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2.1参考号-23/505752/全面提案构建电池储能设施，可提供多达249兆瓦的存储容量，包括电厂和设备，园林绿化和相关作品。肯特坐人，斯瓦尔·道（Swale Way）以东，肯特·ME10 2SG的建议委员会向计划授予计划许可的主管授予计划许可的主管，并签发了第106条的第106条法律协议，该协议在报告中提出的条件和条件（均为法律服务的主管）（包括法律服务）的总主管（应征服法律服务），以审议法律服务，并纳入该条件（均为符合法律服务）。因此，可能有必要和适当的条款。 应用程序类型大型肯特坐人，斯瓦尔·道（Swale Way）以东，肯特·ME10 2SG的建议委员会向计划授予计划许可的主管授予计划许可的主管，并签发了第106条的第106条法律协议，该协议在报告中提出的条件和条件（均为法律服务的主管）（包括法律服务）的总主管（应征服法律服务），以审议法律服务，并纳入该条件（均为符合法律服务）。因此，可能有必要和适当的条款。 应用程序类型大型肯特坐人，斯瓦尔·道（Swale Way）以东，肯特·ME10 2SG的建议委员会向计划授予计划许可的主管授予计划许可的主管，并签发了第106条的第106条法律协议，该协议在报告中提出的条件和条件（均为法律服务的主管）（包括法律服务）的总主管（应征服法律服务），以审议法律服务，并纳入该条件（均为符合法律服务）。因此，可能有必要和适当的条款。 应用程序类型大型肯特坐人，斯瓦尔·道（Swale Way）以东，肯特·ME10 2SG的建议委员会向计划授予计划许可的主管授予计划许可的主管，并签发了第106条的第106条法律协议，该协议在报告中提出的条件和条件（均为法律服务的主管）（包括法律服务）的总主管（应征服法律服务），以审议法律服务，并纳入该条件（均为符合法律服务）。因此，可能有必要和适当的条款。应用程序类型大型
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
6 Marshall Road Telopea, 新南威尔士州
抓住 Telopea 的有利可图的投资机会，这里是高密度开发 R4 分区，非常适合重建（STCA）。坐落在 Telopea 中心地带，位于 Carlingford 和 Oatlands 边界，门口就有公共交通，占地 657 平方米，宽阔的 16.5 米临街面，拥有 R4 分区和 22 米的可观建筑高度。