XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分布式
基于区块链的分布式AI模型：对AI模型共享的信任
●权力下放：没有一个实体可以控制整个网络，从而降低了操纵和增强安全性的风险。每个参与者（节点）都包含整个区块链的副本，从而有助于系统鲁棒性。●不变性[9]：一旦记录，没有共识就无法更改区块链上的数据，从而确保了存储的信息的完整性。此功能对于防止欺诈活动和确保在模型培训中值得信赖的数据记录至关重要。●透明度：所有参与者都可以看到区块链上的交易，通过可观察的问责制促进信任。此转移有助于验证数据源和模型更新。●共识机制：各种算法（例如工作证明和股份证明）确保网络参与者在分类帐状态下达成协议。这些机制即使在分散环境中也可以防止双重支出并建立共识。
用于安全和交易的分布式能源资源管理解决方案（快速DERMS）的联合体系结构
目标：►开发和演示异质分布式能源资源（DER）的控制架构，以规模为批量电力系统提供网格服务，并支持聚合和交易管理。►通过简化传输和分布（T＆D）交互以及汇总资源响应的可靠性提高，对大规模服务的贡献。
分布式风力涡轮机的设计载荷基础指导
ACP 美国清洁能源 DFMEA 设计故障模式与影响分析 DLC 设计载荷工况 dWAM 分布式风气动弹性建模 ECD 具有方向变化的极端相干阵风 ECG 极端相干阵风 EDC 极端方向变化 EOG 极端运行阵风 EOG 1、EOG 50 具有 1 年和 50 年重现期的 EOG ETM 极端湍流模型 EWM 极端风速模型 EWS 极端风切变 FLS 疲劳极限状态 HAWC2 水平轴风力涡轮机模拟代码 第二代 HAWT 水平轴风力涡轮机 IEC 国际电工委员会 IECRE IEC 可再生能源应用设备标准认证体系 NREL 国家可再生能源实验室 NTM 正常湍流模型 NWP 正常风廓线模型 O&M 运营和维护 OEM 原始设备制造商 PSF 部分安全系数 RRD RRD Engineering, LLC SLS 使用极限状态 ULS 极限状态 VAWT垂直轴风力涡轮机 V&V 验证和确认 WTG 风力发电机 数学符号 A 威布尔尺度参数 𝐹𝐹 𝑘𝑘 通用特征载荷 k 威布尔形状参数 I ETM ETM 湍流强度 PE (𝐹𝐹 𝑘𝑘 ) 超过 𝐹𝐹 𝑘𝑘 的概率 p 0 参考大气压 T ECD ECD 的瞬态持续时间 T EDC EDC 的瞬态持续时间 T EWS 极端风切变 (EWS) 的瞬态持续时间 T 阵风 EOG 的阵风持续时间
为配电网服务采购分布式能源资源
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
用于人工智能分析的多源分布式系统数据
摘要。新兴的 IT 运营人工智能 (AIOps) 领域利用监控数据、大数据平台和机器学习来自动化复杂 IT 系统中的运营和维护 (O&M) 任务。可用的研究数据通常只包含单一信息源，通常是日志或指标。单一源数据无法描述分布式系统的精确状态，导致方法无法有效利用联合信息，从而产生大量错误预测。因此，当前的数据限制了 AIOps 研究取得更大进展的可能性。为了克服这些限制，我们创建了一个复杂的分布式系统测试平台，它生成由分布式跟踪、应用程序日志和指标组成的多源数据。本文详细描述了基础设施、测试平台和生成数据的实验。此外，它还确定了如何利用这些数据作为开发异常检测、根本原因分析和补救等 O&M 任务新方法的垫脚石。测试平台的数据及其代码可在 https://zenodo 上获得。org/record/3549604 。
分布式相位估计算法和分布式Shor算法
Shor算法是量子算法中最重要的一个，可以在多项式时间内以一定的成功概率对大整数进行因式分解，但在NISQ（Noisy Intermediate-scale Quantum）时代，Shor算法需要的量子比特数量难以承受。为了减少Shor算法所需的资源，本文首先提出了一种新的分布式相位估计算法，该算法不需要量子通信，与传统相位估计算法（非迭代版）相比，减少了单个节点的量子比特数。然后，我们应用该分布式相位估计算法，形成Shor算法的分布式寻阶算法。与传统Shor算法（非迭代版）相比，单个节点寻阶所需的最大量子比特数
密歇根州可再生能源、分布式发电和传统净计量现状
回顾 2008 年的第一部可再生能源组合标准，风力发电是满足该标准的主要技术，目前占合规所用 REC 的大多数，但有利的经济性、区域输电组织对风能和太阳能容量的认证方式之间的差异以及 2010 年代中期的选址问题导致太阳能装置成为密歇根州大多数电力供应商的主要新可再生能源资源。然而，最近，某些不利因素给可再生能源部署带来了额外的挑战，包括项目选址的持续挑战；持续的供应链问题，特别是在太阳能行业；以及与区域输电组织运营的互连队列相关的挑战。总之，这些挑战增加了开发项目的时间和成本。
分布式NASH平衡寻求超过时变的定向通信网络
摘要 - 本文提出了一种分布式算法，以在一类不合作凸的游戏中找到NASH均衡，并具有部分决策信息。我们的方法与共识动态一起采用了分布式的投影梯度播放方法，而单个代理通过梯度步骤和与邻居的本地信息交流通过随时间变化的有向通信网络来最大程度地减少其本地成本。解决时变的定向图提出了重大挑战。现有方法通常通过关注静态图或有向图的特定类型或要求使用Perron-Frobenius EigenVectors进行扩展来避免这种情况。相比之下，我们建立了新的结果，该结果为与时变的行定量重量矩阵相关的混合术语提供了收缩特性。我们的方法根据权重矩阵和图形连接结构的特征明确表示收缩系数，而不是通过先前的研究中的第二大重量矩阵的奇异值隐式表示。既定的结果有助于证明所提出的算法的几何融合，并提高了随着时变的定向通信网络中分布式算法的收敛分析。nash-cournot游戏的数值结果证明了该方法的功效。
MonB5G：支持 AI/ML 的网络切片分布式编排和管理框架
摘要 — 在网络切片范式的支持下，预计各种垂直服务将填充未来的移动生态系统，同时在共享基础设施上有效共存。然而，垂直服务的内在多样性，加上移动基础设施资源的异构性，带来了严峻的管理挑战，需要深度架构创新，以无缝支持基于自动化、灵活性和可编程性的增强编排机制。在本文中，我们介绍了由 H2020 MonB5G 项目设计的新型网络切片管理和编排平台。所提出的概念通过使用人工智能驱动的分布式可编程管理架构来解决网络切片管理和编排的可扩展性问题。管理层级的不同级别都采用了支持人工智能的管理操作。所提出的架构是迈向自我管理网络切片的重要一步。索引术语 —5G、6G、网络切片、AI、ML、ZSM、管理、编排
