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用于疟原虫的杂种传输模型，占超级感染，免疫力和催眠液储层
摘要疟疾是一种媒介传播的疾病，在全球南部造成了严重的损失。疟原虫的流行病学是人类疟疾的地理膨胀剂，其特征是被称为催眠症的休眠寄生虫储层的应计。复发是由催眠岩激活事件引起的，包括大多数血液阶段感染负担，对免疫的获得和超感染的分布产生影响。在这里，我们构建了一个新型模型，用于促进疟原虫的传播，该模型同时说明了催眠岩储层的应计，（血液阶段）超级感染和对免疫性的获取。我们首先使用有限的服务器排队网络模型来表征宿主内部动力学作为蚊子到人类传输强度的函数，从而扩展了我们以前的模型以捕获离散的免疫力水平。为了模拟传播阻滞和抗异酶免疫，我们允许在成功的人类到 - 摩斯高质传播和症状血液阶段感染作为这种免疫力水平的各个概率中的几何衰减。在混合近似情况下（概率内部分布）被视为预期的人群水平比例 - 我们将伴侣寄主和向量动力学恢复与Ross-Macdonald理论一致的降低隔室模型。然后，我们对此隔室模型进行稳态分析，该模型由在主机内级别得出的（分析）分布。为了表征瞬态动力学，我们得出了一个简化的IntegrodiventionTequations的系统，同样由主机内排队网络告知，从而使我们能够为各种
食堂食物的自动可视化
全自动自助结账食堂解决方案为食堂经营者及其顾客带来了诸多好处。经营者可以增加服务顾客数量，减少结账人员，并消除结账时的盗窃行为。员工可以重新专注于更重要的任务，从而提高顾客满意度。同样，顾客可以更快地结账，因为可以同时识别食品，而不必一次扫描每件食品。根据食堂结账系统的数量，排队时间将大大减少，并为顾客提供更愉快的体验。
飞机排队随机建模：回顾
在本文中，我们考虑了机场等待使用跑道的飞机队列的建模和最优控制，并对相关文献进行了回顾。我们讨论了飞机队列作为非平稳排队系统的公式，并研究了文献中关于到达间隔和服务时间的随机分布的常见假设。这些取决于各种运营因素，包括满足预定运营时间的预期精度水平以及由于天气和风向变化而导致的机场容量固有的不确定性。我们还讨论了管理机场拥堵的战略和战术方法，包括使用时隙控制、地面等待程序、跑道配置更改和飞机排序政策。
7130LBR系列第1层应用程序+交换机 - 数据表
7130LBR系列中的集成开关为不同的应用提供了广泛的功能。直接连接到前面板界面通过交叉点时，它提供了高性能开关和路由的2.4 tbps吞吐量。它的深度虚拟输出队列（VOQ）体系结构消除了线路（HOL）阻塞，即使在最拥挤的网络方案中，几乎可以消除数据包下降。高级官方调度程序在所有虚拟输出队列之间相当分配带宽，同时准确地遵循队列学科，包括加权公平排队，固定优先级或混合方案。因此，R3系列开关可以轻松处理最苛刻的数据中心要求，包括实时，多播和存储的混合负载，同时仍能提供低延迟。
计算机科学的基本理论
简介计算机和计算的研究，包括其理论和算法基础，硬件和软件以及处理信息的应用程序，被称为计算机科学。算法和数据结构，计算机和网络体系结构，建模数据和信息过程以及人工智能的研究都是计算机科学的一部分。尽管计算机科学取决于其某些原理的数学和工程，但它结合了排队理论，概率和统计数据以及电路设计的思想。在新型算法，信息结构和计算机体系结构的概念化，创建，测量和开发过程中，计算机科学广泛使用了假设检验和实验。计算机科学是包括计算机工程，计算机科学，信息系统，信息技术和软件工程的五个不同但相关的领域之一。计算机纪律是这组学科的名称。这五个学科都是相似的，因为它们都研究计算机，但它们的区别是每个计算机都有自己的研究观点和课程浓度。（计算机机械协会[ACM]，IEEE计算机协会[IEEE-CS]和信息系统[AIS]协会自1991年以来一直在共同开发和更新这五个相互关联
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[5] Vacarescu V.，Vacarescu Cella-Flavia，ArgeşanuV。，DrăghiciA. 978-3-901509-70-4，ISSN 1726-9679，pp。807-808，ISI Thomson程序，2009年11月25日至28日。 [6] Vacarescu诉，Draghici A.，Argesanu V.，Vacarescu Cella-Flavia。 Katalinic，ISBN 978-3-901509-70-4，ISSN 1726-9679，pp。 1149-1150，ISI Thomson程序，2009年11月25日至28日。 [7] Cociu N.，Vacarescu Cella-Flavia，“使用线性编程的最佳分配机器”，PolitehnicaTimişoara大学的科学公告，România，管理和经济工程交易。 Tom 54（68）2009，Fascicola 1，ISSN 1224-6050，第74-84页，2009年。 [8] Cociu N.，Vacarescu Cella-Flavia，“生产系统设计与管理中的排队系统”，807-808，ISI Thomson程序，2009年11月25日至28日。[6] Vacarescu诉，Draghici A.，Argesanu V.，Vacarescu Cella-Flavia。 Katalinic，ISBN 978-3-901509-70-4，ISSN 1726-9679，pp。1149-1150，ISI Thomson程序，2009年11月25日至28日。[7] Cociu N.，Vacarescu Cella-Flavia，“使用线性编程的最佳分配机器”，PolitehnicaTimişoara大学的科学公告，România，管理和经济工程交易。Tom 54（68）2009，Fascicola 1，ISSN 1224-6050，第74-84页，2009年。[8] Cociu N.，Vacarescu Cella-Flavia，“生产系统设计与管理中的排队系统”，
工作文件 30788
各种商品和服务的共享经济正在全球范围内扩展。为了将共享资本服务带来的好处导向小规模生产者，发展中国家的政府越来越多地干预快速增长的机械化租赁市场。然而，这些干预措施的分配和效率效应尚不清楚。利用一个新框架和新收集的数据，我们研究了印度对农业设备租赁的干预。我们记录了租赁费率的巨大差异、未使用的服务能力和服务提供延迟。然后，我们在摩擦租赁市场、最佳排队和服务调度的校准模型中评估了补贴设备供应增加的影响。受限的有效分配优先考虑大型生产者，因为他们节省了设备旅行成本；但小规模生产者也很有价值，因为他们通过增加需求密度来最大化机器容量利用率。通过反事实，我们表明，即使供应商优先考虑大型农民，小规模生产者的服务发现率也可能超过大型生产者。额外供应能否到达小规模生产者手中取决于需求的联合空间和规模分布，这是文献中记录的补贴对资本的异质影响的一个新理论。
M. Tech。微电子 b''
co1应用与统计推断有关的概念，例如随机抽样和采样分布。CO2根据样本估算分布的参数，并进行假设检验，回归分析，相关性和方差分析。 CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率，动态概率的问题。 CO4使用随机过程的知识，提出现实生活中的问题并确定长期概率。 co5基于毒物过程，估计排队系统统计推断的各种性能度量：随机抽样，抽样分布，参数估计和假设检验，回归，相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。 静态概率，动态概率。 状态分类，马尔可夫过程的链。 马尔可夫系统的稳定性，限制行为，随机步行。 泊松过程：假设和衍生，相关分布，出生和死亡过程。 排队系统，一般概念，M/M/1模型和M/M/S，稳态行为，瞬态行为。 参考：1。 Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。 J.Medhi，“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，CO2根据样本估算分布的参数，并进行假设检验，回归分析，相关性和方差分析。CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率，动态概率的问题。CO4使用随机过程的知识，提出现实生活中的问题并确定长期概率。co5基于毒物过程，估计排队系统统计推断的各种性能度量：随机抽样，抽样分布，参数估计和假设检验，回归，相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。静态概率，动态概率。状态分类，马尔可夫过程的链。马尔可夫系统的稳定性，限制行为，随机步行。泊松过程：假设和衍生，相关分布，出生和死亡过程。排队系统，一般概念，M/M/1模型和M/M/S，稳态行为，瞬态行为。参考：1。Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。 J.Medhi，“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。J.Medhi，“随机过程”。3。A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，A. Papoulis和S.U.Pillai，概率，随机变量和随机过程，
通过多代理深钢筋学习在航空等级边缘计算系统中的计算卸载
摘要 - 物联网（IoT）设备和新兴应用程序的指数增长显着提高了对无处不在的连通性和有效计算范式的要求。传统的地面边缘计算体系结构无法在全球范围内提供庞大的物联网连接。在本文中，我们提出了一个由高空平台（HAP）和无人机（无人机）组成的航空层级移动边缘计算系统。特别是，我们考虑了不可分割的任务，并制定了流动问题的任务，以最大程度地降低任务的长期处理成本，同时满足流量的过程和任务处理过程中的排队机制。我们提出了基于多代理的深钢筋学习（DRL）的流量算法计算，其中每个设备可以根据局部观察结果做出其流量决策。由于无人机的计算资源有限，无人机的高任务负载将增加放弃流量任务的比率。为了增加完成任务的成功率，使用卷积LSTM（Convlstm）网络来估计无人机的未来任务负载。此外，提出了优先的体验重播（PER）方法以提高收敛速度并提高训练稳定性。实验结果表明，所提出的流量算法的计算优于其他基准方法。
运输研究部分B
已通过分析调度方法和仿真研究了共享的自动驾驶汽车（SAV）。一个普遍的兴趣问题是，每个SAV可以为多少客户提供服务，这必然取决于网络特征，旅行需求和派遣政策。我们确定了描述如果选择适当的调度策略可以提供的最大要求集的方程式。然后，我们提供一项派遣策略，以实现乘客吞吐量的预测水平。这是针对一般的SAV行为的一类，其中可能包括乘车共享，电动SAV充电，与公共交通或其组合的集成。我们通过定义马尔可夫链排队模型来实现这一目标，该模型接受了一般的SAV行为。我们说，如果等待时间保持界限，网络是稳定的，这相当于以与他们要求服务相同的速率为所有客户提供服务。我们给出了表征稳定区域的方程式 - 任何派遣政策都可以满足的要求。我们证明，外部的任何需求均不能完全满足。我们进一步证明，我们的调度策略使用Lyapunov Drift稳定了稳定地区的任何需求网络，并确立了可以满足的最大需求集。数值结果使用仿真验证了我们的计算，我们为大型城市网络计算𝜦计算𝜦提供了初始结果。