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World File Search System弹性能量
网络弹性能量
本文的其余部分组织如下。在第 2 部分中，网络的弹性能量 (EE) 是通过对网络点进行从 1 到网络中节点数的 (随机) 标记而得出的。标签可以看作对应于线上的等距点。因此，我们可以将标记看作是网络 (特别是节点) 在 ℤ 或 ℕ 的某个子集中的嵌入。4) 。我们坚持将该过程称为“嵌入”，而不是定义“表示”。然后，标签可用于定义网络的总弹性能量 (TEE) 或平均弹性能量 (AEE)。当考虑标签的所有排列时，TEE 是网络弹性能量的总和。AEE 是每个排列的 EE 的平均值，或者 AEE = TEE /𝑛!，其中 𝑛 是所考虑的网络中节点数。如果我们查看嵌入式网络并假设图中与连接节点相对应的挂钩实际上是由橡皮筋连接的，每个弧都有一个橡皮筋，那么术语就变得清晰了。一条边被视为一对弧：一条弧和它的反弧。因此，一条边由两条橡皮筋表示。第 3 节介绍了子网络及其行为
使用物联网技术用于具有智能设备功能的设备的弹性能量管理算法，用于智能网格
连贯的通信正在数据中心域中出现，以支持Traffim的增长。尽管将连贯的通信用于较短的链路距离的优势显而易见，但尚无明确的途径来降低通常与连贯的长途通信相关的成本。由于成本是数据中心互连（DCIS）的主要驱动因素，因此显然需要降低成本解决方案，以解决未来的连贯DCI通信链接。继续使用C波段相干光子学对内部/间的DCI似乎是一个自然的步骤，因为C波段相干链接是长途通信中唯一可行的选择。但是，鉴于它们对色散（CD）的固有敏感性和补偿过滤器的缺点，需要评估替代方法。另一种选择是O波段连贯链接的部署，
使用机器学习工具的COPD患者唾液样本和健康对照组的体外分类 用于可见和红外光电检测的石墨烯 - 锡烯设备 纳米级 基于脉冲拉伸逆变器链的粒子检测器 带有RF和光子模块的SIGE BICMOS技术 使用物联网技术用于具有智能设备功能的设备的弹性能量管理算法，用于智能网格 朝向连贯的O波段数据中心互连 超快速的锗光电二极管具有3-DB带宽265 GHz
抽象的慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种威胁生命的肺部疾病，是全球发病率和死亡率的主要原因。尽管尚未找到治疗疗法，但对反映疾病进展的生物标志物的永久监测对于有效管理COPD起着关键作用。对唾液等呼吸道流体的准确检查是一种有前途的疾病方法，可以预测其即将到来的疾病（POC）环境中的加剧。但是，对患者人口统计和医疗参数的同时考虑对于实现准确的结果是必要的。因此，机器学习（ML）工具可以在分析患者数据并为识别POC环境中识别COPD的全面结果中发挥重要作用。因此，这项研究工作的目的是实施ML工具，从表征COPD患者和健康对照的唾液样本及其人口统计信息中获取的数据以及POC识别该疾病的人口信息。为此，使用了介电常数生物传感器来表征唾液样品的介电特性，随后将ML工具应用于获得的数据进行分类。XGBoost梯度增强算法的高分类准确性和敏感性分别为91.25％和100％，使其成为COPD评估的有前途的模型。将来将该模型整合到神经形态芯片上，将来可以在POC中对COPD进行实时评估，低成本，低能消耗和高患者隐私。此外，在接近患者设置中对COPD的持续监测将使疾病加剧更好地治疗。