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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。
医疗 AI 的分布式治理
W. Nicholson Price II * 人工智能 (AI) 有望为医学带来巨大好处。除了突破人类可能的范围，例如在人类察觉之前预测肾衰竭或败血症之外，它还可以使专业知识在高度专业化的从业者圈子之外普及，例如让全科医生诊断糖尿病性视网膜变性。但人工智能并不总是有效，它并不总是对每个人都有效，也不总是在任何情况下都有效。在开发人工智能的资源丰富的医院中，人工智能的表现可能与在资源匮乏的一线医疗环境中的表现不同，在资源匮乏的一线医疗环境中，人工智能可能会为患者护理带来最大的改变。让情况变得更加复杂的是，人工智能不太可能像药物和大多数医疗设备一样经过其他医疗技术所经历的集中审查和验证过程。即使它确实经历了这些集中化流程，确保在各种环境（包括资源匮乏的环境）中实现高质量性能对于这种集中化机制来说尤其具有挑战性。政策制定者该怎么做？这篇短文认为，医疗人工智能的传播具有许多潜在的好处，需要政策支持分布式治理过程，在应用环境中进行质量评估和监督——但需要政策协助发展能力，使监督更容易进行。正确治理并不容易（从来都不容易），但忽视这个问题可能会导致利益被搁置，而患者面临风险。
医疗 AI 的分布式治理
人工智能 (AI) 有望为医学带来巨大好处。除了突破人类可能的范围，例如在人类察觉之前预测肾衰竭或败血症之外，AI 还可以使专业知识在高度专业化的从业者圈子之外普及，例如让全科医生诊断糖尿病性视网膜变性。但 AI 并不总是有效；它并不总是对每个人都有效，也不总是在任何情况下都有效。在开发 AI 的资源丰富的医院中，AI 的表现可能与在资源匮乏的一线医疗环境中不同，而在资源匮乏的一线医疗环境中，AI 的表现可能会有所不同，而后者可能会为患者护理带来最大的改变。让情况变得更加复杂的是，AI 不太可能像药物和大多数医疗设备一样经过其他医疗技术所经历的集中审查和验证过程。即使它确实经历了这些集中化流程，确保在各种环境（包括资源匮乏的环境）中实现高质量性能对于这种集中化机制来说尤其具有挑战性。政策制定者该怎么做？本文认为，医疗人工智能的传播具有许多潜在优势，需要政策支持分布式治理过程，在环境中进行质量评估和监督
分布式网络基础设施和人工智能......
摘要 — 分布式网络基础设施和人工智能 (AI) 是变革性技术，将在未来社会和科学界发挥关键作用。物联网 (IoT) 应用程序包含大量连接设备，这些设备收集大量敏感信息（例如医疗、财务），这些信息通常通过 AI/机器学习 (ML) 算法在边缘或联合云系统进行分析，以做出关键决策（例如诊断）。确保数据收集、分析和决策过程的安全性、隐私性和可信度至关重要。然而，系统复杂性和增加的攻击面使这些应用程序容易受到系统漏洞、单点故障和各种网络攻击。此外，量子计算的进步加剧了安全和隐私挑战。也就是说，新兴的量子计算机可以打破提供网络安全服务、公钥基础设施和隐私增强技术的传统加密系统。因此，迫切需要新的网络安全范式来满足分布式网络基础设施的弹性、长期安全性和效率要求。在这项工作中，我们提出了一种分布式架构和网络安全框架的愿景，它以独特的方式协同安全计算、物理量子密钥分发 (PQKD)、NIST 后量子密码 (PQC) 工作和 AI/ML 算法，以实现抗违规、功能性和高效的网络安全服务。我们提案的核心是一个新的多方计算量子网络核心 (MPC-QNC)，它通过集成 PQKD 基础设施和硬件加速元素，实现快速且量子安全的分布式计算协议执行。我们通过在我们的 HDQPKI 和 TPQ-ML 框架中分别将 MPC-QNC 实例化为公钥基础设施 (PKI) 和联合 ML 来展示它的功能。 HDQPKI（据我们所知）是第一个混合分布式后量子 PKI，它利用 PQKD 和 NIST PQC 标准来提供最高级别的量子安全性，并具有针对主动对手的突破弹性。TPQ-ML 提出了一种后量子安全和隐私保护的联合 ML 基础设施。索引术语 — 网络基础设施；后量子安全；人工智能；机器学习；多方计算。
使用...构建分布式控制系统
6 结果........................................................................................................................................................ 56
对分布式账本技术的回顾......
随着人工智能 (AI) 和分布式账本技术 (DLT) 的发展，工业和研究领域的注意力已转向机器通信 [6]。随着新兴技术的引入，机器变得越来越智能，它们可以相互通信、自主决策并相互进行交易。这个概念被称为“机器经济”，可以定义为“智能、自主、网络化和经济独立的机器或设备，作为参与者，在很少或完全不需要人工干预的情况下开展必要的生产、分配和配置活动” [7]。信任、速度、透明度和数据可靠性是机器自动化的关键因素 [8]。与当前的中心化和中介经济相比，机器
公用事业、分布式能源和互连
1. 公用事业和分布式能源 本部分向您介绍能源和公用事业监管的基本术语、定义和概念，尤其是与分布式能源系统相关的术语、定义和概念。公用事业为家庭和企业提供电力、天然气、水和其他基本服务。它们在能源领域发挥着关键作用，确保向客户提供可靠、安全的能源。然而，公用事业行业正在经历重大变化，推动因素包括技术进步、消费者偏好变化和环境变化。 第 1.A 节中的资源向您介绍了美国公用事业监管的基本结构、目的和功能 第 1.B 节提供了本培训中使用的术语、首字母缩略词和概念的通用基础，是将分布式能源系统与当地公用事业互连的基础。 第 1.C 节将公用事业和能源监管置于与分布式能源相关的技术、理念和产品快速变化的市场中。 1.A. 美国公用事业和能源监管的目的和结构
人机协作的分布式架构
摘要：无人机有望自主运行，但它们也会与人类互动以共同解决任务。为了支持民用人机协作团队，我们提出了一种分布式架构，其中图像识别、与人类协调以及飞行控制决策等复杂操作不是在无人机上进行，而是远程进行。这种架构的好处是可用于图像识别的计算能力增强，并有可能集成人机界面。缺点是，需要进行通信，导致命令接收延迟。在本文中，我们讨论了分布式方法的设计考虑因素、智能手机上的示例实现以及书架库存的具体用例。此外，我们报告了通过 Wi-Fi 连接的定制无人机通过实验得出的关于消息传递和命令响应延迟的初步见解。