移动自组织网络（MANET）是由移动节点组成的非基础结构网络。 由于移动节点的电池电量有限，因此它们对于在MANET中高效使用能源非常重要。 为了最大化MANET的寿命，应通过一条路由发送流量，该路由可以避免节点能耗低，同时使总传输功率最小。 本文提出了一种基于能量熵的最小功率因数MANET中的多径路由算法（EEPMM）。 通常建议增加数据传输的可靠性或提供负载平衡。 在仿真实验中，我们就网络寿命和传输数据包时的能耗而言，将EEPMM路由协议与SHM和MEA-DSR路由协议进行了比较。 性能结果表明，该方案对于MANET中的节能通信具有很好的适应性。

什么 这是一款适用于ANT +自行车速度和踏频（CSC）传感器，ANT +心率传感器以及基于ANT + Stride的速度和距离传感器的Ant + to BLE（蓝牙低能耗）桥接应用程序。 该应用程序将充当循环速度/节奏和/或HR BLE传感器和/或BLE运行速度/节奏，以便其他BLE设备（手机，PC，Mac，平板电脑）可以从ANT +传感器读取数据。 安装 或者，您可以下载的apk并使用adb进行安装： adb install -r /path/to/app-release.apk 细节 这是一个Android应用，可在后台（实际上是在Android前台服务中）读取ANT +自行车速度/节奏（CSC），心率传感器和/或基于步幅的速度和距离（SDM）传感器，并宣传自己为Bluetooth Low Energy (BLE)设备可实现Cycling Speed and Cadence P

本文件定义了与ISO/TC 180的工作有关的基本术语。该委员会涵盖了太阳辐射测量和太阳能在空间和水加热、冷却、工业过程加热和空调中的利用领域的标准化。因此，本文件中的词汇主要集中在与这些测量和利用技术有关的定义。

JKD Power and Energy Solutions 开发了用于双区域电力系统的遗传算法调谐 LFC 的 MATLAB 仿真。 如有疑问，请在评论框中留下您的电子邮件优酷链接： https://youtu.be/qL3OEdoUtvg

FlutterBleLib Flutter中满足您所有蓝牙低功耗需求的库。 内部使用Polidea的 ，该在和上运行。 BLE模拟器 该库支持 （BLE模拟器）。 该仿真允许开发人员在没有物理智能手机或BLE外围设备的情况下进行开发，并在自动化测试中使用与生产BLE相关的代码。 安装 要使用此插件，请 中将flutter_ble_lib添加为 。 安卓 设置minSDKVersion在[project]/android/app/build.gradle文件18。 defaultConfig { .. . minSdkVersion 18 .. . } API 18中已添加了对蓝牙低功耗的支持，因此该库要求将minSDKVersion设置为18。如果BLE不是应用程序的核心，则可以覆盖它并在代码中处理支持检测。 注意：您不需要将任何与BLE相关的权限添加到AndroidM

最简单的方法：安装Parallax，然后上传Arduino代码。

py-bluetooth-utils 包含蓝牙实用程序功能的Python模块，尤其用于轻松进行BLE扫描和广告发布 它要么通过PyBluez使用HCI命令，要么像在hzconfig之类的Bluez工具中那样执行ioctl调用。 主要功能： toggle_device ：启用或禁用蓝牙设备 set_scan ：在设备上设置扫描类型（“ noscan”，“ iscan”，“ pscan”，“ piscan”） enable/disable_le_scan ：启用BLE扫描 parse_le_advertising_events ：解析BLE通告数据包 start/stop_le_advertising ：使用BLE公布自定义数据 Bluez： ： PyBluez的： : 该模块特别受'iBeacon-Scanner-'（ ）的启发，有时甚至直接来自Bluez来源。

Energy Efficient Servers: Blueprints for Data Center Optimization

这项研究是一个示例，说明如何使用Arduino Uno从12-24V DC构建三相230V / 380V

全球电厂数据库 该项目旨在建立。 这是由许多合作伙伴进行大规模合作的结果，该合作由和协调进行。 如果您想参与其中，请或分叉存储库和代码！ 要了解有关如何为该存储库做出贡献的更多信息，请阅读文档。 根据提供CSV格式的最新数据库版本（v1.2.0）。 最新版本位于此存储库的目录中。 所有Python源代码都可以在下。 这项工作由和其他组织支持，并得到了支持。 数据库说明 全球电厂数据库分几个步骤构建。 第一步涉及收集和处理国家/地区级数据。 在某些情况下，这些数据是从官方政府网站上自动读取的； 实现此目的的代码在build_databases目录中。 在其他情况下，我们会手动收集国家/地区级别的数据。 这些数据将保存在raw_source_files/WRI并使用build_database目录中的build_database_WRI.py脚本进行处理。 第二步是整合来自不同来源