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使用格子修剪，正向上下文适应和矢量化
摘要 - 依赖性量化（DQ）是多功能视频编码（VVC）标准中的关键编码工具之一。dq采用两个标量量化器，每个标量量化器的选择受奇偶元驱动的四州状态机的控制。由于设计是规范上执行的，因此DQ的使用需要汇率优化的量化（RDOQ），并具有每个系数决策和状态更新，例如基于网格的量化，最初针对VVC参考软件（VTM）提出。由于其固有的依赖性（包括基于先前编码的系数值的VVCS上下文选择）以及相当广泛的搜索范围，因此Trellis量化在计算上是高度复杂的。降低该算法的复杂性对于实用的VVC编码器至关重要。在本文中，我们提出了一个快速依赖的量化格子搜索，通过以下方式改进了初始设计：不可能的分支的格子修剪，正向自适应上下文传播，最后是矢量化的实现。在开放和优化的VVEND编码器中提出的建议方法将量化运行时减少了37％，允许在中等预设中总体15％的编码器加速，而在全intra编码条件下对压缩性能没有影响。在随机访问条件下，实现了9％的整体编码器加速。索引项 - VVC，VVEN，量化，格子，矢量。
使用格子结构的底盘框架设计和开发
摘要： - 这项研究的重点是利用电动摩托车的格子结构的创新底盘框架的设计和开发。该研究旨在优化框架的性能，重量和结构完整性，同时满足电动动力总成的独特要求。通过高级计算机辅助设计（CAD）和有限元分析（FEA），与传统的框架设计相比，格子结构旨在提供出色的扭转刚度和改善的处理特性。该研究探索了各种材料，包括低碳钢合金和轻质复合材料，以在强度和减轻体重之间达到最佳平衡。重点是考虑重心，重量分布和热管理等因素，将电池组和电动机有效地集成到框架内。该研究还调查了格子结构的制造性和成本效益，采用焊接和增材制造等技术来提高生产效率。需要进行大量的模拟和现实测试，以在各种负载条件下验证框架的性能，包括加速，制动和转弯。结果表明，整体底盘刚度，体重减轻和增强的骑手人体工程学的显着改善。这种创新的电动摩托车框架设计方法有助于可持续运输解决方案的发展，从而通过提供改进的性能，范围和骑手体验来彻底改变电动两轮车行业。
本文引用格式：Huiberts Anne J、de Gier Brechje、Hoeve Christina E、de Melker Hester E、Hahné Susan JM、den Hartog Gerco、van de Wij
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) Omicron（命名全球爆发谱系 (Pango) 谱系 B.1.1.529 的系统发育分配）变体自 2022 年 1 月以来在欧洲占据主导地位，由于高传染性和逃避疫苗和感染诱导的免疫力，引发了大波感染 [1]。自 2022 年 9 月 19 日起，针对 Omicron BA.1 亚变体和 SARS-CoV-2 的原始武汉毒株 [2] 的二价 mRNA 疫苗已作为加强疫苗接种提供给荷兰所有 12 岁及以上的个体。当时，Omicron BA.5 亚变体而不是 Omicron BA.1 亚变体是荷兰的主要 Omicron 亚变体 [3]。60 岁及以上的个人、医疗风险群体和医护人员通过个人信件受到邀请。
本文引用格式：Kim Shinhye、Chuang Erica SY、Sabaiduc Suzana、Olsha Romy、Kaweski Samantha E、Zelyas Nathan、Gubbay Jonathan B、Jass
疫苗有效性评估VE分析中包括的鼻腔或鼻咽样本和流行病学数据是从阿尔伯塔省、不列颠哥伦比亚省和安大略省的社区诊所或 COVID-19 评估点出现急性呼吸道症状后 7 天内就诊的知情同意患者收集的。流感 VE 分析通常仅限于患有流感样疾病 (ILI) 的患者，其定义为急性发作发烧和咳嗽，以及至少一种其他症状，包括喉咙痛、肌痛、关节痛或虚脱 [4]。对于 ≥ 65 岁的老年人，发烧不是必需症状。出于疫苗资格考虑，1 岁以下的儿童被排除在外。在经认可的省级公共卫生参考实验室通过核酸扩增试验 (NAAT) 对样本进行流感和 SARS-CoV-2 病毒检测。 VE 分析仅限于 2022 年发现第一例和最后一例甲型流感 (H3N2) 病例之间的流行病学周：从第 10 周（2022 年 3 月 6 日开始）到第 26 周（2022 年 7 月 2 日结束）（图）。
本文引用格式：Suarez Castillo Milena、Khaoua Hamid、Courtejoie Noémie。疫苗诱导和自然获得的抗 Om 保护
2021 年 12 月 13 日至 2022 年 1 月 31 日。我们纳入了对筛查前 7 天内出现症状的 18 岁或以上个体进行的逆转录 (RT)-PCR 检测。我们将个体的既往感染定义为在检测前至少 60 天确诊的 SARS-CoV-2 感染（与欧洲监测系统对 SARS-CoV-2 再感染疑似病例的定义一致）[2]，基于国家监测数据库中检索到的既往阳性 RT-PCR、抗原或血清学检测。没有检测史或检测史仅显示阴性结果的个体被归类为“没有既往感染的证据”。在法国，阳性 RT-PCR 样本的子集被提交进行突变筛查，以确定可能的变异。通过分子筛选针对一组预先定义的突变来可靠地识别流行的变体，从而可以分别选择 Omicron 或 Delta 变体的病例（补充材料，S2。数据描述）。