In this paper, we focus on another

In this paper, we focus on another issue. That is how to determine the optimal side information, i.e., combination of peak and zero bins, associated with the least distortion for the given payload. According to our understanding, the optimal selection of peak and zero bins could be modeled as an optimization problem as shown in (9), in which the fewer constraints are offered, the more flexible search is performed in a larger solution space. As a result, a better solution could be achieved in theory. Herein, based on search flexibility and the number of constraints in the optimization model, recent schemes could be simply summarized into three levels in this paper.

結果 (繁體中文) 1:

在本文中，我們重點關注的另一個問題。那就是如何確定最優的輔助信息，即，峰值和零倉的組合，與用於給定的有效負載中的至少失真相關聯。據我們了解，如圖（9），其中，所述較少約束提供，在一個較大的解空間進行更靈活的搜索峰的最佳選擇和零倉可被建模為一個優化問題。其結果是，一個更好的解決方案在理論上可以實現。在此，基於搜索的靈活性和優化模型人數的限制，最近的方案可以簡單地概括為本文三個層次。

結果 (繁體中文) 2:

在本文中，我們集中討論另一個問題。這就是如何確定最佳側資訊，即峰值和零條柱的組合，與給定有效負載的最小失真相關聯。根據我們的理解，峰值和零條箱的最佳選擇可以建模為優化問題，如 （9） 所示，其中提供的約束越少，在更大的解決方案空間中執行更靈活的搜索。因此，理論上可以找到更好的解決方案。本文根據搜索靈活性和優化模型中的約束數量，將最近的方案簡單概括為三個層次。

結果 (繁體中文) 3:

在這篇論文中，我們關注另一個問題。這就是如何確定與給定有效載荷的最小失真相關聯的最佳側資訊，即峰值和零箱的組合。根據我們的理解，峰倉和零倉的優化選擇可以建模為優化問題，如（9）所示，其中提供的約束越少，在更大的解空間中執行的蒐索就越靈活。囙此，理論上可以得到較好的解決方案。在此，基於蒐索的靈活性和優化模型中約束的數量，本文將最近的方案簡單地歸納為三個層次。