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World File Search System边缘连接
用于智能手表应用的金属边缘连接电感耦合器
摘要：针对智能手表应用，提出了一种采用串联无补偿拓扑结构的金属圈连接电感耦合器。通过将接收线圈通过1 mm 槽交叉连接到金属圈，金属圈上感应电流的方向转换为与接收线圈上流动的电流方向相同，从而导致发射线圈和接收线圈之间形成强磁耦合。考虑到智能手表内部的空间限制，智能手表内部需要无补偿元件，发射端仅集成一个串联电容。建立了所提电感耦合器样机，并通过实验验证了通过金属圈的无线电能传输。实验结果表明，样机实现了5 W的输出功率，线圈间效率为87.4%。
CS265/CME309：随机算法和概率分析讲座＃10：概率方法
因此，这种随机边缘着色在没有单色k -clique的情况下产生着色的可能性> 0，因此必须存在这种着色。表明r k <2 2 k我们可以通过归纳论证进行。将r a，b定义为最小n，使得N顶点上完整图的任何2个色（例如红色和蓝色）具有至少A的单色红色集团，或者至少具有至少B的单色蓝色集团。首先观察到r a，b = r b，a，通过对称性和r 1，k = 1，因为所有着色都有红色的1片（因为这甚至不涉及任何红色边缘）。考虑在n = 1 + r a-1，b + r a，b-1顶点上的图2颜色。修复一个顶点V，让S r表示通过红色边缘连接到V的顶点的子集，而S B表示通过蓝色边缘连接到V的顶点的子集。构造，| S R | + | S B | + 1 = n = 1 + r a - 1，b + r a，b - 1，因此| S R | ≥ra -1，b或| S B | ≥ra，b -1。在| S R | ≥ra -1，b，要么S r具有大小B的蓝色集团，要么是大小A -1的红色集团，其顶点均通过红色边缘连接到V，在这种情况下，该图具有大小a的红色库。在| S B | ≥ra，b -1。因此，我们表明
![b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8e7675640f7d11b8c01f2da32483c44d53994a39.webp)
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数功能的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性，这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性，并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中的根顶点连接的（1 + \ xcf \ xb5） - approximation，其中w是w是总顶点的重量的时间（假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
大脑局部结构连接组和内侧颞叶的亚型
结果：（1）在局部大脑连接组中，整个网络特征表现出低特征路径长度，并配对中度至高全球效率，这表明局部脑连接组构建的有效性。杏仁核连接组表现出比同侧海马和帕拉希公接连接组显示更长的特征路径长度和更弱的全球效率。（2）杏仁核连接组的轮毂分散在腹侧额叶，嗅觉区域，边缘，顶部，顶部区域和皮层下核，以及枢轴的海马连接组主要位于山缘，皮层和皮层下区域内。帕拉希公接连接组的轮毂分布类似于海马结构连接组，但缺乏半球间连接以及与皮层核的连通性。（3）每个ROI的大脑局部结构连接组的亚型通过层次聚类进行分类，双侧杏仁核连接组的亚型是杏仁核 - 前额叶连接组；杏仁核 - 外侧或对侧边缘连接组和杏仁核 - 伴随连接组。双侧海马连接组的亚型主要包括域半球中的海马冲向或对侧边缘连接组和前颞张 - 海马 - 腹部颞叶枕骨。parahampocampal连接组的亚型与海马的亚型表现出相似之处。
利用机器图理论的力量
图理论是数学的一个基本领域，探索了顶点之间的关系，这些关系可以代表各种类型的对象，并通过边缘连接。该领域已成为理解和分析各种应用程序（包括社交网络，分子网络，疾病网络和网络建模）中复杂关系的重要组成部分。随着人工智能（AI）的出现及其在日常生活中的蓬勃发展的作用，Graph Doys的应用已扩展到机器学习中。通过利用图理论概念，我们可以降低数据集和简化分析过程的维度，从而增强机器学习模型。本文探讨了如何有效地将图理论应用于机器学习，从而证明了其提高模型性能和数据解释的潜力。
平面约瑟夫森交界处的相位敏感信息
著名的是，在高温高温超导体中，超导顺序的相位敏感测量[1-7]解决了有关顺序参数对称的正在进行的辩论，这表明了这些关键事实是这些是D-Wave超级导体。当前正在研究的大多数材料系统都在高度分层（即Quasi-Two维度），例如丘比特，或者是明确的二维（2D），例如由Van-der Waals Materi-Materi-Materi-siali-s Materi-siles制成的各种明确的二维铺设结构，尤其是石墨烯。因此，鉴于此类边缘的复杂性质，原始库酸酯实验中使用的类似物的边缘连接通常很难解释，有时很难解释。相反，许多准2D材料相对容易裂解，使得表面的正常（因此“ z”方向）是导向最少的方向。在2D材料的情况下，这种几何考虑仍然更清楚。
了解 LTE Cat 1bis 技术的优势
设备制造商的一个相关担忧是无法通过 NB-IoT 执行固件无线 (FOTA) 更新，有时也无法通过 LTE-M 执行。在 LPWAN 数据速率下，向设备发送几兆字节大小的 FOTA 映像需要很长时间。Delta FOTA 仅向设备发送增量更改；它可以减少设备开启时间，但它需要设备制造商实施 delta FOTA 框架。同样，随着智能边缘连接应用程序的采用越来越多，物联网设备将发送和接收更多数据，但 LPWAN 数据速率可能不足以支持这种转换。例如，智能电表可以做的不仅仅是收集能源使用数据。它们可以（并且将）监控电网的实际负载、消费模式的变化以及电压等指标的波动。然后，它们将参数提供给公用事业云，以便电网快速做出补救响应。这些创新将需要更高的数据速率。
在线词汇表1
人造神经网络（ANN）：由称为人工神经元的互连单元或节点组成，这些单元或节点受到大脑中生物神经元的启发。这些神经元通过模拟大脑突触的边缘连接。每个人造神经元从其他神经元或系统输入接收输入，执行这些输入的加权总和（向量乘法），然后通过非线性激活函数传递输出到另一个神经元或系统的输出。可以通过嵌套函数在数学上表示：𝑜𝑜= 𝜎𝜎（𝑊𝑊𝑊𝑊𝐾𝐾（𝑊𝑊𝑊𝑊 -𝑊𝑊 -𝐾𝐾 -1𝜎𝜎（…𝑊𝑊22）（𝑊𝑊1𝑥𝑥 +𝑏𝑏 +𝑏𝑏1） +𝑏𝑏2） +𝑏𝑏2） +𝑏𝑏𝑏𝑏𝐾𝐾−1） +𝑏𝑏𝑏𝑏），其中a是a𝑑𝑑0-d -ddimemensional vector vector input vector input input input input is a riiix as a a a a a a aa𝑊𝑊 𝑏𝑏-dimensional vector，而𝜎𝜎（（话说）是应用元素的非线性激活函数。𝑑𝑑𝑑𝑑是每一层隐藏的神经元的数量。𝑊𝑊𝑖𝑖和𝑏𝑏𝑏𝑏是学习给定功能的可训练参数。ANN是通用近似值。它们以各种形式出现，每种形式都由参数和非线性函数的特定结构约束定义。最常见的类型包括完全连接的神经网络（FCNN），卷积神经网络（CNNS），复发性神经网络（RNN）和变形金刚。
基于汉密尔顿路径的DNA序列分析方法
有关哈密顿路径的背景信息：汉密尔顿路径的概念来自图理论的数学领域。以爱尔兰数学家和物理学家威廉·罗恩·汉密尔顿（William Rowan Hamilton）的名字命名的汉密尔顿路径，[8]是一条仅访问图中每个顶点的路径[15]。简单地将图形视为节点或顶点的集合，然后用边缘连接这些顶点。汉密尔顿路径是一条以一个顶点开始，精确地访问所有其他顶点，并以另一个顶点结束[1]。它本质上是在整个图表中循环的，而无需重复。哈密顿路径与图理论“哈密顿周期”中的另一个概念密切相关。虽然一条汉密尔顿路径完全访问了每个顶点一次，但不一定要以同一顶点开始和结束，但汉密尔顿圆圈形成了一个封闭环，仅访问每个顶点一次，然后以同一顶点[20]理解和研究汉密尔顿路径在诸如数学，计算机科学和网络分析等各种领域具有重要意义。在这项研究中，我们讨论了Hamiltonian途径在DNA和蛋白质测序中的应用。DNA测序确定DNA分子中核苷酸的顺序[17]。探索哈密顿道路及其特征的重要性有多种理由。1。优化问题的有效性：首先，重要的是要注意，图中的哈密顿路径代表提供最高优化级别的最终路径或序列。这在各种实际应用中具有巨大的价值，例如物流计划，调度，解决旅行者问题以及确定多个位置之间最迅速或最有效的途径。