XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdistributed
基于分布式光纤传感
确保能源的安全运输在很大程度上依赖于使用智能/智能猪的管道内检查机器人及时的安全检查和能量管道的围栏。解决猪块事件的潜在风险以及在维护，实时定位和这些检查机器人的维护，实时定位和跟踪中的限制已成为必须的。但是，传统的本地化和跟踪方法由于其资源密集型性质而带来了挑战，需要大量的人力和资源。为了克服这一限制并增强了机器人操作监控的智能，本文提出了基于分布式光纤传感（DOF）的创新人工智能（AI）集成算法框架，以实时定位和对机器人的跟踪。它在信号处理中采用降噪和重建技术，从而有效地增强了光纤振动信号的质量。值得注意的是，彼此相互补充的两个不同特征的集成可以双重验证跟踪检测，最终增强了系统的有效性和可信度。此外，基于逻辑推理的本地化决策策略还进一步增强了系统的功能，从而允许进行控制的跟踪间隔和阶跃尺寸，可以量身定制以在不同的工作条件下满足任务要求。三个模块的协作使监视沿操作方向的管道中检测机器人的动态更改是可行的。它强调了系统的潜力，以确保能源管道安全有效，有效。实验结果令人信服地表明，综合框架具有显着鲁棒性，实时性能和最小误差的几个关键优势。
在Terahertz量子级联激光器中被动模式锁定的理论模型，具有分布式饱和吸收剂
摘要：在研究和工程中，短激光脉冲是计量和通信的基础。由于紧凑的设置尺寸，通过被动模式锁定的脉冲产生特别理想，而无需主动调制需要专用的外部电路。但是，完善的模型并不能涵盖比型往返时间更快的增益媒体中的常规自动化。对于量子级联激光器（QCLS），这标志着其操作中的显着限制，因为它们表现出与间隔过渡相关的picsecond增益动力学。我们提出了一个模型，该模型对最近证明的第一个被动模式锁定的QCL的脉冲动力学提供了详细的见解。存在沿空腔的多层石墨烯所实现的不连贯的饱和吸收器的存在，通过表现出与增益介质相似的快速恢复时间，将激光驱动到脉冲状态。这种激光操作的预先未研究的状态揭示了增益培养基对不均匀分布的腔内强度的良好响应。我们表明，在存在强
与使用分布式账本技术相关的风险管理考虑
我们的参考号：B1/15C 2024 年 4 月 16 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 与使用分布式账本技术相关的风险管理考虑因素 我写这封信是为了与业界分享金管局在审查授权机构涉及使用分布式账本技术 (DLT) 的提案时所考虑的关键风险管理考虑因素。 自政府于 2022 年发布“香港虚拟资产发展政策声明”以来，金管局注意到，越来越多的机构对探索如何将虚拟资产生态系统所依赖的 DLT 应用于传统金融市场运营的兴趣日益浓厚。 随着这些探索的步伐加快，越来越多的机构 — — 与金管局 2022 年 1 月 28 日通函中规定的监管期望一致 — — 就其计划的举措征求金管局的意见。 金管局支持机构采用基于 DLT 的解决方案，只要它们能够充分管理相关风险。具体而言，香港金管局一直在鼓励银行研究接受“代币化”存款的可能性。为了进一步支持这些探索，金管局认为，在审查人工智能的 DLT 相关提案时，有必要更清楚地说明其所考虑的关键风险管理考虑因素。根据其基于风险和技术中立的监管方针，金管局在审查这些提案时的重点是确定人工智能是否已建立足够的系统和控制措施来管理因采用 DLT 而可能产生的额外风险。虽然金管局的具体考虑因素会因审查的具体解决方案而异，但有一些常见的风险
具有预分配的公共钥匙的有效后Quantum Kemtls
摘要虽然具有证书的仅使用服务器的身份验证是全球网络上运输层安全性（TLS）协议最广泛使用的操作模式，但在许多应用程序中以不同的方式使用TLS或具有不同约束的应用程序。为了进行检查，嵌入式信息互联网客户端可能已预编程服务器证书，并且在通信带宽或计算功率方面受到了高度限制。由于量子后算法具有更大的性能权衡，因此除了传统的“签名键交换”以外的设计可能是值得的。在ACM CCS 2020上发布的KEMTLS协议使用关键的封装机制（KEMS）而不是签名在TLS 1.3握手中进行身份验证，这是一个益处，因为大多数Quantum KEMS都比PQ Sig-natures更有效。但是，kemtls有一些缺点，尤其是在客户身份验证方案中，需要额外的往返。我们探讨了情况如何随着预先分配的公共钥匙而变化，在许多情况下，在嵌入式设备，加速公共钥匙或从乐队中分发的密钥在应用程序中预先安装的公共钥匙可能是可行的。与Quantum签名后的KEM TLS（甚至是缓存的公共钥匙）相比，在带宽和组合方面，使用预分配的密钥（称为Kemtls-PDK）的Kemtl变体更有效，并且具有较小的受信任代码。使用客户端身份验证时，Kemtls-PDK比Kemtls更有效地带宽，但可以在较少的往返行程中完成客户端身份验证，并且具有更强的身份验证属性。有趣的是，使用Kemtls-PDK中的预分配的密钥会改变PQ算法适用性的景观：公共钥匙大于密码/标志/标志（例如经典的McEliece和Rainbow）的方案（例如，某些基于lattice的计划之间的差异）可以降低。我们还讨论使用预分配的公共密钥与TLS中的预共享对称键相比，如何提供隐私益处。
使用分布式能量平衡模型*-1pt
摘要。这项研究评估了导致热带Zongo冰川（16°S，Bolivia）的气候条件达到17世纪后期的最大冰河时代（LIA）。我们对年度表面质量平衡进行了敏感性分析，以通过从古气候代理中获得的信息和对过去冰川质量的敏感性研究限制的物理一致的气候场景。与当前气候相比，这些情况受到1.1 K冷却的约束，年度沉淀增加了20％。使用SHU FFL ED输入数据构建了季节性降水的变化：空气温度和相对湿度，降水，风速，输入的短波辐射通量，并使用分布式能量平衡模型进行评估。如果获得接近冰川范围质量平衡平衡的条件，则认为它们是合理的。的结果表明，在1.1 K冷却和年度沉淀增加约20％上，只有两个季节性降水模式可以使LIA平衡：整个一年中均匀分布的降水事件和潮湿季节早期发作。
使用分布式能量BalanceModel
摘要。这项研究评估了导致热带Zongo冰川（16°S，Bolivia）的气候条件达到17世纪后期的最大冰河时代（LIA）。我们对年度表面质量平衡进行了敏感性分析，以通过从古气候代理中获得的信息和对过去冰川质量的敏感性研究限制的物理一致的气候场景。与当前气候相比，这些情况受到1.1 K冷却的约束，年度沉淀增加了20％。使用SHU FFL ED输入数据构建了季节性降水的变化：空气温度和相对湿度，降水，风速，输入的短波辐射通量，并使用分布式能量平衡模型进行评估。如果获得接近冰川范围质量平衡平衡的条件，则认为它们是合理的。的结果表明，在1.1 K冷却和年度沉淀增加约20％上，只有两个季节性降水模式可以使LIA平衡：整个一年中均匀分布的降水事件和潮湿季节早期发作。
一个新型的物联网信任模型利用完全分布的行为指纹识别和安全委托
人们日常生活中普遍存在和大量物联网应用程序（IoT）应用使这种情况成为网络威胁的非常关键的攻击表面。在硬件和软件特征方面，相关实体的高异质性不允许定义统一，全球和有效的安全解决方案。因此，研究人员已经开始研究新的机制，其中超级节点（网关，轮毂或路由器）分析了目标节点与网络中其他同行的相互作用，以检测可能的异常。这些策略中的最新策略是基于对物联网中节点行为的指纹建模的分析。然而，现有的解决方案并不能应付参考方案的完全分布性质。在本文中，我们尝试通过设计一种新颖且完全分布的信任模型来利用点对点设备的行为指纹，分布式共识机制和区块链技术来提供贡献。在我们的解决方案中，我们解决了将智能事物配备安全机制的非平凡问题，并通过其邻居以及网络中对象的信任度在与之交互之前。除了对框架的详细描述之外，我们还说明了与之相关的安全模型以及进行评估其正确性和性能的测试。
采用旅行模型范式进行帕金森病分类的多中心分布式学习方法
分布式学习是机器学习 (ML) 模型训练中中心学习的一种有前途的替代方案，它解决了医疗保健中的数据共享问题。先前研究探索了用于基于医学图像的疾病分类的联邦学习 (FL) 或旅行模型 (TM) 设置，这些研究通常依赖于具有有限数量中心或模拟人工中心的大型数据库，这使人们对其在现实世界的适用性产生了怀疑。这项研究使用从世界各地 83 个不同的真实中心获取的数据（主要贡献小型训练样本）开发并评估了一种用于帕金森病分类的卷积神经网络 (CNN)。我们的方法特别利用了 TM 设置，该设置已被证明在数据可用性有限的场景中是有效的，但从未用于基于图像的疾病分类。我们的研究结果表明，即使在具有可变数据分布的复杂现实场景中，TM 也可有效训练 CNN 模型。经过足够的训练周期后，TM 训练的 CNN 的性能与集中训练的 CNN 相当或略胜一筹（AUROC 分别为 83% 和 80%）。我们的研究首次强调了 TM 在 3D 医学图像分类中的有效性，尤其是在训练样本有限和异构分布式数据的情况下。这些见解适用于使用来自小型或远程医疗中心的数据训练 ML 模型的情况，以及病例稀少的罕见疾病。这种方法简单易用，可广泛应用于许多深度学习任务，增强其在各种环境和医疗机构中的临床实用性。
分布式能源系统中的边缘驱动数字孪生
行业整合的主要优势之一是构建一个更高效的生态系统，利用不同（但相互依赖）行业之间的协同作用。电网边缘的设备通常也是与其他行业的连接点，通常是交通运输（电动汽车）、供暖和制冷以及智能建筑。因此，它们是行业整合的物理基础设施。边缘驱动的数字孪生可以提供更好地规划跨行业基础设施发展所需的数据（以前无法获得），也将成为开发跨行业业务用例的基础。这也最终表明需要关注不同行业之间的数据互操作性和行业数据空间的互操作性。
分布式储能系统优化配置以提高电压稳定性并最大程度降低总成本
通过增加储能系统 (ESS) 可以提高配电网的能源效率。这些系统的战略布局和适当大小有可能显著提高网络的整体性能。适当尺寸和战略位置的储能系统有可能有效解决峰值能源需求，优化可再生和分布式能源的增加，协助管理电能质量并降低与扩大配电网相关的费用。本研究提出了一种利用蒲公英优化器 (DO) 来找到配电网中 ESS 的最佳位置和大小的有效方法。目标是降低系统的年度总成本，其中包括与功率损耗、电压偏差和峰值负荷需求相关的费用。本研究中概述的方法在 IEEE 33 总线配电系统上实施。将所提出的 DO 获得的结果与原始系统的结果进行对比，以说明 ESS 位置对总体成本和电压曲线的影响。此外，还对 Ant Lion 优化器 (ALO) 的结果和预期的实验设计 DO 进行了比较，结果显示 DO 比 ALO 节省了更多成本。所推荐方法的简单性和解决所研究优化问题的有效性使所获得的 ESS 位置和大小有利于在系统内实施。