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World File Search System压缩比
PPS活塞和用于高压氢应用的填料材料的表征
摘要：可再生能源在氢的有效运输上的广泛采用。在非润滑操作中，往复活塞压缩机技术将发挥关键作用，确保高流量和压缩比。这些系统依赖于使用高级纤维增强聚合物的高级高强度密封解决方案，用于活塞和杆填充环。聚苯乙烯硫（PPS）聚合物基质复合材料已在摩擦学应用中使用，并有望高机械强度和耐磨性。提出的工作描述了碳和玻璃纤维增强的PPS矩阵聚合物，其特征是在非润滑操作下研究其特性和在往复式压缩机中应用的互补方法。使用高级X射线和电子成像技术的微观结构分析支持热力学和摩擦学测试。给出了有关纤维材料，界面强度和纤维增强聚合物的定向的新见解。得出了不同PPS基质复合材料对高压氢压缩应用的适用性的结论。
基于二维离散的医学图像压缩...
摘要：本文收集了两种类型的医学图像，它们来自 CT 扫描和超声系统，目的是在保持图像质量的情况下减少表示医学图像所需的位数。医学成像对疾病诊断和手术准备有很大影响。另一方面，由于医学图像数据量巨大，存储和传输是一个重要问题。例如，每张 CT 图像切片为 512 x 512，数据集由 200 到 400 张图像组成，平均数据量为 150 MB。对医学数据进行有效压缩可以解决存储和传输问题。医学图像使用提出的算法进行压缩，该算法包括两种技术，即离散余弦变换 DCT 和矢量量化 VQ。本文从收集医学图像开始，使用 MATLAB 通过 DCT-QV 开发压缩算法，并通过使用峰值信噪比 PSNR、均方误差 MSE、压缩比 CR 和每像素比特 BPP 测量原始图像和压缩图像之间的差异来评估这些技术的性能。实验结果表明，所提算法压缩后的图像质量较高，量化水平达到30%以上，压缩率达到可接受水平。
QFib：快速高效的脑纤维束压缩
摘要 扩散 MRI 纤维追踪数据集可以包含数百万条 3D 流线，它们的表示可能需要数十 GB 的内存。这些流线集称为纤维追踪图，通常用于临床操作或研究。它们的大小使得它们难以存储、可视化、处理或通过网络交换。我们利用通常的追踪算法获取流线的方式，提出了一种非常适合纤维追踪图的新压缩算法。我们的方法基于单位矢量量化方法与空间变换相结合，可实现较低的压缩和解压缩时间以及较高的压缩比。例如，11.5 GB 的纤维追踪图可以压缩为 1.02 GB 的文件，并在 11.3 秒内解压缩。此外，我们的方法允许压缩和解压缩单个流线，从而无需在处理繁重数据集时使用昂贵的核外算法。最后，我们开辟了一条实时压缩和解压缩的方法，用于处理更大的数据集，而无需大量 RAM（即核心处理）、更快的网络交换和更快的可视化或处理加载时间。
SmartCooper：自适应融合和判断机制的车辆协作感知
摘要 - 近年来，自动驾驶通过连接和自动驾驶汽车（CAVS）的协作感知来提高道路安全性的潜力，引起了人们的关注。然而，车辆传输环境中的时变频道变化需要传播资源分配。此外，在协作感知的背景下，重要的是要认识到并非所有骑士都贡献有价值的数据，而某些CAV数据甚至对协作感也有害影响。在本文中，我们介绍了SmartCooper，这是一个自适应的合作感知框架，该框架结合了通信优化和判断机制，以促进CAV数据融合。我们的方法始于在考虑通信限制的同时优化车辆的连通性。然后，我们训练一个可学习的编码器，以基于通道状态信息（CSI）动态调整压缩比。子分子，我们设计了一种判断机制来过滤由自适应解码器重建的有害图像数据。我们评估了我们在OpenCood平台上提出的算法的有效性。我们的结果表明，与非判断力计划相比，通信成本大幅降低了23.10％。与最先进的方案相比，我们对联合（AP@iou）的平均交叉点（AP@iou）的平均精度有了显着提高。
FRR 525 - 黑锁五十铃
发动机：SiTEC 220（五十铃 6HK1-TCC） 类型：6 缸、4 冲程、24 气门、SOHC、直喷柴油机。涡轮增压和空对空中冷。可调式滚柱式摇臂。 排量：7,790 cc 压缩比：16.8:1 缸径 x 冲程：115 x 125 mm 最大功率（DIN NET）：164 kW @ 2,400 RPM 最大扭矩（DIN NET）：668 Nm @ 1,500 RPM • 排放标准：ADR 80/00（USEPA 1998）• 板式油冷却器。13.5 L 油容量。组合式全流量主滤清器和旁通油滤清器。 冷却系统 • 8 叶片、直径 640 mm 的冷却风扇，带恒温控制粘性离合器。 • 散热器正面面积：4,452 cm2 • 23 L 冷却液容量。进气系统 • 垂直进气口安装在驾驶室后部。两级 Donaldson 空气净化器，主滤芯为 280 x 380 mm，副滤芯为 160 x 350 mm。• 540 x 580 mm 空对空中冷器。燃油系统 • Denso 共轨燃油喷射。独立的燃油滤清器和水分离器。• 180 L 钢制油箱。
300 尼泊尔卢比 400 尼泊尔卢比 - 灵活租用
发动机：SiTEC 140（五十铃 4HE1-XN） 类型：4 缸、4 冲程、SOHC、直喷柴油机。涡轮增压和空对空中冷。可调式滚柱式摇臂。可变涡流系统。 排量：4,751 cc 压缩比：17.3:1 缸径 x 冲程：110 x 125 mm 最大功率 (DIN NET)：103 kW @ 2,800 RPM 最大扭矩 (DIN NET)：363 Nm @ 1,200 - 1,400 RPM 排放标准：ADR 80/00（USEPA 1998）• 板式油冷却器。13 L 油容量。组合式全流量主油滤清器和旁通油滤清器。 冷却系统 • 6 叶片、直径 440 mm 的冷却风扇，带恒温控制粘性离合器散热器正面面积：3,717 cm2。12.5 L 冷却液容量。进气系统 • 垂直进气口安装在驾驶室后部。220 x 320 mm 空气滤清器滤芯。• 500 x 370 mm 空对空中冷器。燃油系统 • Zexel MI-TICS 机械集成直列喷射泵。带警告灯的油水分离器。• 125 L 钢制油箱。
300 尼泊尔卢比 400 尼泊尔卢比 - 灵活租用
发动机：SiTEC 140（五十铃 4HE1-XN） 类型：4 缸、4 冲程、SOHC、直喷柴油机。涡轮增压和空对空中冷。可调式滚柱式摇臂。可变涡流系统。 排量：4,751 cc 压缩比：17.3:1 缸径 x 冲程：110 x 125 mm 最大功率 (DIN NET)：103 kW @ 2,800 RPM 最大扭矩 (DIN NET)：363 Nm @ 1,200 - 1,400 RPM 排放标准：ADR 80/00（USEPA 1998）• 板式油冷却器。13 L 油容量。组合式全流量主油滤清器和旁通油滤清器。 冷却系统 • 6 叶片、直径 440 mm 的冷却风扇，带恒温控制粘性离合器散热器正面面积：3,717 cm2。12.5 L 冷却液容量。进气系统 • 垂直进气口安装在驾驶室后部。220 x 320 mm 空气滤清器滤芯。• 500 x 370 mm 空对空中冷器。燃油系统 • Zexel MI-TICS 机械集成直列喷射泵。带警告灯的油水分离器。• 125 L 钢制油箱。
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发动机：SiTEC 140（五十铃 4HE1-XN） 类型：4 缸、4 冲程、SOHC、直喷柴油机。涡轮增压和空对空中冷。可调式滚柱式摇臂。可变涡流系统。 排量：4,751 cc 压缩比：17.3:1 缸径 x 冲程：110 x 125 mm 最大功率 (DIN NET)：103 kW @ 2,800 RPM 最大扭矩 (DIN NET)：363 Nm @ 1,200 - 1,400 RPM 排放标准：ADR 80/00（USEPA 1998）• 板式油冷却器。13 L 油容量。组合式全流量主油滤清器和旁通油滤清器。 冷却系统 • 6 叶片、直径 440 mm 的冷却风扇，带恒温控制粘性离合器散热器正面面积：3,717 cm2。12.5 L 冷却液容量。进气系统 • 垂直进气口安装在驾驶室后部。220 x 320 mm 空气滤清器滤芯。• 500 x 370 mm 空对空中冷器。燃油系统 • Zexel MI-TICS 机械集成直列喷射泵。带警告灯的油水分离器。• 125 L 钢制油箱。
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发动机：SiTEC 140（五十铃 4HE1-XN） 类型：4 缸、4 冲程、SOHC、直喷柴油机。涡轮增压和空对空中冷。可调式滚柱式摇臂。可变涡流系统。 排量：4,751 cc 压缩比：17.3:1 缸径 x 冲程：110 x 125 mm 最大功率 (DIN NET)：103 kW @ 2,800 RPM 最大扭矩 (DIN NET)：363 Nm @ 1,200 - 1,400 RPM 排放标准：ADR 80/00（USEPA 1998）• 板式油冷却器。13 L 油容量。组合式全流量主油滤清器和旁通油滤清器。 冷却系统 • 6 叶片、直径 440 mm 的冷却风扇，带恒温控制粘性离合器散热器正面面积：3,717 cm2。12.5 L 冷却液容量。进气系统 • 垂直进气口安装在驾驶室后部。220 x 320 mm 空气滤清器滤芯。• 500 x 370 mm 空对空中冷器。燃油系统 • Zexel MI-TICS 机械集成直列喷射泵。带警告灯的油水分离器。• 125 L 钢制油箱。
基于压缩域的可穿戴设备中的ECG信号分类
可穿戴设备通常用于诊断心律不齐，但是心电图（ECG）监测过程会产生大量数据，这会影响检测速度和准确性。为了解决此问题，许多研究已将深层压缩传感（DCS）技术应用于ECG监测，这些技术可以不足采样和重建ECG信号，从而极大地优化了诊断过程，但是重建过程很复杂且昂贵。在本文中，我们为深度压缩感测模型提出了改进的分类方案。该框架由四个模块组成：预审查；压缩;和分类。首先，在三个卷积层中适应归一化的ECG信号，然后将压缩数据直接放入分类网络中，以获得四种ECG信号的结果。我们在MIT-BIH心律失常数据库和Ali Cloud Tianchi ECG信号数据库上进行了实验，以验证模型的鲁棒性，采用准确性，精确，灵敏度和F1得分作为评估指标。当压缩比（CR）为0.2时，我们的模型具有98.16％的准确性，平均准确度为98.28％，灵敏度为98.09％和98.06％的F1得分，所有这些得分都比其他模型更好。