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分布式功能模式的本地编排支持灵长类动物大脑中意识的丧失和恢复
神经科学的一个核心挑战是阐明大脑功能如何支持意识。在这里，我们将焦点深脑刺激的特定型结合在一起，与整个皮质的fMRI覆盖范围，在清醒和anaes的非人类灵长类动物中。在丙泊酚，sevo ureane或氯胺酮麻醉期间，以及随后通过中央丘脑的电态恢复响应性，我们研究意识的丧失如何影响跨尺度的结构功能组织的分布模式。我们报告说，在麻醉下分布的大脑活动受到跨尺度的大脑结构的限制，与层次层层组织的多个维度的麻醉诱导的崩溃相吻合。在不同的麻醉剂中观察到这些分布的特征，并且通过对中央丘脑的电刺激逆转它们，与唤醒的行为标记的恢复相吻合。在刺激腹侧丘脑的刺激时，没有观察到这种影响，证明了山丘。总体而言，我们确定了特定的丘脑核精心策划的意识的一致分布签名。
ISO新英格兰概述和VT的区域更新...马萨诸塞州的分布式发电ISO新英格兰概述和区域更新ISO新英格兰概述和区域更新
资料来源：美国能源信息管理局，每月电力，表5.6.B最终用途的最终客户的电力平均价格（到2023年12月）；新英格兰全国批发价格是通过将总批发电力成本除以实时负载义务而得出的； ISO新英格兰，《消费者联络集团的报告》（2019 - 2023年的年度报告）表7-1新英格兰批发电力成本。
分布式能源资源标准...
上述规定是与公司配电系统并行运行的任何 DER 的最低要求，电压最高可达 34.5kV。径向配电系统中的大型 DER 可能导致继电和电压控制问题。因此，公司保留在必要时要求升级以维持可靠服务或拒绝任何 DER 互连的选择权，如果此类 DER 会导致无法充分缓解的可靠性问题。这些升级的范围是通过互连研究过程确定的。允许的互连配置任何 DER 与公司配电系统的互连应直接连接到采用以下选项之一配置的电路/馈线：
分布式观察者设计用于跟踪连接和自动驾驶汽车的排
摘要 - 智能运输系统（ITS）旨在推进与不同运输，交通管理和自动驾驶汽车不同的创新策略。本文研究了连接和自动驾驶汽车（CAV）的排，并提出了一个分布式观察者以跟踪CAV动力学状态。首先，我们通过LTI互连系统对CAV动力学进行建模。然后，提出了一种基于共识的策略，以通过车辆通信网络来推断基于本地信息交换的CAV动态状态。对块 - 二角观察者增益设计采用了线性 - 矩阵 - 质量（LMI）技术，使得该增益以分布式方式并在本地与每辆车相关联。然后显示分布式观察者误差动力学遵循系统动力学的Kronecker矩阵乘积和CAV网络的邻接矩阵的结构。在本文中进一步讨论了可生存的网络设计和冗余观察者方案的概念，以解决链接和节点故障的弹性。最后，我们通过数值模拟来验证我们的理论贡献。索引条款 - 分布的估计，排，观察者设计，连接和自动驾驶汽车
使用分布式能源和电动汽车的速率设计：加利福尼亚案例研究
分布式能源和电动汽车的高渗透正在改变电力系统的管理方式。反过来，公用事业一直在通过关税需要重新制定收回支出的方式。我们调查了使用太阳能PV，固定电池和电动汽车的私人投资激励措施和成本转移的不同零售关税设计对私人投资激励措施的影响。所研究的商业私人设施不拥有车辆，车辆所有者获得了所提供的能源服务的赔偿，这在很大程度上取决于申请的关税类型。我们发现，与太阳能光伏生产同步的峰值时期的基于能量的关税带来了最高的私人收益，但成本转移很高。另一方面，基于容量的关税降低了经济利益和成本转移，主要是当速率定义的峰值时期与最有限的网格时间窗口相匹配时。电池主要是为了抵消最大需求费而不是套利能量，但这将在很大程度上取决于峰值和非高峰期之间的差异。一致的峰值利率与电动汽车相结合，可以为电动汽车所有者带来高的报酬，第二高的净现值和所有利率中第二高的成本转移。最后，我们从结果中得出了政策影响，并为调查指定更复杂的关税设计。
在标签中毒攻击对分布式异质数据的标签中毒攻击下，平均聚合器比强大的聚合器更强大
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型，该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击，已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的，并且优于通常使用的平均值。在本文中，我们证明了强大的聚合器太保守了，对于一类弱但实用的恶意攻击，称为标签中毒攻击，一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是，鉴于分布式数据具有足够的异质性，我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上，在这种情况下，平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现，显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
太空中的分布式卷管理
摘要 - 本文解决了基于延迟耐耐受性网络（DTN）的分布式空间任务（DTN）的分布式空间任务的关键改进（SABR）标准（SABR）标准。侧重于卷管理，定义为有效地分配和利用网络联系人的数据传输能力，我们探索了分布式和计划的DTN的增强功能。我们的分析首先要识别和审查SABR框架内的卷管理中现有差距。然后，我们引入了一种新颖的概念所创造的接触分段，该触点细分简化了传输量的管理。我们的方法通过将先前独立的方法（例如有效体积限制（EVL），最早的传输机会（ETO）和排队 - 列表（QD）统一到单个程序中，均跨越了所有网络触点（初始和后续）。最后，我们提出了一个用于SABR中音量管理的精制通用接口，从而增强了系统的可维护性和灵活性。这些进步纠正了卷管理中的当前局限性，并为将来更具弹性和适应性的空间操作奠定了基础。索引条款 - 接触图路由，延迟耐耐净作品，计划 - 意识捆绑布路由
实用的异步分布式密钥重新配置及其应用
我们引入了一个更有效的股份 - 股票，然后又有agre-agre-agre-eccast范式，用于构建ADKR，并保留自适应安全性。该方法替代了经典ADKG中昂贵的O（n）Asyn-Chronous-Chronous可验证秘密共享协议，其中O（n）便宜的公开共享成绩单的分布更便宜；在共识确认一组成品的分解后，它选择了一个小的κ-subset以进行验证，将总开销从O（n 3）降低至O（κn 2），其中κ是一个小的常数（通常约为30或更少）。为了进一步优化具体效率，我们提出了一种具有线性通信的交互式原始效率，以生成可公开可验证的秘密共享（PVSS）转录本，避免了计算上昂贵的非相互作用PVSS。此外，我们引入了分布式PVSS验证机制，最大程度地减少了不同各方的重复计算，并将主导的PVSS验证成本降低了约三分之一。
分布式云架构中大数据处理的可扩展和容错算法
数字数据的快速增长是当今时代的特征，预计到 2025 年，全球数据量将超过 175 ZB。这种巨大的数据融合对处理系统提出了巨大的要求，因为传统方法难以跟上数据量、速度和种类的不断增长。云计算已成为一种重要的推动因素，为管理和分析这些无尽的数据集提供了灵活的基础。尽管云平台具有这些功能，但大数据处理的效率通常取决于处理大规模操作所需的计算的优化。由于数据处理速度通常落后于数据生成速度，因此迫切需要升级处理解决方案。
利用 Oracle 全球分布式数据库优化制造和物流的供应链动态
全球分布式数据库通过先进的实时数据管理，为制造和物流提供了变革性优势。它们支持跨全球配送中心无缝同步库存，提供库存水平的实时可见性和准确性。这通过允许跨不同地点实时跟踪库存、降低缺货或库存过剩风险并优化库存周转率来增强供应链管理。对于在多个地区运营的制造商，这些数据库通过促进同步数据共享、简化生产计划和资源分配以及提高运营效率来支持跨地点协调。此外，它们通过确保数据根据当地法规保持在特定地理边界内来解决合规性和数据主权问题，同时提高全球效率。此外，全球分布式数据库可以部署在自治数据库、多云环境或本地，从而提供灵活性以满足多样化的业务需求。