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CommonLit | 青少年注意力分散的大脑
心理学家扎卡里·罗珀和他的团队与两组志愿者合作：13 至 16 岁的青少年和 20 至 35 岁的成年人。每个志愿者都必须玩一种游戏。在训练阶段，计算机会显示六个圆圈，每个圆圈颜色不同。玩家必须找到红色或绿色的圆圈。这些目标里面有一条水平线或垂直线。其余圆圈有其他角度的线。当参与者找到正确的目标时，他们必须按下键盘上的两个键之一。一个键会报告他们找到了垂直线。另一个键报告找到了一条水平线。
审查分散能源自治的能源系统建模
自主性与能源的考虑背景不同 2 [177,178] 本文仅将自主性作为未来目标提及 3 [179–181] 该研究的空间分辨率与我们对本地能源系统的定义不符（参见第 1 节） 122 单个消费者/家庭/建筑 41 [182–222] 单个商业应用 57 o 农业水井 2 [223,224] o 海水淡化装置 7 [225–231] o 蜂窝基站/电信装置 11 [232–242] o 医院/医疗机构 5 [243–247] o 酒店 5 [248–252] o 图书馆 1 [253] o 无线传感器节点 1 [254] o 机械实验室 1 [255] o 农业应用（农场或灌溉区） 6 [256–261] o 选民登记中心1 [262] o 沙漠狩猎营地 1 [263] o 旅游设施 1 [264] o 充电站 1 [265] o 采矿场 3 [266–268] o 工厂/企业 3 [269–271] o 炼油厂 1 [272] o 道路照明系统 1 [273] o 大学设施/学校 4 [274–277] o 清洁水和厕所系统 1 [278] o 废水处理厂 1 [279] 大区域 3 [280–282] 一个或多个国家 21 [283–303] 单个能源工厂/技术的分析 35 [304–338] 航空航天应用 2 [339,340] 气候分析 4 [341–344] 研究重点是能源系统的控制策略 13 [345–357] 研究引入了一种没有自主性案例研究的新模型 3 [358–360] 研究开发了离网区域的负载曲线 2 [361,362] 研究侧重于定性分析 15 [363–377] 对给定的 100% 可再生系统的分析 2 [378,379] 文本语言：韩语 2 [380,381] 未找到出版物 1 [382]
嵌入组织中的能量优化：瑞士分散可再生能源系统的案例研究
分散的可再生能源系统（DRES）将可再生能源与能源有效的建筑技术整合在一起，并代表了可持续建筑环境的重要工具。鉴于其技术复杂性，DRE还包括全面的监测系统，可提供重要的机会来优化能源流量并提高能量效率。由于这些原因，研究开发了一系列自动化优化模型和算法，例如关联规则挖掘或故障检测诊断。迄今为止，在这些高级和自动化技术的哪些条件下仍不清楚，最好将其集成以优化DRE。本文提出了一个互补的行业观点，借鉴了瑞士最先进的DRE之一的优化活动的深入案例研究。在五年中，某些优化措施有助于将能源消耗降低55-60％。然而，其他措施的优化能力尚不清楚。案例研究表明，尽管技术方面引起了优化的潜力，但组织方面已经阻止了科学算法的应用，或者至少延迟了科学算法的应用，因此阻碍了这种优化潜力的实现。这些发现呼吁研究人员更好地将技术和运营方面更好地整合到能源系统的优化中，并为决策者，投资者和能源计划者提供重要建议。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
对适用于海洋云的亮度的羽流分散和测量技术的综述
海面温度升高导致更频繁，强烈的珊瑚漂白事件，威胁到全球珊瑚礁的长期生存。海洋云亮（MCB）是一种建议的干预措施，可以在全球或区域应用于冷却海面温度并降低珊瑚漂白的风险和严重程度。该技术的有效性和后勤可行性取决于从海水喷雾剂在海面的海水喷雾操作中排放后，将海盐气溶胶的哪一部分纳入云中。在这里，我们回顾了有关MCB海盐气溶胶从海洋边界层内的点源分散的文献。我们将考虑因素集中在过程，机制和当前预测羽流的水平和垂直演化的能力上，从表面水平的产生到其顺风分散并混合到云高度。总的来说，我们发现自从MCB概念首次提出以来，已经有八项研究研究了MCB的这一方面，这对于向工程系统设计，海洋物流和评估MCB的整体潜在有效性至关重要。迄今为止，只有一项研究已经使用经验实验验证了气溶胶分散剂的建模，并且只有少数研究考虑了与水滴蒸发冷却相关的负浮力，以及由于凝结和沉积而导致的颗粒清除。将来研究的优先领域被确定为MCB羽流的遥远分散，以及对MCB气溶胶部分达到云基碱的估计。
2020年10月10日 - 分散支出负担第2航空自卫队军官...
2024 年 10 月 10 日 - 标准（零件编号）数量质量等级制造商。344个.4002-2.交付。交货日期。摘要。F.17223 第2补给站。R8.2.27.|适用规格。星火.71286.|2 补充 LPS-AC00003。（1）对投标人的请求...
greendfl：评估分散联合学习系统可持续性的框架
上下文：分散的联合学习（DFL）是一个新兴的范式，可以实现无需集中数据和模型聚合的协作模型培训，从而增强了隐私和弹性。然而，随着能源消耗和碳排放量在不同的系统配置中有所不同，其可持续性仍未得到充满信心。了解DFL的环境影响对于优化其设计和部署至关重要。目标：这项工作旨在开发一个全面和运营的框架来评估DFL系统的可持续性。为了解决它，这项工作提供了一种系统的方法来量化能耗和碳排放，从而提供了有关提高DFL可持续性的见解。方法：这项工作提出了Greendfl，这是一个完全可实现的框架，已集成到现实世界的DFL平台中。greendfl系统地分析了各种因素的影响，包括硬件加速器，模型架构，通信介质，数据分布，网络拓扑和联邦规模，对DFL系统的可持续性。此外，开发了一种可持续性感知的聚合算法（GREENDFL-SA）和节点选择算法（GREENDFL-SN），以优化能源效率并减少DFL培训中的碳排放。结果：经验实验是在多个数据集上进行的，在DFL生命周期的不同阶段测量能耗和碳排放。结果表明，本地培训主导了能耗和碳排放，而沟通的影响相对较小。使用GPU代替CPU来优化模型复杂性，并从策略上选择参与节点可显着提高可持续性。此外，使用有线通信，尤其是光纤，有效地减少了通信阶段的能源消耗，同时整合早期停止机制进一步最小化了总体排放。结论：拟议的Greendfl提供了一种评估DFL系统可持续性的全面和实用方法。此外，它提供了提高DFL环境效率的最佳实践，从而使可持续性考虑在现实世界部署中更具可行性。
分散的细胞形态绘画 - morphodiff
在岛上（env a -env d）和高度的三维表示，并标有El Teide Stratovolcano的峰值。G。G的近似分布。 Eisentrauti和G. G。与红线一起用黑线和系统发育进化枝分开（Thorpe等人1993; Richard＆Thorpe 2001；布朗等人。 2006）。 G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。 采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。1993; Richard＆Thorpe 2001；布朗等人。2006）。G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。 采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。