TIGRA 200的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

另外網站PGO DOHC水冷動力樹立新標竿,TIGRA 200彪虎魂承襲王者 ...也說明:PGO一直以來用心專注在研發,以製造高品質產品為標竿,創造科技與技術緊密結合的理想藍圖,讓每個人都能享受騎乘時的樂趣。 全新TIGRA 200結合自信與 ...

國立交通大學 資訊科學與工程研究所 曾煜棋所指導 巫芳璟的 無線感測網中低延遲和省電之資料收集方法 (2011),提出TIGRA 200關鍵因素是什麼,來自於資&;#63934;收集、資&;#63934;收集、資&;#63934;收集、資&;#63934;收集、資&;#63934;收集、資&;#63934;收集。

最後網站PGO Tigra 200 1萬公里心得(84F新增車友尾速實測)則補充:只好忍痛拋售,便迎來去年PGO最新車款Tigra 200,選擇這台車前,曾經有三陽悍將六代.光陽雷霆王.山葉佛斯.S妹等人選。但前兩者斜版(PGO 第1頁)

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了TIGRA 200,大家也想知道這些:

TIGRA 200進入發燒排行的影片

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觀眾們敲碗的TIGRA 200 vs KRV來啦!究竟TIGRA 200車主會如何評價KRV?就讓亞亞帶你來看看!

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無線感測網中低延遲和省電之資料收集方法

為了解決TIGRA 200的問題,作者巫芳璟 這樣論述:

在無線感測網路中,資料收集是一個很重要的任務。設計一個資料收集機制時,兩個重要的議題,低延遲和省電,必需被考慮。前者是要盡快的收集感測資料,後者是節省感測器的電量達到延長網路生命。本論文針對不同通訊協定層,設計感測網路資料收集機制達到以上兩個目標。本論文包含三個資料收集機制之研究。第一個研究中,我們針對MAC通訊協定層,設計資料收集機制。透過充分利用可以控制的移動式節點,第二個研究針對一個連通的無線感測網路,設計一個分散式佈建移動式節點之通訊協定來協助收集感測器資料;第三個研究考慮一個不連通的無線感測網路,利用移動式節點協助資料收集。在第一個研究中,我們提出一個新的通訊干擾模型,並另利用此模

型設計一個相容於ZigBee的MAC通訊協定。在一個多點跳躍的無線網路中,傳統定義通訊干擾的模型是避免一個節點和其兩個跳躍內的鄰近節點使用相同的通訊時間槽。然而,因為感測網路中資料收集時,通訊的方向只限於由感測節點傳送到資料收集中心,我們因此可以重新定義一個精確的通訊干擾模型。基於這樣的觀察,我們利用此較精確的通訊干擾模型,設計一個有效的分散式之通訊排程機制來達到資料收集之低延遲和省電的目標。隨著感測資料是經由一個靜態感測網路收集,感測網路會遭遇電量消耗不均衡的問題,即越靠近資料收集中心的感測器之電量會消耗較快。為了減輕此問題,第二個研究考慮一個雙層的感測網路,其中一組電量充沛的移動式節點被用

來佈建一個主幹網路協助靜態的感測器傳遞資料到資料中心。此種雙層的感測網路優點是利於大規模佈建,且可以有效降低傳統多點跳躍通訊時感測器所消耗的電量。然而,佈建移動式節點使其具網路連通和佈建均衡之特性是相當挑戰的,尤其當無法得知網路節點之位置資訊的情形下。網路連通是確保移動式節點彼此可以互相通訊,佈建均衡是確保每個移動式節點收集等量的感測資料。在本研究中,我們將此問題建模成一個具連通性且佈建均衡之移動式節點位置重置之最佳化問題,並證明此問題為NP-complete。為了達連通性和佈建均衡之目標,到我們提出了一套分散式的雙模移動式節點位置重置通訊協定,其中主要特點是移動式節點位置重置不需使用位置資訊

。經由下層感測網路之拓撲結構和區域性的資訊(稱為covering cell),本通訊協定允許每個移動式節點可以自主決定其移動的位置。透過大規模的網路模擬結果顯示本研究設計之機制以較少的移動距離和通訊成本同時達到連通性且佈建均衡之目標。有鑒於現存大部分的研究焦點與設計皆針對一個連通的無線感測網路,第三個研究考慮的是一個空間上分割的無線感測網路,其中包含數個彼此距離甚遠且不連通的孤立子網路。我們處理利用移動式節點(稱為資料收集器)進行感測資料收集之議題。在此種不連通的環境中,資料收集的延遲和網路生命是相當重要的議題。我們針對此問題進行建模為一個具電量限制之資料收集器移動路徑問題,稱為energy-

constrained mule traveling salesman problem (EM-TSP),其目標是找到一條資料收集器之最短移動路徑使得每個孤立的子網路至少被資料收集器拜訪一次且感測器之最大電量消耗不會超過一個預設的門檻值。值得注意的是本研究建模的問題是一個典型NP-hard問題traveling salesman problem (TSP)的更一般化的模型。以幾何性質為基礎,我們提出有效的機制來解決EM-TSP問題。此外,本研究亦將此設計延伸到多個資料收集器的環境中。大規模的實驗顯示直接套用現存TSP近似演算法處理EM-TSP問題是無法達到好的網路效能,而我們的機制是可以有效改

善網路效能。