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分发者 - DTIC
其风险敏感性以及由超过正常压力造成的损害程度。尽管每个工厂都有各自的问题，但似乎有些问题在不同程度上是共同的。现代炼油厂中最薄弱和最易受攻击的区域或部分是单元控制室、开关室、主变电站、发电厂、将大型炼油设备的结构框架固定到地基的螺栓、液压和控制管线、固定管道和电线的支撑框架以及水冷设备的结构类型。原料和产品储存的类型和位置也是问题。许多事故与终端区域有关。
分布式处理
代表其订阅成员。基金会报告1977-80为欧洲某些最大的1977年数据网络组织开发的系统部门提供了一套“眼睛和耳朵”。2/1977年8月2日显示文字处理器1977年11月3日终端兼容性基金会通过其办公室4/12月4日在伦敦办公室自动化技术的趋势以及1978年2月5日/2月在1978年2月5日通过其关联的办公室收集信息。通过三种主要方式，它将其发现传输到1978年4月6日的ViewData（绝版）成员：1978年5月1日，公共数据服务8/1978年6月，通过定期的书面报告，详细介绍了1978年9月9日/7月7月9日，选择了计算机化的PABXS的发现和实质性证据。1978年11月10日，公共在线信息检索服务1L/1979年2月提高系统生产力 - 通过1A/1979年6月的通过管理会议的数据库管理系统管理系统管理服务董事及其1980年4月13日/1980年4月的成本成本趋势在数据处理同事中，重点是1979年9月14日/1979年9月的竞争设备进行了竞争性设备市场，该项目的含义是竞争性的。1979年9月15日，管理服务和微处理器16/1979年11月16日在1980年代大型计算机 - 通过专业和技术研讨会17/1980年2月的电子邮件，会员自己的专家经理和1980年4月18日分布式处理：管理问题：管理问题。技术人员会见了基金会研究19/1980年6月的办公系统战略团队，深入审查他们的发现。1980年8月20日，人与设备之间的界面21/1980年10月21日私人通信网络基金会由管理委员会控制，其成员包括
集中或分发？
There are 10 Vertically Integrated Power Companies (EPCOs: Electricity Power Company) and New Entrance (PPSs: Power Producers and Suppliers) in Japan electricity market • Market volume: 1094TWh / 287 GW (2012) • Retail competition for over 50kW customers (62% of the market in 2013) ‐ Share of non‐EPCOs: 4.2% (2013)
Special Section on Distributed Integrated Multi-energy ...
目前，考虑工业园区工业生产过程（IPP）的限制，缺乏通用的统一建模和优化方法。在题为“考虑基于能量中心的工业流程的分布式集成多能系统的优化”的论文中，提出了一种工业生产过程的模型，通过将过程分为不同的调整步骤，提出。基于能量轮毂（EH）的概念，提出了一个多样的EH模型，考虑到电力，热，冷却和材料之间的燃料。考虑了IPP的一个张力能量中心，以分析工业园区分布的整数多能系统的通用能量。此外，还讨论了相应的最佳调度策略。模拟结果表明，DIM和IPP的协调优化可以实现工业园区的经济系统运营
分布式相位估计算法和分布式Shor算法
Shor算法是量子算法中最重要的一个，可以在多项式时间内以一定的成功概率对大整数进行因式分解，但在NISQ（Noisy Intermediate-scale Quantum）时代，Shor算法需要的量子比特数量难以承受。为了减少Shor算法所需的资源，本文首先提出了一种新的分布式相位估计算法，该算法不需要量子通信，与传统相位估计算法（非迭代版）相比，减少了单个节点的量子比特数。然后，我们应用该分布式相位估计算法，形成Shor算法的分布式寻阶算法。与传统Shor算法（非迭代版）相比，单个节点寻阶所需的最大量子比特数
分布式认知 - eScholarship
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
稀疏分布式表示
SDR 由数千个位组成，其中在任何时间点，一小部分位为 1，其余为 0。SDR 中的位对应于大脑中的神经元，1 表示相对活跃的神经元，0 表示相对不活跃的神经元。SDR 最重要的特性是每个位都有意义。因此，任何特定表示中的一组活跃位都编码了所表示内容的语义属性集。这些位没有标记（也就是说，没有人为这些位赋予意义），而是学习了位的语义意义。如果两个 SDR 在相同位置有活跃位，则它们共享这些位所表示的语义属性。通过确定两个 SDR 之间的重叠（两个 SDR 中均为 1 的等效位），我们可以立即看到两个表示在语义上如何相似以及它们在语义上如何不同。由于这种语义重叠特性，基于 SDR 的系统会自动根据语义相似性进行概括。
