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全球太阳能光伏系统从部署到更新
全球能源转型在很大程度上依赖于大规模部署光伏 (PV) 容量。国际机构、科学组织和监管框架通常会定义 2050 年的部署目标，暗示转型可能在本世纪中叶完成。然而，要维持 2050 年以后的光伏系统，就需要不断更新。这代表了工业动态的一个根本性但在很大程度上被忽视的转变。本研究探讨了从初始实施阶段到长期更新阶段的过渡，强调了这种动态转变的关键后果。我们采用了一个两阶段数学增长模型：初始指数部署阶段，随后是安装容量的稳定，形成 S 曲线轨迹。通过将这种部署模式与光伏板寿命的威布尔分布相结合，我们可以估算出扩大和维护全球光伏系统所需的年产量。我们的结果表明，这一过渡期间光伏板生产的动态对两个关键因素非常敏感：部署速度和板寿命。如果部署时间短于平均面板寿命，生产最初会超调，并由于连续的安装和更换周期而表现出内生阻尼振荡行为。相反，如果部署较为渐进，生产会平稳增长，然后稳定在更新率。值得注意的是，鉴于目前的部署情景和文献中的寿命估计，光伏行业可能会面临显著的生产阻尼振荡，从全球产量的 15% 到 60%。这些阻尼振荡对应于全球生产过剩或生产不足。越来越雄心勃勃的能源转型目标进一步放大了这些影响，从而加快了部署速度。另一方面，面板寿命仍然是一个不太灵活的参数，对材料消耗有影响。本研究从系统角度讨论了振荡，以及它们如何加剧光伏长期可持续性的挑战，包括工业、劳动力、经济和地缘政治层面。除了光伏案例之外，这项研究还强调了能源转型中更广泛的问题：从基础设施扩张转向通过更新进行长期维护。解决这个经常被忽视的阶段对于确保 2050 年后可再生能源系统的弹性和可持续性至关重要。
对已部署用例的批判性分析，用于量子密钥分布和与后量子加密术的比较
量子密钥分布（QKD）目前正在作为一种技术来维护量子计算机损害传统公共钥匙cryposystems的技术。在本文中，我们对基于QKD的解决方案进行了全面的安全评估，重点介绍了来自学术文献和行业资产的现实用例。我们分析这些用例，评估其安全性并确定部署基于QKD的解决方案的可能优势。我们进一步将基于QKD的解决方案与量词后密码学（PQC）进行了比较，这是量子计算机损害传统的公共密钥密码系统时，可以实现安全性的替代方法，评估了它们各自对每种情况的适用性。基于此比较分析，我们批判性地讨论并评论了哪种用例QKD适合于考虑实施复杂性，可扩展性和长期安全性等因素。我们的发现有助于更好地理解QKD在未来的加密基础架构中所扮演的角色，并为考虑QKD部署的决策者提供指导。
美国公用事业公司合作加速了GE Vernova的BWRX-300小型模块化反应堆的部署
这个机会不限于发电资产：电力传输和分销网络通过升级现有基础架构提供相似的收益水平。投资电力系统的骨干电网将翻一番，直到2030年，并超过全球可再生能源投资。 这是我们的最佳位置，世界上95％以上的电力传输公用事业公司配备了Ge Vernova电气化系统细分市场的组件。 例如，部署我们的灵活交流传输系统解决方案（事实），为电网操作员提供了增强现有长距离交流传输线的可控性，稳定性和功率传输的能力，而不是建立昂贵的新的。投资电力系统的骨干电网将翻一番，直到2030年，并超过全球可再生能源投资。这是我们的最佳位置，世界上95％以上的电力传输公用事业公司配备了Ge Vernova电气化系统细分市场的组件。例如，部署我们的灵活交流传输系统解决方案（事实），为电网操作员提供了增强现有长距离交流传输线的可控性，稳定性和功率传输的能力，而不是建立昂贵的新的。
MENA地区的可再生能源部署
BéchirBenLahouel Ipag Paris商学院，法国巴黎B.Benlahouel@ipag.fr摘要：本文从两个角度来为可再生能源文献做出了贡献。首先，我们使用经济，金融和政治变量（包括金融发展，政府有效性和政治稳定性）来调查北欧北部国家推动可再生能源部署的因素。这项研究是由面板平滑过渡模型（PSTR）（Gonzales等，2017）在经验上进行的，该模型明确探讨了可再生能源生产决定因素内的阈值效应。第二，我们将创新作为可再生能源部署的新决定因素，以说明技术创新在实现可持续发展目标（尤其是SDG7）中的中介作用。使用两种创新代理（即ICT和互联网用户的百分比），我们表明，更高的创新性能可能会增加治理质量对可再生能源部署的影响。因此，治理质量，创新，政治稳定和金融发展是可再生能源部署的主要驱动力。本文要求可持续的政策选择，以提高创新绩效和治理质量，以增加可再生能源的生产。关键字：可再生能源；创新; PSTR模型； MENA地区
技术部署和更新建模
本研究提出了一个基于经典 S 曲线的新模型，该曲线描述了最大容量下的部署和稳定。此外，该模型还扩展到增长后稳定期，其中技术能力根据设备寿命的分布进行更新。我们得到了两个定性不同的结果。在“快速”部署的情况下，其特点是部署时间相对于平均设备寿命较短，生产会出现显著波动。在“慢速”部署的情况下，生产单调增加，直到达到更新稳定期。这两个案例研究与直觉相反地验证了这些结果：核电站是快速部署，智能手机是慢速部署。这些结果对于长期工业规划很重要，因为它们使我们能够预测未来的商业周期。我们的研究表明，商业周期可以内生地源于安装和更新的工业动态，这与将波动归因于外生宏观经济因素的传统观点形成鲜明对比。这些内生循环与更广泛的趋势相互作用，可能会受到宏观经济条件的调节、放大或减弱。这种部署和更新的动态与长寿命基础设施技术（例如支持可再生能源行业的技术）有关，并对行业参与者具有重大的政策影响。
高分辨率可部署立方体卫星原型
为了充分发挥其潜力，许多科学和技术领域（例如地球气候监测和保护、国防和安全以及太阳系探索）需要尽可能多地获得非常高分辨率的图像，将高分辨率图像和高重访率结合起来。然而，目前，以合理的成本实现高空间分辨率和高时间分辨率的结合还遥不可及。事实上，只有使用 LEO（低地球轨道）星座中的多颗卫星才能同时满足这两个要求，这需要使用小型单个卫星来降低成本。然而，使用小型平台（例如 CubeSat，一种微型标准卫星）会限制光学孔径的大小，从而限制空间分辨率。例如，由于衍射极限，直径为 10 厘米的望远镜（CubeSat 上的典型最大孔径）只能从 500 公里轨道提供可见光波长（500 纳米）下 3 米分辨率的图像。在 CubeSat 上开发大于 10 厘米的光学孔径是一项重大的光机挑战。
发射，间部署和轨道运输
（CBOD）夹具带打开装置（CDS）立方体设计规范（CSLI）立方体发射计划（CSOS）客户空间对象（DPAF）双有效载荷附加配件（EAGLE）ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPASESTAILARE实验室实验（EELV）EELV EELV EALVEABLABLE SPACE ERPORABL ABOREVER EVEREDEND PRECTEND WAMERATION（ENANORCSD）CUBSASD CUBSACTA CUBSACTA CUDAATA（ESATESD）（ESATASD） EELV二级有效载荷适配器（GEO）地静止赤道轨道（HEO）高度椭圆形轨道（ISS）国际空间站（J-SSOD）JEM小型卫星轨道轨道轨道（JAXA）日本航空航天勘探局（JEM）日本实验模块（JEMRMS）日本实验模块的远程模块化（JEMRMS） (M-OMV) Minotaur Orbital Maneuvering Vehicle (MEO) Medium Earth Orbit (MET) Microwave Electrothermal Thrusters (MLB) Motorized Light Bands (MPAF) Multi Payload Attach Fittings (MPEP) Multi-Purpose Experiment Platform (NICL) Nanoracks Interchangeable CubeSat Launcher (NOAA) National Oceanic and Atmospheric Administration (NRCSD) Nanoracks ISS立方体外部部署（OMV）轨道机动车辆（OTV）轨道运输车辆（PCBM）Cygnus Cygnus被动式泊位机制（RUG）乘车用户指南（SL-OMV）小型发射轨道轨道操纵车辆（SSMS）
ZScaler和Fotiro部署指南
首字母缩写定义CA中央权威（ZSCALER）CDR内容撤消和重建CSV CSV COMA分离值DLP数据损失预防预防DNS DNS DNS域名DPD DED PEER DETED DEAD PEER检测（RFC 3706）GRE通用路由封装（RFC2890 IPSec Internet Protocol Security (RFC2411) PCI Payment Card Information PFS Perfect Forward Secrecy PHI Protected Health Information PSK Pre-Shared Key SaaS Software as a Service SSL Secure Socket Layer (RFC6101) TLS Transport Layer Security VBA Visual Basic for Applications VDI Virtual Desktop Infrastructure XFF X-Forwarded-For (RFC7239) ZDX Zscaler Digital Experience （ZScaler）Zia Zscaler Internet访问（ZScaler）ZPA ZSCALER私人访问（ZScaler）
基于图神经网络的图形结构SFC的节能VNF部署，并限制了深度强化学习
摘要 - 网络函数虚拟化（NFV），该函数将网络函数从硬件中解除，并将其转换为独立于硬件的虚拟网络函数（VNF），是许多新兴网络域，例如5G，Edge，Edge Computing和Data-Center网络。服务功能链（SFC）是VNF的有序集。VNF部署问题是在SFC中找到最佳的部署策略VNF，同时保证服务级协议（SLA）。现有的VNF部署研究主要关注无能量考虑的VNF序列。但是，随着用户和应用程序要求的快速开发，SFC从序列到动态图，服务提供商对NFV的能源消耗越来越敏感。因此，在本文中，我们确定了能节能的图形结构的SFC问题（EG-SFC），并将其作为组合优化问题（COP）提出。受益于COP机器学习的最新进展，我们提出了一个基于约束深度强化学习（DRL）方法的端到端图神经网络（GNN）来求解EG-SFC。我们的方法利用图形卷积网络（GCN）表示DRL中的双重Q-Network（DDQN）的Q网络。提出了掩模机制来处理COP中的资源约束。实验结果表明，所提出的方法可以处理看不见的SFC图，并且比贪婪的算法和传统DDQN更好地表现出更好的性能。