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分布式核驱动数据聚类
推导出一种新型的完全分布式联合核学习和聚类框架，该框架能够以无监督的方式确定聚类配置。利用半定规划来量化候选核相似矩阵与特定秩的块对角线结构的接近程度。利用凸函数差和块坐标下降，推导出一种递归算法，该算法联合确定适当的核相似矩阵和聚类因子。以可分离的方式重新表述所涉及的半定程序，我们基于交替方向乘数法，构建一个完全分布式方案，通过协作的相邻代理在自组织网络中实现联合核学习和聚类。收敛声明表明，所提出的算法框架返回有界相似核更新，促进块对角线结构。利用合成数据和真实数据的详细数值示例表明，分布式新方法可以实现接近甚至超过现有集中式替代方案所实现的聚类性能。关键词：分布式学习、内核、聚类、无监督学习、优化
通过分布式数据库方法和机器学习模型检测数字货币欺诈
摘要 - 随着电子市场的交易开始逐渐上升，世界正在看到数字货币（例如比特币，以太坊和其他人）的金融交换的明显增加，这增加了在使用分布式数据库以及与以太坊网络相互作用的技术相互作用的技术中保持安全性和信任的难度本研究介绍了基于Pycaret库的混合模型，其中包括12个机器学习分类器，目的是确定比特币交易中的欺诈活动并增强以太坊网络和区块链技术的安全性。结果揭示了不同模型通过全面的绩效比较来识别以太坊网络上欺诈活动的有效性。显示出最高精度得分的分类器，范围从0.9814到0.9862，是随机森林分类器，视觉梯度提升机和添加剂树分类器。重要的是要注意，梯度增强分类器和K邻居分类器的表现都很好，精度高于0.96，AUC得分高于0.99。
勒索软件生态系统日益分散
Corvus 分析借助 eCrime.ch 的支持数据得以实现。本报告仅供一般指导和参考之用。本报告在任何情况下均不得用作或视为特定的保险或信息安全建议。本报告不应被视为对本文所含事项的客观或独立解释。
VA 分布式发电地图
已投入运营或正在开发的太阳能分布式发电（小于或等于 3 兆瓦）：65.9 兆瓦 1. 诺福克市老道明大学，0.13 兆瓦 2. 阿什兰镇伦道夫·梅肯学院，0.05 兆瓦 3. 切萨皮克市西部支线高中，1 兆瓦 4. 杰克大道，丁威迪县，3 兆瓦* 5. 奥古斯塔县 Elm Spring，3 兆瓦* 6. 汉诺威县 Spring Run Solar 1，1 兆瓦* 汉诺威县 Spring Run Solar 2，1 兆瓦* 汉诺威县 Spring Run Solar 3，1 兆瓦* 7. 格洛斯特县 Wood Brothers Road 1，1 兆瓦* 格洛斯特县 Wood Brothers Road 2，1 兆瓦* 格洛斯特县 Wood Brothers Road 3，1 兆瓦* 8. 威斯特摩兰县 Springfield Solar， 2 兆瓦 9. Black Bear Solar，白金汉县，1.62 兆瓦 10. Rappahannock Solar，兰开斯特县，1.5 兆瓦* 11. Tredegar Solar Canopy，里士满市，0.43 兆瓦 12. USS Hilltop Solar LLC，罗克布里奇县，3 兆瓦* 13. Kenbridge B，伦嫩堡县，3 兆瓦* 14. Fishersville A，奥古斯塔县，3 兆瓦* 15. Petersburg C，切斯特菲尔德县，3 兆瓦* 16. Acorn，哈里森堡市，1.4 兆瓦 17. Racefield，詹姆斯市县，3 兆瓦 18. Ivy Landfill，阿尔伯马尔县，3 兆瓦 19. USS Mt. Sydney Solar，奥古斯塔县，3 兆瓦* 20. Waynesboro B，奥古斯塔县，3 兆瓦* 21. Nathalie C，哈利法克斯县，3 MW* 22. 阿尔伯塔，不伦瑞克县，3 MW 23. Kiddsville Road，奥古斯塔县，2.5 MW* 24. Kings Highway North，夏洛特县，2.7 MW* 25. Kings Highway South，夏洛特县，2.3 MW* 26. 惠特比太阳能，不伦瑞克县，1.7 MW* 27. PEVA15 – 太阳能，赫特市，2 MW* 28. VAL035 – 太阳能，怀特岛县，3 MW* 29. VAL032a – 太阳能，威斯特摩兰县，1 MW* 30. USS Staunton，斯汤顿市，3 MW*
分布式分类帐技术（DLT）和替代投资的快速指南。
不需要协调数据或与其他企业交易的金融服务公司可以使用公共区块链网络，因为公共区块链本身代表了通过工作证明或工作证明或股权共识机制来验证并添加到区块链中的和解交易。权限的区块链更适合需要与不在链条上的主要“书籍和记录”系统中维护的数据调和的企业。所有参与的组织都可以维护自己的书目记录。在权限的区块链网络中固有的分布式分类帐技术为每个实体记录都记录在区块链上的机制，从而使所有参与者都能确保所有交易记录都是准确且透明的。
分布式系统中的可扩展量子电路切割
• σ 𝑖 𝑐 𝑖 𝑂 𝑖 ⊗ ρ 𝑖 • 𝑐 𝑖 是系数 • 𝑂 𝑖 是 X、Y、Z 基础上的测量值 • ρ 𝑖 是 |0⟩ 、|1⟩、|+⟩、| 𝑖 ⟩ 状态的初始化
在线局部性与分布式量子计算的结合
由于我们的主要目标是统一和关联前期工作中研究的几种不同模型，因此我们需要引入相当数量的计算模型。我们建议读者在阅读介绍时，手边要有图 10（最后一页）中的路线图，以便保持清晰的视野，并在需要时再次查阅本概述。我们从第 1.3 节开始我们的冒险，介绍图 10 最顶部的经典模型，然后将它们与第 1.4 节中的 LCL 当前格局联系起来。接下来，我们将在第 1.5 节中逐步研究量子以及有界依赖和非信号模型，之后我们将进行第一次休息。此时，我们熟悉了图 10 的上半部分，并准备在第 1.6 节中陈述与有限依赖过程的对称性破坏相关的第一个主要贡献。然后，在第 1.7 节中，我们将转向乍一看似乎完全不相关的模型。它们处理顺序、动态和在线设置中的局部性。然而，正如我们将在 1.8 节中看到的那样，我们可以将所有这些模型连接到一个层次结构中，看似正交的模型夹在确定性局部和随机在线局部之间，我们可以证明各种强有力的结果，将这两个极端之间的复杂性景观联系起来。
同行评审文件分布在...
这项工作的较大背景是扩展量子计算机的挑战，以便它们可以有用，也就是说，可以大大增加量子数的数量，同时实现与错误耐受性兼容的保真度。通过量子门传送（QGT）分布式量子计算（DQC）是应对这一挑战的有前途的途径，因为作者令人信服地概述了这一挑战。我认为，此处介绍的结果是DQC迄今为止最先进的演示，并且非常适合于本质上出版。尤其是确定性QGT的首次演示，它代表了先前工作的原始且高度重大的进步。此外，需要两个和三个实例QGT实例的门和算法的实施是由诱捕离子操作的高保真度以及混合物种节点的内存能力以及光谱隔离的重要成就。
使用分布式的预测机学习模型
摘要：在云计算和大型分布式系统的时代，确保不间断的服务和操作可靠性至关重要。常规的容错技术通常采用反应性方法，仅在出现问题后解决问题。这可能导致性能恶化和停机时间。通过预测机器学习模型，这项研究为分布式系统提供了主动的容错方法，从而防止了大量故障。我们的研究重点是将最先进的机器学习算法与大量操作数据流的实时分析相结合，以预测系统中的异常和可能的故障。我们采用了有监督的学习算法，例如随机森林和梯度增强，以高精度预测故障。预测模型经过历史数据的培训，捕获了在系统故障之前的复杂模式和相关性。通过这种主动方法使早期缺陷检测成为可能，可以采取预防补救措施，减少停机时间并保留系统完整性。为了验证我们的方法，我们在模拟的分布式系统环境中设计并实施了一个故障预测框架，该框架反映了当代云体系结构。我们的实验表明，预测模型可以成功预测各种故障，从硬件失败到网络破坏，并在大量的交货时间内，为实施预防措施提供了关键的窗口。此外，我们评估了这些先发制人行动对整体系统性能的影响，突出了可靠性的提高和平均恢复时间（MTTR）的减少。我们还分析了在多种多样的动态分布环境中提出的解决方案的可伸缩性和适应性。通过与现有的监视和管理工具无缝集成，我们的框架可显着增强容错功能，而无需进行当前系统的大量重组。这项工作介绍了一种使用预测机学习模型在分布式系统中的可容忍度的主动方法。与传统的反应性方法响应失败后，这项工作集中在预测故障之前。