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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。'
创建增强物联网：一个使物联网设备与增强和混合现实系统相互通信的开源框架
摘要：增强现实 (AR) 和混合现实 (MR) 设备在过去几年中取得了长足的发展，提供了身临其境的 AR/MR 体验，允许用户与放置在现实世界中的虚拟元素进行交互。然而，要让 AR/MR 设备充分发挥其潜力，必须更进一步，让它们与周围的物理元素协作，包括属于物联网 (IoT) 的对象。不幸的是，AR/MR 和 IoT 设备通常使用异构技术，这使它们的相互通信变得复杂。此外，互通机制的实现需要具有必要技术经验的专业开发人员的参与。为了解决此类问题，本文提出使用一个框架，该框架可以轻松集成 AR/MR 和 IoT 设备，使它们能够动态和实时通信。所提出的 AR/MR-IoT 框架利用了标准和开源协议和工具，如 MQTT、HTTPS 或 Node-RED。在详细介绍了框架的内部工作原理之后，通过一个实际用例说明了它的潜力：可以通过 Microsoft HoloLens AR/MR 眼镜进行监控和控制的智能电源插座。对这种实际用例的性能进行了评估，并证明了所提出的框架在正常运行条件下能够在不到 100 毫秒的时间内响应交互和数据更新请求。