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國立清華大學 通訊工程研究所 洪樂文所指導 鄭捷予的 以深度學習為基礎的訊源通道編碼在中繼傳輸中的影像辨識 （2019），提出win10解壓縮關鍵因素是什麼，來自於深度學習、訊源通道編碼、圖片傳輸、圖片分類。

而第二篇論文國立彰化師範大學 電機工程學系 蕭瑛星博士、陳財榮博士所指導 吳川仕的 智慧型手機螢幕畫面轉移之研究 （2011），提出因為有 智慧型手機、行動裝置、無線傳輸、嵌入式、動態圖像壓縮技術的重點而找出了 win10解壓縮的解答。

最後網站解壓縮加密資料則補充：如果您取消解壓縮加密資料，Kaspersky Endpoint Security 會執行以下操作：. 停止壓縮檔案解密過程，終止從加密壓縮檔案中複製檔案的所有操作，如果正在進行此類操作。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了win10解壓縮，大家也想知道這些：

計算器組裝·維護與故障排除基礎教程（第2版）

為了解決win10解壓縮的問題，作者文傑書院 這樣論述：

作為「新起點電腦教程」系列叢書的一個分冊，《新起點電腦教程:計算機組裝維護與故障排除基礎教程(第2版)》以通俗易懂的語言、精挑細選的實用技巧、翔實生動的操作案例，全面介紹了計算機組裝、維護與故障排除的基礎知識，主要內容包括初步認識電腦、選購電腦硬件設備、組裝一台電腦、BIOS的設置與應用、硬盤的分區與格式化、安裝Windows操作系統與驅動程序、測試計算機系統性能、系統安全措施與防范、電腦的日常維修與保養、電腦故障排除基礎知識、常見軟件故障及排除方法、電腦主機硬件故障及排除方法和電腦外部設備故障及排除方法等方面的知識、技巧及應用案例。

以深度學習為基礎的訊源通道編碼在中繼傳輸中的影像辨識

為了解決win10解壓縮的問題，作者鄭捷予 這樣論述：

物聯網裝置的正在迅速發展與廣布。因此我們希望提出一套物聯網裝置的合作模式，讓各個物聯網裝置在傳輸過程中可以整合彼此的運算能力，來完成複雜度較高的任務。基於這樣的理念，本篇論文將模型化簡為一個傳送端、一個接收端，以及一個中繼站，並以圖片分類作為探討的任務。在傳統通訊中，傳送端在傳送圖片前必須先對圖片進行訊源編碼(壓縮)以降低傳輸量；而接收端則必須經過解碼、解壓縮等步驟獲取原圖資料，才能進行進一步圖片處理(例如：圖片辨識)。在我們所提出的方法中，傳送端、接收端以及中繼站皆由類神經網路(Neural Network)實現。我們將三段類神經網路連接為一個深度學習網路(Deep neural netw

ork)進行共同訓練，並以不可訓練的雜訊層模擬傳輸通道。在所提出的網路中，傳輸端的前若干層以及接收端的最後若干層，皆是依據典型的圖片辨識類神經網路所設計；而在傳輸端以及中繼站的最後若干層的設計，則是用以滿足通訊上傳送能量與符碼長度限制。透過訓練此深度網路，我們達到較傳統「傳輸後辨識」之方法更高的辨識準確率，且在低訊雜比情境下優勢更加顯著。

智慧型手機螢幕畫面轉移之研究

為了解決win10解壓縮的問題，作者吳川仕 這樣論述：

智慧型手機由於硬體規格不斷地增強及行動作業平台的整合，其功能已猶如新世代PC，但螢幕太小是行動化無法兼顧和美中不足之處。本研究是以動態圖像壓縮技術將智慧型手機螢幕畫面壓縮後，以有線或無線的傳輸方式，將手機畫面轉移至其他含觸控的嵌入式螢幕或迷你投影機後解壓縮並等比放大，且達到增加解析度或維持原來解析度播放與顯示的目的，以方便使用者閱讀資料與觀看影片。另亦可從螢幕端以觸控或其它輸入裝置如:鍵盤、滑鼠等，下達指令給智慧型手機執行相關功能。只要結合一部智慧型手機和一部觸控螢幕，就可達到以下裝置的功能：導航機、數位相框、電子書、小筆電、平版電腦或電視。本研究最後實際製作一硬體雛型，並針對原先規劃之功能

逐一進行實驗測試。於實驗結果中可知，本研究之技術在Windows XP系統下能將手機解析度320*240轉移到顯示器上以解析度800*600來呈現。另外，在Linux系統中，可將手機解析度320*240的畫面轉移到顯示器上以解析度800*480來呈現。同時，亦可以以有線與無線的轉輸方式將手機端的影片轉移到顯示器上來撥放。使用者也可以直接由顯示器上進行觸控來控制智慧型手機。因此，由測試結果中可確認本研究所研製之螢幕轉移技術應用於智慧型手機上之可行性，又能節省使用者購買以上行動裝置的支出約84.6%。

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