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实现分布式能源的智能家居
这项调查可以补充正在进行的标准制定工作，例如 CSIP-AUS 的开发。解决 DER 接口互连要求的国际标准（例如 IEEE 1547-2018）可以作为起点。该标准要求支持三种指定通信协议之一：SunSpec Modbus、DNP3 或 IEEE 2030.5。请注意，需要进一步研究该标准，以确保充分解决协调问题。此外，HEMS 提供商和原始设备制造商 (OEM) 可以提出建议，支持电表后开放设备标准的制定，以确保任何未来的标准都符合他们的需求和偏好。
分布式风能的当地效益
不同的社区有不同的能源需求，而且没有一种适合所有社区的能源转型方法。由于分布式风力发电是在当地产生和消费的，这些系统为个人和社区提供了更大的能源决策权，并提供了基于地点的解决方案。分布式风力发电的灵活性包括能够选择与附近能源消耗量相匹配的涡轮机，并根据当地分区条例和偏好来安置涡轮机。例如，项目可以建造各种尺寸的涡轮机，包括单个涡轮机或多个涡轮机。这使社区有机会根据自己的意愿尽量减少对当地视域的影响或与其他土地用途的冲突。
非交互分布点功能
1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 1.1我们的结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.2申请。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2技术概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1构建块：非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2 NIDPF构造的概述。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 3预序。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 2.2 NIDPF构造的概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.1表示法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.2添加秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.3加密假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.4 NIDLS框架。 。 。 。11 3.4 NIDLS框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5度2秘密键HSS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 4.1 NIM具有乘法输出重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2矩阵乘法的简洁nim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.3基于组假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.4基于晶格假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5非相互作用DPF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5.1模拟算术模量N.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 5.2 NIDPF框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.3 SXDH的随机付费实例化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6对简洁的多键HSS的概括。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 7同态秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
解码122型铁的超导体
I.我的机器人变得越来越无处不在，预计更多的机器人将在共享环境中共同操作和协调以执行复杂且协作的任务。对于许多任务，至关重要的是，要准确，精确地估算机器人的姿势，也称为机器人定位。尽管文献中已经提出了许多本地化系统，但大多数作品都集中在单机器人设置上。然而，仅依靠一个机器人的本体感受和外部感受传感器来定位，而且通常限制，尤其是在多机器人方案中，相对定位对于确保机器人安全有效地相互作用至关重要。这激发了多机器人协作的本地化，其中机器人利用彼此的观察结果来提高自己的本地化准确性，因此，多机器人系统的整体准确性。但是，共定位的准确性很大程度上依赖于传感器的外部校准质量（例如视觉摄像头，测距仪）及其在其他机器人上可以检测到的标记（例如Apriltags，反射标记）。尽管大多数作品经常将这种外在的核心视为理所当然，但实际上，默认的事业校准只能在一定程度上精确。这在多机器人设置中尤为重要，在多机器人设置中，手动校准变得不切实际且高度准确，即按手机校准会导致高运营成本。在本文中，我们设想了一个系统（见图1）多个机器人在移动和感官
分布式太阳能PV-小册子
Engie是低碳能源和服务的全球领导者，致力于推动世界朝着碳中立发展。劳动力为96,000，并致力于减少能源消耗，该公司将经济成功与对人和地球的积极影响保持一致。专注于天然气，可再生能源和服务，Engie提供了竞争性，可持续的解决方案。在本地，该公司利用其在各种基础架构的技术服务，能源效率，数字化和可再生能源方面的全球专业知识。Engie投资于国家，赋予当地劳动力，实施智能技术，并提供提供的，保证的能源良好的项目。请访问www.engiesolutions.me了解更多信息。
用QMPI
量子计算机的实际应用需要数百万个物理量子，因此单个量子处理器达到这样的量子数将是具有挑战性的。因此，在分布式设置中及时研究量子算法的资源需求，其中多个量子处理器通过相干网络进行了相互连接。我们引入了消息传递接口（MPI）的扩展，以实现分布式量子算法的高性能实现。反过来，这些实现可用于测试，调试和资源估计。除了量子MPI的原型实现外，我们还提出了用于分布式量子量的性能模型，sendq。该模型的灵感来自经典的LOGP模型，使得在编程分布式量子计算机时为算法决策提供了信息。具体来说，我们考虑了针对物理和化学问题的两种量子算法的几种优化，并详细介绍了它们对SendQ模型中性能的影响。
用QMPI
量子计算机的实际应用需要数百万个物理量子，因此单个量子处理器达到这样的量子数将是具有挑战性的。因此，在分布式设置中及时研究量子算法的资源需求，其中多个量子处理器通过相干网络进行了相互连接。我们引入了消息传递接口（MPI）的扩展，以实现分布式量子算法的高性能实现。反过来，这些实现可用于测试，调试和资源估计。除了量子MPI的原型实现外，我们还提出了用于分布式量子量的性能模型，sendq。该模型的灵感来自经典的LOGP模型，使得在编程分布式量子计算机时为算法决策提供了信息。具体来说，我们考虑了针对物理和化学问题的两种量子算法的几种优化，并详细介绍了它们对SendQ模型中性能的影响。
能量感知分布式推理的视角
摘要 — 对快速响应的高质量人工智能生成内容 (AIGC) 的追求推动了自然语言处理 (NLP) 服务的发展，尤其是在边缘启用的服务 (即边缘 NLP)。具体来说，我们研究了下一个单词预测的分布式推理，这是用户设备上移动键盘的流行边缘 NLP 服务。因此，我们优化了耦合指标，即最大化预测点击率 (CTR) 以提高服务质量 (QoS)，最小化用户不耐烦以增强体验质量 (QoE)，并将能耗控制在可持续发展的预算范围内。此外，我们考虑了现实世界的环境，其中没有关于异构 NLP 模型预测准确性的先验知识。通过集成在线学习和在线控制，我们提出了一种新颖的分布式推理算法，用于考虑用户不耐烦的在线下一个单词预测 (DONUT)，以估计模型的预测准确性并平衡耦合指标之间的权衡。我们的理论分析表明，DONUT 实现了亚线性遗憾（CTR 损失），确保了有限的用户不耐烦，并保持了预算内的能耗。通过数值模拟，我们不仅证明了 DONUT 优于其他基线方法的性能，还证明了其对各种设置的适应性。