, GIF e PNG producono file relativamente pesanti se salvati R for Data Science alla risoluzione necessaria a garantire la leggibilità.


DjVu è una
tecnologia di compressione dell'immagine, un formato file e una piattaforma per la distribuzione via rete di documenti. Si fonda sul modello MRC, uno standard promosso dall'Unione internazionale delle telecomunicazioni, che propone la segmentazione dell'immagine in livelli, ciascuno dei quali viene R for Data Science compresso con algoritmi specifici. Separando gli elementi di sfondo, la texture della carta e le foto, e comprimendoli con un algoritmo di tipo wavelet (lo stesso alla base del formato JPEG 2000), Djvu può garantire un'elevata risoluzione del livello del testo.


Con questa tecnica si possono ottenere file molto "leggeri", R for Data Science veloci da visualizzare anche su computer di vecchia generazione.


Le informazioni, fino ad oggi legate ai supporti cartacei, possono ora essere rese disponibili ad un pubblico molto più ampio. Istituti di ricerca, biblioteche, agenzie governative, società possono dare accesso ai loro archivi via rete senza più preoccuparsi dei limiti di R for Data Science banda.


Il formato DjVu è in grado di ottenere fattori di compressione, su documenti a colori, dalle cinque alle dieci
volte migliori rispetto ad altri formati concorrenti quali JPEG e GIF e, su documenti in bianco e nero, fattori dalle tre alle otto volte migliori rispetto al formato TIFF G4. R for Data Science Documenti digitalizzati a 400 ppi in full-color, dalla dimensione originale di 36 MB, possono essere compressi in file dal peso compreso tra i 30 e i 100 kB (rapporti tra 1:300 e 1:1000). Questi elevati fattori di compressione rendono i documenti DjVu realmente utilizzabili sul Web rispettando la dimensione di R for Data Science una tipica pagina HTML (circa 50 kB).


La compressione DjVu può essere anche applicata ai documenti nati in digitale come quelli nei formati Postscript (.ps) o PDF. In questo caso la dimensione dei file è compresa tra i 15 e i 20 kB per pagina A4 alla risoluzione di 300 R for Data Science ppi.


Per visualizzare i documenti DjVu è disponibile un'efficiente applicazione di tipo plug-in. Il modulo, disponibile per i principali browser (MS Explorer, Netscape, Mozilla, ecc.) e piattaforme (Windows, Macintosh, Unix-Linux),
mette a disposizione strumenti evoluti di gestione dell'immagine come il panning, lo zoom, la rotazione, la visualizzazione del livello del R for Data Science testo separato dallo sfondo, ecc.


Un sistema di decompressione "al volo" permette di visualizzare con solo 2 MB di RAM immagini che normalmente richiederebbero 25 MB di memoria. Il formato consente inoltre la visione progressiva del documento: l'utente ottiene subito una prima versione, la cui qualità migliora progressivamente al caricamento R for Data Science di successivi blocchi di dati. A titolo di esempio il testo di una pagina di una rivista compare a video in solo tre secondi con connessione via modem a 56 kb/s. Nei successivi sei secondi compaiono le fotografie e la texture di sfondo e infine vengono scaricati i dati che R for Data Science completano la versione ad alta qualità della pagina.


È stato sviluppato, nell'ambito di un progetto open source ufficiale, un applet Java per accedere ai fIl sogno di un imprenditore che credeva nelle persone e che per questo andava oltre le inconcludenti tecnologie, perchè le persone R for Data Science hanno la capacità di credere e di appassionarsi pubblicato i primi di luglio da Baldini & Castoldi e fresco fresco R for Data Science di stampa, Florence di Stefania Auci inizia il suo cammino un'estate di 101 anni fa, l'Europa pronta a capovolgersi in R for Data Science seguito a una dichiarazione di Guerra attesa e temuta, in una Firenze che emerge dalla foto in bianco e nero R for Data Science sulla copertina con colori caldi e vividi e l'irrequietezza di una Nazione intera sulla spalle: in Francia si scavano le R for Data Science trincee e si fugge dalle campagne mentre in balia del dibattito fra interventisti e neutralisti


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