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Thomas Richter

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Thomas Richter ist seit Anfang an bei slashCAM dabei. Er schreibt über Themen rund um digitales Video.

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Die letzten News von Thomas Richter:
Adobe entwickelt Methode, um manipulierte Gesichtsphotos zu erkennen 18.Juni 2019
LiveCap: Echtzeit-Motion Capturing per Webcam // Siggraph 2019 15.Juni 2019
Lenovo mit neuen leistungsstarken mobilen ThinkPad P Workstations 14.Juni 2019
Die Lichtsetzung von Porträtphotos nachträglich ändern // Siggraph 2019 14.Juni 2019
YouTube: einige wenige Videos bekommen die überwiegenden Views 13.Juni 2019
Seagate bringt erste Exos X16 und Ironwolf 16 TB Festplatten 9.Juni 2019


Die letzten Artikel von Thomas Richter:
Ratgeber> Wann kann ein Monitor echtes HDR darstellen? Vorsicht bei den DisplayHDR Standards 25.März 2019
Immer mehr auf den Markt kommende Monitore tragen HDR im Namen oder weisen ein DisplayHDR Logo auf. Aber was heißt das? Welcher Monitor liefert wahrnehmbar echtes HDR? Was taugen die verschiedenen HDR Logos?

News> RED Hydrogen One: das holographische Cinema Smartphone in ersten Tests: Top oder Flop? 2.November 2018
Nach langem Warten ist REDs holographisches Smartphone Hydrogen One endlich im Handel erhältlich. Wir haben für Euch eine Übersicht mit vielen Online-Tests zusammengestellt, die alle um die Fragen kreisen, ob das Hydrogen One wirklich auf eine revolutionär neue Art 3D darstellen (und selbst produzieren) kann und ob es in Zukunft per Modul in ein profesionelles Cinema Smartphone aufrüstbar sein wird.

Grundlagen> Wie funktioniert Live Streaming? Grundwissen und Basis-Setup 28.März 2018
War Live Streaming früher noch eine Sache spezialisierter Server, ist es heute dank großer Webanbieter für jedermann in professioneller Qualität erschwinglich geworden. Wir zeigen in diesem Artikel, was es alles bedarf, um gutaussehendes Video Live zu produzieren und im Netz einem großen Publikum zugänglich zu machen.

News> Videos automatisch per AI transkribieren: SpeedScriber und Transcriptive 13.Oktober 2017
Durch den rasanten Fortschritt in Sachen KI/Deep Learning werden laufend neue interessante Einsatzgebiete möglich, eines davon: die bisher sehr zeitaufwendige und nur durch Menschen zu erledigende Transkribierung von in Videos gesprochenen Worten in Text z.B. zum Untertiteln von Clips.
















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