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坎布里亚分布式能源战略
在研究过程中，以及在商定第 4 点（进一步研究的优先领域）的研讨会上，大家同意改变范围。这是因为初步技术筛选表明，所有确定的清洁能源发电类型都具有很高的潜力。大家同意，不只是详细构建三种技术，而是制定一种涵盖所有技术的高水平前进方式，更细致地关注最具潜力的技术，LEP 可以在这些技术上增加最大的价值，尤其是生物能源和水力发电。由于这些技术分布广泛，通常功率低于 1MW，并且具有广泛的潜在站点，大家同意，范围项目 5、6 和 7（侧重于特定站点和方案）将改为侧重于构建坎布里亚郡的整体潜力和成功标准，并将其包含在行动计划中——本质上使这项研究更具战略性。大家一致认为，这种方法最符合总体目标，即激发坎布里亚郡以及更广泛的西北地区对清洁能源发电的开发兴趣，这一变化在 11 月的合同管理期间得到了批准和实施。
分布式水下战争模拟...
预测武器系统的性能很难用数学方程来估计，因为要考虑的变量很多。建模和仿真技术已经提出了可以评估武器系统开发和部署的最佳解决方案。模拟目的是设计模拟系统的决定性因素，但为每个目的开发一个模拟器成本高、不迅速、不灵活。分布式仿真系统通过将现有的模拟器与系统连接起来，允许以经济的输入资源进行大规模模拟，并且可以灵活、快速地重新设计系统以用于其他目的。本研究使用最初为军事模拟设计的 Delta3D 模拟游戏引擎在分布式系统中实现水下战争模拟，由于水下作战受环境情况影响最大，因此模拟系统交换环境数据。本研究采用 SEDRIS 处理环境数据，采用 HLA/RTI 处理分布式系统。
医疗 AI 的分布式治理
W. Nicholson Price II * 人工智能 (AI) 有望为医学带来巨大好处。除了突破人类可能的范围，例如在人类察觉之前预测肾衰竭或败血症之外，它还可以使专业知识在高度专业化的从业者圈子之外普及，例如让全科医生诊断糖尿病性视网膜变性。但人工智能并不总是有效，它并不总是对每个人都有效，也不总是在任何情况下都有效。在开发人工智能的资源丰富的医院中，人工智能的表现可能与在资源匮乏的一线医疗环境中的表现不同，在资源匮乏的一线医疗环境中，人工智能可能会为患者护理带来最大的改变。让情况变得更加复杂的是，人工智能不太可能像药物和大多数医疗设备一样经过其他医疗技术所经历的集中审查和验证过程。即使它确实经历了这些集中化流程，确保在各种环境（包括资源匮乏的环境）中实现高质量性能对于这种集中化机制来说尤其具有挑战性。政策制定者该怎么做？这篇短文认为，医疗人工智能的传播具有许多潜在的好处，需要政策支持分布式治理过程，在应用环境中进行质量评估和监督——但需要政策协助发展能力，使监督更容易进行。正确治理并不容易（从来都不容易），但忽视这个问题可能会导致利益被搁置，而患者面临风险。
分布式核驱动数据聚类
推导出一种新型的完全分布式联合核学习和聚类框架，该框架能够以无监督的方式确定聚类配置。利用半定规划来量化候选核相似矩阵与特定秩的块对角线结构的接近程度。利用凸函数差和块坐标下降，推导出一种递归算法，该算法联合确定适当的核相似矩阵和聚类因子。以可分离的方式重新表述所涉及的半定程序，我们基于交替方向乘数法，构建一个完全分布式方案，通过协作的相邻代理在自组织网络中实现联合核学习和聚类。收敛声明表明，所提出的算法框架返回有界相似核更新，促进块对角线结构。利用合成数据和真实数据的详细数值示例表明，分布式新方法可以实现接近甚至超过现有集中式替代方案所实现的聚类性能。关键词：分布式学习、内核、聚类、无监督学习、优化
医疗 AI 的分布式治理
人工智能 (AI) 有望为医学带来巨大好处。除了突破人类可能的范围，例如在人类察觉之前预测肾衰竭或败血症之外，AI 还可以使专业知识在高度专业化的从业者圈子之外普及，例如让全科医生诊断糖尿病性视网膜变性。但 AI 并不总是有效；它并不总是对每个人都有效，也不总是在任何情况下都有效。在开发 AI 的资源丰富的医院中，AI 的表现可能与在资源匮乏的一线医疗环境中不同，而在资源匮乏的一线医疗环境中，AI 的表现可能会有所不同，而后者可能会为患者护理带来最大的改变。让情况变得更加复杂的是，AI 不太可能像药物和大多数医疗设备一样经过其他医疗技术所经历的集中审查和验证过程。即使它确实经历了这些集中化流程，确保在各种环境（包括资源匮乏的环境）中实现高质量性能对于这种集中化机制来说尤其具有挑战性。政策制定者该怎么做？本文认为，医疗人工智能的传播具有许多潜在优势，需要政策支持分布式治理过程，在环境中进行质量评估和监督
分布式网络基础设施和人工智能......
摘要 — 分布式网络基础设施和人工智能 (AI) 是变革性技术，将在未来社会和科学界发挥关键作用。物联网 (IoT) 应用程序包含大量连接设备，这些设备收集大量敏感信息（例如医疗、财务），这些信息通常通过 AI/机器学习 (ML) 算法在边缘或联合云系统进行分析，以做出关键决策（例如诊断）。确保数据收集、分析和决策过程的安全性、隐私性和可信度至关重要。然而，系统复杂性和增加的攻击面使这些应用程序容易受到系统漏洞、单点故障和各种网络攻击。此外，量子计算的进步加剧了安全和隐私挑战。也就是说，新兴的量子计算机可以打破提供网络安全服务、公钥基础设施和隐私增强技术的传统加密系统。因此，迫切需要新的网络安全范式来满足分布式网络基础设施的弹性、长期安全性和效率要求。在这项工作中，我们提出了一种分布式架构和网络安全框架的愿景，它以独特的方式协同安全计算、物理量子密钥分发 (PQKD)、NIST 后量子密码 (PQC) 工作和 AI/ML 算法，以实现抗违规、功能性和高效的网络安全服务。我们提案的核心是一个新的多方计算量子网络核心 (MPC-QNC)，它通过集成 PQKD 基础设施和硬件加速元素，实现快速且量子安全的分布式计算协议执行。我们通过在我们的 HDQPKI 和 TPQ-ML 框架中分别将 MPC-QNC 实例化为公钥基础设施 (PKI) 和联合 ML 来展示它的功能。 HDQPKI（据我们所知）是第一个混合分布式后量子 PKI，它利用 PQKD 和 NIST PQC 标准来提供最高级别的量子安全性，并具有针对主动对手的突破弹性。TPQ-ML 提出了一种后量子安全和隐私保护的联合 ML 基础设施。索引术语 — 网络基础设施；后量子安全；人工智能；机器学习；多方计算。
对分布式账本技术的回顾......
随着人工智能 (AI) 和分布式账本技术 (DLT) 的发展，工业和研究领域的注意力已转向机器通信 [6]。随着新兴技术的引入，机器变得越来越智能，它们可以相互通信、自主决策并相互进行交易。这个概念被称为“机器经济”，可以定义为“智能、自主、网络化和经济独立的机器或设备，作为参与者，在很少或完全不需要人工干预的情况下开展必要的生产、分配和配置活动” [7]。信任、速度、透明度和数据可靠性是机器自动化的关键因素 [8]。与当前的中心化和中介经济相比，机器
产生和分配的经济价值
我们列出了主要财务指标，详细说明了产生的（收入）、分配的（成本和费用）和保留的经济价值。后者将使我们能够在短期和中期内继续创造机会。我们通过这些项目（例如工资和员工福利）向利益相关者传达我们如何创造和分配价值。
人机协作的分布式架构
摘要：无人机有望自主运行，但它们也会与人类互动以共同解决任务。为了支持民用人机协作团队，我们提出了一种分布式架构，其中图像识别、与人类协调以及飞行控制决策等复杂操作不是在无人机上进行，而是远程进行。这种架构的好处是可用于图像识别的计算能力增强，并有可能集成人机界面。缺点是，需要进行通信，导致命令接收延迟。在本文中，我们讨论了分布式方法的设计考虑因素、智能手机上的示例实现以及书架库存的具体用例。此外，我们报告了通过 Wi-Fi 连接的定制无人机通过实验得出的关于消息传递和命令响应延迟的初步见解。