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信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。
EPR效应增强剂强烈增强了纳米医学的靶向肿瘤递送到晚期癌症：进一步扩展以增强疗法
摘要电网中电池储能系统（BES）的集成正在加速以减轻与低碳技术（LCT）快速部署相关的挑战。这项工作调查了BES为电力网络提供重要辅助服务的能力，例如通过与北爱尔兰的分销网络运营商合作进行的两个案例研究，例如剃须和电网功率升级。开发了一种由两种策略组成的强大方法，可以强大地运行BES，以增强分销网络的运行。第一个策略是日期安排，旨在调度分布式的BES，以平滑电网功率并减轻电压和线应力。强大的需求预测算法被用于有效地应用日期安排。第二种策略是将网格功率弄平的实际时间操作，该电网能力可以单独使用或调整从预测误差的日期策略中获得的结果。使用实际测量结果验证了拟议的方法，并应用于英国北爱尔兰的11 kV分销网络。量化了爱尔兰岛可用的不同服务中的参与中的预期收入，并考虑了退化。
大数据选项远离障碍物跟踪
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑（可能）非凸功能的总和的（受约束的）最小化，即代理的总和，以及凸（可能）的凸（可能）非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题，其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理，则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高，因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法，在每种迭代中，代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性，新型方案取决于连续的凸近似（SCA）技术，结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案，该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后，数值结果显示了提出的算法的有效性，并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
非交互分布点功能
1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 1.1我们的结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.2申请。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2技术概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1构建块：非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2 NIDPF构造的概述。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 3预序。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 2.2 NIDPF构造的概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.1表示法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.2添加秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.3加密假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.4 NIDLS框架。 。 。 。11 3.4 NIDLS框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5度2秘密键HSS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 4.1 NIM具有乘法输出重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2矩阵乘法的简洁nim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.3基于组假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.4基于晶格假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5非相互作用DPF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5.1模拟算术模量N.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 5.2 NIDPF框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.3 SXDH的随机付费实例化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6对简洁的多键HSS的概括。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 7同态秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
考虑可持续性维度的分布式能源系统的设计和操作的多标准优化
对气候变化和能源安全的日益担忧导致能源框架的范式发生了变化。在这方面，分布式生成提供了处理能源传递中不确定的可能性，以及传统和集中发电厂的化石燃料依赖性。这项工作提出了一种建模和多标准优化策略，用于设计和操作连接的发电厂，包括不同的能量向量。建模方法考虑了能源转换单元的时间操作，以响应电力和氢的需求以及存储系统的季节性行为。实施了针对经济，环境和社会方面的多标准评估。目标函数是总年化成本，CO 2排放和网格依赖性。根据优化结果，它强调了评估标准对发电厂的结构和运营政策的影响。另外，通过比较分布式能源系统相对于集中式方案的性能，可以注意到分散生成的显着潜力。的确，根据优化目标，CO 2排放量最高为89％，并且可以实现高达81％的自助力。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
通过智能能源管理策略优化微电网中的分布式生成和能量存储
Vijilius Helena Raj 1，R。AkhileshReddy 2，Navdeeep Singh 3，Navya Gupta 4，Taqi Mohammed Khattab al-Rubaye 5，Priyanka Agrawal 6 * 1 Applied Sciences Sciences，New Horightied Sciences，New Horizon Engineering of Engineering of Engineering，印度印度班加罗尔，印度班加罗尔。2印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML系。 3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，大诺伊达，北方邦，印度。 5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。2印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，大诺伊达，北方邦，印度。 5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院，大诺伊达，北方邦，印度。5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。最后，为了获得可行的负载管理方法，提出了VE-GA的效率组件。该模块生成了分散发电机和ESS的控制图，并提供了三种不同的操作策略。____________________________________________ *通讯作者：priyanka.agrawal.ei@gmail.com
comp 3009分布式系统和编程
描述此主题涵盖了分布式系统的概念，设计和编程。它建立在基本的网络通信协议（特定于IP）的基础上，以使用系统级套接字接口和远程过程调用来覆盖客户端服务器编程。它还检查了大规模分布式系统体系结构，特别是基于分布式对象的架构，并考虑分布式交易中固有的复杂性。所涵盖的关键概念包括数据和算法分布，IDEMPOTENT协议，无状态和状态服务器以及分布式系统透明度。包括说明性案例研究。
分布式账本技术马拉维。......
社会现金转移在支持马拉维弱势群体克服贫困和冲击方面发挥着关键作用。数字技术被整合到社会现金转移中，以改善运营并为公民带来价值。本文分析了分布式账本技术 (DLT) 在马拉维社会现金转移统一受益人登记 (UBR) 系统中的潜在用途。该研究使用技术任务契合理论中的概念，通过二手数据来理解社会现金转移任务和 UBR 系统的特征。研究结果表明，DLT 可以增强 UBR 在支持以分散方式共享数据、保持交易透明度和问责制、支持电子支付、提高安全性和解决基础设施问题方面的功能。该研究强调了培训和遵守法律和监管框架的重要性。该研究有助于了解发展中国家社会保障计划中 DLT 的使用情况。本文为从业者提出了建议，并提出了进一步研究的领域。
采用半导体分布掺杂区带宽可切换带通滤波器的新型合成方法
摘要 本文介绍了一种使用半导体分布掺杂区 (ScDDA) 作为有源元件的带宽可切换带通滤波器的新型合成方法。提出了一种协同设计方法，对可切换滤波器的有源和无源部分进行整体和同步设计。集成在硅基板中的 ScDDA 能够从半波长开路短截线转换为四分之一波长短路短截线。这种协同设计方法具有很大的灵活性，允许将有源元件直接集成在基板中，从而避免任何元件焊接。该合成是针对有源元件的两种状态开发的，并作为概念验证应用于四极带宽可切换带通滤波器。该滤波器工作频率为 5 GHz，在 OFF 状态下（当短截线通过开路终止时）带宽为 50%，在 ON 状态下（当短截线短路时）带宽为 70%。对于该滤波器，合成在两种状态下进行，允许选择两个所需的带宽。这些结果得到了良好的拟合，证明了这种方法的可行性。