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智能建筑的节能无线传感器网络
摘要：无线传感器网络 (WSN) 的设计需要满足几个设计要求。其中最重要的就是优化电池寿命，这与传感器寿命紧密相关。终端用户通常避免更换传感器的电池，尤其是在智能农业和智能建筑等大规模部署场景中。为了优化电池寿命，无线传感器设计人员需要描绘和优化传感器分层架构不同级别的活动组件，主要是 (1) 在应用层生成和处理的数据集数量、(2) 操作系统 (OS) 的大小和架构、(3) 网络层协议，以及 (4) 电子元件的架构和工作循环技术。本文回顾了不同的相关技术，并研究了它们如何在传感器架构的每一层（例如硬件、操作系统、应用程序和网络层）优化能耗。本文旨在让研究人员在设计 WSN 节点时意识到各种优化机会。据我们所知，文献中还没有其他研究在智能节能建筑（SEEB）的背景下对 WSN 的能量优化进行回顾，也没有从前面列出的四个角度来帮助设计和实施用于 SEEB 的最佳 WSN。
重新思考核心和认知不确定性
鉴于它们的使用规模，这些想法在文献中并没有连贯地讨论。基于模型的预测与生成数据生成过程之间的界限反复模糊（Adlam等，2020； Amini等，2020； Ayhan＆Berens，2018； Collier等，Collier等，2020; Immer等，2021; Kapoor等，2022; Kapoor等，2022; 2022; Liu等，2022; Maver et al，2022; Mafor-Parker et al，2022; Mavor et al，2022; 2022; nim，2022; nin，2022; Inn，2022； ;史密斯＆gal，2018年；Different mathematical quantities are used to refer to notionally the same concepts: epistemic uncertainty, for example, has received multiple definitions, including variance-based measures ( Gal , 2016 ; Kendall & Gal , 2017 ; McAllister , 2016 ), information- based measures ( Gal et al , 2017 ), ad-hoc reinterpretations of information-based measures ( Shen et al , 2018 ; Siddhant & Lipton , 2018 ) and基于距离的措施（Mukhoti等，2021，2023; van Amersfoort等，2020）。在预测不确定性和准确性之间提出了误导连接（Orlando等，2019； Wang等，2019）。关于预测性不确定性将如何在看不见的数据上分解的脆弱假设（Seeb - Ock等，2019； Wang＆Aitchison，2021）。
分子遗传学和基因组学的研究生助理
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