超密集网络中，严重的小区间干扰制约了终端用户尤其是边缘用户的数据速率。有效地对干扰进行管理、提升边缘用户的数据速率是超密集网络中的研究难点。在超密集网络架构的基础上，提出一种基于图论的不完全染色算法，对网络架构中的基站划分簇，同簇内的不同基站共享频带资源。同时，提出一种子载波分配算法，优先为边缘用户分配信道增益较优的子载波。通过仿真表明，不完全染色算法能够有效地减小小区间干扰，提升系统吞吐量，子载波分配算法在不影响系统吞吐量的基础上能够优化边缘用户的吞吐量。

通过对CSMA协议的分析，在基于信道接入分簇网络中提出了改进的MAC协议，即MCSMA协议。最后，利用OPNET仿真实现了该协议，并给出了相关的仿真结果。

从数据结构底层实现，阐述B树、B+树的特点，到mysql为什么选择了B+树作为索引存储结构。接着介绍mysql底层存储实现段簇页，和聚簇索引非聚簇索引包括联合索引的关系。最后列举一些sql是否可走索引，涉及最左匹配原则、索引覆盖、范围查询等原则，以及sql优化建议。 笔者使用此ppt分享，取得了较好的现场效果。

本文介绍了一种考虑网络稳定性的认知无线传感器网络分簇协议。该协议通过对网络中节点的信道状态进行感知和评估，将节点分为稳定节点和不稳定节点，并采用不同的簇头选举策略和簇内节点选择策略，以提高网络的稳定性和能效性能。实验结果表明，该协议相比传统协议具有更好的网络稳定性和能效性能。

matlab仿真故障代码基于集群稀疏编码的大型电力系统多事件分析 实时准确的事件分析对于高保真态势感知至关重要，这样可以在任何孤立的故障升级为级联停电之前采取适当的行动。 现有方法仅限于检测单个或两个事件或指定的事件类型。 所提出的基于集群的稀疏编码（ CSC ）算法可以提取多事件场景中涉及的所有底层单个事件。 先决条件 Matlab（在 Matlab R2015a 上测试） 数据集： “NPCC”试验台基于 28 GW 负载的 48 台机器（140 条总线）系统。 该模型代表了 NPCC 区域，覆盖了 ISO-NE、NYISO、PJM、MISO 和 IESO 的全部或部分。 这些模拟是基于“NPCC”测试平台完成的，它是真实系统的简化模型，使用电力系统工程模拟器 (PSS/E)。 基于NPCC测试数据集，我们生成了单事件案例（S1C）、双事件案例（M2C）和三事件案例（M3C）。 粗略地说，为每种类型的案例创建了 100 多个测试样本。 职能 主要功能 : 运行演示的主要功能 normalization.m : z-score 归一化 sparsecoding.m : 计​​算稀疏系

摘要LEACH作为一种经典的聚类算法，被广泛应用于无线传感器网络中。 由于随机选择簇头，LEACH不能保证优化簇头的数量和位置。 为了进一步优化...

FlareClusterLayer 从ArcGIS js图形层继承的自定义图形层。 集群没什么特别的，但是我找不到与耀斑集群的arcgis js api图层，这就是我创建它的原因。 使用网格系统基于当前范围，地图的像素尺寸和可设置的聚类比率（可设置为适合数据集）来执行聚类。 同时支持3.x和4.x。 注意：最新版本将与arcgis-js-api版本v4.16一起使用。 检查分支以查找对较早api版本的支持。 特征 当群集包含<=配置数量的点时，将为单个点创建耀斑。 选择这些群集将打开该对象的信息窗口。 还可以为子类型的数量创建耀斑。 例如，如果所有数据对象都包含一个名为“类型”的属性，则可以为包含属性“类型”的每个唯一值的计数的大型群集创建耀斑。 聚类中点的边界也可以显示为耀斑后面的多边形，并可以根据自己的喜好使用单独的渲染器进行样式设置。 它们可以一直显示在悬停，点击或根本不

为了在函数空间内将多个三维模型进行关联,并在整个模型簇上进行协同分割,提出了一种基于点云稀疏编码的三维模型簇协同分割方法。首先,提取点云数据特征,将三维信息转换至特征空间;其次,用深度学习网络将特征向量分解成基向量,并构建字典矩阵及稀疏向量;最后,对测试数据进行稀疏表示,并确定点云模型中每个点所属的类别,将同类点划分到同一区域以得到协同分割结果。实验结果表明,算法在ShapeNet Parts数据集上的分割准确率达到了85.7%。所构建的协同分割算法能够有效地计算模型簇的关联结构,与当前主流分割算法相比,分割效果和准确率均得到提升。

在利用概率包标记技术对无线传感器网络(WSN)恶意节点的追踪定位中,标记概率的确定是关键,直接影响到算法的收敛性,最弱链,节点负担等方面。该文分析并指出了基本概率包标记(BPPM)和等概率包标记(EPPM)方法的缺点,提出了一种层次式混合概率包标记(LMPPM)算法,可以克服以上算法的不足。该算法对无线传感器网络进行分簇,将每个簇看成一个大的"簇节点",整个网络由一些大的"簇节点"构成,每个"簇节点"内部又包含一定数量的传感器节点。在"簇节点"之间采用等概率包标记法,在"簇节点"内部采用基本概率包标记法。实验分析表明,该算法在收敛性、最弱链方面优于BPPM算法,在节点计算与存储负担方面优于EPPM算法,是在资源约束条件下的一种整体优化。

毕osynthetic摹烯集群- S UPER李春附近上光êngine 快速开始 确保已安装 （ 版或更高版本）。 使用pip安装BiG-SLiCE ： 来自PyPI（稳定） user@local:~ $ pip install bigslice 从来源（出血边缘） user@local:~ $ git clone git@github.com:medema-group/bigslice.git user@local:~ $ pip install ./bigslice/ 获取最新的HMM型号（压缩后为±470MB）： user@local:~ $ download_bigslice_hmmdb 检查您的安装： user@local:~ $ bigslice --version . 运行BiG-SLiCE聚类分析：（有关如何准备输入文件，请参见夹） user@loca