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另外網站: 如何使用Windows 10 Photos App快速調整圖像大小 - Begin-it也說明：該照片應用預裝在Windows 10上。此應用程序在查看圖像和執行基本編輯任務時的實用程序是眾所周知的。例如，除了編輯圖像，分割視頻或將它們合併在一起外，照片應用程序 ...

中原大學 室內設計研究所 魏主榮所指導 黃國峰的 3D即時渲染軟體對室內設計產業競爭力提升之研究 （2020），提出win10壓縮照片關鍵因素是什麼，來自於3D渲染圖、即時渲染軟體、GPU渲染器、即時渲染引擎、材質擬真、虛擬空間遊走、設計表現法。

而第二篇論文國立臺灣師範大學 資訊工程學系 林順喜所指導 陳品源的 利用AlphaZero框架實作與改良MiniShogi程式 （2019），提出因為有 電腦對局、5五將棋、蒙地卡羅樹搜尋、神經網路、深度學習、強化學習的重點而找出了 win10壓縮照片的解答。

最後網站怎样压缩图片大小win10图片太大的压缩技巧 - 土豆PE則補充：在外旅游时，用照相机或者手机拍照，但是拍出来的照片都有好几M，放在电脑上保存的话，又很占用我们硬盘空间，如果是上传到空间的，图片太大， ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了win10壓縮照片，大家也想知道這些：

3D即時渲染軟體對室內設計產業競爭力提升之研究

為了解決win10壓縮照片的問題，作者黃國峰 這樣論述：

本研究探討GPU即時渲染軟體之優勢及操作技術，並將軟體應用於實際案例，以四個使用者面向－設計師、渲染師、業主及施工團隊，展示其所解決之痛點以及在相關產業之應用，進而提出對提升室內設計產業競爭力之幫助。本研究採質性研究，以筆者於室內設計產業之經驗以及鑽研即時渲染軟體之經過，獲得主觀及客觀看法及各項知識傳達。3D渲染圖在室內設計的表現上是非常重要的工具，雖然對室內設計從業人員來說，平面、立面等專業圖說才是設計的關鍵，但對大部分的人而言，具有三維空間感的畫面才是最好理解的，尤其是在設計的實際執行上，不論是設計師與業主間的溝通，甚至與施工團隊的現場修改，都能達到良好的溝通效果，也大大降低施工前後的差

異及落差。現階段的3D渲染圖是由CPU獨立渲染器來處理，並獨立於建模軟體之外，操作方式不僅不夠直覺，且耗費大量時間，其產出的單張渲染圖無法變換角度，如果想要觀看其他面向的圖面，則需重新運算圖面，一來一往，不僅延長溝通時間，壓縮設計師的工作時間，更可能延宕定案期程。根據本研究結果，GPU即時渲染軟體的最大優勢－快速及高擬真，能大幅增進溝通成效並提升提案說服力，3D虛擬實境功能也使溝通過程更加精準且快速，除了平衡設計師與業主之認知外，工班也能提供更加精確的報價以增加互信，進而加速設計及施工進程，大量減少時間及金錢的浪費，達到雙贏局面。筆者更進一步提出異業合作的實例及潛在機會，擴大其運用範圍，期望能

共同提升室內設計及相關產業之競爭力。

利用AlphaZero框架實作與改良MiniShogi程式

為了解決win10壓縮照片的問題，作者陳品源 這樣論述：

2016年3月，DeepMind的AlphaGo程式以4:1的結果擊敗了當時韓國職業圍棋9段棋士李世乭，讓電腦對局的AI程式在強化學習的路上取得了巨大的突破與成就。隨後2017年10月更提出了AlphaGo Zero方法，以100:0的比數戰勝了原本的AlphaGo Lee程式，也證明了不用人類的棋譜當作先驗知識，就可以訓練出比人類還要更強的圍棋程式。而DeepMind最終把AlphaGo Zero方法一般化成了AlphaZero方法，也訓練出了當今世界棋力最強的西洋棋與將棋程式。但相對的，DeepMind也運用了非常龐大的運算資源來訓練，才得到了最強的棋力。本論文所研究的棋類為1970年楠

本茂信所發明的5五將棋，5五將棋是一種將棋變體，特色是棋盤大小比本將棋還要小，只有5×5的盤面，將棋則有9×9，所以5五將棋是很適合一般人在硬體資源有限的情況下，來實作電腦對局的AI程式項目。本實驗是使用AlphaZero的演算法，搭配AlphaZero General框架來實作出使用神經網路搭配強化學習來訓練的AI程式，而我們也搭配了一些已知的優勢策略做改良，讓我們可以在有限的硬體資源下，增進神經網路模型的訓練效率。在5五將棋的訓練中，我們使用兩種方法去做改良，第一種方法是依盤面的重要性對樣本做採樣，設定中局會比終盤與開局還要高的採樣機率，期待能讓神經網路學習下中盤棋局時能比一般的版本下的更

好。第二種方式是用能贏直接贏的方式去訓練，藉由提前一回合看到終局盤面，來達到Winning Attack的效果，因為MCTS在下棋時，即便是遇到能分出勝負的走步，不一定會走出能分出勝負的那一步，導致神經網路權重會收斂的很慢，而藉由此方法，可以比一般的訓練方法還要快的收斂。本研究所採用的兩個方法是一個成功一個失敗的結果，以實驗數據來說，如果取樣取的好，是有機會提升棋力的，但數據的表現上除了一組數據外，其他數據皆不盡理想；而Winning Attack的棋力提升的數據就非常顯著了，不過兩種方法搭配起來一起訓練時，雖然也會提升棋力，但是兩個方法沒有互相加成的效果。

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