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具有分布式可再生能源
摘要 - 在大型室外地区工作的机器人很难从稳定的商业电源中获得能量。在这种情况下，可再生能源可用于向机器人提供能源。在本文中，我们提出了一个多机器人自主系统，该系统从分布式的小规模可再生能源中获得能源，存储容量有限。基于能源生产 - 消费平衡方程的模型是为了判断机器人是否可以通过分配的能源获得的能量生存，并提出了一种启发式方法来改善机器人实用性，通过将能量节点分配给每个机器人基于K-Means Algorithm algorithm和RealLegorpers的能源源区域。最后，构建了通过无线功率传输（WPT）传输能量的小规模可再生能源，并进行了电荷实验，以验证拟议的机器人能量自治系统的可行性。索引术语 - 多机器人自治，小规模可再生能源，生产 - 消费模型，无线功率传递，K-均值算法
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。
并行和分布式模拟
并行和分布式仿真领域出现于 20 世纪 70 年代和 80 年代，由两个截然不同、相互重叠的研究团体发起。一方面，并行离散事件仿真 (PDES) 团体致力于通过利用高性能计算平台来加速离散事件仿真的执行。大约在同一时间范围内，分布式仿真团体从国防团体的研究和开发工作中发展而来，该团体专注于将单独开发的仿真互连起来，这些仿真在通过局域网和广域网互连的计算机上执行。这项研究最初侧重于用于训练目的的仿真，但很快扩展到包括物理设备的分析、测试和评估等领域。虽然 PDES 和分布式仿真之间存在重要差异，但也存在许多共同的问题。在这里，我们非正式地将并行和分布式仿真描述为一个领域，它涵盖了这两个团体在从紧密耦合的并行计算平台到通过广域网连接的松散耦合机器等平台上执行单个仿真程序时出现的问题。
实时系统 - 分布式设计原则...
第 9 章：输入/输出................................................................................193 概述................................................................................................193 9.1 时间的双重角色..............................................................................194 9.2 协议..............................................................................................196 9.3 采样和轮询................................................................................198 9.4 中断................................................................................................201 9.5 传感器和执行器....................................................................................203 9.6 物理安装......................................................................................207 要点................................................................................................208 参考书目注释......................................................................................209 复习题和问题................................................................................209
并行和分布式模拟
并行和分布式仿真领域出现于 20 世纪 70 年代和 80 年代，由两个截然不同、相互重叠的研究团体发起。一方面，并行离散事件仿真 (PDES) 团体关注通过利用高性能计算平台来加速离散事件仿真的执行。大约在同一时间范围内，分布式仿真团体从国防团体的研究和开发工作中发展而来，该团体专注于将通过局域网和广域网互连的计算机上执行的单独开发的仿真进行互连。这项研究最初侧重于用于培训目的的仿真，但很快扩展到包括物理设备的分析、测试和评估等领域。虽然 PDES 和分布式仿真之间存在重要差异，但也存在许多共同的问题。在这里，我们非正式地将并行和分布式模拟描述为一个领域，它涵盖了这两个社区在从紧密耦合的并行计算平台到通过广域网连接的松散耦合机器的平台上执行单个模拟程序而产生的问题。
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。
分布式能源资源
一、引言加州法律 1 将分布式能源 (DER) 定义为配电网连接的可再生发电资源、能源效率、能源存储、电动汽车和需求响应，是实现加州能源和气候目标的战略重点。加州已将采用 DER 作为履行其增加可再生和零碳资源以及支持交通和建筑电气化承诺的重要战略。2 基于 2019 年综合能源政策报告 (2019 IEPR) 的建议，2021 IEPR 建议该州改进可供能源用户使用的技术选项套件，以使他们作为灵活的电力消费者更好地根据系统条件调整负载。2021 IEPR 还就清洁能源技术创新的部署和电网利用提出了建议，以提高电网的可靠性和弹性，加速加州向零碳电网的过渡。加州能源委员会 (CEC) 负责收集和分析关键能源系统数据，以支持能源政策的制定，该委员会正在启动这一信息程序，以进一步探索、收集信息、进行评估、
