无线传感器网络(WSNs)作为一项新兴技术，在环境监测、医疗及工业控制等领域得到广泛应用。但WSNs的数据传输面临节点分布广、网络结构复杂、节点能量有限等问题，这阻碍了其进一步发展。为解决这些问题，本文提出了基于位置信息的数据传输优化策略。首先，获取节点位置信息，避免长距离通信以减少能耗。其次，构建网络拓扑图，提高网络连接性。再者，计算最佳数据传输路径，综合考虑距离、信号及能耗因素。最后，据最佳路径指导节点存储和转发数据。仿真结果表明，该策略显著减少了节点能耗，延长了网络寿命，并提高了数据传输的可靠性。本研究为无线传感器网络提供了有效的数据传输优化方案，对该领域技术发展具有重要价值。

本文综述了深度学习在软件漏洞自动检测与修复中的应用现状和技术进展。在漏洞检测方面，深度学习可用于静态和动态分析，生成测试用例等。常用的深度学习模型包括CNN、LSTM和Transformer等。训练和推理可利用GPU/TPU加速。在漏洞修复方面，深度学习可用于自动定位和修补漏洞。主要方法包括基于程序编码器-解码器的生成模型、利用程序语义信息的模型等。未来需要进一步优化模型性能，解决过拟合问题，以及增强可解释性和泛化能力。