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分布式观察者设计用于跟踪连接和自动驾驶汽车的排
摘要 - 智能运输系统（ITS）旨在推进与不同运输，交通管理和自动驾驶汽车不同的创新策略。本文研究了连接和自动驾驶汽车（CAV）的排，并提出了一个分布式观察者以跟踪CAV动力学状态。首先，我们通过LTI互连系统对CAV动力学进行建模。然后，提出了一种基于共识的策略，以通过车辆通信网络来推断基于本地信息交换的CAV动态状态。对块 - 二角观察者增益设计采用了线性 - 矩阵 - 质量（LMI）技术，使得该增益以分布式方式并在本地与每辆车相关联。然后显示分布式观察者误差动力学遵循系统动力学的Kronecker矩阵乘积和CAV网络的邻接矩阵的结构。在本文中进一步讨论了可生存的网络设计和冗余观察者方案的概念，以解决链接和节点故障的弹性。最后，我们通过数值模拟来验证我们的理论贡献。索引条款 - 分布的估计，排，观察者设计，连接和自动驾驶汽车
在标签中毒攻击对分布式异质数据的标签中毒攻击下，平均聚合器比强大的聚合器更强大
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型，该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击，已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的，并且优于通常使用的平均值。在本文中，我们证明了强大的聚合器太保守了，对于一类弱但实用的恶意攻击，称为标签中毒攻击，一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是，鉴于分布式数据具有足够的异质性，我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上，在这种情况下，平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现，显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
太空中的分布式卷管理
摘要 - 本文解决了基于延迟耐耐受性网络（DTN）的分布式空间任务（DTN）的分布式空间任务的关键改进（SABR）标准（SABR）标准。侧重于卷管理，定义为有效地分配和利用网络联系人的数据传输能力，我们探索了分布式和计划的DTN的增强功能。我们的分析首先要识别和审查SABR框架内的卷管理中现有差距。然后，我们引入了一种新颖的概念所创造的接触分段，该触点细分简化了传输量的管理。我们的方法通过将先前独立的方法（例如有效体积限制（EVL），最早的传输机会（ETO）和排队 - 列表（QD）统一到单个程序中，均跨越了所有网络触点（初始和后续）。最后，我们提出了一个用于SABR中音量管理的精制通用接口，从而增强了系统的可维护性和灵活性。这些进步纠正了卷管理中的当前局限性，并为将来更具弹性和适应性的空间操作奠定了基础。索引条款 - 接触图路由，延迟耐耐净作品，计划 - 意识捆绑布路由
实用的异步分布式密钥重新配置及其应用
我们引入了一个更有效的股份 - 股票，然后又有agre-agre-agre-eccast范式，用于构建ADKR，并保留自适应安全性。该方法替代了经典ADKG中昂贵的O（n）Asyn-Chronous-Chronous可验证秘密共享协议，其中O（n）便宜的公开共享成绩单的分布更便宜；在共识确认一组成品的分解后，它选择了一个小的κ-subset以进行验证，将总开销从O（n 3）降低至O（κn 2），其中κ是一个小的常数（通常约为30或更少）。为了进一步优化具体效率，我们提出了一种具有线性通信的交互式原始效率，以生成可公开可验证的秘密共享（PVSS）转录本，避免了计算上昂贵的非相互作用PVSS。此外，我们引入了分布式PVSS验证机制，最大程度地减少了不同各方的重复计算，并将主导的PVSS验证成本降低了约三分之一。
利用 Oracle 全球分布式数据库优化制造和物流的供应链动态
全球分布式数据库通过先进的实时数据管理，为制造和物流提供了变革性优势。它们支持跨全球配送中心无缝同步库存，提供库存水平的实时可见性和准确性。这通过允许跨不同地点实时跟踪库存、降低缺货或库存过剩风险并优化库存周转率来增强供应链管理。对于在多个地区运营的制造商，这些数据库通过促进同步数据共享、简化生产计划和资源分配以及提高运营效率来支持跨地点协调。此外，它们通过确保数据根据当地法规保持在特定地理边界内来解决合规性和数据主权问题，同时提高全球效率。此外，全球分布式数据库可以部署在自治数据库、多云环境或本地，从而提供灵活性以满足多样化的业务需求。
结合缓解策略以增加生物多样性和粮食安全的共同利益
摘要。本文解决了在线无任务持续学习的一个非常具有挑战性的问题，其中仅使用每个样本一次培训一次，而在不了解任务边界的情况下，从非平稳数据中学习了一系列新任务。我们在本文中提出了一种有效的半分布的关联存储算法，称为动态稀疏分布式内存（DSDM），其中可以在任何时间点进行学习和评估。dsdm会动态发展，并不断建模任何非平稳数据流的分布。dsdm依赖于本地分布式，但仅部分重叠的表示形式群集有效消除了灾难性的遗忘，同时保持了分布式网络的概括能力。此外，使用基于局部密度的修剪技术来控制网络的内存足迹。dsdm在不同的图像分类基准中，即使在低数据状态下，DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV>。代码公开可用：https：//github.com/julien-pour/dynamic-sparse-distributed-monem
分布式量子计算的广义电路分区
摘要 - 分布式量子计算（DQC）是一种新的范式，旨在通过较小的量子处理单元（QPU）的互连来扩展量子计算。共享的纠缠允许QPU之间的两个状态和门传送。这导致了量子处理能力的有吸引力的水平缩放，这是以纠缠共享协议引入的额外时间和噪声为代价的。因此，跨多个QPU划分量子电路的方法应旨在最大程度地减少分布式QPU之间所需的基于纠缠的通信量。现有协议倾向于主要集中于优化门传送或状态传送的纠缠成本，以涵盖QPU之间的操作，而不是同时涵盖QPU之间的操作。问题的最一般形式应在同一基础上处理门和状态传送，从而使两者组合的成本电路分区最小。这项工作介绍了基于图的公式，该公式允许对门和状态传送成本进行联合优化，包括栅极传送的扩展，将大门分组在一起，用于使用共同资源分配。该配方允许各种电路类型的较低的电子位成本。使用基本的遗传算法，根据平均E-BIT成本和时间缩放，获得了最先进方法的性能。索引术语 - 量词计算，分布式量子计算，优化，量子网络，量子通信
分布式能源（DER）整合框架
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分布式能量平衡，上昌德拉盆地冰川的质量平衡和气候敏感性，西部喜马拉雅山
抽象冰川和雪融化是溪流的主要水源，以及喜马拉雅西部上印度河上游地区的河流。然而，该冰川盆地的径流幅度预计随着流域的可用能量而变化。在这里，我们使用基于物理的能量平衡模型来估计Chandra盆地上部冰川的表面能量和表面质量平衡（SMB），从2015年到2022年。观察到强烈的季节性，净辐射是夏季的主要能量通量，而在冬季则以潜在而明智的热通量为主导。估计的Chandra盆地冰川上部的平均年度SMB为-0.51±0.28 m W.E.a -1，从2015年到2022年的7年中的累积SMB为-3.54 mW.E。我们发现，冰川的方面，坡度，大小和升高等地理因素有助于研究区域内SMB的空间变异性。发现，需要增加42％的降水量来抵消Chandra盆地上部冰川的空气温度升高而导致的额外质量损失。