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2021_运输压缩天然气船舶规范 1..23
适用于专门建造或改装用于运输压缩天然气（CNG）的船舶，无论其总吨位和动力装置输出如何。运输压缩天然气的船舶 2 完全符合《海船设备规则》和《海船载重线规则》的要求。《海船入级和建造规则》 3 以及《运输液化气体船舶入级和建造规则》 4 在 CNG 规则文本规定的范围内适用于 CNG 运输船。1.2 定义和解释。1.2.1 一般定义和解释在 LG 规则中给出。CNG 规则中使用了以下定义和解释。货舱盖是货舱的上舱口盖，可以监控货舱内的货物运输情况。货舱空间是船舶结构包围的空间，货舱位于其中。货舱缸是一种圆柱形容器，由标准大直径管道制成，用于海底管道，其盘形端部构成货舱的基本容积。货舱管道是连接货舱缸体并将货舱缸体与货舱的货物阀连接的管道。盘管货舱是由长而小直径的盘管组成的货舱。圆筒货舱是由多个通过货舱管道相互连接的圆筒形压力容器组成的货舱。设计压力是货舱顶部的最大气体压力，用于设计货舱和货物管道。设计温度是货舱材料、管道、基础和使用中的货舱内壳结构中可能出现的最高或最低温度。最大允许工作压力是等于设计值 95% 的压力。
噪声压缩原子态的自旋噪声光谱
自旋噪声光谱正在成为一种强大的技术，用于研究各种自旋系统的动力学，甚至超越其热平衡和线性响应。在此背景下，我们展示了一种非标准模式的自旋噪声分析，应用于由 Bell-Bloom 原子磁力仪实现的非平衡非线性原子系统。由外部泵驱动并进行参数激发，该系统已知会产生噪声压缩。我们的测量不仅揭示了磁共振时原子信号正交的噪声分布的强烈不对称性，而且还提供了对其产生和演化背后机制的洞察。特别是，识别了光谱中的结构，允许研究噪声过程的主要依赖性和特征时间尺度。获得的结果与参数诱导的噪声压缩兼容。值得注意的是，即使在宏观原子相干性丧失的状态下，噪声谱也能提供有关自旋动力学的信息，从而有效提高测量的灵敏度。我们的信函推广自旋噪声谱作为一种多功能技术，用于研究各种自旋磁传感器中的噪声压缩。
使用软核相互作用增强自旋压缩
我们提出了一种在可控原子、分子和光学系统中制备自旋压缩态的协议，特别适用于与里德堡相互作用兼容的新兴光学时钟平台。通过将短程软核势与外部驱动器相结合，我们可以将自然出现的 Ising 相互作用转换为 XX 自旋模型，同时打开多体间隙。间隙有助于将系统保持在可以产生计量学上有用的自旋压缩的状态集合流形内。我们检查了我们的协议对实验相关退相干的稳健性，并显示出比缺乏间隙保护的典型协议更优的性能。例如，在 14 × 14 系统中，我们观察到软核相互作用可以产生与全对全 Ising 模型相当的自旋压缩，即使存在相关的退相干，其压缩量与具有 1 / r 3 偶极相互作用的无退相干 XX 自旋模型相同，并且比具有 1 / r 6 相互作用的无退相干 XX 自旋模型高 5.8 dB 增益。
平纹编织红麻的拉伸-压缩疲劳行为...
天然/合成混合增强聚合物复合材料具有显著的特性，而且大多数由这些材料制成的部件都会受到循环载荷，因此在结构应用中，其应用的市场份额正在迅速增长。它们的疲劳性能受到了广泛关注，因为由于纤维之间的协同作用，预测它们的行为是一项挑战。这项研究的目的是表征六层凯夫拉纤维与一层编织洋麻增强环氧树脂混合而成的拉伸、压缩和拉伸-压缩疲劳行为，重量分数为 35%。进行了疲劳试验，并以 60%、70%、80% 和 90% 的极限压缩应力进行循环加载。结果完整描述了拉伸和压缩性能，可用于预测疲劳引起的失效机制。
讲座5-心脏解剖和功能压缩.pdf
从毛细血管开始，静脉系统开始，其中包括静脉，静脉和静脉腔。毛细血管在静脉中终止，它们是较小的血管（20 µs），其肌肉壁比小动脉的壁更薄。大量的血液持有静脉（称为电容血管），直径为5 mm。静脉形成上腔和下腔静脉，直径约为30毫米。静脉和静脉腔的壁由内皮，弹性组织，光滑的肌肉和外部结缔组织层组成。在静脉和静脉腔中，弹性组织较少，但是平滑肌纤维更多。
使用 DCTEFRQI 方法的高级量子图像表示和压缩
近年来，量子图像处理在图像处理领域引起了广泛关注，因为它有机会将海量图像数据放入量子希尔伯特空间。希尔伯特空间或欧几里得空间具有无限维度，可以更快地定位和处理图像数据。此外，多种类型的研究表明，量子过程的计算时间比传统计算机更快。在量子域中编码和压缩图像仍然是一个具有挑战性的问题。从文献调查中，我们提出了一种 DCT-EFRQI（直接余弦变换量子图像的高效灵活表示）算法来有效地表示和压缩灰度图像，从而节省计算时间并最大限度地降低准备的复杂性。这项工作旨在使用 DCT（离散余弦变换）和 EFRQI（量子图像的高效灵活表示）方法在量子计算机中表示和压缩各种灰度图像大小。使用 Quirk 模拟工具设计相应的量子图像电路。由于量子比特数的限制，总共使用 16 个量子比特来表示灰度图像的系数及其位置。其中，8 个量子比特用于映射系数值，其余量子比特用于生成相应系数的 XY 坐标位置。理论分析和实验结果表明，与 DCT-GQIR、DWT-GQIR 和 DWT-EFRQI 相比，所提出的 DCT-EFRQI 方案在 PSNR（峰值信噪比）和比特率方面提供了更好的表示和压缩。
强化学习方法将压缩环境集成到知识图中
摘要 - 在各个领域中广泛使用知识图在其中有效整合和更新信息带来了挑战。在合并上下文时，常规方法通常依赖于规则或基本的机器学习模型，这可能无法完全掌握上下文信息的复杂性和流动性。这项研究提出了一种基于强化学习（RL）的方法，特别是利用深Q网络（DQN）来增强将上下文集成到知识图中的过程。通过将知识图的状态考虑为环境将动作定义为集成上下文的操作并使用奖励功能来评估知识图质量后整合后的改进，该方法旨在自动开发最佳上下文集成的策略。我们的DQN模型将网络用作函数近似器，不断更新Q值以估计动作值函数，从而有效地集成了复杂和动态上下文信息。最初的实验发现表明，我们的RL方法在实现各种标准知识图数据集的精确上下文集成方面优于技术，突出了增强学习在增强和管理知识图方面的潜在和有效性。索引术语 - 知识图推理，强化学习，奖励成型，转移学习
测量基于深度学习的压缩感中的鲁棒性
抽象的深神经网络为重建少量和嘈杂测量的图像重建图像提供了最新的准确性，例如在加速磁共振成像（MRI）中引起的问题。然而，最近的作品引起了人们的担忧，即基于学习的图像重建方法对扰动很敏感，并且比传统方法不那么易用：神经网络（i）可能对小而却对对抗性的扰动敏感，（ii）可能会在分配中表现不佳，并且（iii）可能会在覆盖小型的图像中表现出色，但可能会在一个图像中覆盖重要特征。为了理解对此类范围的敏感性，在这项工作中，我们测量了图像重建的不同方法的鲁棒性，包括训练有素和未经训练的神经网络以及传统的基于稀疏的方法。我们发现，与先前的作品相反，训练和未经训练的方法都容易受到副本扰动的影响。此外，针对特定数据集调整的经过训练和未经训练的方法都在分配转移中遭受的损失非常相似。fi-Nelly，我们证明了一种实现更高重建质量的图像重构方法在准确恢复细节方面的性能也更好。我们的结果表明，基于最新的深度学习图像重新构造方法比没有构成鲁棒性的传统方法提供了改进的穿孔方法。
20240118 DIB 数据经济研究_批准-压缩.pdf
执行摘要 国防创新委员会 (DIB) 的任务是进行一项研究，提供关于如何构建和扩展五角大楼数据经济的成果驱动建议。1 根据麻省理工学院 (MIT) 技术评论，数据经济包括“全球数字生态系统，其中数据生产者和消费者……可以收集更丰富的商业洞察，挖掘未知市场，为公民和消费者提供数据驱动的产品和服务，并通过与关键客户和供应商进行外部共享来实现数据货币化。” 2 蓬勃发展的国防部 (DoD) 数据经济是实现更加网络化的未来和现有部队的重要工具集。如果构建得当，这种数据经济将改变国防格局，并确保美国在 21 世纪的国家安全。
amc-和-gm-到-jcar-部分 m_压缩.pdf
OM M.201 职责； 7 OM M.201 ( e ) 职责 8 AMC M.201(e)(2) 职责 8 OM M . 201(f) 商业 ATO 8 OM M.20 1 (i)、M . 3 0 2(h) 和 M.901( l ) 8 OM M . 2 0 1 (i) 航空器维护计划 9 AMC M . 201( i )(3) 职责 9 AMC M.202(a) 事件报告 1 0 AMC M.202( b ) 事件报告 10 AMC M .持续适航任务 10 AMC M.301(b) 持续适航任务 11 AMC M . 301 (c) 持续适航任务 12 AMC M . 301(d) 持续适航任务 12 AMC M.301(e) 持续适航任务 12 AMC M.301(g) 持续适航任务 12 AMC M.302 飞机维修计划 12 OM M.302(a) 飞机维修计划 13 AMC M .飞机维护计划 13 AMC M.302(e) 飞机维护计划 14 AMC M.302(f) 飞机维护计划 17 AMC M.302(h) 飞机维护计划 17 OM M.302(h) 飞机维护计划 18 AMC M.302(i) 飞机维护计划 19 AMC M.304 修改和修理数据 29 AMC M. 305( d ) 飞机持续适航记录系统 29 AMC M.305(d)(4) 和 M.305(h) 飞机持续适航记录系统 29 AMC M.305(h) 飞机持续适航记录系统 30 AMC M.305(h)6 飞机持续适航记录系统 30 AMC M.306(a) 飞机技术日志系统 30 AMC M.306 (b) 飞机技术日志系统 32 AMC M.307 (a) 飞机持续适航记录的移交 32 AMC MA01(b) 维护数据 32 AMC MAO1 (c) 维护数据 33 AMC M.402(a) 维护的执行 3'3 OM MA02(a) 维护的执行 33 AMC MA02(c) 维护的执行 34 AMC MA02(d) 维护的执行 34 AMC MA02(e) 维护的执行 34 AMC MA02(f) 维护的执行 34 AMC MA02(g) 维护的执行 35 AMC1 MA02(h) 维护的执行 35 AMC2 MA02(h) 维护的执行 35 OM MA02(h) 维护的执行 37 AMC MA03(b) 航空器缺陷 37 AMC M. 403(d) 飞机缺陷 37 AMC M.501(a) 安装 37 AMC M.501( b ) 安装 38 AMC M.501(c) 安装 38 AMC M.501(d) 安装 39