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替换失败的WCI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72任务1：删除失败的WCI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73任务2：安装新的WCI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73测试WCS信号质量和电池寿命。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。74检查站点上的信号质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。74电池信息。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>75手动协会过程。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>76分离。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>76替换和失败的WC。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>76传感器输出功率水平。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>77清洁传感器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>77 div>
s.no标题1 3无线监控机器人汽车作物...
14 172 Object Detection in Computer Vision: A Comparative Analysis of Advanced Computer Vision Models 15 175 The Protxl Hybrid CNN-LSTM Ensemble Deep Predictor For Protein Structure Prediction 16 180 Introducing an Ensemble method to Phish Guard: A Robust Stacked Ensemble Defense System Against Web Spoofing 17 181 A Hybrid Model for Cold Start Article Recommendations Leveraging Community Detection and Topic Analysis 18 231 An AI Based Conversational System for Emotional Health Support使用BERT分类器和Palm LLM模型19 240根据症状使用机器学习与聊天机器人的症状进行预测疾病20 241研究瑜伽姿势姿势识别和使用机器学习技术进行识别和分类21 252低功率ALU使用基于FinFET的绝热逻辑设计基于FinFET Alu的设计22222222222222222222222222222222222222222222202年度推荐的疾病使用语言学的coptions
Evolution无线数字EW-D SK基数
接收器应在电源单元或Sennheiser EW-D ASA AN-TENNA分离器提供的12 V电源上运行。功耗应为≤300mA。接收器应具有坚固的金属外壳；尺寸应约为212 x 44 x 189毫米（8.35“ x 1.73” x 7.44“）。重量应为没有天线和电源的约1000克（2.2磅）。工作温度应为-10°C至+55°C（+14°F至+131°F）。
rehsense：通过射频能量收获
已经提出了不同的基于Wi-Fi的无线应用程序，从日常活动识别到生命体征监测。尽管具有显着的感知精度，但高能量的吸引力和对定制硬件修改的需求阻碍了现有传感解决方案的广泛部署。在本文中，我们提出了基于射频（RF）能量收集的节能无线传感解决方案Rehsense。不是依靠渴望耗电的Wi-Fi接收器，而是利用RF能量收割机作为传感器，并利用从环境Wi-Fi信号收获的电压信号来同时进行上下文感测和能量收获。我们使用商业货架（COTS）RF Energy Harvester设计和实施Rehsense。对三个细粒无线传感任务的广泛评估（即，呼吸监测，人类活动识别和手势识别）表明，Rehsense可以通过传统的基于Wi-Fi-fi-fi-fi-fi-dive的溶液实现可比的感测精度，同时适应不同的感应环境，从而减少传感的功耗。7％，最多收获4。RF能量的5 MW电源。RF能量的5 MW电源。
使用...
KKR＆KSR技术与科学学院普遍被称为Kits，已为自己的使命做出了使专业智慧，学术界和社会责任的个人的使命，以对知识社会贡献自己的作用。学院“位于宽敞的11英亩土地中 - 一个田园诗般的乡村环境。尽管是一所拥有L5年学术地位的大学，但该学院在建立教学学习过程中的良好实践方面迅速发展。很高兴透露各个领域的学生在大学一级参与的成就。对于我们的机构和在学院各个工程学院中登上大学的学生来说，这是自豪的时刻，具有良好的基础设施，并通过解决该地区的潜在资源以及满足跨国技术需求的方面来建立行业领域的有益走廊。尽管我们学院的主要动力是技术，但它还支持并鼓励学生参与各种社会服务活动，例如献血，向孤儿院捐款，老年家和不良的喂养。学院拥有5年的“ A”年级认证，NBA认证3年以及JNTUK KAKINADA的永久隶属关系。大学在2020年获得自治状态
无线PHY层中生成模型的评估指标和方法
抽象生成模型通常通过直接检查其生成的样品（例如，在图像的情况下进行视觉检查）来评估。进一步的评估指标，例如FR´Echet Inception距离或最大平均差异对于解释和缺乏身体动机而错综复杂。这些观察结果使得无线phy层中的生成模型非平凡。这项工作建立了一个框架，该框架由应用于无线PHY层的生成模型的评估指标和方法组成。提出的指标和方法是由无线应用程序激励的，促进了无线社区的解释和可理解性。，我们提出了一个光谱效率分析，用于验证生成的通道规范和代码书指纹方法以验证生成的通道方向。此外，我们提出了一个跨核对应用程序，以评估相关下游任务中基于机器学习模型的生成模型的样本。我们的分析基于现实世界的测量数据，包括高斯混合模型，变化自动编码器，扩散模型和生成对抗网络作为生成模型。在模型体系结构方面，我们的结果在公平的比较下表明，仅依靠最大平均差异之类的指标会产生不足的评估结果。相比之下，提出的指标和方法表现出一致和可解释的行为。
基于图表的MADRL用于无线网络控制系统中的访问控制和资源分配
摘要 - 无线网络控制系统（WNC）通过实现传感器，决策中心和执行器之间的无线协调来彻底改变工业自动化。但是，WNC中效率低下的访问控制和资源分配是限制闭环性能和控制稳定性的两个关键因素，尤其是在光谱和能源资源受到限制时。在本文中，我们首先分析了维持WNC的控制稳定性的最佳调度条件，然后制定一个长期优化问题，该问题可以共同优化边缘设备的访问策略，并在Edge Server中授予策略和资源分配。我们采用Lyapunov优化将长期优化问题分解为一系列独立的子问题，并提出了一个基于基于多代理的多代理深度强化学习算法的异质注意图，该学习算法可以共同优化访问和资源分配策略。通过利用注意力机制将图形表示从异质代理投射到统一的空间中，我们提出的算法促进了异质剂之间的协调，从而增强了整体系统性能。仿真结果表明，我们提出的框架的表现优于几个基准，从而验证了其有效性。
Lotus Wireless Technologies India Private Limited
附件1中的仪器/设施的详细信息。的原理和关键评级驱动因素分配给Lotus无线技术的银行设施印度私人有限公司（Lotus）从经验丰富的发起人那里获得了强度流动性。评级还考虑了其与知名客户的长期关联，舒适的财务风险状况，其定期债务可忽略不计，并且对营运资本限制的依赖较低，并具有强大的债务覆盖率指标。
利用无线感知引导人工智能生成的数字内容
摘要 人工智能（AI）的进步和各种训练数据的激增促进了人工智能生成内容（AIGC）的发展。尽管效率很高，但人工智能模型固有的不稳定性对创建用户特定内容提出了挑战，尤其是在为用户创建虚拟形象时。为了解决这个问题，本文将无线感知（WP）与AIGC相结合，并引入了一个统一框架WP-AIGC，该框架利用WP获得的用户骨架来指导AIGC，从而生成与用户实际姿势相符的虚拟形象。具体而言，WP-AIGC首先采用一种新颖的多尺度感知技术来感知物理世界中的姿势并构建用户骨架。然后，将骨架和用户的要求传达给AIGC，从而指导虚拟形象的创建。此外，WP-AIGC可以根据用户反馈调整分配给感知和AIGC的计算资源，从而优化服务。实验结果验证了该服务的有效性。在有限的计算资源下，当四条链路参与感知时，WP-AIGC 可实现最佳 QoS 3.75。
有线，无线和无接触式：比较BMS设计方法
积极进取的全球净零目标正在推动更大，更有效的储能系统（ESS）和更广泛的电动汽车（EV）的制造吞吐量。在2023年在全球销售了超过1000万辆电动汽车，但是，人们对这些车辆供电的大型高压（HV）电池组的安全感到震惊，并且对于ESS和EV制造商而言，采用更具成本效率的电池管理系统（BMS）的设计也越来越重要，同时还可以提高对电池安全性和利益效率的控制控制，并提高控制电池的安全性。本文讨论了三种不同的BMS硬件设计方法：完全有线，远处无线和近场“非接触式”，并调查并比较每个方面的成本效率，安全性和可靠性方面。