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大脑中的分布式强化学习
了解奖励和惩罚对于生存至关重要。经典研究表明，哺乳动物中脑多巴胺神经元环与强化学习算法的奖励预测误差之间存在令人印象深刻的对应关系，这表示实际奖励与预测平均奖励之间的差异。然而，不仅要学习潜在奖励的平均值，还要学习其完整分布，这可能是有益的。机器学习的最新进展揭示了一套生物学上可行的算法，用于根据经验重建这种奖励分布。在这里，我们回顾了这些算法的数学基础以及它们在神经生物学上实现的初步证据。最后，我们重点介绍了有关这些分布代码的电路计算和行为读出的未解决的问题。
分布式能源资源管理系统（...
C. 抗议 1. 抗议内容：如果提议者认为合同授予与 SDCP 政策不一致或本 RFP 不符合法律规定，提议者可以对合同授予提出抗议。抗议必须在收到合同授予通知后的五 (5) 个工作日内以书面形式向 SDCP 提出（不接受电子邮件）。在合同授予通知后的第五个工作日下午 5:00 之后提交的任何抗议将被 SDCP 视为无效，提议者未能及时提出抗议将放弃提议者对合同授予提出抗议的权利。提议者的抗议必须包括支持文件、支持抗议理由的法律依据以及代表提议者提出抗议的人员的姓名、地址和电话号码。抗议中未列出的任何事项均视为放弃。
分布式风能的当地效益
不同的社区有不同的能源需求，而且没有一种适合所有社区的能源转型方法。由于分布式风力发电是在当地产生和消费的，这些系统为个人和社区提供了更大的能源决策权，并提供了基于地点的解决方案。分布式风力发电的灵活性包括能够选择与附近能源消耗量相匹配的涡轮机，并根据当地分区条例和偏好来安置涡轮机。例如，项目可以建造各种尺寸的涡轮机，包括单个涡轮机或多个涡轮机。这使社区有机会根据自己的意愿尽量减少对当地视域的影响或与其他土地用途的冲突。
分布式能源：运营福利
在当前能源过渡的情况下，确保网络的成本效益和可靠操作的第一步是使用适当的计划工具。这些工具必须评估加强，更换和整合新的网格资源的真正需求，不仅要考虑到技术和监管问题，还要考虑分布式能源（DER）的运营利益，包括可再生能源（RES），电力存储（ESS），ESS（ESS）和电动汽车（EVS）。所有这些都带来了有希望的研究挑战。因此，最近在与能源问题有关的科学期刊上发表了几种与分布式能源（DER）最佳整合到能源分配网络中有关的关键思想和信息。下面介绍了一些文章及其贡献。从更理论的角度来看，Repollal等人。[1]，作者分析了23个分布生成和微电网标准的状态。其中，18个主要对应于分布式生成，五个引入了微电网的概念。分析和比较重点关注几个主题，即连接标准，操作条件，控制功能，功率质量，保护功能和参考变量。结果，IEEE 1547被确定为最完整的标准。本文的另一个目的是分析和比较标准的多样性。较旧的标准是基于以下假设：网络中DERW的百分比相对较低。本文是对分布式能源（DRE）和湿地的很好分析。尽管如此，为了提高稳定性，随着DER设施的增加，正在制定新标准，包括互连和DER操作的高级要求。结论注意，在“操作条件”部分中所示的标准之间的显着差异，在等效阈值设置中的高度高度高达40％，对于低电压而言，频率太低的频率为2.8 Hz。因此，似乎很明显地需要在将来定义标准和微电网的共同框架，在该框架中，主题，术语和值表示以类似于INTOR-E-E代码中网络传输水平或所提出的统一结构的网络传输水平相似的方式广泛地包含所有多样性。Wang等。 [2]讨论基于关系 - 抗渗透比方法的分布式能量系统的多标准评估问题。 今天，分布式能源系统可以是一种使用能源，可以实现附近可再生能源消耗，保证能源供应并改善城市生活环境的一种干净且低碳的方式。 因此，应根据社会，技术，经济和环境的好处对分布式能源系统的评估进行全面联系。 作者提出了一个解决方案：用于评估分布式能源系统的模型。 基于技术，经济，环境保护和社会的四个标准构建了总共23个指标的模型。 通过结合顺序分析的方法来评估能量系统，该方法用于通过专家层次来确定每个标准的含义，以获得主观权重和称重方法。Wang等。[2]讨论基于关系 - 抗渗透比方法的分布式能量系统的多标准评估问题。今天，分布式能源系统可以是一种使用能源，可以实现附近可再生能源消耗，保证能源供应并改善城市生活环境的一种干净且低碳的方式。因此，应根据社会，技术，经济和环境的好处对分布式能源系统的评估进行全面联系。作者提出了一个解决方案：用于评估分布式能源系统的模型。基于技术，经济，环境保护和社会的四个标准构建了总共23个指标的模型。通过结合顺序分析的方法来评估能量系统，该方法用于通过专家层次来确定每个标准的含义，以获得主观权重和称重方法。在性能和模型精度方面，测试提供了有利于这种方法的证据。
分布式太阳能PV-小册子
Engie是低碳能源和服务的全球领导者，致力于推动世界朝着碳中立发展。劳动力为96,000，并致力于减少能源消耗，该公司将经济成功与对人和地球的积极影响保持一致。专注于天然气，可再生能源和服务，Engie提供了竞争性，可持续的解决方案。在本地，该公司利用其在各种基础架构的技术服务，能源效率，数字化和可再生能源方面的全球专业知识。Engie投资于国家，赋予当地劳动力，实施智能技术，并提供提供的，保证的能源良好的项目。请访问www.engiesolutions.me了解更多信息。
分布式能源的自充电电力系统
我们报告了基于2-氰基甲基三甲氧基硅烷（CNETM）对介电和储能储存性能对脉冲功率应用的介电性和能量储存性能的残留离子在介电溶胶胶片中的影响。使用了从1.5到6.5的广泛pH催化cnetms sol-gel膜。在近中性pH下处理的溶胶 - 凝胶膜具有改进的介电和能量储能特性，包括11个微型模量，泄漏电流的降低阶，可提取的能量密度为32 j/cm 3，能量提取效率为80％，在685 v/µm时，与在ph/µm相比，ph/µm的能量提取效率为80％。这些改进归因于Sol-Gel膜中离子量减少，这被认为可以抑制可能触发现场驱动的散射和影响电离的移动电荷载体的有害影响，以及随后在高电压下造成灾难性电气故障。目前的工作表明，基于三功能的烷氧基硅烷对脉冲功率应用，工程剩余的荷兰膜中工程剩余载体的重要性。
设计，实施和分布式AI ...
联合学习已成为分布式人工智能（AI）系统领域中有希望的范式，从而在保留数据隐私的同时，可以跨分散设备进行协作模型培训。本文介绍了对联合学习架构的全面探索，涵盖了其设计原理，实施策略以及分布式AI系统中遇到的关键挑战。我们深入研究了联邦学习的潜在机制，讨论了其在异质环境中的优势及其在各个领域的潜在应用。此外，我们分析了部署联合学习系统的技术复杂性，包括沟通效率，模型聚合技术和安全考虑。通过综合最近的研究和实际实施的见解，本文为寻求利用联合学习的研究人员和从业人员提供了宝贵的指导，以开发可扩展和隐私的AI解决方案。
关于 EDPR NA 分布式发电
EDPR NA DG 是可再生能源领域的全球领导者 EDP Renewables (Euronext: EDPR) 的子公司。EDPR 是全球第四大风能和太阳能生产商，业务遍及欧洲、北美、南美和亚太地区的 28 个市场。EDPR 总部位于马德里，在休斯顿、圣保罗和新加坡设有主要地区办事处，在可再生能源领域拥有顶级资产的完善开发组合和市场领先的运营能力。特别值得注意的是陆上风电、分布式和公用事业规模的太阳能、海上风电（OW - 通过 50/50 合资企业）以及补充可再生能源的技术，例如存储和绿色氢能。