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中国和美国分散经济的可能性
21世纪的政治，军事和经济竞争急剧增加。一个国家在世界上的竞争地位是通过其经济实力来衡量的。自2009年创建以来，分散经济成为2021年Google上的流行研究主题。许多发展中国家尽最大努力找到一种方法来分散其高成本运营并优化可能的资源。权力下放，而不是集中化，是公司的运营，尤其是与计划和管理有关的业务，从集中式，主导地点，团体和官僚机构散布或外包。它是分散经济的一部分，因为它是一套商品，使社区能够对个人的财富拥有主权，而无需第三方，例如银行。区域基本服务是由公开当选的经济体系中的公开官员选择的，而政策决定是由由来自每个地区的民选成员组成的议会决定的。探索了两种类型的议会行为。本论文为选择，比较和类别的管理决策提供了基础，并在美国和中国都研究了（从经典意义上），集中式和不受约束的经济子类。还确定并讨论了分散的经济体系可以促进经济增长的渠道。在基本的说明性结构中，开发和使用用于评级方案的参数。发现，如果没有显着降低该模型在美国和中国的可能性，则不能证明其中一个子类别的普遍偏见。
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。
Ether：去中心化经济的战略资产（...
本演示文稿中包含的某些陈述可能构成加拿大证券法所定义的前瞻性信息。前瞻性信息可能涉及未来前景和预期的分配、事件或结果，可能包括有关未来财务业绩的陈述。在某些情况下，前瞻性信息可以用诸如“可能”、“将”、“应该”、“期望”、“预期”、“相信”、“打算”等术语或其他与非历史事实有关的类似表达来识别。实际结果可能与此类前瞻性信息不同。除非法律要求，否则 Evolve Funds 不承担公开更新或以其他方式修改任何前瞻性声明的义务，无论是由于新信息、未来事件还是影响此信息的其他此类因素。
论区域在分散能源系统中的作用
摘要：应对气候问题和促进全球可持续发展的迫切需求推动了向可再生和分散式能源系统的转型。这一转型需要创新方法来整合太阳能和风能等随机可再生能源，并挑战植根于集中式和连续式能源生产的传统能源模式。本研究聚焦瑞士能源系统，探索在集中式框架内纳入分散式能源生产的能源规划策略的优化。本文表明，分散化的战略方法可以显著降低年度系统成本10%，至人均1230瑞士法郎，并将自用率提高到分散式光伏发电量的68%。这强调了建立一种平衡集中式和分散式模型的混合能源规划模型的必要性，以增强系统的弹性、效率和成本效益。本研究强调了实现能源来源多元化、增强能源储存能力、提高电网灵活性以及为政策制定和战略规划奠定基础框架的战略重要性。它鼓励进一步研究气候影响、技术协同作用和区域供热一体化，旨在建立一个有弹性、可持续和自主的能源未来。
银行业的去中心化账本技术
此外，关于 DLT 产品/服务提供的详细路线图，绝大多数银行表示他们已经明确设定了里程碑，约四分之一的受访者表示已经实现了初步里程碑。这意味着超过 70% 的银行积极参与 DLT 的里程碑设定，并可能在未来相应地调整和更新其路线图。这与第 8 页上讨论的产品和服务提供一致。
进行分散元素进行临床试验
I.简介本指南为赞助商，调查人员和其他有关方面提供了有关在临床试验中实施分散元素的建议。2个分散元素允许与试验相关的活动在方便的试验参与者方便的位置进行远程发生。分散的要素可以包括远程医疗3访问，与审判人员进行3次访问，远程试验人员的家庭访问或与当地医疗保健提供者（HCPS）4访问（请参阅第二节和III.B）。在本指南中，一项分散的临床试验（DCT）是指临床试验，其中包括分散元素，该试验在传统临床试验地点以外的其他位置发生了与试验有关的活动。FDA对医疗产品的调查的监管要求对于试验
利用分散数据进行量子联邦学习
摘要 —变分量子算法 (VQA) 访问集中式数据来训练模型，使用分布式计算可以显著改善训练开销；然而，数据对隐私敏感。在本文中，我们提出了从分散数据中进行通信高效的 VQA 学习，即所谓的量子联邦学习 (QFL)。受经典联邦学习算法的启发，我们通过聚合本地计算的更新来共享模型参数，从而改善数据隐私。在这里，为了在参数环境中找到近似最优值，我们开发了传统 VQA 的扩展。最后，我们在变分量子张量网络分类器、Ising 模型的近似量子优化和分子氢的变分量子特征求解器中部署了 TensorFlowQuantum 处理器。我们的算法从分散数据中展示了模型的准确性，在近期处理器上具有更高的性能。重要的是，QFL 可能会激发安全量子机器学习领域的新研究。
使用零信任体系结构的分散方法
摘要 - 由于对虚拟化的需求不断增长，即将到来的第六代（6G）网络提出了重大的安全挑战，如其关键绩效指标（KPI）所表明的。为了确保在这样的分布式网络中保密，我们提出了一个智能的零信任（ZT）框架，以保护无线电访问网络（RAN）免受潜在威胁。我们提出的ZT模型是专门设计的，可满足6G网络的分布性质。它适合各种节点中的保密模块，例如基站，核心网络和云，以监视网络，同时执行层次结构和分布式威胁检测。这种方法使分布式模块能够共同努力，以有效地识别并响应可疑的施加威胁。作为安全用例，我们解决了启用6G互联网无人机的入侵检测问题。我们的仿真结果表明，我们的ZT框架的鲁棒性是基于分布式安全模块的潜在攻击的。该框架表现出较低的检测时间和较低的假阳性，使其成为保护6G网络的可靠解决方案。此外，ZT模型可以在各种节点中适应保密模块，并提供网络中所需的增强安全措施。
分散任务在边缘计算中卸载
摘要 - 在合作边缘节点中流动的室内化任务已成为提高资源利用并改善边缘计算中用户的经验质量（QOE）的有前途的解决方案。但是，当前的分散方法（例如启发式方法和基于游戏理论的方法）可以优化贪婪或依赖于刚性假设，无法适应动态边缘环境。现有的基于DRL的方法在模拟中训练该模型，然后将其应用于实用系统。由于实际系统与模拟环境之间的差异，这些方法的性能可能很差。其他直接训练模型和部署模型的方法将面临一个冷启动的问题，这将在模型收敛之前减少用户的QOE。本文提出了一本名为（o2o-drl）的drl-on-Online DRL小说。它使用启发式任务日志来启动lim的DRL模型。但是，频道和在线数据具有不同的分布，因此，使用局部方法进行在线调整会破坏所学的局部策略。为了避免此问题，我们使用派利DRL来调整模型并防止价值高估。我们在模拟和基于Kubernetes的测试台中使用其他方法评估O2O-DRL。性能结果表明，O2O-DRL胜过其他方法，并解决了冷门问题。
中国和美国去中心化经济的可能性
21 世纪的政治、军事和经济竞争急剧增加。一个国家在世界上的竞争地位是由其经济实力来衡量的。自 2009 年比特币诞生以来，去中心化经济成为 2021 年谷歌的热门研究主题。许多发展中国家都在尽最大努力寻找一种方法来分散其高成本的运营并优化可能的资源。去中心化与中心化相反，是指将公司的运营（尤其是与规划和管理有关的运营）从中心化、主导地位、团体和官僚机构中分散或外包的过程。它是去中心化经济的一个组成部分，因为它是一组商品，使社区能够对个人的财富拥有主权，而不需要第三方，例如银行。在去中心化经济体系中，区域基本服务由民选官员选择，而在中心化经济体系中，政策决策由由每个地区民选成员组成的议会决定。探讨了两种类型的议会行为。本论文为选择、比较和管理决策方案类别提供了基础，并在美国和中国研究了分散（传统意义上）、集中和不受约束的经济子类别。它还确定并讨论了分散经济体系促进经济增长的渠道。在基本的说明性结构中，开发和使用了对方案进行评级的参数。研究发现，如果不显著降低该模型在美国和中国的可能性，就无法证明对某一子类别的普遍偏好。