Зерновой ток расшифровка: Аббревиатура Зернокомплекса Статьи Агромир-Запчасти — RC74 — интернет-магазин радиоуправляемых моделей

Содержание

Марки каменного угля – расшифровка и характеристики по маркам

Уголь разделяют на марки, группы и подгруппы в рамках промышленной классификации. Она базируется на свойствах полезного ископаемого по-разному реагировать на высокие температуры. В ней также учитывается стадия метаморфизма или углефикации. Чем она выше, тем более зрелым является полезное ископаемое. Хорошо углефицированные марки дают больше тепла, меньше дыма и золы.

Марки угля
Какие марки угля существуют
По каким характеристикам уголь разделяют на марки

В 1988 году классификация по маркам была согласована с Международной системой кодификации.

В этом разделе мы подробно расскажем:

Какие марки угля существуют
По каким характеристикам уголь разделяют на марки
Как связаны марки, группы, подгруппы, классы, категории, типы и подтипы угля

Какие марки угля существуют

Согласно ГОСТу 25543-2013, выделяют 17 марок ископаемого угля:

Антрацит (А)
Бурый (Б)
Газовый (Г)
Газовый жирный (ГЖ)
Газовый жирный отощенный (ГЖО)
Длиннопламенный (Д)
Длиннопламенный газовый (ДГ)
Жирный (Ж)
Коксовый (К)
Коксовый жирный (КЖ)
Коксовый отощенный (КО)
Коксовый слабоспекающийся (КС)
Коксовый слабоспекающийся низкометаморфизованный (КСН)
Отощенный спекающийся (ОС)
Слабоспекающийся (СС)
Тощий (Т)
Тощий спекающийся (ТС)

Перейдя по ссылкам, вы сможете подробно прочитать о каждой марке, ее особенностях, характеристиках и сферах применения.

Для вашего удобства, на этой странице в таблице ниже собраны основные показатели всех марок, их главные отличительные черты и области использования.

Марки угля, их технические характеристики и особенности (сводная таблица)

Далее мы расскажем, какие свойства ископаемого угля лежат в основе данной марочной классификации.

По каким характеристикам уголь разделяют на марки

Уголь классифицируют на марки по следующим свойствам:

Выход летучих веществ при нагревании
Параметр указывает на зрелость (степень метаморфизма или углефикации) полезного ископаемого. Чем ниже содержание летучих веществ, тем меньше дымит уголь и дает больше тепла.
Теплота сгорания
Указывает на то, сколько тепла дает килограмм топлива при сжигании.
Содержание углерода
Уголь, богатый углеродом, имеет высокую теплоту сгорания. Количество элемента увеличивается по мере повышения степени углефикации.
Максимальная влагоемкость (для бурых углей)
Показывает, сколько жидкости может поглотить материал до полного насыщения. Влагоемкость зависит от плотности и пористости. Показатель высокий у бурых углей на ранней стадии метаморфизма, затем он снижается.
Спекаемость
Это свойство некоторых марок при нагревании превращаться в пластическую массу. Определяется оно по толщине пластического слоя.
Отражение витринита
Характеризует степень зрелости (углефикации, метаморфизма) полезного ископаемого.
Выход смолы полукоксования (для бурых углей)
Это жидкие компоненты, которые выходят при нагревании угля. Они являются ценными источниками органических веществ, которые используются в химической и фармацевтической промышленности.
Анизотропия витринита (для антрацита)
Это свойство зрелого витринита к двойному отражению света в зависимости от ориентации слоев породы.

Подробно об этих и других характеристиках читайте в разделе Свойства и характеристики каменного угля.

Кроме того, стоит сказать, что некоторые марки разделяются на группы и подгруппы. Данные об этом представлены в таблице ниже. Также в ней показано, каким классам, категориям, типам и подтипам соответствуют конкретные марки углей. О них вы можете подробно прочитать в нашей статье Классы, категории, типы и подтипы угля.

Таблица соотношения марок, групп, подгрупп, классов, категорий, типов и подтипов угля

Марка угля (обозначение)	Группа угля (обозначение)	Подгруппа угля (обозначение)	Класс	Категория	Тип	Подтип
Бурый (Б)	Первый бурый (1Б)	—	02, 03	Все	50 и выше	05, 10, 15, 20
	Второй бурый (2Б)	Второй бурый витринитовый (2БВ)	02-04	0-3	30, 40	05, 10, 15, 20
	Второй бурый (2Б)	Второй бурый фюзинитовый (2БФ)	02-04	4 и выше	30, 40	05, 10, 15
	Третий бурый (3Б)	Третий бурый витринитовый (3БВ)	03-05	0-3	10, 20	05, 10, 15, 20
	Третий бурый (3Б)	Третий бурый фюзинитовый (3БФ)	04-05	4 и выше	10, 20	05, 10
Длиннопламенный (Д)	—	Длиннопламенный витринитовый (ДВ)	04-07	0-3	30, 32, 34, 36, 40	00, 01
Длиннопламенный (Д)	—	Длиннопламенный фюзинитовый (ДФ)	05-07	4 и выше	28, 30	00, 01
Длиннопламенный газовый (ДГ)	—	Длиннопламенный газовый витринитовый (ДГВ)	05-07	0-3	32 и выше	06, 07, 08, 09
Длиннопламенный газовый (ДГ)	—	Длиннопламенный газовый фюзинитовый (ДГФ)	05-07	4 и выше	30 и выше	06, 07, 08, 09
Газовый (Г)	Первый газовый (1Г)	Первый газовый витринитовый (1ГВ)	05-09	0-3	30, 32, 34, 36, 38 и выше	06-12
	Первый газовый (1Г)	Первый газовый фюзинитовый (1ГФ)	05-09	4 и выше	30, 32, 34, 36, 38 и выше	06-12
	Второй газовый (2Г)	—	06, 07	все	30, 32, 34, 36, 38 и выше	13-16
Газовый жирный отощенный (ГЖО)	Первый газовый жирный отощенный (1ГЖО)	Первый газовый жирный отощенный витринитовый (1ГЖОВ)	06, 07	0-3	30, 32, 34, 36	10-16
	Первый газовый жирный отощенный (1ГЖО)	Первый газовый жирный отощенный фюзинитовый (1ГЖОФ)	06, 07	4 и выше	30, 32, 34, 36	10-16
	Второй газовый жирный отощенный (2ГЖО)	Второй газовый жирный отощенный витринитовый (2ГЖОВ)	08, 09	0,3	30, 32, 34, 36	10-16
	Второй газовый жирный отощенный (2ГЖО)	Второй газовый жирный отощенный фюзинитовый (2ГЖОФ)	08, 09	4 и выше	30, 32, 34, 36	10-16
Газовый жирный (ГЖ)	Первый газовый жирный (1ГЖ)	—	05-07	все	30 и выше	17 и выше
Газовый жирный (ГЖ)	Второй газовый жирный (2ГЖ)	—	08, 09	все	36 и выше	17-25
Жирный (Ж)	Первый жирный (1Ж)	—	08-11	все	28, 30, 34	14-17
Жирный (Ж)	Второй жирный (2Ж)	—	08-11	все	30, 32, 34, 36	18-26
Коксовый жирный (КЖ)	—	—	09-12	все	24, 26, 28	26 и выше
Коксовый (К)	Первый коксовый (1К)	Первый коксовый витринитовый (1КВ)	10-12	0-3	24, 26, 28	13-17
	Первый коксовый (1К)	Первый коксовый фюзинитовый (1КФ)	10-12	4 и выше	24, 26, 28	13-17
	Второй коксовый (2К)	Второй коксовый витринитовый (2КВ)	13-16	0-3	28 и ниже	13 и выше
	Второй коксовый (2К)	Второй коксовый фюзинитовый (2КФ)	13-16	4 и выше	28 и ниже	13 и выше
Коксовый отощенный (КО)	Первый коксовый отощенный 1 (КО)	Первый коксовый отощенный витринитовый (1КОВ)	08-11	0-3	22, 24, 26, 28	10-12
	Первый коксовый отощенный 1 (КО)	Первый коксовый отощенный фюзинитовый (1КОФ)	08-11	4 и выше	20, 22, 24, 26, 28	10-12
	Второй коксовый отощенный (2КО)	Второй коксовый отощенный витринитовый (2КОВ)	11-13	0-3	16, 18, 20, 22, 24, 26, 28	10-12
	Второй коксовый отощенный (2КО)	Второй коксовый отощенный фюзинитовый (2КОФ)	11-13	4 и выше	16, 18, 20, 22, 24, 26, 28	10-12
Коксовый слабоспекающийся низкометаморфизованный (КСН)	—	Коксовый слабоспекающийся низкометаморфизованный витринитовый	08-10	0-3	28 и ниже	06-09
Коксовый слабоспекающийся низкометаморфизованный (КСН)	—	Коксовый слабоспекающийся низкометаморфизованный фюзинитовый	08-10	4 и выше	28 и ниже	06-09
Коксовый слабоспекающийся (КС)	Первый коксовый слабоспекающийся (1КС)	Первый коксовый слабоспекающийся витринитовый (1КСВ)	11-13	0-3	28 и ниже	06-09
	Первый коксовый слабоспекающийся (1КС)	Первый коксовый слабоспекающийся фюзинитовый (1КСФ)	11-13	4 и выше	28 и ниже	06-09
	Второй коксовый слабоспекающийся (2КС)	Второй коксовый слабоспекающийся витринитовый (2КСВ	14-16	0-3	28 и ниже	06-09
	Второй коксовый слабоспекающийся (2КС)	Второй коксовый слабоспекающийся фюзинитовый (2КСФ)	14-16	4 и выше	28 и ниже	06-09
Отощенный спекающийся (ОС)	Первый отощенный спекающийся (1ОС)	Первый отощенный спекающийся витринитовый (1ОСВ)	13-17	0-3	20 и ниже	10-12
	Первый отощенный спекающийся (1ОС)	Первый отощенный спекающийся фюзинитовый (1ОСФ)	13-17	4 и выше	20 и ниже	10-12
	Второй отощенный спекающийся	Второй отощенный спекающийся витринитовый (2ОСВ)	17 и выше	0-3	20 и ниже	06-09
	Второй отощенный спекающийся	Второй отощенный спекающийся фюзинитовый (2ОСФ)	17 и выше	4 и выше	20 и ниже	06-09
Тощий спекающийся (ТС)	—	Тощий спекающийся витринитовый (ТСВ)	14-19	0-3	20 и ниже	01
Тощий спекающийся (ТС)	—	Тощий спекающийся фюзинитовый (ТСФ)	14-19	4 и выше	16-18 и ниже	01
Слабоспекающийся (С)	Первый слабоспекающийся (1С)	—	07-09	все	20, 22, 24, 26, 28, 34	00, 01
	Второй слабоспекающийся (2С)	—	08-13	все	26, 28, 30, 32	00, 01
	Третий слабоспекающийся (3С)	—	08-17	все	16, 18, 20, 22, 24	00, 01
Тощий (Т)	Первый тощий (1Т)	Первый тощий витринитовый(1ТВ)	15-20	0-3	12, 14, 16	00
	Первый тощий (1Т)	Первый тощий фюзинитовый (1ТФ)	13-20	4 и выше	12, 14	00
	Второй тощий (2Т)	Второй тощий витринитовый (2Т)	15-25	0-3	08, 10	00
	Второй тощий (2Т)	Второй тощий фюзинитовый (2Т)	15-25	4 и выше	08, 10	00
Антрацит (А)	Первый антрацит (1А)	Первый антрацит витринитовый (1АВ)	22-35	0-3	20	—
	Первый антрацит (1А)	Первый антрацит фюзинитовый (1АФ)	22-35	4 и выше	10 и выше	—
	Второй антрацит (2А)	Второй антрацит витринитовый (2АВ)	36-44	0-3	10 и выше	—
	Второй антрацит (2А)	Второй антрацит фюзинитовый (2АФ)	36-44	4 и выше	10 и выше	—
	Третий антрацит (3А)	Третий антрацит витринитовый (3АВ)	45 и выше	0-3	15 и выше	—
	Третий антрацит (3А)	Третий антрацит фюзинитовый (3А)	45 и выше	4 и выше	15 и выше	—

Стоит сказать сразу, что классификация марок по группам и подгруппам довольно специфическая. Для определения характеристик угля ее используют в основном специалисты.

В группах уголь более точно разделяется по степени зрелости на основе:

Показателя отражения витринита
Выхода летучих веществ
Влагоемкости
Спекаемости
Выхода смолы полукоксования
Анизотропии витринита

Подгруппы характеризуются по двум параметрам:

Содержанию витринита – цементирующего компонента угля, который образовался из целлюлозы и лигнина, разлагающихся без доступа кислорода
Содержанию фюзинизированных элементов – остатков растений, которые разлагались в присутствии кислорода (в результате образовалось вещество фюзинит, в котором частично сохранилась волокнистая и клеточная структура растений)

В зависимости от содержания веществ, уголь разделяют на:

Витринитовую подгруппу – количество фюзинизированных элементов меньше 39%
Фюзинитовую подгруппу – количество фюзинизированных элементов больше 40%

Подробнее об этих и других элементах угля читайте на странице Состав каменного угля.

Хотим еще раз акцентировать ваше внимание на следующем:

Разделение марок угля на группы и подгруппы – очень узкоспециализированное. На практике же важно знать в целом, что представляет из себя каждая марка угля, чем она отличается от других, где ее можно применять.

Мы уже упоминали, что существует 17 марок ископаемого угля. Из них 15 – это каменные угли, по одной марке имеют бурые и антрацит. Предлагаем вам познакомиться с детальным описанием каждой разновидности.

Подробнее о каждой марке вы сможете прочитать в наших вложенных статьях:

Уголь марки А (антрацит)
Уголь марки Б (бурый)
Уголь марки Г (газовый)
Уголь марки ГЖ (газовый жирный)
Уголь марки ГЖО (газовый жирный отощённый)
Уголь марки Д (длиннопламенный)
Уголь марки ДГ (длиннопламенный газовый)
Уголь марки Ж (жирный)
Уголь марки К (коксовый)
Уголь марки КЖ (коксовый жирный)
Уголь марки КО (коксовый отощённый)
Уголь марки КС (коксовый слабоспекающийся)
Уголь марки КСН (коксовый слабоспекающийся низкометаморфизованный)
Уголь марки ОС (отощённый спекающийся)
Уголь марки СС (слабоспекающийся)
Уголь марки Т (тощий)
Уголь марки ТС (тощий спекающийся)

Microsoft Word — Титульный.

doc

%PDF-1.6 % 9500 0 obj > endobj 11260 0 obj >stream application/pdf

Microsoft Word — Титульный.doc

2017-09-27T13:19:11+03:00PScript5.dll Version 5.2.22017-10-16T14:03:16+03:002017-10-16T14:03:16+03:00Acrobat Distiller 8.0.0 (Windows)uuid:7e46eaa8-47e3-4a0a-86bb-4c9957ebe77fuuid:a51a7478-fc93-4f77-9a62-dd46bcb76f01 endstream endobj 9524 0 obj >/Encoding>>>>> endobj 9369 0 obj > endobj 9370 0 obj > endobj 9406 0 obj > endobj 9438 0 obj > endobj 9439 0 obj > endobj 9449 0 obj > endobj 9455 0 obj > endobj 9461 0 obj > endobj 9467 0 obj > endobj 9473 0 obj > endobj 9479 0 obj > endobj 9485 0 obj > endobj 9491 0 obj > endobj 9492 0 obj > endobj 9493 0 obj > endobj 9494 0 obj > endobj 9495 0 obj > endobj 9496 0 obj > endobj 6455 0 obj >/Type/Page>> endobj 6460 0 obj >/Type/Page>> endobj 6464 0 obj >/Type/Page>> endobj 6470 0 obj >/Type/Page>> endobj 6473 0 obj > endobj 6475 0 obj >stream h޴Zˎ+Wrn0␬biւa`1`+/’|B~.

1_Qh(iK.MW̾7|HU&IɗFU.j\h}OEA

современное руководство по кодированию и декодированию 2022 года! · GitHub

Здравствуйте. Я решил отныне делиться своими знаниями на публичных форумах и не отвлекаться от улучшения мира так, чтобы это осталось в истории.

Этот Суть посвящен обсуждению того, как улучшить производительность декодирования AV1 по двум направлениям: повышение производительности за счет более эффективного декодирования и за счет кодирования с поддержкой декодирования.

Вот много советов о том, как улучшить производительность декодирования на любой машине:

1. Обновляйте свой любимый медиаплеер!

Для программного декодирования AV1 (или любого программного декодирования в этом отношении) это означает:

Использование последней версии декодера программного обеспечения dav1d AV1 (dav1d 1.0.0 и выше).
Использование новых методов гибридного ускорения посредством декодирования с помощью графического процессора с помощью программного обеспечения, такого как libplacebo.

В предпочитаемой вами операционной системе и программах это, вероятно, означает получение последних доступных версий программного обеспечения.

Сюда входят браузеры (последние версии браузеров Firefox/Chrome имеют более свежую версию декодера dav1d) , медиаплееры (mpv, VLC, mpc-hc с последними фильтрами LAV) и даже операционная система. библиотеки (для эскизов, предварительного просмотра или даже кодирования изображений) .

Браузеры : Просто обновите до последней версии, доступной для вашей системы. Медиаплееры : я рекомендую mpv и VLC как высокопроизводительные настраиваемые, поскольку их можно довольно легко обновлять в большинстве систем. Я рекомендую mpv, так как в настоящее время он имеет доступ к функциям ускорения графического процессора, которых в настоящее время нет в VLC, проще убедиться, что декодер обновлен, и он ведет себя лучше, когда дело доходит до низкой производительности рендеринга/декодирования.

В Windows вы можете просто загрузить последние сборки mpv из следующих источников: https://jeremylee.sh/bins/ https://sourceforge.net/projects/mpv-player-windows/files/64bit/ https://github.com/zhongfly/mpv-winbuild

Для Linux, поскольку статические двоичные файлы mpv встречаются очень редко, лучше всего, очевидно, уважительно спросить, может ли ваш менеджер пакетов получить более свежие медиаплееры и библиотеки декодирования. Однако не беспокоят и не настаивают постоянно на этом. Будьте терпеливы .

Для тех пользователей Linux, которые знают, что они не смогут получить обновленные медиаплееры в течение следующего десятилетия, существует этот плоский пакет mpv, спасающий нас: https://flathub.org/apps/details/io.mpv.Mpv

Для людей Apple, вы можете просто получить VLC. Для Android-людей я, очевидно, рекомендую mpv-android: https://github.com/mpv-android/mpv-android/релизы https://play.google. com/store/apps/details?id=is.xyz.mpv&gl=США

2. Повышение производительности медиаплеера

Важно не только повысить скорость программного декодирования, но и улучшить использование ресурсов за счет более эффективного рендеринга, что становится более важным при более высоких разрешениях, частоте кадров, битовой глубине и т. д.

Вот почему я обычно не рекомендую браузеры для оптимального воспроизведения мультимедиа: их механизмы рендеринга обычно не так эффективны, как механизмы рендеринга специализированных медиаплееров, а также потребляют другие системные ресурсы, поэтому я считаю, что их основное использование — кроссплатформенное воспроизведение. с такими услугами, как Jellyfin.

Что касается того, какие медиаплееры использовать для максимизации производительности при воспроизведении материалов AV1, я должен указать это конкретно на mpv . Несмотря на то, что и VLC, и mpv в целом довольно сопоставимы, более производительный конвейер рендеринга, к которому он имеет доступ, находится на первом месте, особенно когда можно получить доступ к легкодоступному видеосерверу GPU-Next на основе libplacebo, чтобы получить более эффективное использование графического процессора и другие экзотические функции. функции.

2.1. Ускорение GPU для синтеза зерна AV1 через ffmpeg libplacebo/mpv GPU-Next

Поскольку mpv имеет доступ к рендерингу libplacebo, он также может использовать передовые функции, такие как гибридное ускорение графического процессора. В настоящее время можно использовать только синтез зерна графического процессора AV1, хотя это все же может дать приличное увеличение производительности декодирования, когда его можно использовать.

Активация синтеза зерна AV1 на основе графического процессора требует исключительно использования gpu-next, что означает, что вы должны добавить это в свой файл конфигурации mpv/mpv.net, если хотите, чтобы он работал: vo=gpu-next
vd-lavc-film-grain=gpu

Для еще более эффективного использования графического процессора можно использовать графический API Vulkan поверх OGL/DX11, хотя некоторые старые платформы и операционные системы могут не поддерживаться, например macOS: GPU-API = вулкан

Вот мой конфиг для справки: vo=gpu-следующий GPU-API = вулкан vd-lavc-film-grain=gpu

Примечание. GPU-Next поддерживает Vulkan, DX11 и OpenGL.

Это должно принести пользу каждой машине, но чем быстрее ваш процессор, тем меньше пользы. Кроме того, если у вас нет iGPU, транзакции GPU без нулевого копирования (транзакции CPU<>RAM<>GPU) означают штраф за задержку при переключении задач. Это не сильно влияет на пропускную способность, но влияет на производительность произвольного доступа, а это означает, что производительность поиска может быть снижена, если ваш процессор достаточно быстр.

Даже на более быстрых процессорах увеличение производительности декодирования для потоков с более высоким битрейтом и более высоким разрешением очень ценится, когда присутствует синтез зернистости, поэтому я рекомендую оставить его включенным.

##2.2. Использование кэширования для сглаживания всплесков использования

На старых и/или медленных платформах, особенно при более высоких разрешениях с экзотическими функциями, такими как синтез зернистости и суперразрешение кадров AV1, производительность декодирования по-прежнему остается проблемой в сложных сценариях.

Хорошим примером этого может служить старый ноутбук 2C/4T Skylake , который у меня есть для просмотра телевизионного видео: хотя он может декодировать синтезированные потоки 4k24 10b Grain без потери кадров, производительность 4k30 10b непостоянна, даже с зернистостью графического процессора. включен синтез.

Это связано с тем, что хотя производительность декодирования для большей части потока превышает скорость реального времени, бывают моменты, когда это не так, поэтому производительность декодирования падает ниже реального времени, а выходные кадры отбрасываются.

Предварительное декодирование и помещение необработанных кадров в буфер в ОЗУ теоретически позволит полностью сгладить эти неровности, и с эмпирической точки зрения это так: после включения кэширования для 2 ГБ ОЗУ в mpv для потока 4k30 10b) , я не смог получить ни одного пропуска кадров во время воспроизведения, и это было с масштабированием и преобразованием глубины до 8b на моем крестьянском телевизоре 1080p, поэтому реальная производительность 4k в целом должна быть немного лучше.

При этом вы жертвуете некоторой оперативной памятью, но если вы действительно хотите воспроизводить потоки с высоким разрешением и высоким битрейтом на медленной машине, это может быть очень полезно.

Что касается того, как его включить, вам нужно использовать mpv и добавить что-то подобное в конфигурацию mpv:

vd-queue-enable=yes
ad-queue-enable=yes
vd-queue-max-bytes=2000MiB
vd-queue-max-samples=600000
вд-очередь- max-secs=15
cache=yes
demuxer-max-bytes=650M
demuxer-max-back-bytes=1000M

Итак, это в основном все, что вы можете сделать для улучшения производительности декодирования со стороны программного обеспечения, так что давайте перейдем к кодированию.

2.3 Будущие усовершенствования

Теперь, когда можно использовать синтез зерен графического процессора libplacebo AV1, вы должны спросить себя: будут ли добавлены дополнительные функции декодирования гибридного графического процессора?
На самом деле ответ «да», и в будущем мы получим больше функций, которые можно будет передать графическому процессору, что будет все ближе и ближе приближать нас к мечте о машине 4x A55, способной декодировать поток 4k 10b.

Короче говоря, разные решения по кодированию и разные инструменты кодирования могут существенно повлиять на производительность декодирования. В AV1 вот основные узкие места декодирования, контролируемые пользователем (условно говоря), не выровненные ни в каком порядке:

Конвейер циклической фильтрации: CDEF, фильтрация восстановления являются основными виновниками.
Синтез зерна.
Энтропийное кодирование при более высоких битрейтах (хотя это проблема большинства современных кодеков)
Обновления CDF (функция кумулятивного распределения) относительно энтропийного кодирования. Чем меньше обновлений, тем выше производительность (подтверждено только увеличение производительности кодирования).
Глубокие иерархии кадров.
Большие размеры суперблока, в основном при более низких разрешениях (в основном многопоточность).
Количество систем отсчета.
Размеры разделов и преобразований (большие разделы легче вычислить, чем меньшие).
Битрейт.
Количество плиток в потоке (в основном многопоточности).

Эта часть руководства в основном ориентирована на пользователей aomenc, поскольку у пользователей SVT-AV1 есть параметр командной строки под названием --fast-decode X , который делает за вас некоторые вещи, описанные выше. Последний метод намного проще, но первый обеспечивает гораздо большую гибкость.

Для базового улучшения потоковой передачи на стороне декодера, вот что вы можете довольно легко сделать в mainline aomenc: --tile-columns=1 --sb-size=64

Это должно улучшить масштабирование декодера при более низких основных разрешениях, таких как <=1080p. Примечание: если вы действительно не испытываете затруднений с декодированием при разрешении 1080p, просто --sb-size=64 должно хватить при разрешении 1080p и ниже. --tile-columns=1 — это просто бонус.

При более высоких разрешениях (>=1440p) уменьшение размера суперблока не очень помогает, поэтому оставить его по умолчанию вполне нормально.

Для дальнейшего улучшения производительности декодирования это можно сделать: --tile-columns=1 --sb-size=64 --enable-restoration=0

Для еще более высокой производительности декодирования: --tile-columns=1 --sb-size=64 --enable-restoration=0 --gf-max-pyr-height=4 --max-reference-frames=4

Для наиболее приемлемого целевого показателя производительности декодирования: --tile-columns=2 --tile-rows=1 --sb-size=64 --enable-restoration=0 --enable-cdef=0 --gf-max-pyr-height=4 --max-reference-frames=4 --min-partition-size=8

aomenc-av1 сверхбыстрое декодирование, к черту качество кодирования: --tile-columns=2 --tile-rows=1 --sb-size=64 --enable-restoration=0 --enable-cdef=0 --gf-max-pyr-height=4 --max-reference-frames=3 --min-partition-size=8 --loopfilter-control=0

Обратите внимание, что можно отключить еще больше функций кодирования, но приведенная выше командная строка является обширной и достаточно вредной для производительности кодирования, поэтому я бы не рекомендовал продолжать.

Пояснение к каждой настройке:

плитки = разделение видео на столбцы и строки плиток, что несколько ограничивает доступ к информации во всем кадре. При декодировании многопоточность тайлов масштабируется лучше, чем многопоточность кадров, особенно для операций произвольного доступа, таких как поиск.
SB-size = размер суперблока. Кодировщики AV1 могут выбирать между 64×64-128×128 SB при кодировании. При более низких разрешениях (<=1080p) форсирование размера SB до 64x64 не сильно повредит эффективности кодирования, если вообще вообще (если сам пресет имеет доступ к 128x128 SB на первом месте, конечно), и улучшит сторону кодировщика и декодера. резьба.
CDEF и фильтрация восстановления: эти фильтры являются частью конвейера циклических фильтров, и при более высоких разрешениях и битрейтах они могут стать узкими местами при декодировании, хотя их влияние на это сегодня не очень велико. Сначала отключите фильтрацию восстановления, а затем CDEF, если это действительно необходимо.
gf-max-pyr-height = Максимальная высота пирамиды группы кадров или, как описано выше, максимальная глубина иерархии кадров. Чем глубже иерархия кадров, тем больше ссылок необходимо сделать, что несколько снижает производительность кодирования и декодирования. Уменьшение этого значения по умолчанию, равного 5, уменьшает потолок выигрыша от кодирования, который возможен при более глубокой иерархии кадров, но повышает производительность декодирования.
max-reference-frames = максимальное эвристически определенное количество опорных кадров, которое может использовать кодировщик. Чем выше число, тем выше потенциальная производительность кодирования, которую вы можете получить, но тем больше накладных расходов на кодирование и декодирование вы жертвуете. Уменьшите его, если это необходимо.
min-partition-size = минимальный размер раздела. Какими маленькими вы позволили блокам быть. В aomenc <=CPU-5 минимальный размер раздела для <2160p составляет 4x4. У аоменс ЦП-6 это 8х8. Для >=2160p это в любом случае 8×8, поэтому нет необходимости трогать его для больших разрешений.
loopfilter-control = параметр управления контурным фильтром. Если установлено значение, отличное от 1 (по умолчанию), оно ограничивает применение фильтра контура. Установите его в 0, и вы полностью отключите конвейер фильтрации циклов (деблокировка, CDEF и восстановление), что может вызвать довольно высокий дефицит качества.
cdf-update-mode = накопительное обновление функции распределения. Он просто решает, как часто вы хотите обновлять материал для энтропийного кодера. 0 = никогда (не рекомендуется), 1 = все кадры (по умолчанию), 2 = выборочно обновлять (единственный вариант, который вы должны выбрать, если хотите получить более высокую производительность декодирования при высоких битрейтах). Это также связано с небольшим увеличением скорости кодирования.

Это все от меня сегодня.

Вопросы и критика приветствуются.

Расшифровка электрохимических сигналов состояния почвы

25 апреля 2023 г.

Чтение за 3 минуты

Пшеничное поле в Вашингтоне. USDA ARS

В поисках новых инструментов для улучшения состояния почвы ученые из Университета штата Вашингтон изучают электрические сигналы, растения и подземное сообщество микробов, которое их поддерживает.

Этой весной междисциплинарная группа инженеров WSU и специалистов по растениеводству погрузит электроды в пшеничные поля Вашингтона, а также в заполненные почвой контейнеры в лаборатории в рамках недавно начатого исследовательского проекта стоимостью 1,2 миллиона долларов, финансируемого Национальным научным фондом. . Их открытия могут помочь фермерам и ученым измерять и поддерживать полезные обмены в почве.

«Микроорганизмы необходимы для растений», — сказал один из ведущих ученых Халук Бейенал, профессор Школы химической инженерии и биоинженерии Джин и Линды Войланд. «Урожай нуждается в них, чтобы оставаться здоровым».

Растения находятся в симбиотических отношениях с почвенными бактериями. Микробы помогают обмениваться питательными веществами и стимулируют рост растений, а их присутствие имеет ключевое значение для плодородия почвы.

«В нашем исследовании используются электрохимически активные микробы в качестве показателей здоровья почвы», — сказал Бейеналь. «Электрохимические сигналы могут сказать нам, что нужно растениям и микробам».

«Большая часть биологии происходит под поверхностью», — сказала второй главный исследователь Марен Фризен, патолог из Университета штата Вашингтон, которая работает над выявлением полезных бактерий на работе.

В почве бактерии осуществляют электрохимический обмен с корнями растений, захватывая свободные электроны для использования в своем метаболизме. Этот обмен можно обнаружить электрохимически: электроды из углеродного волокна действуют как источник электронов, а бактерии прикрепляются к зондам в виде липкой биопленки.

Команда Фризена собирает образцы и упорядочивает эти сообщества, пока инженеры изучают полученные данные сигналов. Вместе группа преподавателей и студентов-ученых стремится собрать воедино то, как сигналы связаны со здоровьем почвы и продуктивностью растений.

«Мы пытаемся извлечь правила электрохимии почвы: как микробы взаимодействуют с почвой и растениями и какими сигналами они обмениваются», — сказал один из ведущих исследователей Анантараман Кальянараман, профессор Школы электротехники и компьютерных наук. .

Наряду с программной моделью, которая может интерпретировать сигналы и прогнозировать активность микробов и функции растений, исследователи стремятся разработать датчики или другие технологии, которые могли бы помочь фермерам и ученым контролировать микробиом почвы.

«Если мы сможем измерить, что происходит в почве, мы сможем изменить микробные сообщества», — сказал Бейеналь. Такой контроль мог бы, например, помочь производителям точно вносить азотные удобрения, сводя к минимуму расходы фермера и воздействие на окружающую среду.

Опираясь на работу нескольких докторантов и студентов бакалавриата, проект предоставляет возможность обмена идеями и перекрестного обучения.

«Будущее науки и нашей рабочей силы зависит от междисциплинарного сотрудничества», — сказал Бейеналь. «Мы больше, чем сумма наших частей, и никто из нас не смог бы сделать это в одиночку».

Четырехлетний проект, начатый зимой 2023 года и продлится до 2026 года. Предвидя новые открытия в рамках проекта, долгосрочная цель команды — улучшить информирование о здоровье почвы.

«Почва — это кожа земли», — сказал Фризен.