XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分布式系统
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、
分布式能源（DER）
Polk 2 联合循环转换（2017 年）、SoBRA 光伏发电新增项目（2019 年 - 2021 年）以及 Big Bend 1 现代化项目（2023 年）为 TEC 系统提供了丰富的低成本能源，而太阳能夏季稳定容量贡献已将备用裕度需求转移到冬季。
黎巴嫩分布式发电
本文由世界银行顾问、贝鲁特美国大学伊萨姆法里斯公共政策与国际事务研究所能源政策学者 Ali Ahmad 编写。作者感谢世界银行中东和北非能源团队对本文的委托和指导。本文的撰稿人包括来自世界银行的 Sameh Mobarek（高级能源和 PPP 专家）、Tu Chi Nguyen（能源经济学家）和 Rita Ghorayeb（顾问）；以及来自国际金融公司 (IFC) 的 Jaikishin Asnani（高级投资官）。本文还得到了 Marcel Rached（IFC 国家官员）和 Ashok Sarkar（世界银行高级能源专家）的同行评审。作者感谢 Paul Noumba Um（世界银行中东和北非基础设施区域主任）和 Erik Fernstrom（世界银行中东和北非能源业务经理）对本文的全面指导。
分布式广播加密
广播加密方案允许用户将消息加密给𝑁接收者，其大小用𝑁缩尺寸缩放。广播加密启用了简洁的加密广播，但它也引入了强大的信任假设和单个失败点；也就是说，有一个中央机构为系统中的所有用户生成解密密钥。分布式广播加密提供了一种吸引人的替代方案，其中有一个（可信赖的）设置过程生成一组公共参数。此后，用户可以独立生成自己的公共钥匙并将其发布到公钥目录。此外，任何人都可以使用密码的任何子集向任何子集广播加密的消息，其大小的大小与广播集的大小相同。与传统的广播加密不同，分布式广播加密中没有长期秘密，用户可以随时加入系统（通过将其公钥发布到公钥目录中）。以前，分布式广播加密方案是从基于标准配对的假设或功能不可区分性混淆或证人加密等强大工具中知道的。在这项工作中，我们从可伪造的晶格假设提供了第一个分布式广播加密方案。具体来说，我们依赖于Wee（Crypto 2024）引入的错误（LWE）假设的cuccinct学习（LWE）。一路上，我们还描述了从格子上更直接地构造广播加密。以前，唯一基于晶格的分布式广播加密候选者会经过通用证人加密，而这又是从私人胶卷回避LWE假设中知道的，这是一个强大而不可划分的晶格假设。
朝着基于学习的分布式任务分配...
摘要 - 本文引入了图形卷积网络（GCN）的新应用，以提高基于共识的捆绑算法（CBBA）在多机器人任务分配方案中的效率。本研究中提出的方法在于基于学习的策略的整合，以近似于CBBA框架中用于评分的传统启发式方法。通过采用GCN，提出的方法旨在学习和预测分数功能，这对于多机器人系统中的任务分配决策至关重要。这种方法不仅简化了分配过程，而且还可以提高机器人之间任务分布的准确性和效率。本文介绍了如何有效地针对此特定应用定制GCN的详细探索，以及结果证明了这种基于学习的方法比常规启发式方法在各种模拟的多机器人任务分配方案中的优势。关键字 - 任务分配，多机器人系统，分布式算法，图形卷积神经网络
使用分布式错误信号
基于生物奖励的学习中的一个计算问题是如何在Accumbens（NAC）中执行信用分配以更新突触权重。许多研究表明，NAC多巴胺编码时间差异（TD）错误来学习价值预测。但是，多巴胺是在区域均匀浓度中同步分布的，该浓度不支持明确的信用分配（如背波使用）。尚不清楚单独的分布式错误是否足以使突触进行协调更新以学习复杂的，非线性奖励的学习任务。我们设计了一种新的深Q学习算法（一种人工D opamine）来计算证明，同步分布的每层TD误差可能足以学习令人惊讶的复杂RL任务。我们通过经验评估了我们在漫画，深度控制套件和经典控制任务上的算法，并表明它通常可以实现与使用反向流向的深度RL算法相当的性能。
分布式的经济和环境影响...
摘要 - 当前的电力系统由于发电和终端用法之间的空间拆分而遭受固有的效率低下和传输线的拥塞。这可能引入了满足负载需求，网格责任，可再生投资组合标准以及环境考虑因素（例如碳排放减少目标）的缺点。分布式能源资源（DER）技术的经济和技术可行性可能会加速向更可持续的能源生产的过渡。本文使用分布式能源客户采用模型（DER-CAM），研究了DERS的经济和环境益处以及住宅的公用事业价格和排放。结果表明，CO 2排放和电力成本之间的权衡，但在购买电力方面有所改善。