XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdistribute
神经形态人工智能在事件驱动分布式数字化系统中的集成：概念和研究方向
信息物理系统和工业物联网的复杂性和数据生成率不断提高，要求在资源受限的互联网边缘相应地提高人工智能能力。与此同时，数字计算和深度学习的资源需求呈指数级增长，这是不可持续的。弥补这一差距的一种可能方法是采用资源高效的大脑启发式“神经形态”处理和传感设备，这些设备使用事件驱动、异步、动态神经突触元素和共置内存进行分布式处理和机器学习。然而，由于神经形态系统与传统的冯·诺依曼计算机和时钟驱动的传感器系统有着根本的不同，大规模采用和将神经形态设备集成到现有的分布式数字计算基础设施中面临着一些挑战。在这里，我们描述了神经形态计算的当前形势，重点关注带来集成挑战的特征。基于此分析，我们提出了一个基于微服务的神经形态系统集成概念框架，该框架由一个神经形态系统代理组成，它将提供分布式系统所需的虚拟化和通信功能，并结合一种提供工程流程抽象的声明式编程方法。我们还提出了可以作为实现该框架基础的概念，并确定了实现神经形态设备大规模系统集成所需的进一步研究方向。
具有主动门终止的分布式放大器的分析和设计
分布式放大器用于覆盖宽带宽度，例如用于测量应用。在常规拓扑中，终止电阻（Z0）有助于电路的整体噪声图。已经表明，如果栅极终端被活动电路替换，则可以改善噪声图。论文的目标是了解主动门终止电路的工作原理以及其权衡和局限性是什么。
用于分布式电池储能系统的快速分层协调控制器，以缓解电压和频率偏差
本文提出了一种新型分层最优控制框架，用于支持多区域输电系统中的频率和电压，并集成电池储能系统 (BESS)。该设计基于来自 BESS 的协调有功和无功功率注入，而不是传统的基于同步发电机的控制，以快速及时地缓解电压和频率偏差。这个新想法的原理是使用两个分层方案，一个是物理的，一个是逻辑的。第一个方案的目标是优先从发生意外事件的区域安装的 BESS 注入功率，从而减少对邻近区域的动态干扰。在第二个方案中，每个方案中都纳入了聚合 BESS 的运行规则，从而提高了资产的安全性。所提出的方法利用了时间同步测量、特征系统实现算法 (ERA) 识别技术、最优线性二次高斯 (LQG) 控制器和新的聚合代理的优势，该聚合代理以分层和可扩展的方案协调 BESS 的功率注入，以精确调节现代输电网的频率和电压，提高其可靠性和稳定性。使用模拟场景证明了该提案的可行性和稳健性，该场景具有显著的负载变化和三相、三周期故障，改进的 Kundur 系统具有四个互连区域，可在不到 450 毫秒的时间内缓解频率和电压突发事件。
针对分布式量子计算的优化编译器
实用的分布式量子计算需要开发高效的编译器，使量子电路与某些给定的硬件约束兼容。这个问题众所周知很难解决，即使对于本地计算也是如此。在这里，我们在分布式架构上解决这个问题。正如在这种情况下通常假设的那样，远程门代表基本的远程（处理器间）操作。每个远程门都包含几个任务：i）纠缠生成和分发，ii）本地操作，以及 iii）经典通信。纠缠生成和分发是一种昂贵的资源，因为它很耗时。为了减轻其影响，我们模拟了一个优化问题，将运行时间最小化与分布式纠缠态的使用相结合。具体来说，我们将分布式编译问题公式化为动态网络低。为了增强解决方案空间，我们通过引入一个谓词来扩展公式，该谓词操纵输入中给出的电路并并行化远程门任务。为了评估我们的框架，我们将问题分成三个子问题，并通过近似程序解决它。实验表明，运行时间不受问题规模扩展的影响。此外，我们将所提出的算法应用于编译不同拓扑下的电路，结果表明，边与节点之间的比率较高的拓扑会产生更浅的电路
构建交互式网络地图工具，利用公众参与 GIS 支持分布式能源资源规划
社区太阳能项目涉及安装大型光伏系统，然后将其净输出虚拟分配给其他位置的客户。它们代表了一种相对较新的分布式能源资源 (DER) 实施模式，可以帮助克服低收入、弱势社区、租户家庭参与正在进行的可再生能源转型的一些历史障碍。然而，选址社区太阳能资产是一个复杂的、本质上是地理的问题，它与能源基础设施投资的历史模式、当地城市发展和社区社会人口变化有关。创建更公平的能源系统将需要规划工具，以更好地协调个人业主和电网运营商的 DER 采用决策。基于网络地图的交互式决策支持工具非常适合满足这种改进信息共享和协调的需求。然而，这些工具需要通过公众参与的过程来设计和实施，利益相关者明确关注社会和环境正义。在这里，我们描述了开发这种工具的过程。我们还报告了从其使用中得出的几个重要发现，这些发现与南加州弱势社区中存在的当地 DER 供应潜力与电网整合容量限制之间的当前不平衡有关。
分布式能源经济效益评价模型...
本文提出了一种考虑多类型用户电力服务的分布式储能系统经济效益评估模型。首先，基于储能变流器的四象限运行特性，分析了分布式储能系统提供无功补偿、新能源消纳、峰谷套利等用户电力服务的控制方式与收益模型。其次，考虑储能的全寿命衰减成本、投资回收期、净现值和内部收益率，建立用户电力服务的经济效益评估模型。最后，通过经济效益与实用价值的对比研究，证明所提方法的有效性与优越性。通过敏感性分析，揭示了储能变流器备用容量配比、电能质量管理附加电价、峰谷电价差、电池成本以及项目周期对年收益率和内部收益率的影响，为分布式储能系统参与各类用户电力服务的电池选择与容量配置提供决策参考。
是可恢复能源的源源 - 分布 -
能量过渡文献假设可再生能源比化石燃料更均匀地分布。这个假设意味着从化石燃料到可再生能源的转变将使更多国家能够追求能源自给自足并结束对进口能源的依赖。但是，如果假设是错误的，那么能源转变将取决于跨界电或氢贸易，从而为合作和冲突创造了新的国家关系和机会。这项研究的贡献是测试以定量经验的基础来测试可再生能源资源均匀分布的假设。洛伦兹曲线，并在161个国家 /地区对三种类型的化石燃料和三种可再生能源计算的GINI系数。该研究得出结论，可再生能源确实比化石燃料更均匀地分布。这一发现为声称能源过渡将带来一个更加分散的全球能源体系的支持提供了支持，该体系以很少的长距离能源关系为中心。但是，可再生能源资源的分布的均匀性与化石燃料储量的均匀性之间的差异并不像文献所假设的那么大。国际能源贸易以及扩展国际能源政治将不会完全消失。
生产、分配和消费的同时保护地球
VF：是的，我举三个例子。根据国家低碳战略，我们正在追求尽可能减少材料碳排放的目标。欧洲“未来熔炉”项目旨在将玻璃生产产生的排放量减少 50%。Lanzatech 牵头的项目提议用一氧化碳制造一种新型塑料；从循环利用的角度来看，这非常有趣。在再利用方面，我们看到了新材料的出现，使包装可以多次使用：不锈钢（在包装中还不是很常见）以及新型玻璃和塑料。最后，关于废弃物，挑战在于确保包装最终进入环境时的影响尽可能小。我们开始就这个问题调动研发力量，这可能会带来新材料或配方。
基于云边协同架构的配变供电区域群实时分布式调度策略
针对配电网长期尺度预测偏差问题，提出一种基于智能变压器供电区域边一致性算法的云边协调快速调节策略。云对边缘变压器供电区域簇进行全局初始优化分配，簇对边缘区域进行二次协同优化分配。建立基于一致性算法的簇内快速功率交互模型，以调度费用微增长率为一致性变量，使得簇调节量最优分配到各个变压器供电区域，使得所有变压器供电区域总调度费用最小。仿真算例验证了本文基于智能站簇边一致性算法的云边协同快速控制策略的有效性。
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响