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分布式交互式战斗模拟
分布式交互式仿真 (DIS) 是将飞机、坦克和其他军事模拟器连接在不同位置，以便一个模拟器的乘员可以“看到”、操作、“射击”或被模拟的其他车辆“摧毁”。指挥结构也可以模拟。这使部队可以在过于昂贵或危险的情况下进行练习和训练，而无法使用真实武器进行练习。模拟器是 Link Trainer 的技术后代，Link Trainer 是 1929 年推出的著名飞行模拟器。现代车辆模拟器使用电子数字计算机来计算仪表指示、视觉显示和声音应如何响应用户的控制操作而变化。过去十年中，一个突出的趋势是细节和表面真实感的提高，越来越便宜的计算能力可以生成和显示直升机飞行员可能通过座舱看到的场景，或坦克乘员可能通过潜望镜看到的场景。将模拟器的计算机连接到网络，使用互联网和其他技术以及标准通信程序，使每个模拟器机组人员能够与其他机组人员进行团队合作练习。本背景论文是技术评估办公室 (OTA) 对战斗建模和模拟技术评估的第三份出版物。它补充了 OTA 的背景论文《虚拟现实和战斗模拟技术》，该论文侧重于人机交互。
分布式量子机器学习
量子计算机正在快速发展，第一批经典难题已经通过量子计算机得到解决 [1]。尽管这些问题是人为的，专门设计用于展示量子计算机的强大功能，但预计在未来几年内，实际问题也将取得类似的成果。除了量子计算机，量子互联网也发展迅速，第一批小规模网络已经实现 [2]。量子网络允许许多新应用，包括新形式的加密 [3] 和增强时钟同步 [4, 5]。量子网络还允许另一种应用：分布式量子计算，其中不同的量子计算机通过量子网络连接起来。我们通常确定两种类型的分布式量子计算。在第一种中，单个算法太大而无法在量子设备上运行，因此将其细分为较小的部分，每个部分都可以在量子设备上运行。在第二种中，多方可以访问通过量子网络连接的本地量子计算机。各方可以协作对其输入执行量子计算，而无需明确共享它。第一种类型是资源问题。随着硬件的发展，可以运行更大的问题，并且不再需要分发算法。第二种类型更有趣，因为它为全新的应用开辟了道路。因此，在本文中，我们将重点介绍第二种类型的分布式量子计算。分布式量子计算自然扩展了经典的多方计算，允许多方安全地协作 [6]。我们考虑分布式量子计算的两种应用。第一种是分布式算术，第二种是基于距离的分布式分类。我们展示了这两种方法在分布式环境中的工作方式，并论证了为什么信息在协议执行期间保持安全。对于这两种应用，多方提供输入并共同执行算法，这样输出只会显示给一个特定的方，而不会泄露有关各个方输入的信息。在下一节中，我们将简要介绍量子计算和分布式量子计算的一些基本概念。在第三节和第四节中，我们分别讨论了分布式量子加法器和基于距离的分布式分类器。第五部分我们提供了分布式方法的资源数量。最后我们得出了一些结论和展望。
分布式能源参考表
ESMAP 的“为 5 亿人服务的微电网：市场展望和决策者手册”（2019 年）也详细公布了基准成本，这表明 2020 年可以实现 0.41 美元/千瓦时的平准化电力成本。零部件成本下降可能会使总成本到 2030 年降至 0.20 美元/千瓦时，供电价格低于撒哈拉以南非洲目前大多数公用事业公司。微电网伙伴关系组织的“2020 年全球微电网市场状况报告”和非洲微电网开发商协会的“非洲微电网基准测试”（2020 年）报告中提供了更新的基准。随着行业规模的扩大，融资成本高度依赖于监管制度和所采用的补贴或优惠融资方式；联合国开发计划署的“降低可再生能源投资风险（DREI）：离网电气化”（2018）研究了降低风险和融资成本的途径。
分布式能源（DER）
Polk 2 联合循环转换（2017 年）、SoBRA 光伏发电新增项目（2019 年 - 2021 年）以及 Big Bend 1 现代化项目（2023 年）为 TEC 系统提供了丰富的低成本能源，而太阳能夏季稳定容量贡献已将备用裕度需求转移到冬季。
黎巴嫩分布式发电
本文由世界银行顾问、贝鲁特美国大学伊萨姆法里斯公共政策与国际事务研究所能源政策学者 Ali Ahmad 编写。作者感谢世界银行中东和北非能源团队对本文的委托和指导。本文的撰稿人包括来自世界银行的 Sameh Mobarek（高级能源和 PPP 专家）、Tu Chi Nguyen（能源经济学家）和 Rita Ghorayeb（顾问）；以及来自国际金融公司 (IFC) 的 Jaikishin Asnani（高级投资官）。本文还得到了 Marcel Rached（IFC 国家官员）和 Ashok Sarkar（世界银行高级能源专家）的同行评审。作者感谢 Paul Noumba Um（世界银行中东和北非基础设施区域主任）和 Erik Fernstrom（世界银行中东和北非能源业务经理）对本文的全面指导。
分布式发电 (DG) 手册
本手册旨在提供与 CPS 能源配电系统并行连接和操作分布式发电 (DG) 设施的指导。本手册定义了基本互连过程以及将客户自有发电设施安全互连到小于十 (10) MW 交流电的 CPS 能源配电系统的最低技术要求。本手册特别提到了基于逆变器的 DG（例如太阳能光伏和储能）和基于同步或感应发电机的 DG（例如风力发电、标准化石燃料电动发电机）。可能会在遇到其他类型的 DG 时进行审查。
硅中的分布式量子计算：
• T 中心分布式纠缠背景下的 Hong-Ou-Mandel (HOM) 协议：可以通过要纠缠的量子位发射的两个光子的干涉来建立远程纠缠。要使此过程成功，两个通信量子位（每个位于 T 中心）发射的光子必须是无法区分的——无论是波长、相位还是到达时间。成功发射两个无法区分的光子的能力可以用 HOM 协议来表征。此步骤是关键的系统校准检查，可确保未来尝试运行 Barrett-Kok 等纠缠协议时可能取得成功。
硅片中的分布式量子计算
具有商业影响力的量子算法（例如量子化学和 Shor 算法）需要的量子比特和门数量远远超出了任何现有量子处理器的容量。分布式架构通过联网模块水平扩展，为商业实用提供了一条途径，最终将超越任何单个量子计算模块的能力。此类处理器使用分布在模块之间的远程纠缠来实现分布式量子逻辑。因此，联网量子计算机将需要能够在模块之间快速分配高保真度纠缠的能力。在这里，我们介绍了在同位素富集硅中的硅 T 中心上一些关键分布式量子计算协议的初步演示。我们展示了模块之间纠缠的分布，并利用它来应用传送门序列，为 T 中心作为分布式量子计算和联网平台建立了概念验证。
分布的深钢筋学习
摘要：随着Alphago的突破，深入的强化学习已成为解决顺序决策问题的公认技术。尽管其声誉，但由于其试验和错误学习机制引起的数据效率低下，使得深层执行学习难以在广泛的领域应用。已经开发了许多用于样本有效的深层增强学习的方法，例如环境建模，经验转移和分布式修改，其中分布式深层掌握学习表明了其在各种应用中的潜力，例如人类计算机游戏和智能运输。在本文中，我们通过比较了经典的分布式深入强化学习方法并研究重要组成部分，以实现有效的分布式学习，从而涵盖了单个玩家单位分布的深度强化学习与最复杂的多个玩家分布深度强化学习。此外，我们回顾了重新发布的工具箱，这些工具箱有助于实现分布的深度强化学习，而无需对其非分发版本进行多次修改。通过分析其优势和劣势，开发和释放了多人多代理的多代理分布式深入强化学习工具箱，这在战争游戏中得到了进一步的验证，这是一个复杂的环境，显示了针对多个玩家的拟议工具盒的可用性，多个代理和多个代理在复杂的游戏下分配了深度强化学习。最后，我们试图指出挑战和未来的趋势，希望这份简短的评论可以为有兴趣分配深入强化学习感兴趣的研究人员提供指南或火花。