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國立暨南國際大學 電機工程學系 李佩君、許孟烈所指導 裴重恩的 應用於衛星上的視訊壓縮方法及特殊事件之 智能影像辨識 （2021），提出Png CRC關鍵因素是什麼，來自於視訊壓縮、物件辨識、土石流定位、水域和洪水區域辨識、深度學 習、衛星、邊緣計算、低功耗。
而第二篇論文國立雲林科技大學 電機工程系 張軒庭所指導 魏全奕的 基於人工智慧判斷胸部X光影像肺部病灶區域之研究 （2021），提出因為有 人工智慧、胸部X光影像、肺結核、深度學習、U-Net、語義分割、堆疊集成的重點而找出了 Png CRC的解答。
最後網站Rescue3dmFile則補充：rescue_3dm_file.png Rescue3dmFile ... number-1.png ... Rhino 使用CRC 驗証檔案裡資料的完整性，檔案寫入磁碟時會記下每一個物件資料的CRC 數值，並儲存於檔案內。
世界各國國旗國徽國歌手冊（附贈MP3）
為了解決Png CRC 的問題，作者《世界各國國旗國徽國歌手》編寫組 編 這樣論述：
奧運會是中國人民的百年夢想，是全世界人民大團結的盛會．是人類追求和平、進步和發展，全面展現各國人民民族精神的盛典。 奧運會讓中國全面地展現在世界各國人民面前。更將世界各國同時匯聚在13億中國人民精心營造的和諧大舞台上。 北京奧運會將迎來全世界205個國家和地區的參賽隊伍．這將成為歷史上參賽國家和地區最多的一屆奧運會。將創造中國歷史上同一時間接待如此眾多國家和地區代表 的偉大紀錄。 2008年8月8日，所有參賽國家和地區的旗幟都將庄嚴升起。這一刻，認識世界、了解世界，對於13億中國人來說將比任何時候都要迫切。 國家和地區亞洲 ASIA 亞洲介紹 中國人民
共和國 CHN 阿富汗 AFG 巴林 BRN 孟加拉國 BAN 不丹 BHU 文萊 BRU 束埔寨 CAM 朝鮮 PRK 印度 IND 印度尼西亞 INA 伊朗 IRI 伊拉克 IRQ 以色歹 ISR 日本 JPN 約旦 JOR 哈薩克斯坦 KAZ 科威特 KUW 吉爾吉斯斯坦 KCZ 老撾 LAO 黎巴嫩 LIB 馬來西亞 MAS 馬爾代夫 MDV 蒙古 MGL 緬甸 MYA 尼泊爾 NEP 阿曼 OMA 巴基斯坦 PAK 巴勒斯坦 PLE 菲律賓 PHI 卡塔爾 QAT 韓國 KOR 沙特阿拉伯 KSA 新加坡 SIN 斯里
蘭卡 SRI 敘利亞 SYR 塔吉克斯坦 TJK 泰國 THA 東帝汶 TLS 土耳其 TUR 土庫曼斯坦 TKM 阿拉伯聯合酋長國 UAE 烏茲別克斯坦 UZB 越南 VIE 也門 YEM非洲 AFRICA 非洲介紹 阿爾及利亞 ALG 安哥拉 ANG 貝寧 BEN 博茨瓦納 BOT 布基納法索 BUR 布隆迪 BDI 喀麥隆 CMR 佛得角 CPV 中非共和國 CAF 乍得 CHA 科摩羅 COM 剛果民主共和國 COD 剛果 CGO 科特迪瓦 CIV 吉布提 DJI 埃及 EGY 赤道幾內亞 GEO 厄立特里亞 ERI 埃塞俄比亞
ETH 加蓬 GAB 岡比亞 GAM 加納 GHA 幾內亞 GUI 幾內亞比紹 GBS 肯尼亞 KEN 萊索托 LES 利比里亞 LBR 利比亞 LBA 馬達力口斯力口 MAD 馬拉維 MAW 馬里 MLI 毛里塔尼亞 MTN 毛呈求斯 MRO 摩洛哥 MAR 莫桑比克 M02 納米比亞 NAM 尼日爾 NIG 尼日利亞 NGR 盧旺達 RWA 聖多美和普林西比 STP 塞內加 SEN 塞舌爾 SEY 塞拉利昂 SLE 索馬里 SOM 南非 RSA 蘇丹 SUD 斯威士蘭 SWZ 坦桑尼亞 TAN 多哥 TOG 突尼斯 TUN
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維斯 SKIN 聖盧西亞 LCA 聖文森特和格林納丁斯 VCT 蘇里南 SUR 特里尼達和多巴哥 TRI 美國 USA 烏拉圭 URU 委內瑞拉 VEN歐洲 EUROPE 歐洲介紹 阿爾巴尼亞 ALB 安道爾 AND 亞美尼亞ARM 奧地利 AUT 阿塞拜疆 AZE 白俄羅斯 BLR 比利時 BEL 波斯尼亞和黑塞哥維那 BIH 保加利亞 BUL 克羅地亞 CRO 塞浦路斯 CYP 捷克 CZE 丹麥 DEN 愛沙尼亞 EST 芬蘭 FIN 法國 FRA 格魯吉亞 GEO 德國 GER 希臘 GRE 匈牙利 HUN 冰島 ISL 愛爾
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應用於衛星上的視訊壓縮方法及特殊事件之 智能影像辨識
為了解決Png CRC 的問題，作者裴重恩 這樣論述：
為了設計應用於衛星自然災害物體識別的前沿應用，本論文提出了適用於衛星邊緣運算之視訊壓縮演算法(SAT-video)，提出的視訊壓縮演算法符合低資源使用量及低功耗的特性，在FPGA發展平台測試結果，提出的方法在畫面品質及壓縮率需求下符合衛星通訊下載頻寬限制和衛星任務。為達到衛星影像中滑坡定位和預測土石流的目，本論文提出深度學習模型結合CNN和Hue–Bi-dimensional empirical mode decomposition (H-BEMD)圖像變換在不同光照條件下準確地定位滑坡位置，分類土石流過程中的準確率高達96%。另外，本論文提出極簡影像分割模型使用多頻譜衛星影像來辨識水域和洪
水區域。該模型提出了一種新的複合(compound)損失函數，專注於水域和洪水區域。結合以上三項提出的技術，本論文部署一套以人工智能應用來辨識地球表面的自然物體，並提供基於遙測影像的分析和基本警告。
基於人工智慧判斷胸部X光影像肺部病灶區域之研究
為了解決Png CRC 的問題，作者魏全奕 這樣論述：
本論文提出了基於深度學習網路方法用於胸部X光(Chest X-ray, CXR)影像分析，深度學習網路主要採用U-Net網路架構能夠偵測肺結核型態學病灶區域，加入改善機制如注意力門(Additive attention gate)機制、密集連接機制及金字塔空間池化模組(Pyramid scene parsing)，對於少量的數據資料加入影像擴增方法增加影像特徵量並採用影像增強方法增強病灶特徵強度。本研究採用的模型架構分別為U-Net、Attention U-Net 、U-Net++、Attention U-Net++及PSP Attention U-Net++並進行最佳參數的優化比較，依據各
模型的測試結果挑選最佳參數，採用集成方法組合模型結果輸出預測的病灶分割影像。主幹網路(Backbone)預訓練模型使用ImageNet資料集訓練權重，本論文實驗中我們使用736張訓練影像、9張驗證影像及12張測試影像，實驗結果顯示，本論文提出的堆疊集成方法(Stacking ensemble method)模型中最高平均聯集比(Mean intersection-over-union, Mean IoU)為0.747、平均精確率(Mean precision rate)為0.947、平均召回率(Mean recall rate)為0.784、Mean F1-score為0.853與準確率(Ac
curacy rate)為1.0，優於單一個深度學習網路模型的效果，此模型之預測結果可提供給醫師作為判斷肺部X光影像中病灶區域之輔助參考。