XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNETWORKS
可持续能源，网格和网络
当前的脱碳策略是由不可编程的可再生能源（NP-Ress）的快节奏扩散驱动的，它主要是通过太阳能和风力发电。储能技术正在作为应对NP-Ress的可变性和低惯性特征的关键解决方案。尤其是，电池能量存储系统（BES）对于幕后（BTM）和公用事业规模的应用都更广泛地扩散。在这种情况下，我们仍然缺乏有关如何从收集的有关BESS性能到可靠和快速数学公式进行操作优化的现场数据进行的共同解决方案。本研究提供了一个经过验证的建模框架，可以在BESS调试期间或之后利用（i）确定并得出有用的参数以表征BESS性能，（ii）以数学计算的形式对其进行形式化，同时了解其准确性和计算努力之间的特定折衷，以及（III）在所选的BESS中利用多型bess Models Optimive System System System Ensergy问题。我们讨论了我们开发的三种不同的建模方法，用于优化BES的操作，每种方法在建模精度和计算工作之间都提供了不同的平衡。这三个数学模型通过基于现场性能数据的数值模拟模型进行了验证，并最终在参考案例研究中进行了测试。结果表明，可以限制估计BES效率的平均误差，同时限制模型的计算工作。©2023作者。由Elsevier Ltd.关于BES的运行，进行的模拟表明，近似BESS模型可能会导致预期收入高估。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
通往节能网络的路线图
通过下一代移动网络（NGMN）的移动行业，绿色未来网络计划正在共同努力，以提高网络能源效率（EE）。本出版物，概述并优先考虑在绿色未来网络计划的第三阶段探索的各种选项。以前的出版物涉及由移动网络运营商（MNO）部署的短期解决方案，以解决具有挑战性的能源景观。相比，本报告进一步扩展了潜在的技术，这些技术可能为网络EE路线图铺平了道路，以应对MNO面临的即将到来的环境和经济挑战，每种潜在的潜在解决方案都映射到了时间霍森的指示，以实现其潜在的未来实施。首先，能够测量无线电访问网络（RAN）EE是过程的重要组成部分。探索了实验室中评估基站（BS）设备的两种方法；电力消耗的静态测量程序和EE的动态测量程序。根据上下文，在测试当今现代BS设备时，每个都有自己的位置。但是，BS可以用于许多不同的配置，目的和上下文中。此外，为了支持网络EE优化，人工智能（AI）可能是提供能源消耗（EC）估计和预测的关键工具，同时限制了在整个网络中收集和传输的数据量。本报告建议标准组织定义方法，以在控制网络配置和参数的节点上传输和更新AI模型。在这种情况下，随着AI模型规模的增加，我们提倡解决方案的需求能够调整模型复杂性，以最大程度地减少以下来自：模型培训，传输和执行的EC。我们还强调，很快，MNO可能会试图集成新颖的硬件和软件机制，以支持基于AI的网络EE建模和优化。在软件级别上，集成新的智能解决方案可以使网络通过调整每个给定时间点的实际流量负载来减少EC。在室内部署中，提出了一种新的节能技术来管理每个RU的状态，全部属于给定单元，以动态关闭任何在给定时间点不具有用户连接或数据传输的RU的功率放大器（PA）。试验强调，相对于始终在网络部署中，该解决方案可实现20％的节能增益。由于不可忽略的负载，因此不可能关闭无线电组件，此报告表明，通过限制传输频谱效率来降低发射功率的智能资源分配，可能会导致RU的负载依赖性EC降低30％，而不会影响用户的服务质量（QOS）。我们建议标准组织定义方法，以协调实施独特且潜在竞争的节能机制的正确命令。可以通过实施不同级别的协调级别的解决方案来实现进一步的收益，以实现更有效的网络资源使用。更具体地说，该出版物强调了与新型网络优化方法有关的试验，该方法利用了服务领域的异质QoS要求，最多可占
塔斯马尼亚网络有限公司
几项改革提案已在高层会议上提出，这表明随着这些提案的进一步制定，政府和政府企业之间需要持续进行磋商。政府必须明确说明政府在每项改革提案中努力解决的问题，以便持续的磋商能够专注于制定最有效的解决方案。此外，还必须规划适用于每项政府业务的现有义务和更广泛的监管要求，以避免重复或不一致。这一“盘点”过程还将有助于识别和取消任何不再必要或不再适用的现有义务。
随机几何与无线网络
无线通信网络可视为位于某个域中的节点集合，这些节点可以是发送器或接收器（根据所考虑的网络，节点将是移动用户、蜂窝网络中的基站、WiFi 网状结构的接入点等）。在给定时间，一些节点会同时向自己的接收器发送数据。每个发送器-接收器对都需要自己的无线链路。从链路发送器接收到的信号会受到从其他发送器接收到的信号的干扰。即使在最简单的模型中，从某一点辐射的信号功率以欧几里得距离各向同性的方式衰减，节点位置的几何形状也起着关键作用，因为它决定了每个接收器处的信干噪比 (SINR)，从而决定了以给定比特率同时建立此链路集合的可能性。接收器看到的干扰是从所有发送器（其自己的发送器除外）接收到的信号功率的总和。
CLP DAY - 量子网络
Johanna 获得了巴西圣保罗大学电气工程 - 微电子学硕士和博士学位。她曾担任南布列塔尼大学（法国）、法国国家信息与自动化研究所（法国）和慕尼黑工业大学（德国）安全和新兴技术领域的高级研究员。目前，她担任空客量子安全技术专家，并担任欧洲量子通信基础设施 (EuroQCI) 等不同欧洲量子计划的首席工程师。她还是欧盟委员会量子技术战略咨询委员会成员和量子产业联盟 (QuIC) 战略产业路线图的负责人。她在安全、网络系统、高性能计算和量子技术领域的研发方面拥有超过 15 年的经验。
可持续能源、电网和网络
在存在大量可再生能源（如光伏）的情况下，微电网内的能源管理由于涉及不确定性而变得复杂。能源生产和消费的随机性使交换的预测和优化都具有挑战性。在本文中，我们评估了不确定性对不同稳健能源交换策略优化的影响。为了解决这个问题，我们提出了 AIROBE，这是一个数据驱动的系统，它使用基于机器学习的能源供需预测作为输入，使用多波段稳健优化方法计算稳健的能源交换计划以防止偏差。AIROBE 允许决策者在稳健性与系统稳定性和能源成本之间进行权衡。我们的评估表明，AIROBE 如何有效地处理不对称偏差，以及更好的预测方法如何既降低运营成本，又可以提高系统的运行稳定性。
NOW（工作站网络）案例
在本文中，我们认为，由于最近的技术进步，工作站网络 (NOW) 有望成为科学和工程的主要计算基础设施，从低端交互式计算到要求严格的顺序和并行应用程序。我们确定了 NOW 的三个机会，这些机会将使最终用户受益：通过使用 NOW 的聚合 DRAM 作为磁盘的巨型缓存，显着提高虚拟内存和文件系统性能；通过使用工作站磁盘的冗余阵列，使用 LAN 作为 I/O 背板，实现廉价、高可用性和可扩展的文件存储；最后，使用多个 CPU 进行并行计算。我们描述了利用这些机会的技术挑战 - 即高效的通信硬件和软件、多个工作站操作系统的全局协调以及企业级网络文件系统。我们目前正在构建一个 100 节点的 NOW 原型，以证明这些技术挑战存在切实可行的解决方案。
机载通信网络：调查
摘要 —由于对快速应急通信响应和精确观测服务的需求呈爆炸式增长，机载通信网络 (ACN) 受到了业界和学术界的广泛关注。ACN 受异构网络的影响，这些网络旨在利用卫星、高空平台 (HAP) 和低空平台 (LAP) 构建通信接入平台。与地面无线网络相比，ACN 的特点是网络拓扑频繁变化且通信连接更脆弱。此外，ACN 需要无缝集成异构网络，以提高网络服务质量 (QoS)。因此，设计 ACN 的机制和协议带来了许多挑战。为了解决这些挑战，已经进行了广泛的研究。本期特刊的目的是传播 ACN 领域的贡献。为了介绍本期特刊的必要背景并提供该领域的总体概况，我们将介绍 ACN 的三个关键领域。具体来说，本文涵盖了基于 LAP 的通信网络、基于 HAP 的通信网络和集成 ACN。对于每个领域，本文都讨论了特定问题并回顾了主要机制。本文还指出了未来的研究方向和挑战。索引术语 — 机载通信网络 (ACN)、异构网络、基于低空平台的通信
现代航空电子设备的总线和网络
30 多年来，MIL-STD-1553 一直满足军事系统集成商的需求，特别是在指挥和控制应用领域。然而，高速数字化传感器、文件传输、处理器集群和显示器等当代应用需要的数据速率远高于 1553 的 1Mb/s。对于某些环境，特别是对于传统飞机，可选的解决方案是通过现有的 1553 总线传输更快的数据速率。但是，还有其他应用可以通过部署千兆或多千兆铜缆或光纤交换结构网络来适应和受益。除了 MIL-STD-1553 之外，本文还介绍并评论了几种航空电子网络技术，包括高速 1553、光纤通道、千兆以太网和 ARINC 664（一种配置以太网）。
