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World File Search System调度技术
6G-增强新的智慧城市：调查
面对间歇性可再生能源的挑战，当前的单位承诺实践步履蹒跚，敦促开发新型的短期生成调度技术，以增强微电网稳定性。本研究使用机器学习技术为可再生能源系统提出了一种自适应的健壮单位承诺方法，计算Calinski-Harabasz索引，以确定与间歇来源有关的预测不准确。随后使用空间聚类工具将不确定性分组在一起，并计算了K-均值分布的平均密度。通过非参数算法来解决空间中空间点的聚类，考虑到噪声，可再生能源的离散不确定性以及全面不确定性集中的异常值。实施建立的方法和框架的实施，结合基于密度的噪声应用程序的空间聚类，引入了一种用于vulnera comity clustering的创新方法。这种方法可以确保每个群集都与与可再生能源的漏洞有关的数据一致。通过对使用间歇性风能的修改IEEE 39-BUS和118个总线测试系统进行实验来展示建议的方法的性能。结果表明，与传统的鲁棒优化技术相比，提出的框架可能会降低鲁棒性成本8-48％。随机编程的结果表明，具有稳定经济组织的优化系统将更快地计算75％。
cress上经常询问的问题
1。SAC中有什么组件？SAC内的组件将保持机密。2。是否可以考虑使用更长小时的电池的系统访问费（SAC）？不，对于延长存储时间的电池，系统访问费（SAC）不会降低。3。非极性技术（例如生物量/沼气）的系统访问费用是多少？可调度技术（例如生物量和沼气）将受到系统访问费（SAC）25 SEN/kWh的速率。能源销售和多余的能源4。什么是多余的能量？多余的能量是指超过每月最大需求的红色导出的能量，这是由于绿色消费者的撤离而导致的5。以8 Sen/kWh的价格出售多余能源的时间限制吗？以8 SEN/kWh的价格向系统销售过量能源没有时间限制。但是，在多余的能源销售期间，REC将属于单一买家。6。随着时间的推移，允许从非公司转换为公司？不允许。无法授予灵活性，因为必须在申请阶段声明。允许此开关可能会影响电池存储系统（BES）的恢复成本支付到网格。7。对企业和非实施可调度能源的清晰度定义为企业产出，而间歇性能量被归类为非公司的产出。电池和容量要求8。电池的最小容量因子（CF）是什么？电池能量存储的最低容量是太阳能发电厂的50％，储存4小时。
适用于 V2V 通信的实用后量子认证
摘要 — 我们解决了支持后量子密码 (PQC) 及其在安全关键型车对车 (V2V) 通信中的巨大开销这一非典型挑战，处理了 V2V 有限无线电频谱内严格的开销和延迟限制。例如，我们表明，当前用于支持 V2V 签名验证的频谱几乎不可能采用 PQC。因此，我们提出了一种消息签名证书传输的调度技术（我们发现目前高达 93% 的冗余度），该技术可以学习自适应地减少无线电频谱的使用。结合使用，我们设计了 PQC 和 V2V 的第一个集成，在可用频谱的情况下满足上述严格约束。具体而言，我们分析了 NIST 为标准化而选择的三种 PQ 签名算法以及 XMSS (RFC 8391)，并提出了一种部分混合身份验证协议（传统密码学和 PQC 的定制融合），用于我们概述的向完全 PQ V2V 过渡的初期过渡期的 V2V 生态系统中。我们的可证明安全协议有效地平衡了安全性和性能，这一点已通过软件定义无线电 (USRP)、商用 V2V 设备以及道路交通和 V2V 模拟器进行了实验证明。我们展示了我们的联合传输调度优化和部分混合设计在现实条件下可扩展且可靠，与目前最先进的技术相比，平均延迟微不足道（每条消息 0.39 毫秒）。
mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络