PNG compression的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

海量影像處理暨深度學習模型之雲端儲存機制

為了解決PNG compression的問題，作者沈子耀 這樣論述：

隨著科技日新月異與網際網路發展，海量資料成為近年來熱門議題，現有資料大部分皆為自由結構化，但關聯式資料庫在儲存此類型資料方面力有未逮，故為解決儲存問題，出現各種新型資料庫，如雲端資料庫等，此外，隨著資料量快速增長，使得深度學習領域蓬勃發展，其中「影像辨識」更成為產業中不可或缺之應用，因此，本研究探討影像、深度學習模型及訓練過程，以深度學習框架 Tensorflow 為儲存依據，為其設計資料綱要。本研究採用歸納法，總結各領域儲存之資料欄位，為影像儲存設計最終解決方案「影像儲存資料綱要」，共 12 個欄位，其中使用 Base64 序列化方法將影像儲存進資料庫，並使用隨機抽樣方法從資料庫中讀取影像

，計算其與原始影像之差異，此外，本研究為模型設計最終解決方案「深度學習模型與訓練過程資料綱要」，共 7 個欄位，其中使用 pickle 序列化方法將模型儲存進資料庫，為驗證儲存之模型與原始模型之差異，由儲存影像之資料庫中，隨機抽取 10 筆資料進行辨識，結果顯示，本研究資料庫儲存之影像與模型皆正確，同時，運用資料庫查詢語法進行檢索應用，如利用關鍵字、條件或複合檢索等方式查詢，可藉由資料庫儲存之深度學習模型，對應所儲存影像，找出符合條件之模型與資料集，以供後續影像辨識分析與探討，使資料能夠再利用，因此，透過本研究所設計之資料綱要，提供實務界儲存影像、深度學習模型與訓練過程儲存之參考做法。

超微型射頻連接器之微成形連續模具設計與板材鍛造改善對策

為了解決PNG compression的問題，作者羅興揚 這樣論述：

行動電話與藍芽耳機等高科技無線穿戴產品，使用超微型的射頻連接器以連接天線模組，來進行通信傳輸，其中的信號接收觸點是採用微引伸連續模具沖壓生產。但是往往在微引伸後，於角隅部發生壁厚薄化的現象，因此造成接點機械強度不足，以及訊號傳遞品質衰減的缺點。本研究應用板材鍛造的工法，來補償微引伸連續模具的材料流動缺陷，以實現微成形技術實用化的理想。採用之研究方法包括：應用板材鍛造工法「凸環浮壓局部增厚法」來補償微引伸角隅部壁厚薄化，並探討硬化板材以及晶粒的尺寸效應，對微引伸成形性的影響，並輔以介觀尺寸單工程模具的驗證。期盼透過本案的執行成果，可以提升臺灣精微連接器沖壓的品質，與微成形技術開發能力。各改善方

案分析結果如下：(1)在廠商提供之基礎案例與改善探討時，發現本引伸並不是傳統引伸，而是漸增成形法，以至於引伸率為參考用，並未符合真實建議值，因此本案透過更改第二、三次引伸率，使胚料引伸時避免應力集中，進而導致胚料過於薄化，經過一系列探討，最終可以改善8.7%之板厚。(2)使用反向再引伸工法時，由於胚料需做180°翻轉，加工硬化程度較大，最終破裂。(3)使用全引伸加工法時，由於材料均在母模入口處堆積，導致在第二道次就產生破裂，本案還使用DynaForm進行驗證，結果與DEFORM相符。(4)硬化板材對微引伸成形性的影響，由於降伏大於退火材，導致成形性降低。(5)本案探討凸環浮壓局部增厚工法，並且

從中理解沖頭直徑、行程皆會影響其增厚程度將近10%，並且在一系列探討後，與基礎案例相比下能改善30.4%，大幅度增加材料成形性。關鍵字：超微型射頻連接器、微成形、微引伸、連續模、板材鍛造、餘料