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通过交替循环的完美匹配的最短重新配置
组合重新构造是一个基础研究主题，它阐明了组合（搜索）问题的解决方案空间，并连接了各种概念，例如优化，计数，枚举和采样。以其一般形式，组合重新配置与组合问题的配置空间的特性有关。组合问题的配置空间通常表示为图形，但其大小通常在实例大小中指数。因此，组合重新配置上的算法问题并不是微不足道的，需要新颖的工具才能解决。有关最近的调查，请参见[11，7]。在组合重新配置的研究中遇到了两个基本问题。第一个问题询问在配置空间中两个给定解之间的路径，即两种溶液的可达性。第二个问题询问是否存在两个给定解决方案之间的路径的最短长度。第二个问题通常称为最短的重新构造问题。在本文中，我们重点介绍了对匹配的发现问题，即独立边缘的集合。有几种定义配对的配置空间的方法，其中一些已经在文献中进行了研究[8、9、6、3、2]。我们将在第1.1节中解释它们。我们研究了另一个配对的配置空间，我们称之为交替的路径/循环模型。该模型是由匹配多型匹配的邻接动机，我们将很快看到。参见图1作为示例。在模型中，我们给出了一个未方向且未加权的图G，还有一个整数k≥0。配置空间的顶点集由g的匹配至少至少k组成。G中的两个匹配M和N在配置空间中相邻，并且仅当它们的对称差异M n：=（M n）\（M n）\（M n）是单个路径或循环时。特别是我们对k = |的情况感兴趣。 V（g）| / 2，即完美匹配的重新配置。在这种情况下，模型被简化为交替的循环模型，因为M△N不能有路径。在交替循环模型下，两个完美匹配的可达到性是微不足道的：答案总是肯定的。这是因为两个完美匹配的对称差异总是由顶点 - 局部循环组成。因此，我们专注于交替循环模型下的最短完美匹配重新配置。
重新定义数字时代的网络安全范例
盛大的网络安全范式表明，它们在维护关键数据的范围内不足，以防止在当今持续不断变化的数字地形中普遍存在的高级网络威胁网的复杂网络。网络安全域已被零信任范式的出现所催化的地震重新定向。这种新颖的方法强调了一种多方面，适应性和积极主动的方法，从而突出了常规中心策略的过时。零信任学说的精神核心，存在着关于基于网络动态的信任假设基础的基本怀疑主义。与根深蒂固的模型不同，零构建建筑建筑建筑物在以下前提下运行，即危险是全向的，既起源于外部和内部。无论用户空间处置或网络邻接，规定边界内构成成分的任何固有信任的无效，以艰苦地确定每个用户，设备和应用程序努力努力访问不可估量的资源的合法性。在零信任体系结构的核心中，其独特的特征是显着减少了潜在攻击的脆弱区域。这种收缩是通过严格的严格访问控制和微观组件的细致分割来表现出来的，从而有效地限制了整个网络扩展的威胁的横向轨迹。因此，即使在违规的偶然性中，关键资产的回响也被减弱，其潜在损害被限制和隔离。同时，零信任的精神吸收了永久的警惕和瞬时威胁作为内在的宗旨。这使组织迅速抵消畸变和潜在的安全漏洞。为了加强数据完整性的堡垒，范式合并了多种方面，包括多因子身份验证，加密和最低特权的宗旨。这种融合明显地增强了挫败未经授权的参与者寻求入口或出口到珍贵敏感数据的复杂性。派拉蒙导入的是这种策略与当代业务工作流的反复无常轮廓的一致性，包括移动设备的无处不在，远程工作方式的无处不在以及基于云的服务的普遍性，所有这些都在可达的安全性AEGIS中。但是，零信任框架的实现并非没有相关的困难。组织必须通过迷宫安装协议，潜在兼容性冲突的幽灵以及在安全实践中引起地震文化转变的必要性。此外，这种建筑的永久监护权和保管人授权定制资源和专业知识。
输出详细信息和示例
2输出文件8 2.1输出文件列表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2 eplusout.audit。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3 eplusout.bnd。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.4 eplusout.dbg。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 2.5雇主.dxf。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 2.6雇用。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。19 2.7 eplusout.eio。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.7.1仿真参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.7.2版本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.7.3时间段。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2. 2.7.4仿真control。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2. 2.7.5建筑物。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2. 2.6.6内部对流算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>222。2.77外部对流算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.7.8解决方案算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.7.9 Skyy辐射分布。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 23 2 2.7.10现场 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>23 2.7.9 Skyy辐射分布。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2 2.7.10现场 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。23 2.7.11阴影/太阳位置计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 2.7.12日光：照明图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.7.13日光：照明图：细节。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 24 2.7.14外壳/窗口邻接日光计数。。。。。。。。。。。。。。。24 24 2.7.15外壳/窗口邻接日光矩阵。。。。。。。。。。。。。。。25 2.7.16天空昼夜因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.7.17气流材料模型：控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.7.18气流材料型号：风向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.7.19气流型型号：风力coe量。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.7.20区域体积电容乘数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.7.21气候组输出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.7.22气候组 - 简单输出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.7.23位置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.7.24现场水的温度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.7.25气象站。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.7.26现场大气变化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
董事的后行动议程05.2024
弗吉尼亚有限责任公司Park N Go的Townes网站工程。和.89 ACE，LLC。：根据《亨里科县法典》第24-2314条的要求，要求批准制定计划，以构建4阶段的第4阶段扩展以前批准的计划，该计划包括206个新的停车位，并将相关的现场改进，将设施的总停车位提高到1,329。占地2.85英亩的遗址位于南机场大道（South Airport Drive）交叉路口（156号公路）和奥杜邦大道（Audubon Drive），位于821-715-8124和821-716-8025上。分区是A-1农业区，B-3商业区，M-1轻型工业区和AS-O机场安全覆盖区。县供水和下水道。（varina）这种开发计划是为了扩展数十年来现有的商业停车场。拟议扩展的一部分（第四阶段）先前已在2015年得到计划委员会的批准；但是，它从未建造过。申请人请求更改该阶段IV计划以添加其他空间。作为本请求的一部分，已经提供了景观计划和照明计划。申请人正在提供所有必需的过渡性谋杀，一个固定在居住特性的过渡性繁殖物，以及通过树木保存区域提供了25个毗邻商业分区的特性的过渡性。申请人提议在停车场扩展周围的黑色乙烯基链链链环节安全围栏。它的高度将是邻接住宅物业的周围高度六英尺，高度为42英寸的商业物业。这将与开发的其他阶段中的现有围栏相匹配。申请人已同意修改照明计划，以确保停车位之间的光线杆位于混凝土基础上以保护。申请人还同意修改该计划，将光线杆重新出现在要园景的停车岛上。取而代之的是，将在混凝土底座上的停车位之间提出轻杆以进行保护。所有杆灯不会超过最大高度阈值。此外，在最近的一次访问中，Sta°注意到了一些现有现场计划中似乎缺少的美化环境。申请人已同意在现场见面，以确定缺少哪些种植。这些种植将在施工计划批准之前安装，并进行了检查以确保合规性。除了有效的美化环境外，Sta讯还注意到现有停车场的某些区域和驱动过道被损坏，并降解了由许多坑洼组成的表面。申请人还同意根据先前批准的计划在建设计划批准之前恢复本网站的现有部分。sta}建议批准遵守计划的注释，此类发展的标准条件以及以下其他条件：
数字高程模型的空间形态分析...
简介。空间分析是任何 GIS 研究的顶峰。空间分析有四种传统类型：表面分析、空间叠加和邻接分析、线性分析和栅格分析。数字高程模型 (DEM) 的空间分析是一项复杂的科学任务。DEM 是相对于任何参考基准的陆地表面高程的数字表示。DEM 经常用于指代地形表面的任何数字表示。DEM 是地形数字表示的最简单形式。DEM 用于确定地形属性，例如任意点的高程、坡度、坡向。DEM 广泛用于水文和地质分析。DEM 的水文应用包括地下水建模、确定滑坡概率、洪水易发区制图。DEM 是土壤状态、景观和栖息地建模的基础。DEM 的空间结构形态分析可以看作是景观及其地质生态状态信息清单的一种方法。该技术能够综合有关侵蚀-积累过程强度不同的景观位置的信息。此类信息对于组织区域平衡的自然管理系统至关重要。调查方法。许多 GIS 软件应用程序既有商业来源也有开源来源。有两个流行的应用程序：ArcGIS 和 QGIS。本研究使用 ArcGIS 工具和 Topo to Raster 方法进行了研究，以创建特定的 DEM 模型。地形转栅格是一种专门的工具，用于从地形组件（例如高程点、等高线、河流线、湖泊多边形、汇点和研究区域边界多边形）的矢量数据创建符合水文要求的栅格表面。此工具应用于本地级研究。应用 TIN 建模为数据不足的区域生成附加数据，以进行正确的地形转栅格插值。ArcGIS Spatial Analyst Extension Toolkit 中的水文建模工具可以描述表面的物理组成部分。水文工具使我们能够确定流向、计算流量累积、描绘流域并创建河流网络。DEM 的空间分析用于形态景观组织的建模，与 Philosofov (1960) 提出的地形形态研究方法有关。其本质是由对由 DEM 创建的划定流域和流积表面应用数学运算决定的。调查结果。地形地貌测量在过去几十年中得到了广泛的发展，在方法论和研究主题领域取得了重要成果。针对最常见的地形参数 - 测高、坡度、坡向、带状剖面、线纹和排水密度、表面粗糙度、等基线和水力梯度，提出了一种将 GIS 和统计学整合到地形分析中的方法。地貌分析的有效方法是结构地形学和地形测量学，它们以前基于地形图分析，现在基于可靠的 DEM。DEM 是地形的网格化数字表示，每个像素值对应于基准面以上的高度。自 Miller 和 Laflamme (1958) 的开创性工作以来，DEM 已发展成为许多科学应用不可或缺的一部分。DEM 可以通过地面调查、数字化现有硬拷贝地形图或通过遥感技术创建。DEM 现在主要使用遥感技术创建。遥感技术包括摄影测量 (Uysal et al., 2015; Coveney and Roberts, 2017)、机载和星载干涉合成孔径雷达 (InSAR) 和光检测和测距 (LiDAR)。星载 InSAR 是创建全球 DEM 的最常用技术，也是最广泛使用的开放获取全球 DEM 背后的技术；航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM)。与其他全球 DEM 相比，SRTM 具有可访问性、特征分辨率、垂直精度以及更少的伪影和噪声，因此仍然是最受欢迎的全球 DEM（Rexer 和 Hirt，2014；Jarihani 等人，2015；Sampson 等人，2016；Hu 等人，2017）。评估 SRTM 数据的准确性（Farr，T. G.，P. A. Rosen 等人。(2007)，Rodriguez，E.，C. S. Morris 等人。(2005) 允许将其用于区域研究。SRTM 数据被定义为不足以在本地研究中生成可靠的 DEM。