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World File Search System压缩算法
多模单程时空压缩
压缩态的压缩分布到一组独立的光学模式上，是连续变量量子信息技术领域的重要量子资源 [1]，例如单向量子计算 [2] 和量子通信 [3]。此外，多模压缩光在计量应用方面是一种很有前途的工具，特别是用于具有量子增强灵敏度的多参数估计 [4,5]。例子包括通过空间多模压缩实现量子成像 [6,7]，以及利用时间/光谱多模压缩光实现远距离时钟的量子改进同步 [8]。上述广泛的潜在应用与不断增强的产生、控制和检测多模量子光的能力密切相关，这得益于空间光调制器、光频率梳、多像素探测器等光学技术的发展。压缩光通常通过放置在光学腔内的二阶非线性晶体中的参量下转换 (PDC) 获得，即所谓的光学参量振荡器 (OPO)。光学腔增强了非线性相互作用，并将压缩光限制为单个空间模式。通过利用光的不同自由度（例如时间/光谱 [ 9 ]、空间 [ 10 ] 和轨道角动量 [ 11 ]），可以产生多模压缩。然而，OPO 谐振腔将压缩带宽限制在谐振腔带宽内。产生宽带多模压缩的一种有前途的替代方法是使用单通 PDC 源，用脉冲激光器泵浦，该激光器在频域中具有光频梳 [ 12 ]。采用脉冲泵浦的单通设计可确保在 PDC 输出的每个脉冲上都维持压缩 [ 13 , 14 ]。基于非线性波导的单通
Oracle 混合列压缩
您不能为外部表或属于集群的表指定任何类型的表压缩。 您不能为具有 LONG 或 LONG RAW 列的表、由 SYS 模式拥有并驻留在 SYSTEM 表空间中的表或启用了 ROWDEPENDENCIES 的表指定任何类型的压缩。 不建议将 UNIFORM EXTENTS 与混合列压缩一起使用，因为对于大多数工作负载，配置统一区大小没有任何好处。在并行直接加载 (DSS) 中使用统一区时，会导致大量空间浪费并影响全扫描性能。空间浪费是因为在段合并期间数据库无法修剪最后部分使用的区。浪费与并行度 (DOP) 以及区大小呈线性关系。扫描性能也会由于相同的根本原因受到影响 – 大量未使用的块（来自最后一个区）合并到基础段中。 混合列压缩对 HCC 所需的最少数据量没有限制。即使每个段/分区只有几 MB 的数据，HCC 也可以非常有效。但是，在使用较少量的数据（每个段几 MB）和并行加载时，需要注意的是，并行加载有时会使用临时段合并，其中每个加载器进程都会创建一个单独的段，在这种情况下，Oracle 建议每个段/分区有几百 MB。 混合列压缩是为关系数据设计的，不适用于 BLOB（或 CLOB）中的非结构化数据。LOB 最好作为 SecureFiles LOB 存储在 Oracle 数据库中。Oracle 高级压缩的功能高级 LOB 压缩和高级 LOB 重复数据删除可以减少 SecureFiles LOB 所需的存储量。 混合列压缩不会压缩索引或索引组织表 (IOT)。可以使用高级索引压缩 LOW（高级压缩的功能）或前缀压缩（包含在 Oracle Database Enterprise Edition 中）来压缩索引（和 IOT）。 针对混合列压缩表/分区的 DML UPDATE 操作会随着时间的推移减少总体压缩节省，因为通过 DML 操作更新的数据不会压缩到与其他 HCC 压缩数据相同的数据压缩率。 当您更新使用混合列压缩压缩的表中的一行时，该行的 ROWID 可能会发生变化。 在使用混合列压缩压缩的表中，对单行的更新可能会导致多行锁定。因此，写入事务的并发性可能会受到影响。 混合列压缩每个 CU 使用一个锁。或者；您可以选择为压缩单元启用行级锁定。HCC 的默认值为无行级锁定；在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE MOVE 操作期间明确指定行级锁定。HCC 行级锁定是高级压缩的一项功能。
2021 年年度报告 - Burckhardt 压缩
Burckhardt Compression 的 Laby®-GI 压缩机系统在液化天然气 (LNG) 运输船的燃料供应中发挥着重要作用。在运输过程中，液化气体会升温，导致少量蒸发，形成蒸发气体，然后重新液化并送回油箱或用作运输船发动机的燃料。液化系统和柴油发动机都需要高达 300 bar 的压力。这就是为什么 Burckhardt Compression 为 LNG 应用开发了特定的解决方案，这些解决方案可在低温高压下压缩气体，并满足公海使用的严格要求。Burckhardt Compression 系统的独特卖点是密封的曲轴箱，可防止甲烷逸出到大气中。报告期内，已安装的 Laby®- GI 系统首次实现 150 万小时运行时间，体现出其高可靠性。
学习的自主驾驶的多模式压缩
随着人工智能技术的快速发展，多模式学习已成为各种应用程序中数据处理和分析的强大范式，包括自主机器人和车辆[1]和大型语言模型[2]。通过整合来自各种模式的数据，多模式学习增强了AI系统的鲁棒性和适应性，从而提高了性能，并具有更大的能力，可以有效地解决现实世界中的Challenges。多模式学习的一种显着应用是在官方驾驶中，它使自动驾驶汽车（AVS）能够使用多种数据源（例如摄像头，LIDAR，雷达，雷达和超声传感器）来解释和响应其环境。这种不同数据类型的集成使机器的感知和决策更加准确，增强了车辆检测和理解对象，预测其运动并安全地驾驶复杂驾驶场景的能力。使用不同方式中包含的信息，AV可以实现更大的鲁棒性和可靠性，降低事故的风险，并改善各种和动态驾驶条件下的整体性能。AV传感器会生成大量数据[3]，根据传感器配置，每秒可能达到40千兆位（GBPS）。必须实时处理和分析这些数据，这需要大量能量，进而减少车辆的范围[4]。因此，无论是在板载处理还是使用未来的低延迟通信[5]来减少数据量，无论是在机载处理还是计算偏移到云服务上。因此，有效的压缩
垃圾压缩和处理系统的设计（...
Sierra Space 正在为长期任务开发的垃圾压缩和处理系统 (TCPS) 可压缩、消毒和回收机组人员产生的标准垃圾中的水。TCPS 通过减少垃圾储存所需的体积和可消耗的发射质量，帮助解决航天飞行的复杂后勤挑战。功能包括将废物压缩成更易于管理的瓦片、对瓦片进行消毒、从废物中回收和回收水以及处理和清洁任何气态副产品。Sierra Space 利用我们之前的开发系统开发了集成 TCPS，用于国际空间站 (ISS)，作为未来长期任务和能力的技术演示。国际空间站上的众多接口和系统将用于验证 TCPS 在未来飞行器和任务中的运行能力，其中冷却、水管理和气体释放的资源可能会有所不同。本文总结了 TCPS 飞行系统的设计、操作概念和飞行系统的要求。
reflo™ 氨制冷压缩机油
大多数 OEM 使用 Neoprene ®（聚氯丁二烯）、HSN（高饱和腈）或 BUNA N（腈）密封件，REFLO A 流体与这些类型的材料完全兼容。但是，当压缩机从一种油配方或类型转换为另一种油配方或类型时，始终存在密封膨胀或收缩的风险。与环烷油或源自芳香族化学品（如烷基苯）的流体不同，REFLO A 流体几乎不会引起密封膨胀，因此不应认为与这些流体的补充兼容。虽然拧紧法兰有时可以纠正轻微泄漏，但我们建议在油转换期间应改装新的密封件。遵循 OEM 对加氢石蜡油的密封建议。