LaPS：森林WSN部署新范式

本文研究无电池无线传感器网络中的低延迟数据收集调度问题，提出DCoSL和DCoSG两种分布式算法，分别适用于线型和通用网络拓扑。算法综合考虑能量状态与传输干扰，通过子区域划分与时间帧调度，在保证能量可持续的前提下显著降低数据收集延迟。理论分析与仿真表明，该方案有效提升BF-WSNs的数据采集效率。无电池无线传感器网络（BF-WSNs）的出现打破了传统由电池供电的无线传感器网络（WSNs）的寿命限制，使得传感器能够从环境中的可持续但不可控的能量源（如太阳能、风能、无线电频率信号能量等）中收集能量。由于电池寿命的限制，对于传统WSNs来说，无线传感器网络的寿命受限于传感器配备的电池。然而，无电池无线传感器网络（BF-WSNs）突破了这种限制，通过在环境中的可再生能源中收集能量，如太阳能、风能和无线电信号等。这种网络的能量特性使得在BF-WSNs中进行数据收集调度更具挑战性。数据收集延迟是评估数据收集调度性能的关键指标。本文研究了为BF-WSNs生成最小延迟的数据收集调度问题，并提出了适用于线型BF-WSNs和通用BF-WSNs的低延迟数据收集调度算法DCoSL和DCoSG。这些算法综合考虑了能量状态与传输干扰，通过子区域划分与时间帧调度，在保证能量可持续的前提下显著降低了数据收集延迟。理论分析与广泛的仿真结果验证了所提算法的效率和有效性。在无线传感器网络中，数据收集功能非常关键，传感器网络的基本作用是从物理世界收集感测数据，并将其传输至汇聚节点，以便进一步处理和分析。数据收集可以分为数据聚合和数据采集两大类。在数据聚合中，汇聚节点仅收集感测数据的聚合结果，例如最大值、最小值和总和等。本文介绍的无电池无线传感器网络的研究，部分由国家自然科学基金中国支持。在这项研究中，提出了两种分布式算法DCoSL和DCoSG，分别适用于线型和通用网络拓扑结构，有效提升了无线传感器网络的数据采集效率，对提升无线传感器网络的性能具有重要的意义。BF-WSNs中的低延迟数据收集调度问题的研究，不仅仅是对现有技术的补充，更是为无线传感器网络的未来发展提供了一种可行的新思路。由于BF-WSNs的能量特性，为网络调度带来新的挑战，如何在保证网络能量可持续的前提下，有效降低数据收集的延迟时间成为了一个亟待解决的问题。针对这一问题，文中提出了两种调度算法，从理论到实际操作，提供了详尽的解决方案，为无电池无线传感器网络的技术进步提供了坚实的技术支持和理论基础。此外，研究结果对BF-WSNs中的数据收集调度问题进行了全面的理论分析，并通过广泛的仿真实验验证了所提出调度算法的有效性和效率。这些调度算法针对不同的网络拓扑结构设计，确保了在实际应用中的通用性和适用性，这在提升无线传感器网络的数据收集效率方面具有重要的应用价值。BF-WSNs的发展，带来了无线传感器网络的革新。这种无需电池供电的传感器网络，不仅能够降低维护成本，延长网络的使用寿命，而且在环境监测、健康护理、农业监测等多个领域展现出巨大潜力。本文所提出的低延迟调度算法，为BF-WSNs进一步的研究和应用提供了有力的技术支撑。

本文提出‘懒惰拖拽’技术，专为触摸屏设备优化边界框绘制体验。用户只需粗略框选目标，系统即通过超像素分割与边缘特征分析，结合随机森林模型，自动精准优化边界框。该方法在保持毫秒级响应的同时，显著提升选框准确率，尤其适用于手机等小屏设备上的图像编辑、物体选择等场景，极大降低操作门槛，提升老年及普通用户交互体验。结合可选的隐形磁吸引导线，还能辅助手动微调，实现高效人机协同。在触摸屏设备上，边界框绘制一直是用户界面交互的一个难点。为了提升绘制边界框的体验，有研究提出了一项名为“懒惰拖拽”的技术。该技术的核心在于通过超像素分割和边缘特征分析，配合随机森林模型，对用户粗略选择的目标区域进行优化。这一过程分为两个阶段：首先是通过基于图形的分割方法过滤掉明显的非边界像素；接着是利用基于边缘特征的随机森林模型，从剩余的候选区域中挑选出最佳的四条边。文章进一步介绍了如何结合全局和局部边缘检测以及一种将两者结合的方法，进行边界框的筛选。此外，研究还提供了一种可选的技术，即通过隐形磁吸引导线辅助，简化和改善用户的手动微调。这种技术能够引导用户的触摸动作，使之更加贴近最佳的超级像素边界。懒惰拖拽技术在保证毫秒级响应的同时，显著提高了边界框的选框准确率。这种技术特别适合于手机等小屏设备上的图像编辑和物体选择等场景。它极大地降低了操作难度，尤其对于老年用户以及非技术用户来说，能够大幅提升他们的交互体验。文章通过在真实世界的数据库上进行的广泛实验，证明了懒惰拖拽技术能有效增强输入边界框的质量，并在准实时的情况下使对象选择变得轻松容易。例如，实验中的一个示例显示，最初由用户粗略绘制的边界框（初始边界框）仅以交并比（IoU）0.73粗略地框选了一个椅子，作为懒惰拖拽技术的种子。经过懒惰拖拽处理后，这个初始边界框被细化，交并比提高至0.99，从而得到了一个高度精确的边界框。懒惰拖拽技术为触摸屏设备的边界框绘制提供了一种新的解决方案，通过智能优化和辅助引导，不仅提高了绘制的准确性和效率，而且还大大降低了用户的操作负担，尤其在图像编辑和物体识别等领域提供了便捷的操作体验。

本研究调查尼泊尔巴克塔普尔6至35月龄急性腹泻儿童中贫血和缺铁的患病率及其影响因素。结果显示，52%的儿童患有贫血，33%铁储备耗尽，16%确诊为缺铁性贫血。研究发现，年龄较小、家庭社会经济地位较低的儿童贫血风险更高。尽管缺铁是重要原因，但多数贫血病例并非由缺铁引起，提示其他营养缺乏如锌、维生素B12等可能起重要作用。研究强调在资源有限地区需综合营养干预，而非单一补铁。数据基于1232名儿童的血液检测，为制定儿童营养政策提供了重要依据。

本文综述了管子与管板焊接从手工到自动化、数字化乃至智能化的发展历程。重点分析了焊接定位技术、电弧长度控制方法及传感系统演进，涵盖机械定位、视觉引导、激光传感与多源信息融合。文章探讨了基于CAD、机器人与CNC系统的数字焊接架构，并展望了SLAM、数字孪生与机器智能在焊接系统中的应用前景，为压力容器、能源装备等领域的智能制造提供技术参考。

本专栏深入解析ActionScript 3.0的核心语言特性与高级编程技巧，涵盖数据类型、面向对象编程、正则表达式、XML处理及显示列表操作。结合实战案例，帮助开发者掌握字符串操作、数组排序、动态对象构建与文本交互控制等关键技术。适合有一定基础的Flash与富媒体应用开发者进阶学习，全面理解AS3在复杂应用中的设计逻辑与性能优化策略。

本文探讨了新型白细胞去除滤器在体外循环（CPB）中的临床潜力。CPB虽为心脏手术必需，但可引发全身炎症反应综合征（SIRS），导致器官损伤和术后并发症。白细胞活化是其中关键环节，与肾功能障碍、呼吸衰竭、凝血异常密切相关。白细胞去除滤器通过吸附机制减少循环白细胞，尤其在动脉管路中应用可减轻内皮激活和中性粒细胞浸润。临床研究显示其可改善肺功能、降低炎症标志物，并可能提供肾保护作用。然而，现有研究结果存在矛盾，部分试验未显示明显临床获益，可能与滤器饱和、时机不当或‘活化白细胞’未被有效清除有关。未来需开发更高效、选择性更强的滤器，并探索细胞因子清除等创新策略，以优化抗炎效果，改善患者预后。

本文综述了经会阴模板前列腺活检（TTBP）在前列腺癌诊断中的关键作用。相较于传统经直肠活检，TTBP通过系统性取样和三维定位，显著提升前区肿瘤检出率，降低假阴性，尤其适用于PSA持续升高但初检阴性的患者。结合多参数MRI引导，TTBP可精准识别临床显著性癌灶，减少无关紧要癌症的过度诊断，助力局灶治疗规划。尽管存在操作复杂、需较多穿刺等挑战，其安全性高、并发症少，已成为精准泌尿肿瘤学的重要工具。未来需建立标准化流程与配套风险分层模型，推动其临床广泛应用。

本书深入探讨了航空航天领域中传感器技术的发展与应用，重点介绍微机电系统（MEMS）在飞行仪表中的革命性作用。内容涵盖传统飞行仪器的工作原理及其数字化演进，解析空速、高度、姿态等关键参数的传感机制，并展示MEMS加速度计、陀螺仪和压力传感器如何提升飞行安全性与效率。同时，书中前瞻性地讨论了微型与纳米空中飞行器（MAV/NAV）的系统集成挑战，包括能源、通信与导航的微型化解决方案。通过结合工程实践与先进技术，本书为读者呈现了从宏观飞机到微型飞行器的全面传感体系，是航空航天工程师、研究人员及技术爱好者理解现代飞行控制系统核心组件的理想参考。

本文系统阐述了车联网边缘计算（VEC）的架构、关键技术与应用场景。VEC通过将计算能力下沉至网络边缘，有效降低延迟、提升服务质量，支撑自动驾驶、增强现实和智能交通管理等实时应用。文章分析了VEC在延迟优化、资源调度、计算卸载、安全隐私等方面的技术挑战，并探讨了SDN、5G与雾计算的融合方案。同时，针对移动性管理、内容缓存与网络部署等开放问题，提出了未来研究方向。该综述为研究人员提供了VEC领域的全面视角与发展指引，助力构建高效、安全、智能的下一代车联网系统。

Kinesis是一个专为无线传感器网络（WSN）设计的安全事件响应与预防系统。它在资源受限、无人值守的环境下，通过分布式、轻量级的机制，实现对异常和攻击的快速响应与恢复。系统采用三阶段工作流：检测、诊断与响应，结合基于事件-条件-动作范式的轻量级策略语言，动态选择最优响应动作。其核心创新在于基于单定时器的竞争机制，由邻域节点自主选出最优执行者，无需消息同步，有效降低通信开销，实现负载均衡。Kinesis已在TinyOS上实现，经TOSSIM仿真与真实测试床验证，能有效对抗多种攻击，保持网络高可用性，适用于智慧城市、医疗监护等关键基础设施。

本文系统性综述了2004至2018年间无线传感器网络（WSN）中的异常检测技术，分析了117篇核心文献，提出改进的分类框架，涵盖统计、聚类、分类、最近邻、谱分解等方法。深入探讨了资源受限、通信成本高、数据流动态性等挑战，并总结了各类技术的优缺点。研究强调非参数、无监督、分布式方法的重要性，为未来研究指明方向，推动WSN在环境监测、医疗健康等关键应用中的可靠性提升。

本文系统性回顾了共享传感器网络（SSN）的研究进展，探讨其与传统专用无线传感器网络的区别，分析在资源共享、平台虚拟化、任务调度等方面的关键技术挑战与解决方案。文章梳理了SSN在智能建筑、医疗健康、食品运输和智能电网等领域的应用实例，并指出了当前在能效、安全性、服务质量保障等方面的开放性问题。通过构建多层次的分类体系，本文为研究人员和工程师提供了SSN设计与实现的全面视角，展望了其与云计算、边缘计算融合的未来发展趋势，为构建高效、灵活、可扩展的下一代物联网基础设施提供了理论支持与实践指导。