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Informazioni sui formati
SNB è un formato ebook proprietario sviluppato da Shanghai Nutshell Electronics, una sussidiaria di Shanda Interactive Entertainment, per l'e-reader Bambook lanciato nell'agosto 2010. Il formato si basa strutturalmente sui principi EPUB, impacchettando contenuto HTML, stili CSS, immagini e metadati all'interno di un archivio compresso, ma utilizza un contenitore proprietario che limita la riproduzione nativa ai dispositivi Bambook e al software associato. Shanda ha progettato il Bambook e il suo ecosistema SNB come piattaforma di lettura integrata legata al portale letterario Cloudary (poi rinominato China Literature), una delle più grandi reti editoriali online della Cina che ospita milioni di romanzi web e narrativa serializzata. Il formato supportava testo ridisponibile, navigazione per capitoli, segnalibri e controlli tipografici di base adatti alla visualizzazione di contenuti in lingua cinese. Un vantaggio era la stretta integrazione con il vasto catalogo di contenuti di Shanda, fornendo ai lettori accesso immediato a un'enorme biblioteca di letteratura in lingua cinese direttamente attraverso il dispositivo. Il Bambook era inizialmente offerto a un prezzo fortemente sovvenzionato, usando l'ecosistema di contenuti per generare ricavi — un modello che precedeva strategie simili di altri produttori di e-reader. Sebbene la linea hardware Bambook sia stata infine dismessa quando il mercato cinese si è spostato verso le app di lettura su tablet, i file SNB di quell'epoca possono essere convertiti in formati standard usando strumenti come Calibre con i plugin appropriati. Il formato rappresenta un interessante caso di studio sugli ecosistemi ebook specifici per piattaforma nel panorama dell'editoria digitale cinese.
PFM (Portable Float Map) è un formato immagine raster in virgola mobile ideato da Paul Debevec intorno al 2001, progettato per memorizzare dati immagine ad alta gamma dinamica con la semplicità della famiglia di formati Netpbm. PFM estende la filosofia PBM/PGM/PPM — intestazione minimale, dati grezzi, nessuna compressione — ai campioni in virgola mobile IEEE a 32 bit, fornendo accesso diretto ai valori pixel HDR senza l'overhead di codifica di formati come OpenEXR o la gamma limitata della codifica RGBE di Radiance HDR. La struttura del file è intenzionalmente minimale: un numero magico di due caratteri ('Pf' per la scala di grigi, 'PF' per il colore), larghezza e altezza sulla riga successiva, un indicatore di scala/endianness (negativo per little-endian, positivo per big-endian, con la magnitudine che indica il fattore di scala), e quindi i dati float grezzi a 32 bit per ogni pixel. I file PFM memorizzano un float per pixel per la scala di grigi o tre float (RGB) per pixel per il colore, senza compressione, canale alfa o supporto ai metadati. Il formato è emerso dalla comunità di ricerca sull'imaging HDR dove il lavoro di Debevec sull'illuminazione basata su immagini e la cattura con light stage richiedeva un modo semplice e non ambiguo per memorizzare valori di radianza lineare in virgola mobile che potessero essere facilmente scambiati tra strumenti di ricerca. Un vantaggio è la semplicità assoluta per i dati HDR: PFM può essere letto e scritto in poche righe di codice in qualsiasi linguaggio che supporti i float IEEE, senza dipendenze da librerie — ideale per la prototipazione nella ricerca e lo scambio rapido di dati tra strumenti personalizzati. L'adozione diffusa del formato nella comunità di ricerca in visione artificiale e fotografia computazionale è un altro punto di forza pratico — benchmark di flusso ottico (Middlebury), dataset di stima della profondità e acquisizioni di campi di radianza utilizzano comunemente PFM. Il formato è supportato da ImageMagick, OpenCV, HDR Shop e Luminance HDR.