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针对住宅区的基于社区的PV系统的标题可行性分析：现场集中和分布式PV安装的比较
出版商的陈述，这是作者的作品版本，该作品被接受以供可再生能源出版。由出版过程产生的变化，例如同行评审，编辑，校正，结构格式和其他质量控制机制，可能不会反映在本文档中。自从提交出版以来，可能已经对这项工作进行了更改。随后发表了一个确定的版本，以可再生能源（157，（2020））https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.05.024
ISEEK 是一种高速、并发、分布式取证数据工具......
ISEEK，一种用于高速、并发、分布式取证数据采集的工具。论文发表于 Valli, C. (Ed.)。第 15 届澳大利亚数字... 会议论文集
碳定价对分布式能源系统计划的影响
缩写：AC，吸收冷却器； CHP，热量和功率组合； CCHP，冷却热量和功率组合； EC，电动冷却器； EES，电源存储； CTE，冷热能源存储； MILP，混合整数线性编程； PE，初级能量； PV，光伏系统； Res，可再生能源；亮点：•使用计算能源集线器的能源系统设计的MILP模型。•分析了碳定价和天然气价格波动的影响。•高碳定价和TE可以促进分布式CCHP系统的部署。•天然气供应价格下跌可能会损害碳定价的有效性。•CO 2排放量与CCHP系统使用的便利性有关。关键字：分布式能源系统；碳税；最佳计划储能；能源集线器设计摘要：几个政府正在实施碳定价，以遏制CO 2排放。这项工作研究了其对分布式能源系统设计的影响，该设计由可再生和化石燃料提供动力。特别是，分析研究了一个位于新加坡的真实案例研究，其特征是冷却和电力需求。
启用分布式量子传感器以同时测量遥远的位置
量子现象，例如叠加和纠缠，可以用来更精确地测量两个遥远空间中不同时钟的时间。同样，如果您有两个物理量，一个在首尔，一个在釜山中，则可以在首尔和釜山共享纠缠状态，然后同时测量两个物理量，而不是分别测量首尔和釜山的物理量。
使用在西AFR中的数据筛分的热带流域中使用分布式水文建模来预测全球变化对流量动态的影响
目前，全球水周期正在经历激进的转变，相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化（LULCC）的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重，在水上压力的地方，导致更多的竞争，甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性，在该地区，水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里，通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部，尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程，随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题：•气候变化如何改变热带流域的水文过程，并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案？•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外，LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么？为了解决上述问题，我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中，我们采用了Google Earth Engine（GEE）和随机森林分类器（RFC）来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五（5）个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数（NDWI）和改良的NDWI（MNDWI）有效地提取水表面区域，以进行PRA河流盆地的变化和压力，并处理
AALBORG UNIVERTET集中式与分布式能源...
分布式储能是增加可变可再生能源（例如最终用户站点太阳能和风能）的自我消费的解决方案。小规模的储能系统可以通过“聚合”为中心协调，以向网格提供不同的服务，例如操作功能和峰值剃须。本文展示了住宅电力存储（家用电池）的集中协调与分布式操作如何影响所有者的节省。用于建模典型英国住户的太阳能光伏（PV）和电池储能的操作，与全系统电源系统模型相关联，以说明长期的能源过渡。基于结果，电力消费者在不使用技术时可以在集中协调的情况下增加4％至8％的节省，单独使用电力存储3-11％，而单独的太阳能PV则增加了2-5％，而PV击棒的总和为0-2％。集中协调系统中更优化的电力价格，因此，为所有消费者节省了更高的私人节省。但是，没有现场能源技术的消费者比PV棒所有者更受益。基于系统级的聚合利益，监管机构应激励使用PV-电池激励造型，即使没有中央协调，他们也能够平衡其电力供求，以使其存储在中央控制。在此分析中未考虑辅助服务中存储所有者的收入以及汇总成本（例如，聚合者收取的交易费用）。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
量子计算中的金融科技前沿，分形和区块链分布式分类帐：范式移动和开放创新
摘要：在热门研究主题中，金融科技在最新的技术应用方面领先于趋势。各种科学中相对较新的新兴范式，例如几何（分形），物理（量子）和数据库系统（分布式分类帐 - 窗口），似乎在很大程度上促进了财务行业的框架更大的变化，这也带来了一些担忧（网络临时）。对这些新模型（及其潜在技术）的合理潜在影响进行一致而广泛的研究，然后通过SWOT分析进行了测试，作为这项研究的主要目的。威胁和机遇始终是由技术进步（革命）的引入而内在驱动的。这项研究证实了信息可用性以及每个发现与科学不同领域的交叉应用的互连的日益增加，这确定了通过经济范式明显的巨大变化所确定的革命的迅速连续。不断增长的计算能力和越来越强大的预测软件的开发导致了竞争性，极具动态性和具有挑战性的系统。在这种情况下，如历史所示，市场集中的可能性很大，但是，只有少数公司（数字巨头）可以负担开发这些技术，从而巩固其优势。
一个分布式降雨跑模型，用于调查气候变化对欧洲阿尔卑斯山河流洪水的影响
为此，主要思想是使用“ Tuwmodel”的概念水文模型的“新版本”来说明水和洪水传播的巴辛间传播（从上游流域到下游流域），通过实施基于NASH-Cascade模块的引入新路由程序。在测量站点使用不同的校准策略来估计最佳模型参数。然后将基于机器学习的区域化方法（Hydropass）应用于在Ungaiged地点推断模型参数以进行水文流量预测。
一个联合学习框架，用于增强水下无人机分布式网络的数据安全和网络入侵检测
抽象的水下无人机对于科学研究，环境监测和海上操作至关重要，可以在具有挑战性的环境中收集数据。然而，他们的部署面临着低带宽，高潜伏期，信号衰减以及由于流动性和水流而导致的间歇性连通性等问题。在这些条件下，传统的集中数据处理方法效率低下，因为它们需要将大量原始数据传输到中心位置。为了应对这些挑战，本研究提出了专门针对水下网络量身定制的联合学习（FL）框架。与集中式方法不同，FL使水下无人机可以通过在本地处理数据并仅与中央服务器共享模型更新来协作训练全球入侵检测模型。这种方法可以通过确保敏感信息永远不会离开本地设备，从而降低传输过程中拦截或妥协的风险来显着提高数据安全性。此外，FL的分散体系结构固有地与水下无人机网络的动态和分布式性质保持一致。提出的框架通过利用各个无人机的局部见解来检测威胁，包括零日攻击，而无需直接暴露敏感数据，从而改善了网络入侵检测。通过保留隐私并实现协作异常检测，FL解决了水下互联网事物中的关键网络安全挑战（IOUT）。