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潮汐分布与潮汐能的利用
几百年来，潮汐海岸的潮汐能一直被用来驱动小型潮汐磨坊。直到上个世纪，利用潮汐能发电才被证明非常成功，当时法国拉朗斯于 1967 年建造了潮汐发电厂。该发电厂使用大型屏障来产生驱动涡轮机所需的海平面水头。由于成本过高以及对环境影响的担忧，此类发电厂的建设进展非常缓慢。小型、高效且廉价的水下涡轮机的建造发展为利用当地潮汐流将电力输送到偏远地区提供了小规模运营的可能性。由于这种电力的产生与当地水体的潮汐能有关，因此了解特定地点的能量平衡（即通过开放边界流入的能量以及在当地域内产生和耗散的能量）非常重要。问题是如何利用潮汐能，同时将当前潮汐状态的可能变化保持在最低限度。在一些地方，建造拦河坝的旧方法可能仍然非常有用。分析了在小海湾建造的潮汐发电厂的基本原理，以了解潮汐发电厂评估的主要参数，即发电量。新方法是将涡轮机（类似于风车的设备）放置在潮汐流的路径上。从理论上讲，这种涡轮机可用于发电的电量与水的密度和速度成正比
自然界中端粒相关序列的分布
关于端粒区的结构，一个共同的主题正在出现。染色体末端带有多个串联重复的简单卫星状 DNA（2）。除了染色体末端的简单序列外，端粒附近的区域通常还带有长段中间重复 DNA（1、10、13、15、18、24）。在酿酒酵母中，染色体以 200 到 600 个碱基对的不规则序列 C1_3A 结束（17、23；图 1）。此外，在 DNA 末端附近发现了两个中间重复元素，称为 X 和 Y'（8、9）。Y' 是一个高度保守的元素，长度为 6.7 千碱基（kb）（8、9）。 X 是一种比 Y' 保守性更低的元件，大小范围为 0.3 至 3.75 kb，位于 Y' 的着丝粒附近（8, 9）。C1_3A 重复序列的内部序列以及 DNA 复制的推定起点（自主复制序列）与 X 和 Y' 相关（7, 21）。这些特性与端粒相关序列在复制、重组或端粒区域修复中发挥作用相一致。已经开发出凝胶系统，可以分离完整的酵母染色体 DNA 分子（4, 16）。已记录了菌株 YNN281、A364a、DCO4 和 AB972（5）中每条染色体在一个系统（正交场交替凝胶电泳 [OFAGE]）中的行为。通过改良的凝胶插入法 (16) (5) 从这些菌株中制备 DNA，并进行 OFAGE 处理。将 DNA 转移到硝酸纤维素上并与 X 和 Y' 特异性探针杂交 (20)（图 2）。通过琼脂糖凝胶分离 1.7 kb NcoI 片段，从 YRp12O (9) 制备 X 特异性探针。通过分离 1.7 kb BglII 片段，从 YRpl31b (9) 制备 Y' 特异性探针，该片段被亚克隆到 BamHI 消化的 M13 mpl8 中。从 pYtl03 (17) 切下 125 碱基对 HaeIII-MnlI 片段，其中包含 82 碱基对 C1_3A 重复序列。杂交探针来自据报道不含 C1_3A 重复序列的 X 和 Y' 区域。这一点已通过以下事实得到证实：源自 pYtl03 的真正的 C1_3A DNA 既不与 X 也不与 Y' 探针杂交。为探针选择的 X 区域在不同的 X 元素中是保守的 (8, 9)。表 1 中显示的数据是从 17 种不同的凝胶中汇编而来的，这些凝胶的切换间隔范围为 20 到 80 秒。每个菌株的 X 和 Y' 分布模式不同（图 2 和 3）。每个菌株中至少有三条最小染色体中有一条不与 Y' 探针杂交，在三个菌株中，五条最小染色体中的两条不与 Y' 探针杂交
ISEEK 是一种高速、并发、分布式取证数据工具......
ISEEK，一种用于高速、并发、分布式取证数据采集的工具。论文发表于 Valli, C. (Ed.)。第 15 届澳大利亚数字... 会议论文集
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
Wasserstein 分布稳健卡尔曼滤波
H ∞ 滤波器针对的是噪声过程统计数据不确定的情况，此时我们的目标是最小化最坏情况而不是估计误差的方差 [ 3 , 26 ]。该滤波器限制了将扰动映射到估计误差的传递函数的 H ∞ 范数。然而，在瞬态操作中，会失去所需的 H ∞ 性能，并且滤波器可能会发散，除非每次迭代中都有一些（通常是限制性的）正性条件成立。在集值估计中，扰动向量通过有界集（如椭球）建模 [ 4 , 22 ]。在该框架中，我们试图围绕与观测值和外生扰动椭球一致的状态估计构建最小椭球。然而，由此产生的稳健滤波器会忽略任何分布信息，因此倾向于过于保守。 [19] 首次研究了一种对更一般形式的（基于集合的）模型不确定性具有鲁棒性的滤波器。该滤波器以迭代方式最小化标准状态空间模型附近所有模型的最坏情况均方误差。虽然该滤波器在面对较大不确定性时表现良好，但在较小不确定性下可能过于保守。[25] 提出了一种广义卡尔曼滤波器，它可以解决这个缺点，在标准性能和最坏情况性能之间取得平衡。通过最小化矩生成函数而不是估计误差平方的均值，可以得到风险敏感的卡尔曼滤波器 [24]。这种风险敏感的卡尔曼滤波器等同于 [12] 中提出的分布鲁棒滤波器，它最小化标准分布周围的 Kullback-Leibler (KL) 球中所有联合状态-输出分布的最坏情况均方误差。 [27] 研究了更一般的 τ -散度球的扩展。
引用Mitzenmacher，迈克尔。 2001年。幂定律和对数正态分布的生成模型的简要历史。哈佛计算机科学集团T
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
根据需求费和双向功率流的分配能源合作化的分布式能源
摘要 - 我们解决了落后的（BTM）分布式能源（DER）的合法化，包括净能量测定（NEM）框架下的可易加需求，可再生分布生成（DG）和电池能量存储系统（BESS），并具有需求费用。我们将问题提出为随机动态程序，该程序说明了可再生生成的不确定性和操作盈余最大化。我们的理论分析表明，最佳策略遵循阈值结构。最后，我们表明，即使利用这种阈值结构的简单算法在仿真中都表现良好，强调了其在开发近乎最佳的算法中的重要性。这些发现为在复杂的关税结构下实施制造商能源管理系统提供了关键见解。索引术语 - 电源储存系统，分布式能源，动态编程，能源管理系统，灵活的需求，马尔可夫决策过程，净能量计量。
碳定价对分布式能源系统计划的影响
缩写：AC，吸收冷却器； CHP，热量和功率组合； CCHP，冷却热量和功率组合； EC，电动冷却器； EES，电源存储； CTE，冷热能源存储； MILP，混合整数线性编程； PE，初级能量； PV，光伏系统； Res，可再生能源；亮点：•使用计算能源集线器的能源系统设计的MILP模型。•分析了碳定价和天然气价格波动的影响。•高碳定价和TE可以促进分布式CCHP系统的部署。•天然气供应价格下跌可能会损害碳定价的有效性。•CO 2排放量与CCHP系统使用的便利性有关。关键字：分布式能源系统；碳税；最佳计划储能；能源集线器设计摘要：几个政府正在实施碳定价，以遏制CO 2排放。这项工作研究了其对分布式能源系统设计的影响，该设计由可再生和化石燃料提供动力。特别是，分析研究了一个位于新加坡的真实案例研究，其特征是冷却和电力需求。