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World File Search System压缩
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。
可扩展的密文压缩技术...
与与每个成员的琐碎解决方案相比，与每个成员进行琐碎的解决方案相比，多重电键封装机制（MKEM）提供了可扩展的解决方案，并在带宽和计算成本中节省了可节省的解决方案。MKEM上的所有先前作品仅限于经典假设，尽管已知某些通用构造，但它们都需要大多数量词后方案不共享的特定属性。在这项工作中，我们首先提供了一种简单而有效的MKEM的通用结构，可以通过多功能假设（包括量词后的假设）进行实例化。We then study these mKEM instantiations at a practical level using 8 post-quantum KEM s (which are lattice and isogeny-based NIST candidates), and CSIDH, and show that compared to the trivial solution, our mKEM offers savings of at least one order of magnitude in the bandwidth, and make encryption time shorter by a factor ranging from 1.92 to 35.此外，我们表明，通过将MKEM与MLS使用的TreeKem协议（用于安全组消息传递的IETF草稿）相结合 - 我们获得了显着的带宽节省。