延长网络生存周期是WSN的核心问题之一.为均衡网络能耗,有效延长网络生存周期,提出一种保证区域能耗均衡的非均匀多跳分簇路由算法.通过对监测区域的等间距环形划分和等夹角扇形划分,得到同环簇大小相等、不同环簇大小由外到里依次递减的非均匀分簇方案,保证网络能耗效率最优.在簇头选取阶段,通过与距离相关的通信代价评价函数在每个子区域选择最合适的节点作为簇头,减少网络局部能耗.仿真结果表明了所提出算法的有效性.

基于Ti-Cu二元共晶团簇的Ti-Zr-Cu-Ni-Sn块体金属玻璃，霍阳，羌建兵，以铜为心的[Cu-Cu4Ti8]立方八面体共晶团簇为基础，利用团簇加链接原子模型设计具有大玻璃形成能力（GFA）的Ti基块体金属玻璃合金。据�

为了解决传统分簇路由协议中存在的能耗开销不均衡和簇头选举不合理的问题,提出了一种基于模糊K均值和自适应混合蛙跳算法的WSN负载均衡分簇路由协议。首先,Sink节点收集各子区域的节点位置信息,并行运行模糊K均值算法将网络区域分为若干大小规模不同的簇,并将数据中心拟合到初始簇头节点。然后,以最大化节点剩余能量和最小化节点与簇头以及簇头与Sink节点的距离为目标定义了适应度函数,采用改进的自适应混合蛙跳算法对簇头进行寻优,并将最优解作为最终的簇头。最后,设计了最小跳数路由算法获得各簇头到Sink节点的最小跳数路由。采用NS2仿真工具对该方法进行仿真,实验表明:该方法具有较长的网络生命周期,较其它方法延长生命周期30%以上,具有较大的优越性。

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是一种由大量微型传感器节点组成的自组织网络，它们通过无线通信方式收集和传递环境或特定区域的数据。这些节点通常配备有限的能量资源，因此在设计路由协议时，节能是至关重要的。本文主要探讨的是基于能量和距离的WSN分簇路由协议，这是当前研究的热点。 WSN路由协议主要有两种类型：平面路由协议和层次路由协议。平面路由协议通常简单，但可能不适用于大规模网络，因为它可能导致大量的通信开销。相比之下，层次路由协议，特别是基于簇结构的协议，通过将网络节点划分为多个簇，每个簇有一个簇头，可以有效降低通信能耗，延长网络寿命。簇头负责收集簇内节点的数据并转发至基站，从而减少了节点间的直接通信，降低了能量消耗。 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议是WSN中最著名的分簇路由协议之一。在LEACH中，节点通过随机选择的方式竞争成为簇头，簇头的选举概率随着轮次进行动态调整，以确保簇头负载均衡。然而，LEACH协议存在簇头分布不均和无法保证簇负载平衡的问题。 EECS（Energy Efficient Clustering Scheme）协议是对LEACH的一种改进，它引入了一个新的通信代价公式，考虑了节点到簇头的距离和簇头到基站的距离，以优化能量消耗。此外，EECS协议还确保了每个簇的负载均衡，从而提高了网络生命周期。实验表明，EECS相对于LEACH能显著提高网络的生存时间。 尽管EECS在一定程度上解决了LEACH的问题，但它仍然存在簇头分布漏洞和未充分考虑簇头剩余能量的问题。为解决这些问题，文章提出了ADEECS（Advanced EECS）协议。ADEECS引入了竞争延迟的方法来选举簇头，以避免簇头分布漏洞，并在成簇阶段考虑了簇头的剩余能量，以防止能量耗尽过快。此外，它还采用了可变发射功率的无线传输能量消耗模型，允许节点根据需要调整发射功率，进一步优化能量利用。 基于能量和距离的无线传感器网络分簇路由协议旨在通过高效分簇和智能的数据传输策略，实现网络的长期稳定运行。这些协议通过优化能量消耗，平衡簇头负载，以及考虑节点间距离，提高了WSNs的整体性能和生存时间，使其在各种应用领域，如环境监测、军事监控和医疗保健中，具有广泛的应用潜力。

主要分析了LEACH协议、EEUC协议、DEBUC协议。其中DEBUC协议是对EEUC协议的改进。这3个协议各有优缺点，应该根据实际情况来选择合适的协议。这些协议的实现过程可以分为初始化阶段和数据传输阶段。各个协议的两个阶段的实现过程都有很大的差异。简述了PEGASIS协议，它是在LEACH的基础上进行改进的基于“链”的路由算法。这些协议是研究无线传感器网络的基础。

一例四核异金属团簇化合物的合成和表征，张辉，刘乐诗，本文采用控制水解法，通过甘氨酸配体（HGly）、Cr3+及Dy3+离子的自组装反应合成了一例四核3d-4f异金属团簇化合物：Na2[Dy3Cr(HGly)6(mu3-OH)4(H2

介绍了WIA-PA网络通信资源的基本要素及其路由表、邻居表、通信时隙表结构,并提出了一种WIA-PA网络通信资源的设计方法。该方法通过设计通信资源中的路由表、邻居表和通信时隙表来分配全网节点的通信时序,从而实现整个网络的数据通信。实验结果验证了该方法的可行性和网络稳定性。

从局部势模型的角度出发，对$ ^ {104} $ Te的α+核性质进行了分析，并对双壳闭合上方的α-簇结构进行了全面讨论。 α+核相互作用用具有两个自由参数的（1 +高斯）×（W.S。+ W.S。$ ^ {3} $）形状的核势来描述，该势能已在不同质量区域的核中成功进行了测试。 该模型产生了$ ^ {104} $ Te的Qα值和α衰变半衰期，与Auranen等人的2018年实验数据一致。 使用α预形成因子Pα＝ 1在能量范围5.13MeV ＜Qα＜5.3MeV中的能量。 比较$ ^ {104} $ Te，$ ^ {94} $ Mo和$ ^ {212} $ Po的基态带的减少的α宽度，表明$ ^ {104} $ Te具有一个α -集群度显着高于$ ^ {94} $ Mo，远高于$ ^ {212} $ Po。 这些结果表明，$ ^ {104} $ Te是N，Z = 50区域中进行α聚类的优先核，并证实了$ ^ {104} $ Te中超允许α衰变的说法。

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。