XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分散
分布式人工智能（一）：协作解决问题
(7) Smith, R. G. 和 Davis, R.: 分布式问题解决中的合作框架，IEEE Trans.系统、人与控制论，第11，第1，页61 70 (1981)。(8) Lesser, V. R. 和 Erman, L. D.: 分布式解释：模型与实验，JEF.，'E Trans.on Computers，第 29 卷，第 12 期，第 1144-116 页 (1980) (9) Lesser, V. R. 和 Corkill, D. D.：分布式车辆监控测试平台：研究分布式问题解决网络的工具，AI 杂志，第15-33 页 (1983)。(10) Davis, R. 和 Smith, R. G.：谈判作为分布式问题解决的隐喻，A rtzf Intel!.，第 29 卷，第 12 期，第 1144-116 页 (1980)。20，No.1，页。63 109 (1983) (11) Smith, R. G.: 契约网协议：分布式问题求解器中的高级通信和控制，IEEE Trans.on Computers，Vol.29，No.12，页 1104-1113 (1980)
分散供应链管理系统
计算机科学与工程系塔库尔工程技术学院，印度孟买，sahilbhuvad01926@gmail.com，dishadahanukar@gmail.com，prasadpadwal6@gmail.com摘要：摘要：“ Agrochain：Agrochain：Agrochain：Agrochain：Agrochain：Agrochain：Agryminited供应链管理系统探索了供应的概念，探索了革命的概念，以旋转旋转的旋转范围。为农业的分散供应链正在改变食品的生产，分发和消费的方式。通过利用区块链技术，智能合约，点对点网络和农民合作社，这种创新的系统可促进透明度，减少废物，使小农的能力增强，并确保富有弹性且可持续的全球粮食供应。提出的挑战解决方案包括实施区块链技术以提高透明度，使价格直接到消费者模型以更公正的价格，利用数据分析和物联网设备来提高效率，促进可持续性实践，支持农民合作社和能力建设，并探索隐私增强技术。关键字：分散供应链，农业，区块链，透明度
分散推理的框架
ML模型在医疗保健，财务和安全等关键领域的快速发展增强了对强大的数据安全性，模型完整性和可靠输出的需求。大型多模式基础模型，同时对于复杂任务至关重要，在可伸缩性，可靠性和潜在滥用方面面临着挑战。分权系统通过分配工作量和减轻失败的中心点来提供解决方案，但它们引入了未经授权访问跨节点敏感数据的风险。我们通过旨在负责AI开发的综合框架来应对这些挑战。我们的方法包括：1）零知识证明，以确保安全模型验证，增强信任，而不会损害实践。2）基于共识的验证检查，以确保节点之间的一致输出，减轻幻觉并维持模型完整性。3）拆分学习技术，可以将模型跨不同节点进行分割，从而通过任何时候防止完整的数据访问来保留数据隐私。4）通过受信任的执行环境（TEE）来保护数据和计算，基于硬件的安全性。此框架旨在增强安全性和隐私，并提高多模式AI系统的可靠性和公平性。促进有效的资源利用有助于更可持续的AI开发。我们的最先进的证明和原则证明了该框架在负责任地使人工智能民主化的有效性，为建立安全和私人的基础模型提供了有前途的方法。
丝绸之路上的贸易和政治分散
摘要：丝绸之路遍布欧亚大陆，将东西向东和西部连接了几个世纪。在其高峰期，贸易路线网络使商人能够从中国到达地中海，并带有高价值的商业商品，这种交流鼓励了城市的增长和繁荣。我们研究了城市中心在多大程度上蓬勃发展或枯萎，这与贸易路线的冲击有关，尤其是沿着自然旅行道路的政治分裂。我们发现，通往阿勒颇和历史悠久的昌甘的道路上的政治分裂（跨区域贸易的主要终点站）损害了城市的增长。这些结论有助于我们理解前现代国际体系如何通过检查中世纪和近代早期的两个最发达世界地区的交流，中国和穆斯林东部。
基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
AI代理的分散治理
自治的AI代理人提供了变革的机会和重要的治理。现有的框架，例如《欧盟AI法案》和《 NIST AI风险管理框架》，无法解决这些代理的复杂性，这些代理能够独立决策，学习和适应。为了弥合这些差距，我们提出了TextBfethos（thical Technology and Holistic o Versight S Semstorw）框架 - 一个分散的治理（DEGOV）模型利用Web3技术，包括区块链，智能合约，智能合约和脱离集中的自治组织（DAOS）。精神为AI代理建立了全球注册表，从而通过Soulbound代币和零知识证明的工具来实现动态风险分类，比例监督以及自动化的合规性监视。此外，该框架结合了分散的司法系统，以解决透明的争议解决方案，并涉及AI特定的法律实体，以管理有限责任，并得到强制性保险的支持，以确保财务责任制和激励道德设计。通过整合理性，道德基础和目标一致性的哲学原则，旨在为促进信任，透明度和参与式治理创建一个巨大的研究议程。这个创新的框架为调节AI代理的可扩展和包容性策略提供了平衡的创新与道德责任，以满足AI驱动的未来的需求。
以社区为中心的分散能源系统
在过去二十年中，许多私营部门参与者、政府和非政府组织 (NGO) 已进入全球离网能源市场，为往往没有或缺乏能源的偏远农村地区提供能源。由于最后一英里配送的复杂性和成本、有限的当地电力需求和不利的法规，公司很难开发财务上可持续的商业模式。然而，技术和商业模式的发展、更有利的环境和更具创新性的融资机制正在推动该行业的成熟。下面我们重点介绍我们在英国 PACT 国家计划国家中看到的每个领域的趋势，并展示这些趋势如何推动采用以社区为中心的分散式能源系统。
钻石分散™HSDC1 -PDS
lubrizol Advanced Materials，Inc。（“ Lubrizol”）希望您对您感兴趣的表述将引起人们的关注，但是您应该警告一下，这只是一种代表性的配方，而不是商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol不做任何陈述，担保或保证（无论是明示，暗示，法定还是其他），包括对特定目的的适销性或适用性的任何暗示保证，或任何信息的完整性，准确性或及时性。lubrizol认为该公式所基于的信息和数据是可靠的，但是该公式尚未经过绩效，功效或安全性的测试。在商业化之前，您应该彻底测试其配方或任何变化，包括制定方式包装，以确定其性能，功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府许可，许可或注册。本文中没有任何内容被视为允许，建议或诱因，即未经专利所有者许可，才能实行任何专利发明。在所有司法管辖区都不得批准与此配方相关的任何索赔。不包括安全使用所需的安全处理产品安全信息。在处理之前，请阅读所有产品和安全数据表和容器标签，以进行安全使用以及身体和健康危害信息。lubrizol产品的安全数据表可从您的Lubrizol代表或分销商那里获得。
捍卫分散研究数据管理
分散的研究数据管理（DRDM）系统处理跨参与节点的数字研究对象，而无需严格依赖中央服务。我们提出了捍卫DRDM的四种观点，说明，与集中或联合的RDM解决方案相反，基于异质但可互操作的组件的DRDM系统可以为科学家或A incountific Sturtive Instory Instory Instory Instory Incultive Incuctortion，Andimi Scuntrive and Arcinitive，Andoins Incultive and Auden conclive concultive concultive concultive concultive concultive concertive concertive concentival concertive concertory concertive，财团。所有观点都共享使用常见，独立的，便携式数据结构作为当前技术和服务选择的抽象。在结合使用，这四个观点回顾了如何通过可扩展，统一的DRDM解决方案来解决独立科学利益相关者的不同要求，并将工作系统作为示例性实施。