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World File Search System分布式应用
分布式处理
代表其订阅成员。基金会报告1977-80为欧洲某些最大的1977年数据网络组织开发的系统部门提供了一套“眼睛和耳朵”。2/1977年8月2日显示文字处理器1977年11月3日终端兼容性基金会通过其办公室4/12月4日在伦敦办公室自动化技术的趋势以及1978年2月5日/2月在1978年2月5日通过其关联的办公室收集信息。通过三种主要方式，它将其发现传输到1978年4月6日的ViewData（绝版）成员：1978年5月1日，公共数据服务8/1978年6月，通过定期的书面报告，详细介绍了1978年9月9日/7月7月9日，选择了计算机化的PABXS的发现和实质性证据。1978年11月10日，公共在线信息检索服务1L/1979年2月提高系统生产力 - 通过1A/1979年6月的通过管理会议的数据库管理系统管理系统管理服务董事及其1980年4月13日/1980年4月的成本成本趋势在数据处理同事中，重点是1979年9月14日/1979年9月的竞争设备进行了竞争性设备市场，该项目的含义是竞争性的。1979年9月15日，管理服务和微处理器16/1979年11月16日在1980年代大型计算机 - 通过专业和技术研讨会17/1980年2月的电子邮件，会员自己的专家经理和1980年4月18日分布式处理：管理问题：管理问题。技术人员会见了基金会研究19/1980年6月的办公系统战略团队，深入审查他们的发现。1980年8月20日，人与设备之间的界面21/1980年10月21日私人通信网络基金会由管理委员会控制，其成员包括
线性编程方法在构建优化分布式能量的数学模型中的应用
摘要：波兰经济面临着波兰能源未来的巨大挑战。当前的能源系统非常不具备，它消耗了巨大的资源，就像具有较高能源效率的国家一样，可以将其分配给低碳和可再生能源网络的发展。目前，波兰能源部门与煤炭单一文化有关，缺乏电力，整个传输系统已经过时。该解决方案可能是分配的能源，最终可以满足城市化地区和农村地区的能源供应，同时保证这些地区的可持续发展。为了面对更好地理解和解释如此复杂的现实的挑战，因此决定本文的研究框架将在该地区分发。本文的目的是确保在创新，生态学条件下使用当地能源对竞争区域能源开放的能源安全。当前，据信，分布式能量可以是解决常规能源运行问题的有效解决方案。
海外AI 大厂相继披露财报，看好国内下半年AI 应用迎来爆发
1.2 个股表现 ............................................................................................................................................................................... 4 2 行业观点汇总 ............................................................................................................................................... 5
用物理编码的深度学习分布式水文建模：一般框架及其在亚马逊>中的应用
摘要虽然深度学习（DL）模型比传统的分布式水文模型（DHM）表现出较高的模拟精度，但它们的主要局限性在于不透明度和缺乏潜在的物理机制。DL和DHM之间对协同作用的追求是一个引人入胜的研究领域，但确定的路线图仍然难以捉摸。在这项研究中，一个新型框架无缝整合了编码为神经网络（NN）的基于过程的水文模型，一种用于绘制空间分布的额外NN，并从分水岭属性和基于NN的替换模型中的物理有意义的参数进行了核对，这些参数是开发的。多源观测被用作训练数据，并且该框架是完全可区分的，可以通过反向传播进行快速参数调整。基于框架建立了亚马逊盆地的混合DL模型（〜6×10 6 km 2），并且将全球尺度DHM的Hydropy编码为其物理骨架。与流量观测和重力恢复和气候实验卫星数据同时培训，混合模型的中位数NASH -SUTCLIFFE效率为0.83和0.77，分别用于流量和总水存储的动态和分布式模拟，比原始水疗模型高41％和35％。用替代NN替换原始的Penman – Monteith公式会产生更合理的潜在蒸发量（PET）估计，并在这个巨大的盆地中揭开PET的空间模式。解释了用于参数化的NN，以确定控制关键参数中空间可变性的因素。总的来说，这项研究为大数据时代的分布式水文建模提供了可行的技术路线图。
传感器数据如何强化机器人中的AI
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分布式认知 - eScholarship
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
基于分布式控制系统和网络
量子计算和区块链技术是现代计算中两个快速发展的领域。区块链提供去中心化的信任和安全性，而加密技术则确保数据的机密性和完整性。然而，传统加密算法容易受到量子计算机的暴力攻击，这对现有的区块链安全机制构成了威胁。本研究旨在构建一个模型并分析基于量子安全区块链的分布式控制系统和网络，特别关注工业工厂应用和网络化 DCS。该方法包括全面的文献综述，以确定抗量子算法、加密原语和区块链共识机制。这些组件构成了设计基于量子安全的区块链的分布式控制系统模型的基础。该模型结合了网络延迟、节点故障和量子攻击场景等关键因素，以评估各种条件下的系统可用性。使用代表性攻击场景进行模拟，以评估所提出的模型的性能和有效性。研究结果为量子安全区块链技术的新兴领域做出了贡献，揭示了可靠性挑战和机遇。此外，研究结果为在量子计算时代开发和部署安全可用的分布式控制系统和网络提供了实用指南。关键词：量子计算、区块链、量子安全、密码学、可靠性、可用性、暴力攻击