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b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
传达选区群体的需求以及
• 传达选民群体的需求以及与确保空军遵守积极就业举措和联邦法律相关的信息，包括障碍和趋势分析以及消除非法就业做法和程序的后续建议。 • 提供建议和教育；与劳动力进行交流和整合；监控和分析劳动力数据；开展社区外展并协助招聘；并衡量平等机会绩效。 MERGM POC：
风险意识：- 帮助您更好地沟通
强大的风险意识文化对于飞行测试组织有效管理飞行测试风险至关重要。尽管风险管理看似强大，但飞行测试社区仍然经历着高事故率和灾难。回顾数十年的安全文献，发现一些新的风险管理框架尚未在飞行测试中得到广泛采用。飞行测试社区需要一个更新的事故模型和一个实用的风险管理框架，以认识到飞行测试固有的不确定性和复杂性的挑战。风险意识——对不确定性以及不确定性导致的潜在、预计结果的感知——是对这种框架的尝试，它基于四个原则：1) 了解不确定性的类型；2) 减少可减少的无知；3) 使安全民主化；4) 抵制漂移。该框架将事故视为一个阶段过渡，知识是主要控制参数。风险意识框架包括风险和不确定性之间的区别，并认为不同的认知和风险管理工具适用于这些不同的领域。风险意识框架试图解释复杂系统中事故的主要原因，并为飞行测试过程中的执行者、审查者和批准者提供实用的评估工具，以便做出基于风险的决策。