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编解码器包括两个组件，一个编码器和一个解码器，因此名称。视频编解码器的示例是H.264，H.265，VP9等…编解码器使用各种技术来压缩数据。压缩可以是无损的，在这种情况下，解码数据将产生与编码或有损的数据完全相同的数据，在这种情况下，解码数据的数据将丢失一些编码的数据。压缩越高，丢失的数据越多。通常，使用无损编解码器的使用会导致文件比有损失的文件更大。某些编解码器在制作等效质量的视频所需的数据量中比其他编解码器更有效。H.265以同等质量生产的文件小于H.264；但是，执行此操作所需的更复杂的方法通常意味着它们需要更长的时间来编码和解码视频。
Seema Verma尊敬的声明，执行副总裁
简介主席Barrett，排名成员Budzinski和小组委员会成员，感谢您今天有机会与您谈论Oracle与退伍军人事务部（VA）电子健康记录现代化（EHRM）计划的合作。2024年12月20日，弗吉尼亚州宣布，他们正在开始为EHRM计划部署的预先计划，而在密歇根州的四个地点开始了部署工作：Ann Arbor，Battle Creek，Detroit和Saginaw。剥离前工作始于当前的国家审查（CSR）。1企业社会责任之后大约需要12个月的现场准备，培训等。在持续之前。Oracle正在与VA合作，以压缩这一时间范围，以便从启动CSR和进行预部部门工作到Go Live的日期的时间较短。取决于我们可以压缩这一时间表的程度，我们预计密歇根州的四个站点将在2026年上半年的某个时候（希望是2026年初）。我们很高兴能在这四个站点重新启动部署工作，但我们鼓励VA加速部署活动并扩大部署的站点数量，以便我们可以更快地将该程序重新恢复课程。现在开始为其他站点开始CSR工作至关重要，因此，假设密歇根州的四个部署顺利进行，我们有新的网站可以在2026年晚些时候进行部署，并且可以持续的网站准备部署。加速我们正在与VA紧密合作，以确定加速部署的最佳行动方案，并建立计划，该计划将使该计划能够成功地在VA的所有医疗保健系统中部署新的EHR。维持当前的速度将需要数十年，这是任何人都无法接受的，这就是为什么我们推荐加速之路的原因。为了使加速成功，我们需要做一些工作，而VA的工作需要做。我们与SEC的初次会议感到非常鼓舞。柯林斯和弗吉尼亚州，就像我们做了这一重要计划一样。
通知 2024-36，附录 A 和 B
(i) 符合条件的资产包括碳捕获设备或其他资产，这些资产需要压缩、处理、加工、液化、泵送或执行其他物理操作来捕获碳氧化物排放，包括溶剂、膜、吸附剂、化学加工设备、压缩机、监测设备、注入设备以及井组件，例如封隔器、套管柱、抗 CO2 混凝土、钢管、井口、阀门和传感器，适用于地下注入控制 (UIC) VI 类井。符合条件的资产还包括运输设备，如收集和分配基础设施系统。这些包括管道、临时或运输相关的碳氧化物储罐、阀门、传感器和控制面板，用于收集从工业设施或多个设施捕获的碳氧化物，以便运输这些碳氧化物。其他示例包括将碳氧化物转化为二氧化碳的设备
最新技术：CCS 技术 2022
Cryocap™ XLL 工艺是一种工业解决方案，用于压缩、液化和净化上游装置产生的原始 CO₂ 流。CO₂ 进料气体在进料/循环压缩机中压缩，在中间压力下干燥，然后再次压缩。压缩气体冷却后送往冷工艺。在冷工艺中，高压干燥 CO₂ 被冷却并分成各种流。其中一种流在汽提塔中通过蒸馏净化以产生液态 CO₂ 产品，该产品被送往装置的电池极限。其余流膨胀到不同水平并在主热交换器中蒸发，提供 CO₂ 液化所需的制冷负荷。蒸发后，这些流在环境温度下循环到进料/循环压缩机。这种配置使得可以用单个压缩机处理进料气体的压缩和制冷（所谓的自制冷循环）。
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。
关于使用工业负荷曲线确定微电网规模的代表天数
摘要 — 微电网的定型过程需要运行多个模拟，根据所需的精度，这些模拟可能需要大量计算。减少模拟时间的有效方法是通过从要评估的天数列表中选择代表天数（例如一年中的 365 天）并为其分配权重来压缩可用数据。本文的目的是确定具有工业负荷曲线的微电网定型的推荐代表天数。为此，收集并分析了 22 家公司的实际负荷曲线。对两种代表天数选择方法进行了根据代表天数确定的最佳定型的敏感性分析。提出了一个可靠性指标，并表明，使用基于优化的选择方法，平均 10 个代表天数足以表征系统。索引术语 — 负荷曲线、微电网、代表天数、选择方法、定型
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。
最新技术：CCS 技术 2022
Cryocap™ XLL 工艺是一种工业解决方案，用于压缩、液化和净化上游装置产生的原始 CO₂ 流。CO₂ 进料气体在进料/循环压缩机中压缩，在中等压力下干燥，然后再次压缩。压缩气体冷却后，送往冷工艺。在冷工艺中，高压干燥 CO₂ 被冷却并分成各种流。其中一种流在汽提塔中通过蒸馏净化，产生液态 CO₂ 产品，该产品被送往装置的电池极限。其余流膨胀到不同水平并在主热交换器中蒸发，提供 CO₂ 液化所需的制冷负荷。蒸发后，这些流在环境温度下循环到进料/循环压缩机。这种配置使得可以使用单个压缩机（所谓的自制冷循环）处理进料气体的压缩和制冷。
英特尔® QuickAssist 技术（英特尔® QAT）软件...
6.2.1 IOMMU 重映射函数 ................................................................................................ 90 6.2.1.1 icp_sal_iommu_get_remap_size ......................................................... 90 6.2.1.2 icp_sal_iommu_map ...................................................................................... 91 6.2.1.3 icp_sal_iommu_unmap ...................................................................................... 91 6.2.1.4 IOMMU 重映射函数使用方法 ...................................................................... 92 6.2.2 轮询函数 ............................................................................................................. 92 6.2.2.1 icp_sal_pollBank ...................................................................................... 93 6.2.2.2 icp_sal_pollAllBanks ................................................................................ 93 6.2.2.3 icp_sal_CyPollInstance ........................................................................... 94 6.2.2.4 icp_sal_DcPollInstance ........................................................................... 95 6.2.2.5 icp_sal_CyPollDpInstance ......................................................................... 95 6.2.2.6 icp_sal_DcPollDpInstance ......................................................................... 96 6.2.3 用户空间访问配置函数 ........................................................................... 97 6.2.3.1 icp_sal_userStart ...................................................................................... 97 6.2.3.2 icp_sal_userStop ...................................................................................... 98 6.2.4 版本信息函数 ........................................................................................... 98 6.2.4.1 icp_sal_getDevVersionInfo .................................................................... 99 6.2.5 重置设备函数 ......................................................................................................... 99 6.2.5.1 icp_sal_reset_device ........................................................................... 99 6.2.6 无线程 API .......................................................................................................... 100 6.2.6.1 icp_sal_poll_device_events ................................................................. 100 6.2.6.2 icp_sal_find_new_devices ......................................................................... 101 6.2.7 压缩和验证（CnV）相关 API ............................................................................. 101 6.2.7.1 icp_sal_dc_get_dc_error() .................................................................... 101 6.2.7.2 icp_sal_dc_simulate_error() .............................................................102 6.2.8 心跳 API .............................................................................................................102 6.2.8.1 icp_sal_check_device() ...................................................................... 103
实习：建造3D网状自动编码器-AFIG
实习的主要目标是对网格代表领域内的当前文献进行彻底审查。随后，目的是设计和实现3D网格自动编码器，以便能够准确捕获对象的形状并有效地将它们压缩到潜在表示中。利用潜在空间已被证明在生成模型中非常有效，如文本对图像模型中所示[6，7]。该自动编码器的潜在应用是多种多样的。主要是，它有可能通过促进潜在空间内的直接操作来大大减轻模型的计算负担。这不仅解锁了在网格序列上无缝工作的运动模型的可能性，而且还使模型的扩展能够处理多个字符，从而结合了它们之间的相互作用。其次，潜在空间可用于生成模型中，从而促进了从文本/图像/视频到姿势/运动的翻译。