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Introduction. Wireless body area networks (WBANs) is growing rapidly due to the recent advancements in the fields of electronics, intelligent sensors, and wireless communication technologies [1]. WBAN is a type of wireless sensor network [2] that requires a number of nodes to be worn on the body or implanted within the human body to collect the health vital signs. It can also be considered as a subclass of wireless sensor networks (WSNs) [3,4] with certain specific characteristics that make the research challenges more exigent [5]. The sensors collect data periodically or aperiodically and route them through different body controller nodes using various routing protocols. A geographic delay tolerant network (DTN) routing protocol is presented in [6], with the primary objective to improve the routing efficiency and reduce the chance of selecting inappropriate nodes for routing. Greedy forwarding, perimeter forwarding, and DTN forwarding modes are used for efficient routing towards the destination. The paper [7] explained the need for programming frameworks and middlewares for collaborative body sensor networks (CBSNs) due to the complex system requirements of CBSNs, unlike star topology-based body sensor networks (BSNs). The paper presented a novel collaborative-signal processing in node environment (C-SPINE) framework for CBSNs. It was developed as an extension of Signal Processing In Node Environment (SPINE) middleware that was discussed in [8]. SPINE was designed to meet the high-level software abstraction and hardware constraints in single BSNs. The medical applications of WBAN include daily monitoring of human health vital signs and detection of chronic diseases such that the treatment benefits the patient at an early stage. The challenging tasks in patient monitoring systems are high throughput, limited delay, and less energy consumption. However, the existing protocols are less efficient to meet these challenges. It means the body sensors must be low power devices with guaranteed reliability since battery replacement or recharging is difficult. Hence, this necessitates energy efficient and reliable MAC protocol. The IEEE 802.15.4 MAC is a low power standard with minimum delay requirements that is widely used in WBANs. However, it is less efficient in terms of delay, throughput, and energy consumption for periodic patient monitoring applications. In case of an unexpected event or life-critical applications, the channel and bandwidth utilization are poor for this standard. The two major channel access methods used in WBANs are carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA) and time division multiple access (TDMA). In CSMA/CA, the nodes compete for the channel before the data transmission. In TDMA, each node can transmit during its assigned time slot. The total time is divided into equal time slots which are organized as superframes. In a superframe, a node can transmit data within a time slot. In the IEEE 80215.4 standard, the aontention access period (CAP) uses CSMA/CA and contention free period (CFP) uses guaranteed time slot (GTS) allocation based on TDMA [9]. There are some shortcomings in the case of life-critical WBAN applications with equal time slots. The first one is the bandwidth under-utilization, where nodes use only a small portion of the assigned slot. This leads to slot wastage which represents an empty slot in the CFP. The second is the limited GTS slots. This affects the medical scenarios where a number of life-critical events occur simultaneously. In this standard, only seven GTS slots are available which cannot accommodate the multiple emergency events in time. Another limitation is the fixed time slots in the superframe which fails during urgent situations., シャンボード ゴールド エイジング. With the introduction of the internet of things (IoT) and cloud computing [10,11] paradigms to the field of medical services, a number of healthcare systems have been developed in order to provide fast and reliable treatment to patients. It also includes the sharing of medical information among the medical institutions, family members and the related personnel [12]. IoT-based health applications are not sufficient for pervasive monitoring, which requires additional analysis and decision-making capabilities. In order to overcome this shortcoming, IoT enabled cloud-assisted monitoring services came up. However, these also suffered due to discontinuities in the network connectivity [13]. Hence, an extended version of cloud computing, called fog computing [14] or fogging, is used now, in which computations can be done in any node, called fog node or nodes at the edge of personal area network (PAN). In a similar manner to cloud computing, fog nodes are also prone to failures. However, the impact of failure is less and easier to handle for fogging in comparison with the cloud [15]. Cloud failure affects the entire hospital, whereas fog failure is restrained to a smaller area such as a hospital ward or a block. In short, fog computing can overcome the limitations of cloud computing, including high bandwidth constraints, dependency on network infrastructure, unpredictable time of response from the cloud for emergency cases, and so on. The fogging has a shorter response time, as the data processing is carried out at the edge of the network and close to the source along with securing the data within the network. Figure 1 shows an example of an in-hospital block-wise health monitoring setup that utilizes the fog computing concept [16]. Each block has a number of patients and a central coordinator. In this method, the central coordinator (battery-operated node) acts as an edge computing device or a fog node. The central coordinator classifies the sensor signal into urgency, semi-urgency, and normal data by using simple mathematical models and a threshold value, and makes the decision accordingly (i.e., whether to immediately send the data to the base station or not). Then, the central coordinator directly sends the data to the base station (BS). The health monitoring system usually consists of a number of sensor nodes worn on the patient’s body, such as an electrocardiogram (ECG) sensor, electroencephalogram (EEG) sensor, temperature sensor, pressure sensor, glucose sensor, and a body controller. These sensor devices collect data from the body and send them to the body controller, which is placed at any appropriate position on the body. The body controller aggregates the collected information and sends it towards a central coordinator through the tree-based routes. The advantage of fog computing is that the central coordinator or the fog node sends only the valid information and drops unnecessary sensor information, thereby simplifying the complexity of data storage and computation. It also makes the decision quickly. For example, in speech analysis for Parkinson’s disease, the audio recordings are not merely forwarded. Instead, the analysis of the recordings is done locally, and only the necessary metrics are transmitted [15]. Hence, the fog-architecture minimizes the delay which makes it suitable for various medical applications. In this paper, a fog-based architecture and dynamic slot allocation are considered to address the discussed challenges of WBANs. The performance of an in-hospital patient monitoring system is enhanced by using a QoS efficient next hop selection algorithm and a fuzzy-based dynamic slot allocation scheme. The proposed methods are designed without modifying the superframe structure of the IEEE 802.15.4 MAC standard. The main contributions of the paper are: A fog-based WBAN for a real-time patient monitoring system which consists of a sensor layer, body controller layer, and a central coordinator layer. Minimum cost parent selection (MCPS) algorithm for best parent selection and a link cost function for efficient routing. The best parent node for the tree formation is selected by comparing the link cost function, number of hops, and the distance between the nodes. Dynamic time slot (DTS) allocation technique based on fuzzy logic that can enhance the packet delivery and reduce the end-to-end delay. The time slot to each node is allocated dynamically based on the parameters such as available energy in a node, buffer availability and the packet arrival rate. The remaining paper is structured as follows: Section 2 summarizes some of the existing medium access control (MAC) layer protocols. Section 3 explains the system model for in-hospital health management application. Section 4 illustrates the tree formation and the cost function evaluation for energy efficient routing. Section 5 includes the design of an energy efficient dynamic time-slot allocation for each sensor node. Section 6 presents the performance results and analysis of the MCPS and DTS algorithm. Finally, Section 7 concludes the paper. 2. Related Works. The commonly utilized mechanisms in the MAC layer are time division multiple access (TDMA) and carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA). Both of these mechanisms have their own advantages and disadvantages [17] in terms of power consumption, bandwidth utilization, network dynamics, synchronization, etc. A number of MAC layer protocols have been proposed, which combine the advantages of CSMA/CA and TDMA techniques in order to meet different demands such as reduction in the collisions, energy consumption and enhancement of the network reliability. In [18], MAC protocols with a quality of service (QoS) control scheme has been developed; however, they are not optimized for handling emergency data in medical applications. For an energy-efficient network, the MAC protocols in WBAN use duty-cycling mechanisms, which serves as an effective solution for over-hearing and idle listening problems. The beacon mode in IEEE 802.15.4 provides a better duty-cycling mechanism for using the available energy resources efficiently [19]. At the same time, this standard also faces several challenges such as unfair channel access, extended back off periods, and lack of dynamic adaptive capabilities. Hence, these issues result in inferior performance of WBAN in cases where the application demands less delay, accurate throughput, energy utilization and reliability at a specific time.
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知ってる人しかわからない、ある意味この台の真骨頂。 リサうっとり演出はその時点でET確定、CUの赤字ならDF前兆確定です。 カトリ&サガにも赤字ありそうだけど見たことないので謎。 ET振り分けのお話. フェイク高確について. 実際の挙動を見る限り、フェイク高確と本物高確を合わせた “見た目上のざわざわ率” は設定1と6で大きな差はなさげです。恐らくは弱レア役後は設定1でトータル40％, 設定6でトータル50％程度だと思われ。中段ベルは10%とかその辺。 1と6で弱レア役での高確当選率が2.5倍も違うのに見た目上のざわざわ率が変わらない関係で、 高設定ほどざわざわ時の高確期待度が跳ね上がります 。サミタで6を打ったら分かりますが、弱レア役後に高確確定演出がバンバン来るので演出法則を知ってる人間なら上と下は丸わかりです。6なら高確期待度80％とかそのレベル。かなり露骨です。 フェイク高確の補足とヤメ時. そのため、 途中で上記3つの契機へ触れてないのにスタートから20G以上ざわざわしていた場合はまだ高確以上に滞在していることが確定 します。見た目上はアークスシップに戻っていてもまだ高確にいてざわざわしてる時は大体コレ。細かい演出法則を広く把握しなければならないので PSO2のヤメ時は非常に難しい です。だからこその上級編。 PSO2はゲーム性の都合上, 有利区間の残りゲーム数が出玉に直結するため、 この台で最も平均枚数が多いのは100Gの有利区間リセット直後にボーナスを当てた瞬間 であり、逆に 最も少ないのは有利区間をある程度消化した後に通常落ちと判断されてやめられた100G以内の台 です。 PSO2の算出条件って結構難しくて、上の算出方法だと初当たりから終了までの間に一度低確に落ちてから自力で引き戻した場合も当然平均枚数に含まれます。 この条件で102％にするためには 「100G間に引き戻す場合は続行していて、引き戻せなかった時だけ60G以内にやめる」 ことが必須。早い話がエスパーヤメってことです。 また、有利区間残りゲーム数との兼ね合いで自力で当てた場合の期待枚数は 100G抜け後の有利区間リセット台 ＞早めの当たりから数連し、有利区間を数百G消化しつつ100G以内にやめられた台 ＞500Gほどハマった台 ＞連チャンを繰り返して残り有利区間が少ない状況で100G以内にやめられた台 の順となるため、条件の設定が更に難しくなっています。 ただ、一つだけ言えることは 『低設定において連チャン抜け後の100Gやめ台を平打ちし、ボーナス後に通常へ転落したら必ずヤメる』 ことを徹底すれば 機械割は間違いなくプラス だということです。サンプル取るのが難しすぎるて明確な算出は無理だけどね. ま、 PSO2のヤメ時は難しいけど重要だよ！ ってことだけ頭の隅に入れておいてください。この方法ならゾーンやハマり台を狙う必要がなく気軽に打てて、しかも勝てます（理論上は）。 仕事帰りに軽くスロ打ちたいな～人にPSO2はオススメです。, ドワーフキャット モチ. 高確濃厚演出がガセる例外パターン. フェイク高確はただの演出であって出玉に関連しないので、メイン基板ではなく サブ基板で管理 されています。そのため、 “有利区間を跨いでもフェイク高確が継続する”パターン が存在し、 その場合のみマップ2段階昇格などの高確確定演出がガセります 。罠すぎるだろ. 当初僕はこの挙動を見て「有利区間リセット直後も高確の振り分けがあるのか～」と素直に捉えていましたが、リセット後に何も引かずETが出てきた覚えがない＋朝一台はフェイク挙動を示さないことから 有利区間リセット後は低確固定 だと現在は考えております。
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Fog computing is an extended version of the cloud computing paradigm, which is suitable for reliable, delay-sensitive life-critical applications. In addition, to enhance the performance of the network, an energy-efficient minimum cost parent selection algorithm has been proposed for routing data packets. The dynamic time slot allocation uses fuzzy logic with input variables as energy ratio, buffer ratio, and packet arrival rate. Dynamic slot allocation eliminates the time slot wastage, excess delay in the network and attributes a high level of reliability to the network with maximum channel utilization. The efficacy of the proposed scheme is proved in terms of packet delivery ratio, average end to end delay, and average energy consumption when compared with the conventional IEEE 802.15.4 standard and the tele-medicine protocol. 【令和次世代Bluetooth イヤホン】瞬間接続 ワイヤレスイヤホン Bluetooth53+EDR搭載 日本語音声 Hi-Fiステレオ ENCノイズキャンセリング 低遅延 ブルートゥースイヤホン 最大30時間音楽再生 Type‐C充電 AAC対応 イヤホン bluetooth 多機能タッチ操作 IPX7防水 完全ワイヤレス イヤホン インナーイヤー型 快適な装着感 ハンズフリー通話 マイク内蔵 片耳/両耳 左右分離型 自動ペアリング 小型軽量 音量調整 ランニング/ゲーム/通勤通学/在宅勤務/WEB会議/zoom/skypeに適用 日本語取扱説明書付き ホワイト (X6), meet moon princess doraemon. イヤホン BLUETOOTH イヤホン ワイヤレスイヤホン 最新2022 ブルートゥースイヤホン Bluetooth5.3+EDR搭載 カルナ型 自動ペアリング 瞬時接続 ハンズフリー通話 マイク内蔵 タッチ操作 コンパクト WEB会議/テレワーク/通勤通学. 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このキャッシュボーナス額は、決められた額または入金額（最大金額は指定されます）の何パーセントかのいずれかです。 例えば、キャッシュボーナス100％、最大$100がオファー内容であり、$200を入金したとします。 カジノデイズ（Casino days）にはVIP制度がありますが完全に招待制で詳しい条件は公式サイトでは公開されていません。 カジノデイズで定期的にたくさんのお金を使ってプレイしているとVIPプログラムに招待され、限定のキャッシュバックやボーナスが貰えたり、入出金の上限が増えたりする特典を受けることが出来るようです。 ランクが上がるごとにキャッシュバックの割合もあがり最大20％キャッシュバックされるようです。 プロモーションも数は少ないものの、トーナメントが常時開催されているので楽しめます。 VIPプログラムのように遊ぶほど得をするサービスも今後に期待しましょう。 あるいは「自己除外」設定で同じように一定期間ログインできないようにしますが、こちらはサポートに連絡しないと再利用できない仕組みになっています。 2007年からカジノの業界で働いており、BonusFinderではオンラインカジノの専門家として、カジノのレビューやコンテンツの品質管理責任者を担当しています。 カジノデイズの運営元はWhite Star BVという会社で、キュラソーにオフィスを構えて運営されています。 登録住所は”Fransche Bloemweg 4, Willemstad, Curaçao”です。 不定期でメールによるフリースピンオファーや、リロードボーナスが貰えることも。 カードおよびテーブルゲームの場合、最大ベット額は$ 5です。 注意点として初回入金ボーナスを貰うとキャッシュ部分にもベット上限の規制がかかり、一度のベットで＄25までしかベットできません。 その他の条件は入金不要ボーナスと同じで、ベット上限＄5まで。 ボーナスやキャンペーンが豊富なのもCasino Daysの優れたところです。 これらのお知らせを随時受け取りたいプレイヤーは、登録の際に正確なメールアドレスを入力しているか、プロモーションを受け取ることに同意しているかを確認してくださいね。 カジノデイズでは、24時間365日のサポート体制を完備しており、安心の完全日本語にて対応してくれます。 Casino 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