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Bramford Solar Farm
4。我们欢迎您对小册子中新兴设计的各个方面的各个方面的反馈，包括：•拟议的Somerton to Flotton Wildlife和Recteational Corridor是您想要的设计吗？•野生花绿色走廊提案您想要包含在设计中吗？•拟议的解释委员会和座位区位于最合适的位置，以告知人行道用户太阳能和生物多样性福利？•拟议的新边界种植以筛选和恢复树篱位于正确的位置，以及是否需要其他种植区域？
通过大脑启发的几何透镜重新思考最大流问题和波束形成设计
摘要 — 可以通过双管齐下的方法提高无线网络（如车载网络）的数据速率，即 1）通过并行独立路由提高网络流速率；2）通过波束成形码本自适应提高用户的链路速率。移动中继（如移动路边单元）由于其定位灵活，可用于实现这些目标。首先在网络层面，我们将正则化拉普拉斯矩阵建模为黎曼流形上的点，该矩阵是表示中继相关网络图的对称正定 (SPD) 矩阵。受大脑网络中不同任务的几何分类的启发，黎曼度量（如对数欧几里德度量 (LEM)）用于选择可实现最大 LEM 的中继位置。仿真结果表明，与其他传统度量（如代数连通性）相比，所提出的基于 LEM 的中继定位算法可实现并行路由并实现最大网络流速率。其次，在链路层，我们提出了一种无监督几何机器学习 (G-ML) 方法来学习每个中继相关环境的独特信道特性。鉴于空间相关衰落信道具有 SPD 协方差矩阵，它们可以在黎曼流形上表示。因此，基于 LEM 的黎曼度量用于环境信道的无监督学习，并据此构建匹配的波束成形码本。仿真结果表明，所提出的 G-ML 模型在短暂的训练期后提高了链路速率。
上诉反对拒绝豁免在豁免计划中承担社会关键活动 (SKV) 中关键职能的人员参军
协调行政机构必须将填妥的表格发送至挪威武装部队人事和征兵中心传真：61 10 36 99 PO Box 800，邮件接收处 2617 LILLEHAMMER