Học Sửa Chữa Máy in Tại Hà Nội có thể mất

Học Sửa Chữa Máy in Tại Hà Nội Dữ liệu về điều kiện giao thông đường bộ có thể đến từ các trực thăng của đài phát thanh, bộ cảm biến bên đường của Bộ Giao thông Vận tải, hoặc thậm chí, những ngày này, cập nhật từ những người bình thường bằng điện thoại di động. Tuy nhiên, tất cả những phương pháp này đều có những hạn chế: Trực thăng rất tốn kém để triển khai và chỉ có thể quan sát được nhiều con đường cùng một lúc, và một khoảng thời gian để những ảnh hưởng của tắc nghẽn lan truyền đủ xa mà một bộ cảm biến đường bộ sẽ phát hiện ra chúng.
Dự án CarTel của MIT đang điều tra làm thế nào mà các xe ô tô có thể được sử dụng như những cảm biến di động phổ biến, có độ tin cậy cao. Tại hội thảo về Máy tính di động hàng năm lần thứ 6 của Association for Computing Machinery, các thành viên của nhóm CarTel trình bày một thuật toán mới nhằm tối ưu hóa việc phổ biến dữ liệu thông qua mạng lưới ô tô có kết nối không dây. Các nhà nghiên cứu tại Ford đã thử nghiệm thuật toán mới để có thể đưa vào các phiên bản tương lai của Sync, hệ thống giải trí và giải trí trong xe được phát triển bởi Ford và Microsoft.
Trong bốn năm qua, CarTel, dẫn đầu bởi giáo sư khoa học máy tính Hari Balakrishnan và phó giáo sư Sam Madden, đã thu thập dữ liệu về các mô hình lái xe taxi của khu vực Boston được trang bị máy thu GPS . Trên cơ sở những dữ liệu này, các nhà nghiên cứu CarTel đã và đang phát triển các thuật toán để thu thập và phổ biến thông tin về các con đường. Một khi các thuật toán đã được đánh giá và tinh chế, các nhà nghiên cứu của CarTel dự định thử nghiệm chúng trong một cuộc thử nghiệm thực tế trên thế giới liên quan đến các phương tiện nối mạng. Thuật toán mới là một trong những thuật toán mà nhóm mong đợi để kiểm tra.
Kết thúc bất ngờ
Calvin Newport, một hậu phụ của nhóm Balakrishnan, người đã phát triển thuật toán mới cùng với Alejandro Cornejo, một sinh viên tốt nghiệp trong Lý thuyết Hệ thống Phân tán của Nancy Lynch cho biết, mạng sẽ luôn luôn cung cấp một chuỗi các kết nối có thể chuyển dữ liệu từ bất kỳ một chiếc xe nào đến bất kỳ chiếc nào khác. Vấn đề là thí nghiệm CarTel cho thấy rằng đó không phải là trường hợp. Mặt khác, nó cũng cho thấy rằng hai chiếc ô tô đi trong phạm vi truyền dẫn không dây của nhau sẽ thường xuyên ở gần nhau trong một khoảng thời gian dài - liên tục đánh cùng một ánh sáng trên cùng một đoạn đường, ví dụ.
Học Sửa Chữa Máy Tính Cơ Bản
Một thuật toán phổ biến thông tin tốt nên đảm bảo rằng hai chiếc ô tô đi qua nhau theo hướng ngược lại, chỉ với một kết nối không dây thoáng qua, sẽ trao đổi dữ liệu có độ ưu tiên cao - ví dụ như một chiếc xe kéo đã lướt qua ba làn đường giao thông trên xa lộ . Mặt khác, cũng cần đảm bảo rằng hai chiếc xe bị mắc kẹt cùng với ánh sáng với nhau, với rất nhiều thời gian trên tay, trao đổi dữ liệu ưu tiên thấp hơn - giống như vị trí của một cái lỗ đặc biệt khó chịu.
Newport và Cornejo xác định rằng cách tốt nhất để đáp ứng cả hai yêu cầu là tận dụng một dãy số được gọi là chuỗi nhị phân mang. Về mặt kỹ thuật, mỗi số trong dãy nhị phân mang là số mũ của công suất cao nhất của hai mà sẽ phân chia số nguyên tương ứng (trong đó "chia đều" có nghĩa là không có phần còn lại). Ví dụ, số nguyên 1 có thể được phân chia bằng hai với công suất bằng không, hoặc 1, trong khi 2 có thể được phân chia bằng hai lần với công suất đầu tiên, hoặc 2. Nhưng ba không thể chia đều bằng 2 hoặc 4 , do đó,, như 1, là chia hết cho hai chỉ số không. Ba chữ số đầu tiên của dãy là như sau 0, 1, 0. Tiếp theo chín, như nó xảy ra, là 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2.
Tất cả sự tôn trọng
Các tính năng quan trọng của loạt là số càng nhỏ, thì nó càng xảy ra thường xuyên hơn; nhưng kéo dài đủ thời gian, số lượng cao hơn sẽ xảy ra ít nhất một lần. Nếu độ nhỏ của một số là các xe tải có trọng tải là 0, các ổ gà xấu là, ví dụ, 8 - sau đó sử dụng dãy nhị phân để yêu cầu truyền dữ liệu sẽ đảm bảo dữ liệu có độ ưu tiên cao được phát thường xuyên hơn, nhưng không phải là loại trừ dữ liệu có mức độ ưu tiên thấp. Newport và Cornejo đã có thể chứng minh một cách toán học rằng việc sử dụng chuỗi nhị phân mang lại tối ưu hoá việc truyền bá thông tin trên toàn mạng.
TJ Giuli, chuyên gia kỹ thuật điện toán di động tại Ford Research và Advanced Engineering, người đang thử nghiệm thuật toán của Newport và Cornejo, cho biết việc phổ biến dữ liệu thông qua mạng lưới ô tô sẽ đặc biệt hữu ích ở các khu vực đô thị. Ông giải thích, cách giải quyết này là tải xuống dữ liệu lưu lượng truy cập qua mạng di động, như bất cứ ai có iPhone cũng có thể làm được hôm nay. Giuli nói: "Nếu có nhiều người kết hợp với trạm gốc, bạn phải chia băng thông giữa nhiều người và nhiều người hơn, vì vậy băng thông hiệu quả của bạn giảm. Với một mạng lưới các phương tiện kết nối không dây, mặt khác, "khi mật độ của người tiêu dùng mạng di động tăng, băng thông cũng tăng lên" Đồng thời, tuy nhiên, Học Sửa Laptop Ở Đâu Tốt Nhất Hà Nội