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WRSN 中使用多辆无线充电车的按需多节点部分充电方案
在传感器的使用寿命截止之前对其进行能量补充是无线可充电传感器网络 (WRSN) 延长其使用寿命的重要组成部分。在小规模 WRSN 中，已证明由单个无线充电车辆 (WCV) 进行的多节点充电是有效的。在大规模 WRSN 中，大多数现有方案都会部署多个 WCV，以使用多节点充电同时对传感器充满电。传感器完全充电可以最大限度地减少 WCV 行驶所需的能量。然而，它可能无法在截止日期之前为许多传感器充满电。在本文中，我们的目标是最大限度地减少死机传感器的数量，同时最大限度地缩短传感器的平均死机时间。为了实现该目标，首先考虑传感器的能量需求和 WCV 的运动，将待充电的传感器分配到 WCV 之间。其次，提出了一种多节点部分充电方案，其中 WCV 充电范围内的传感器可以多次部分充电，直到传感器充满电。仿真结果表明，所提方案在最小化死传感器数量方面优于现有方案，并且产生更短的传感器平均死传感器持续时间，证明了我们方案的有效性。
fg-smote：用图神经网络迈向公平的节点分类
图形生成模型由于其在各种应用中的出色表现而越来越多。但是，随着它们的应用的上升，尤其是在高风险的决策情况下 - iOS，对他们的公平性的担忧正在加剧社区内。现有的基于图的生成模型主要集中于合成少数族裔节点，以增强节点分类性能。但是，通过忽略节点生成过程，该策略可能会加剧不同亚组之间的反映差异，从而进一步损害了模型的公平性。此外，现有的过采样方法通过从相应的子组中选择实例来生成样本，从而有可能由于其代表性不足而在这些亚组中过度贴合。此外，它们无法解释亚组之间边缘分布中固有的不平衡，因此在生成图形结构时引入结构偏见。为了应对这些挑战，本文阐明了现有的基于图的采样技术可以扩大现实世界中的偏见，并提出了一种新颖的框架，公平的图形合成少数族裔过度采样技术（FG-Smote），旨在在代表不同的子组方面取得公平的平衡。具体来说，FG-Smote首先从节点repentations中删除子组信息的可识别性。随后，通过从这些亚组中的脱敏节点表示中采样来生成模拟节点的嵌入。最后，采用公平链接预测器来生成图形结构信息。在三个真实图数据集上进行的广泛实验评估表明，FG-Sote在公平性上优于最先进的基线，同时还保持了竞争性的预测性能。
不同植物中常见的免疫反应节点
二核苷酸糖基水解酶 (NADase) 可产生多种核苷酸衍生的信号分子 ( 5 , 6 )。这些衍生物被进一步加工成短寿命产物，根据其结构，这些产物可作为选择性配体，驱动由脂肪酶样蛋白 EDS1 (增强疾病易感性 1) 和 SAG101 (衰老相关基因 101) 或 PAD4 (植物抗毒素缺乏 4) ( 5 , 6 ) 组成的预先形成的蛋白质异二聚体发生特定重排。然后，两种类型的 EDS1 异二聚体会选择性地募集所谓的“辅助 NLR”，在 EDS1-PAD4 的情况下称为 ADR1（激活抗病性 1），在 EDS1-SAG101 的情况下称为 NRG1（氮必需基因 1）。然后 NRG1 和 ADR1 寡聚化并形成膜定位钙通道，从而激活下游免疫反应，特别是对于 NRG1 而言，导致受感染植物细胞死亡（7,8）。
成熟节点半导体使用公开报告
这些芯片的使用虽然普遍，但也很肤浅。按数量计算，中国芯片仅占所有芯片的 2.8%，按价值计算，仅占芯片总数的 1.3%。换句话说，尽管中国芯片出现在绝大多数受访公司的产品中，但目前它们在大多数单个产品中仅占总芯片数量的一小部分。除了最终用户，BIS 还调查了半导体供应商。BIS 从 22 家组织收集了他们使用中国代工厂进行外包生产的数据。接受调查的美国芯片供应商对中国代工厂的使用很少：这些工厂生产的芯片占受访公司芯片总销售额的不到 2%。尽管如此，几家芯片供应商表示，中国的产能扩张开始带来价格压力，中国对代工厂和下游行业的补贴，以及在中国使用中国原产内容的压力，可能会影响他们的竞争地位。
平衡和马鞍节点分叉
在本文中，我们描述了一种组合组合/数值方法，用于研究系统生物学中引起的网络模型中的平衡和分叉。ode模型具有高维参数，这对通过数值方法研究全局动力学有很大的阻塞。本文的要点是证明，尽管参数尺寸较高，但适应和将经典技术与最近开发的组合方法相结合提供了更丰富的全局动力学图。给定一个网络拓扑描述状态变量，该状态变量通过单调和有界函数相互调节，我们首先使用了由注册网络（DSGRN）软件生成的动态特征来获得动力学的组合摘要。此摘要很粗糙，但全球性，我们将此信息用作第一个通过，以识别要关注的参数的“有趣”子集。我们使用我们的网络动力学建模和分析（NDMA）Python库构建具有高参数维度的关联ODE模型。我们介绍了算法，以有效研究限于这些参数子集的这些ODE模型中的动力学。最后，我们形成了该方法的统计验证以及几个有趣的动态应用程序，包括在54个参数模型中找到鞍节点分叉。
澳大利亚植物科学家学会（ASP）昆士兰州节点会议2024
• NZSPB Roger Slack Award - David Chagné • ASPB Goldacre Award – Peter Crisp • ASPB Education Award - Ashley Jones & Benjamin Schwessinger • Break • NZSPB elected fellow to the NZ Royal Society - Andy Allan and Kevin Davies • ASPB Jan Anderson – Jenny Mortimer • ASPB JG Wood – Sergey Shabala
无线传感器节点Wilsen.Valve WS-VAL-2N-F406- ...
无线传感器节点用于远程监视90°手杆阀的阀位置。从连接的传感器和无线传感器节点的阀位置以及其他测量和状态数据以可调时间间隔记录，并将其传输到洛万网络中的远程站。该数据可用于显示或进一步处理。可以通过无线传感器节点的下行链路通道从Lorawan网络远程访问无线传感器节点，以查询或调整设备参数值。参数化也可以使用移动设备（智能手机或平板电脑）和相应的Wilsen应用程序通过传感器节点中的其他蓝牙接口进行。
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
利用 LSTM 和强化学习实现 CIoT 节点中的自适应感知
摘要 — 无线传感器网络 (WSN) 在消费者物联网 (CIoT) 中提供了广泛的应用。WSN 中的传感器节点配备了一系列传感器，这些传感器通常会遇到能源供应有限的问题。因此，本文针对多传感节点提出了一种联合长短期记忆 (LSTM) 和强化学习的边缘智能框架。这种新颖的策略旨在通过在边缘节点使用基于 Q 学习的优化函数解决传感信号之间的互相关与传感器能耗之间的权衡，在测量周期内估计一组最佳的活动传感器。采用基于 LSTM 的预测模型从活动传感器监测的互相关传感信号中预测非活动传感器监测的传感信号。为了评估所提出的框架在 CIoT 节点中的性能，在空气污染监测数据集上模拟了该算法。模拟结果证实了所提出的框架的有效性和效率。与目前最先进的方法相比，所提出的算法在错误性能方面提高了 13%，在感知能耗方面提高了 27%，同时保持了非活动和活动传感器集之间互相关系数的下限。
Q45BL-NH无线按钮带有光节点
请求零件，服务或托盘拾取门/门控制AGV控制电动机控制叉车控制门控制易于使用的耐用设备，可以手持或安装到单身设备上或安装到设备上，通常可以打开的按钮，以监视或控制远程设备本地LED指示，可以在纽扣中链接到其他无线电器，以置于网络电池范围内的其他无线电器，否定型电池效率a Platevation twection Ally twection twection the Patection a Plate a pectery a peel a peel and peel a peel and peel a peel and peel and peel a peel a peel and peely stick'交叉无线系统是一个具有集成I/O的射频网络，它消除了对电源的需求和控制线降低复杂性 - 机器或过程重新配置变得更加容易；非常适合进行改造的应用程序轻松部署 - 简化在现有设备上的安装，可以在远程和难以访问的位置进行部署，在这些位置实施有线解决方案将是困难，不切实际或不成本效益