无线传感器网络（WSN）技术已用于监视自然灾害已有十多年的历史了。 可以通过增加各种传感器来密切监视灾难，并且WSN具有（1）成本低，（2）快速响应以及（3）可销售性和灵活性的优点。 使用WSN进行自然灾害监视是众所周知的数据密集型应用程序，它具有高带宽要求和严格的延迟约束。 它体现了低成本可扩展系统上数据密集型应用程序的典型范例。 在这项研究中，我们首先评估了具有代表性的作品通过对WSN在灾难和优化技术中的应用领域进行分类，对区域进行分类将它们与通用WSN区别开来。 然后，我们描述了预警系统的设计用于水库地区地质灾害的方法，该方法依赖于WSN技术，该技术的灵感来自于现有的工作着重解决以下问题：（1）支持可靠的数据传输，（2）处理异构源的海量数据，以及类型，以及（3）减少能源消耗。 本研究提出了一种动态路由协议，一种用于网络的方法恢复以及用于管理移动节点以实现实时和可靠数据传输的方法。 该系统结合了数据融合和重建方法，可将所有数据整合到一个地质灾害的单一视图中在监视之下。 已经开发了一种用于联合优化控制功率和费率的分布式算法，该算法可以提高网络效用（> 95％）并最大程度地降低能耗（与之相比减少20％以上） 与LEACH）。 实验结果表明了拟议方法在适应需求方面的潜力地质灾害预警。

这项工作涉及通过核范数最小化从其低维投影中恢复低秩矩阵。 % 最小化 ||X||*（Z 的核范数） % 受制于 A(X) = Y 我们同样使用分裂 Bregman 算法。 % 最小化 (lambda1)||W||* + 1/2 || A（X）-y || _2 ^ 2 + eta / 2 || WX-B1 ||_2^2 %W 是代理变量，B1 是 Bregman 变量Bregman技术的使用提高了我们算法的收敛速度，并给出了更高的成功率。 此外，即使对于少量线性测量可用的情况，重建的准确性也要好得多。

自适应阈值低秩近似（ALRA） 介绍 ALRA是一种在单细胞RNA测序数据中插入缺失值的方法，在提供的预印本“使用低秩近似法对scRNA-seq数据进行零保存插值”中进行。 给定一个scRNA-seq表达矩阵，ALRA首先使用随机SVD计算其rank-k近似值。 接下来，每一行（基因）都以该基因最负值的大小为阈值。 最后，矩阵被重新缩放。 该存储库包含用于在R中运行ALRA的代码。ALRA的唯一先决条件是安装随机SVD软件包RSVD，可以将其安装为install.packages('rsvd') 。 这些功能现在为已安装用户提供了一个标志use.mkl ，它可以大大加快基于默认rpca的版本的速度。 请注意，rpca-mkl仍在开发中，并且不在CRAN上，因此它不是必需的软件包，但是如果用户已经安装了rpca-mkl，则可以通过将该标志设置为True来使用它。 用法 请确保将矩阵为行，

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D类放大器是一种将输入模拟音频信号或PCM数字信息变换成PWM或PDM的脉冲信号，然后用PWM的脉冲信号去控制大功率开关器件通/断音频功率放大器。本文主要介绍了其设计方法。

多视图聚类旨在综合利用视图数据中的一致信息和互补信息实现对数据的划分, 但各视图表征数据的能力参差不齐, 甚至有的视图可能含有大量的冗余和噪声信息, 不仅不能带来多样的信息, 反而影响聚类性能. 本文提出了自适应加权的低秩约束的多视图子空间聚类算法, 通过自适应学习的方式给各视图赋予不同权重来构造各视图共享的潜在一致低秩矩阵. 并且提出了有效的可迭代优化算法对模型进行优化. 在5个公开数据集上的实验结果表明所提算法的有效性.

逆变型分布式电源(IIDG)的接入改变了小电阻接地系统的接地故障特性，不仅使传统零序电流的计算方法不再适用，而且对馈线零序电流保护造成了不利的影响。通过分析IIDG的故障电流特性，建立了具有低电压穿越能力的PQ控制型IIDG故障等值模型；在含IIDG小电阻接地系统接地故障分析建模的基础上，提出了零序电流迭代求解算法，并利用MATLAB编写相应的求解程序，将计算结果与电力系统实时仿真系统(RTDS)的仿真结果进行比较，验证了所提算法的有效性和准确性；基于所建立的故障分析模型，揭示了IIDG的接入对小电阻接地系统馈线零序电流保护的影响机理，利用所提零序电流迭代求解算法求解不同故障情况下的馈线零序电流值，验证了理论分析的正确性。

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