摘要。在无线传感器网络(WSN)中,通常由具有资源限制的节点组成,利用效率的流程对于增强网络寿命以及因此,在超密集和异质环境中的可持续性(例如智能城市)至关重要。特别是平衡在这种动态环境中有效传输数据所需的能量,这对降低数据冗余性的交易构成了重大挑战,这是降低数据冗余性的交易,同时实现可接受的交付率是一个基本的研究主题。通过这种方式,这项工作提出了一种新的能源感知的流行病协议,该协议使用网络能量的当前状态来通过自我调整每个节点转发行为自我调整为渴望或懒惰的局部残留电池来创建动态分布拓扑。模拟的评估证明了其在能耗,输送率和计算负担下的效率与经典八卦协议以及定向协议相比。
原住民和托雷斯海峡岛民教育奖学金原住民和托雷斯海峡岛民经济学研究生支持奖学金A.B.Walkom奖学金ACISA应力和创伤奖学金A.E.Brooks Travelling Scholarship in Architecture A.G. McCready Memorial Scholarship Alex Hibberd Memorial Scholarship Alfred and Olivea Wynne Memorial Scholarships Alfred Henry Darker Scholarship Alistair Roderick Wallace Scholarship Endowment Allan Tindall Scholarship in Animal Production and Livestock Health Altrad Women in Engineering Scholarship Alumni Friends Sports Scholarship Alumni Friends Veterinary Science Scholarship Alumni Pride奖学金ANASTASIOS和EVANGELIA奖学金奖学金盎格鲁美国冶金煤炭工程奖学金奖学金Anglo Americal Metallurgical煤炭煤炭奖学金Angus Baxter奖学金Angus Baxter奖学金Anita McCrossin Anita McCrossin和Bazil Muir Muir Muir本科本科生奖学金奖学金Aquateccon奖学金Aquateccon Maxcon奖学金Aquateccon奖学金Aquateccon奖学金奖学金奖
自1997年成立以来,澳大利亚大学教学奖(AAUT)一直是高等教育卓越的国家象征,认可了杰出的教育者和创新的教学计划,以增强学生学习。现在在他们的第27年,这些奖项继续塑造和提高澳大利亚大学教学的质量。AAUT计划所做的不仅仅是荣誉个人成就,它培养了一种超越机构和国家边界的合作,指导和共享最佳实践的文化。通过认识到创新的教学方法,新兴的技术阶级和示例性评估实践,该奖项与2024年澳大利亚大学协议最终报告中概述的优先事项一致,从而增强了我们大学高质量教学的价值。重要的是,该计划还支持教育工作者的专业发展,尤其是早期职业学者,确保了学习和教学的持续成长和卓越的发展。这些奖项的重要性不能被夸大。他们在强调其在高等教育领域的重要作用的同时,庆祝出色的教学,为与研究卓越相同的基础提供职业发展和认可的途径。此外,它们有助于建立一个强大的学术界,为子孙后代提供知识和技能,以促进明智的决策并推动积极的社会变革。我们承认2024年的AAUT接收者,我们庆祝他们致力于促进创造力,创新和参与学生学习的奉献精神。他们的贡献丰富了我们的大学,并激发了下一代教育者。我们还向颁奖委员会主席(Liz Johnson教授,David Sadler教授,名誉教授Pip Pattison和Sally Kift教授)表示衷心的感谢,以表彰他们对该计划成功的领导和承诺。
规划对于在复杂的决策任务中运作的代理商至关重要,尤其是在人类机器人互动(HRI)方案中,该方案通常需要适应性和导航动态环境的能力。大型语言模型(LLMS)以其出色的自然语言理解能力而闻名,通过处理上下文和语言提示,可以在HRI中提高HRI的计划。但是,它们的有效性受到空间推理中固有的缺点的限制。现有的基于LLM的计划框架通常取决于与经典计划方法结合或难以适应动态环境,从而限制了它们的实际适用性。本文审查了环境反馈机制和迭代计划是否可以增强LLM的计划能力。具体来说,我们提出了“自适应迭代反馈提示”(AIFP)路径计划框架。在AIFP中,LLM生成了部分轨迹,并通过环境反馈评估了潜在的碰撞。基于评估,AIFP升级了轨迹或重新计划。我们的初步结果表明,AIFP将基线的成功率提高了33。3%,并生成有效的,适当的复杂路径,使其成为动态HRI场景的有希望的方法。
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主席通过创建与能量,强度和宇宙边界相同的仪器的雪地边界来确认仪器对粒子物理学对粒子物理学的基本重要性的战略决定(伊恩(Ian)是DPF椅子2011 - 2014年DPF椅子的成员)。
LPV的低到水视觉轮廓有助于减少检测的可能性。船只旨在在2,000海里的范围内运输高达五吨的物流有效载荷,并已建造用于尝试不同的自主控制系统。这两个LPV原型于去年交付给海军陆战队战争实验室进行测试和技术评估。他们参与了联合和跨国项目融合Capstone 4练习代表了与战士一起使用船舶能力进行测试和实验的下一个阶段。