Resource Constraint
资源约束

本文旨在解决多智能体系统优化框架下存在全局网络资源约束和局部集合约束的非平滑资源分配问题。

本文针对具有资源约束和局部凸集约束的资源分配问题，设计了一种基于拉普拉斯梯度法和自适应控制的分布式自适应连续时间优化算法。

本文将匹配误差定义为匹配 GPS 点的相应道路链路上的成本，并将离线地图匹配问题表述为具有资源约束的最短路径问题。

通过枚举卫星的所有子集，我们通过解决第一梯队资源约束的基本最短路径问题来生成可行列。

针对虚拟化传感器网络中物理传感器节点故障生存性研究缺乏的问题，将SVNE问题数学建模为考虑资源约束的混合整数规划问题。

简而言之，我们首先将具有资源约束的 P2P 学习 (TCPL) 问题的拓扑构造表述为整数规划问题。

根据虚拟网络和底层网络的资源约束，构建虚拟网络映射的多目标优化模型，利用离散萤火虫优化算法得到虚拟网络映射模型的全局最优解，实现全球资源的优化配置。

边缘服务器的放置是任务卸载的核心，是一个多资源约束的多目标优化问题。

在这项工作中，我们指定了 VNF 需求级别的概念，同时考虑了用户服务需求和服务功能链 (SFC) 组成要求，以填补上述空白，这是将边缘辅助 VNF 备份问题制定为的重要因素边缘服务器资源约束的优化问题。

在VR设计优化中，拟定的研究工作设计了一种机制，包括地址语义编码和数据流分类；基于源路由技术的核心服务功能链路径建立机制；多资源约束下的服务功能链动态优化模型。

但是OpenVirteX的虚拟网络映射过程并没有考虑到资源限制和部署成本，只是为了完成虚拟网络映射。

而且，人力资源限制与阿曼中小企业的增长之间的统计重要性关系之间也没有显着关系。

其次，对于管理，我们表明人力资源限制是中小企业的重要障碍，管理者应通过奖励制度和培训来刺激学习，以提高吸收和创新能力。

在本文中，我们将网络资源约束考虑在内，并研究如何在多阶段作业中调度协同流，以最小化总加权作业完成时间。

该框架通过满足服务需求以及计算和网络资源约束来实现自动物联网服务部署。

制定了以疾病为重点的清单，以在资源严重受限的情况下补充和简化现有的轮次结构。

基于苏格兰西邓巴顿郡的案例研究，本文揭示了地方当局在面临重大资源限制时引入新的设计治理工具所采取的创新步骤。

世界经济金字塔底部市场的严重资源限制迫使企业对其产品和流程进行创新。

由于严重的资源限制，航天器处理轨道故障是“昂贵的”。

实验结果表明，基于对 DNN 的语义理解，从单个 DNN 生成的一组 DFN 使两个系统都能在各种资源约束下实现所需的性能。

然后，分析了CUDA架构下的各种资源约束，以及在这些约束下CUDA内核的运行效率与参数之间的关系。

从减轻人类痛苦的角度来看，在给定资源限制的情况下，能够识别基础设施的关键系统组件以进行有针对性的加固至关重要。

在基本情况下，由 2013 年至 2016 年的一组高效解决方案构建的效率前沿用于识别在给定资源限制的情况下表现出色的场景。

这些基本物联网设备的安全条件仍然不能令人满意，因为：(i) 其中许多以成本为驱动设计原则，导致配置不佳和开放式设计； (ii) 它们的内存和计算资源限制使得实施实用的攻击保护机制极具挑战性； (iii) 目前，制造商使用简化的轻协议版本来为额外功能节省内存（以促进销售）。

大脑已经进化到在严格的计算资源限制下产生多种行为。

由于耦合的通信和计算资源限制以及任务放置的二进制变量，公式化的问题难以解决。

因此，网络模型需要在包括内存和性能在内的各种计算资源约束下实现高性能。

gif"/></alternatives></inline-formula> 问题作为一个多线性二进制程序并优化解决它，同时考虑页面共享和多个资源限制。

在VR设计优化中，拟定的研究工作设计了一种机制，包括地址语义编码和数据流分类；基于源路由技术的核心服务功能链路径建立机制；多资源约束下的服务功能链动态优化模型。

本文描述了硬件资源限制下极性码的简化连续取消（SSC）解码方案的延迟。

然而，在严重的硬件资源限制下实时处理大规模和高分辨率图像仍然是一个挑战。

但是OpenVirteX的虚拟网络映射过程并没有考虑到资源限制和部署成本，只是为了完成虚拟网络映射。

在本文中，我们提出了跨站台的车辆路径问题的扩展，其中考虑了交叉站台的资源限制。

物联网设备有限的资源限制无法提供物理级别和网络级别的任何安全机制。

多尺度协调方案普遍存在于具有有限性能要求和有限资源约束的大规模系统中。

我们的研究通过展示空间拼凑作为一种独特的逻辑如何帮助企业家克服资源限制，以及空间背景如何纳入创业拼凑中构成“手头”的重要维度，从而有助于对创业的情境化理解。

实际影响 这些结果表明，战略联盟是中小企业在智力资本方面克服资源限制的一种方式，这对商业实践具有重要意义。

同时，南充微信在资源有限的情况下，通过平衡服务深度和范围与生产经营效率，有效控制经营成本，以利率杠杆为基础，谋求财务利润，实现财务目标。

尽管资源有限，但这种快速生成的数据需要解决方案以无法预见的方式分析数据随时间的变化。

利用自然资源约束下的最大刚度原理，我们表明最优离散梁网络再现了真实叶脉的结构特征。

中国面临着严峻的自然资源约束，减少食物浪费对于保障国家粮食安全具有重要意义。

结论 本研究结果表明，在面临资源限制的中低收入国家政府资助医院中，为 PSM 建立成功的 CRS 和 HIPEC 计划是可行的。

在资源编排论文的基础上，我们研究了面临资源约束的公司如何通过编排资源来提高他们的能力，以及这种资源编排如何在提高公司绩效方面发挥作用。

新兴市场企业在同时寻求 CBA 和研发投资的同时面临资源限制，但研发投资对于实现收购目标至关重要。

新企业在发展能力以在市场竞争中取得成功时，往往面临资源限制。

背景：由于规模经济下降，非城市医院通常在更大的资源限制和更少的专业化下运营。

鉴于中低收入国家缺乏临床有效性证据和更大的资源限制，在这些环境中引入产前筛查美国不太可能在经济上有效——在需求方面（即。

然而，轻巧且廉价的物联网硬件仍然需要在严格的资源限制下运行。

嵌入式设备是部署推理网络的常用载体，它利用定制的加速器在严格的资源限制下实现承诺的性能。

忽略现有的资源限制和要求是无法实现这一结果的，这些限制和要求必须针对每个研究案例单独确定。

同时，考虑到正在执行的操作类型和现有的资源限制，防空系统恢复的有效性需要更详细的研究。

快速城市化已成为世界范围内的普遍现象，尽管水资源限制日益严重，但确保可持续供水非常重要。

我们选择了中国典型的水资源紧缺地区、农田扩张严重的内蒙古作为研究区域。

然而，系统的适应能力通常受到资源紧张和严格的定期执行要求的限制。

为低端嵌入式设备开发操作系统 (OS) 需要不断适应新的硬件架构和组件，同时需要在资源紧张的情况下确保每个单独平台的功能可维护性。

由于参与者的严格隐私要求以及边缘设备的异构资源限制，现有的 FL 解决方案无法解决类别不平衡问题。

在本文中，我们研究了一家货运集运承运人具有异构资源约束（SNDHRC）的服务网络设计问题。

求解模型的结果用于实时调整 Pod 冗余，以达到最高的可靠性以满足物理资源约束。

同时，我们将支持多播 eMBB 和突发 URLLC 服务复用的协调多点 (CoMP) 传输的 RAN 切片问题表述为一个多时间尺度优化问题，旨在最大化 eMBB 和 URLLC 切片效用，受物理资源限制。

部署在边缘设备上的机器学习算法必须满足一定的资源约束和效率要求。

该模型是通过考虑不同工作负载的假设以及任何当前可用的迁移算法的某些资源限制来开发的。

在本文中，我们通过考虑系统资源约束和质量回报递减来利用应用程序的适应性来实现质量最大化。

我们提出的方法通过在 3D 体积的图像块上稳健地应用密集网络训练来解决内存和系统资源限制的问题。

为了研究这项技术如何应用​​于不同的物联网场景，这些场景通常处理设备资源限制等特定特征，我们进行了系统的文献综述。

应针对物联网 (IoT) 进行访问控制，以考虑固有的物联网网络规模和设备资源限制。

该间接层隐藏了 FPGA 特定的资源约束，并利用并行模式有效地降低了映射复杂性。

考虑到特定的资源限制，例如。

基于轻量级骨干网和 L-FPN 的配置，我们仅使用一个超参数来共同调整宽度、深度和输入分辨率占用的资源比例，从而可以开发出一系列不同资源约束下的缺陷检测器。

然而，大多数工作仅从参数大小或模型结构的角度针对 CNN 模型压缩，而忽略了移动系统在内存、能量和实时要求方面的不同资源约束。

为了确保可持续的资源行为，我们引入了一种新的方法来引导代理进入稳定的人口状态，满足给定的耦合资源约束。

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克服由于物联网设备的计算和能源资源限制而带来的挑战（例如。

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在一项在线选择实验中，受访者被要求就实施八个不同项目提供建议，这些项目鼓励低收入公民保持健康体重，总资源限制为 100,000 欧元。

提出了一种新的模糊线性规划公式，用于总资源约束为模糊的最小成本容量模糊网络。

调查结果表明，法兰润滑器的优化维护检查，作为安全和组织资源限制之间的平衡，在列车运行之间平均每 4000 公里进行一次。

最后，VOI 功能确定了建议更换选项的成本净损失，以指导组织资源限制下的最佳组件更换选择策略。

玉米最初是在墨西哥南部的热带土壤中驯化的，但后来被带到墨西哥高地，然后传播到该大陆的其他地区，在那里它经历了不同的土壤资源限制。

本研究的结果可用于提供绘制特定土壤资源限制所需的基线信息，以实现研究区这些作物的可持续生产。

认识到包括 PrEP 选项在内的一揽子护理带来的挑战但总体收益，从本研究中汲取的经验教训可以帮助在资源限制的情况下最大限度地坚持 PrEP。

本文旨在开发一种丛林大火抑制优化模型，该模型可在资源限制的情况下最大限度地减少完成时间和总成本。

另一方面，MANET 中的每个节点在计算、通信、内存和能源方面都有严格的资源限制。

首先，功能强大的 DNN 通常具有令人望而却步的复杂性，而物联网设备通常会受到严格的资源限制。

这两种方法都允许用户根据计算资源约束来控制缩减图的大小。

结果表明，在计算资源限制下，这样一项具有挑战性的任务是可以实现的。

这种资源限制几乎出现在所有健康和安全风险环境中，这导致了监管监督过程，以确定主要法规的预期收益是否超过成本。

这种资源约束通常反映为网络中可用的有限耦合预算，以促进交互和通信。

在 COVID-19 大流行引发的医疗资源限制的背景下，研究了与资源分配原则的一致程度。

然而，由于财政和医疗资源的限制，提供医疗保健服务的公平性始终具有挑战性。

这个问题在低收入和中等收入国家更为复杂，神经外科在这些国家有许多人力和财力资源限制。

人们对小型节日知之甚少，它们在更有限的人力和财力资源限制下运作。

因此，本文的目的是建立一个满足资源约束、加强PB调度时间联系的PB资源调度模型。

我们为智能设备提出了一个极低占用空间的 E2E ASR 系统，以实现在不牺牲识别精度的情况下满足资源约束的目标。

我们考虑一个涉及一组代理的问题，这些代理需要协调他们的行动以优化他们的目标总和，同时满足一个共同的资源约束。

对于集中式决策系统，正常管理会施加共同的资源约束，以最大限度地提高产出产出和最小化消耗投入。

然后，我们通过综合异构边缘缓存和通信资源约束来制定联合资源优化（JRO）问题，旨在通过优化块放置和传输来实现流畅播放和高质量服务。

通过使用相对阈值事件触发策略，有效地解决了通信资源约束，同时避免了 Zeno 行为。

亮点 • 探索复杂系统的数学模型功能现在可以设置优先级以考虑本地资源限制。

它的主要限制是由于需要患者同意而导致抽样偏差的风险，并且由于当地资源限制可能导致医院招募方便样本，而不是真正的随机样本。