XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分散的
dao-ML：一种用于分散自主组织治理规范的建模语言
抽象分散的自主组织（DAOS）是一类基于区块链的系统，可支持治理流程。由于设计和验证其治理结构的复杂性，开发Daos尤其具有挑战性。这些与传统的组织形式不同，因为它们的动态适应性和分散的性质。尽管最近提出了模型分散治理的模型方法，但它们对Daos的设计缺乏特殊性。因此，我们分析了Daos的适用性，并开发了一种捕获其治理结构特异性的建模语言。与其他方法不同，所提出的建模语言将对DAO开发的高适合性与可用性相结合，由其图形表示法提供。使用体内案例研究对建模语言进行定量和定性评估。这涉及对圈子UBI（通用基本收入）社区货币系统的基于DAO的分散治理基础设施进行建模。该系统为全球大量用户提供基于令牌的无条件收入。
![[白皮书] W3ID：量子计算 - 安全数字...](/simg/d\d76473c8a9ac0d72cddc19ced0f09d71fd039bb2.webp)
[白皮书] W3ID：量子计算 - 安全数字...
源软件，Fefi将传统金融产品转换为自主服务。如前所述，它旨在通过分散集中式机构的权力并促进创新来“降低交易成本，产生分布式信任并授权分散平台”。因此，Defi扩大了对金融服务的访问，为企业家和创新者提供了开发自定义金融解决方案的工具。同样，不可杀死的代币（NFTS）代表了一个新的系统，即“数字资产的销售和货币化”。这些令牌是与虚拟属性绑定的独特数字标识符，在数字世界中实现了新的所有权和真实形式。他们开放了新的经济可能性，使创作者和收藏家可以进行分散的，点对点的交易，从而重新定义数字内容的交换。通过利用分散的网络，NFT展示了群众而不是中央当局如何建立真实价值。这种方法意味着数字资产的价值取决于市场需求，反映了加密货币如何获得其价值。
预算受限的协作可再生能源预测市场
摘要 — 准确的可再生能源 (RES) 电力预测对于将额外的 RES 容量整合到电力系统中并实现可持续发展目标至关重要。这项工作强调了将分散的时空数据整合到预测模型中的重要性。然而，分散的数据所有权是此类时空模型成功的关键障碍，需要考虑促进数据共享的激励机制。主要贡献是 a) 对预测模型的比较分析，提倡高效且可解释的样条 LASSO 回归模型，以及 b) 数据/分析市场中的竞价机制，以确保公平地补偿数据提供者并使买卖双方都能表达他们的数据价格要求。此外，还提出了一种时间序列预测的激励机制，有效地纳入价格约束并防止冗余特征分配。结果表明，数据卖家的准确性显著提高，并可能获得经济收益。对于风电数据，通过比较该提案生成的预测与本地生成的预测，平均均方根误差改善了 10% 以上。
Cronox CRW5449腐蚀抑制剂
Baker Hughes Cronox™CRW5449腐蚀抑制剂是一种可分散的烃不溶性产品。这是有效的，可以防止由二氧化碳，硫化氢以及在石油和天然气生产系统中常见的有机和矿物质酸引起的腐蚀。它在携带大量碳氢化合物的系统中特别有效。
智能运输系统：IOT支持的流量管理和车辆到基础设施
1研究学者，计算机科学工程，Yiet，Kurukshetra University 2最近的计算机科学工程助理教授，Yiet，Kurukshetra University摘要，最近的汽车数量已大大增加。 升级的交通拥堵是人们每天面临的一个普遍问题。 交通警察的手动控制已证明是无效的。 “此外，无论交通拥堵水平如何，信号的设定持续时间都无法有效解决此问题 这项研究提出了一种称为车辆到阻滞链（V2B）的通信系统，该系统利用区块链技术实现透明和分散的通信。 目的是优化区块链技术纳入V2X（车辆到所有物联网）系统中，从而提高了未来运输系统的效率和有效性。 我们提供了一系列用于区块链技术的高级应用程序，例如使用多型标准的汽车所有权系统，车辆分级系统，区块链与物联网（IoT）的集成以及运输服务分散的门票管理系统。 设计高度重视基本要素，例如数据的无缝集成，精确的精度和安全连接的建立。 此外，它还包括一个分散的支付系统和智能城市中运输的市场。 它是开创性，耐用且能力的。 关键字：运输，物联网，流量，V2I，STS，基础架构，V2V，通信1。1研究学者，计算机科学工程，Yiet，Kurukshetra University 2最近的计算机科学工程助理教授，Yiet，Kurukshetra University摘要，最近的汽车数量已大大增加。升级的交通拥堵是人们每天面临的一个普遍问题。交通警察的手动控制已证明是无效的。“此外，无论交通拥堵水平如何，信号的设定持续时间都无法有效解决此问题这项研究提出了一种称为车辆到阻滞链（V2B）的通信系统，该系统利用区块链技术实现透明和分散的通信。目的是优化区块链技术纳入V2X（车辆到所有物联网）系统中，从而提高了未来运输系统的效率和有效性。我们提供了一系列用于区块链技术的高级应用程序，例如使用多型标准的汽车所有权系统，车辆分级系统，区块链与物联网（IoT）的集成以及运输服务分散的门票管理系统。设计高度重视基本要素，例如数据的无缝集成，精确的精度和安全连接的建立。此外，它还包括一个分散的支付系统和智能城市中运输的市场。它是开创性，耐用且能力的。关键字：运输，物联网，流量，V2I，STS，基础架构，V2V，通信1。我们的主要重点是在这些特定情况下对智能合约的技术执行，强调了它们在保证强大而可靠的互动中的重要性。我们的分散方法创建了一个运输生态系统，该系统具有调整和满足智能城市地区不断发展的要求的能力。引言不断升级的城市化现象是一个复杂的全球问题，需要一个全面的解决方案。“由于越来越多的城市移民到城市，城市人口不断增长。根据联合国的说法，到2030年，全球城市人口预计将达到49亿左右。这引起了一些问题，包括污染，运输拥塞，资源耗竭等[1]。物联网（IoT）的扩散导致了一系列相互连接的IoT设备。这些设备始终收集数据并将其发送到计算机节点以进行进一步处理[2]。由于深度学习技术的重大进展，几种应用程序使用深度学习来分析收集的数据并获得“智能”和“自动化”。由于数据分析和使用
太阳能的空间和时间相互作用... - RMI
“下一代”电力公司必须纳入可变的可再生资源，包括风能和太阳能，其数量远远超过传统认为的可能数量。虽然资源变化性是一个挑战，但应该能够通过在地理上分布可再生能源、将它们与不同的可再生能源相结合以及对电力负荷进行更动态的控制来减少和管理这种变化。这项研究表明，将单个太阳能发电站点互连成地理上分散的阵列可以降低电力输出变化，而将太阳能发电站点包括在地理上分散的风力发电站点阵列中可以进一步降低总变化，超过单独使用任何一种资源类型所能达到的范围。具体而言，优化的投资组合平均可将变化性降低 55%，低于所有单个站点的平均水平。最后，据观察，在建模系统中，只需包括互连阵列中潜在站点的一小部分即可实现这些变化性降低。
使用 MRI 数据进行分散式脑年龄估计
最近的研究表明，神经影像数据可用于预测大脑年龄，因为它可以捕捉大脑在发育和衰老过程中所经历的神经解剖和功能变化的信息。然而，由于神经影像数据的获取过程具有挑战性且成本高昂，研究人员往往无法获得这些数据，从而限制了预测模型的有效性。分散模型提供了一种构建更准确、更通用的预测模型的方法，绕过了传统的数据共享方法。在这项工作中，我们提出了一种分散的大脑年龄估计方法，并在三个不同的特征集上对其进行了评估，包括体积和体素结构 MRI 数据以及静息功能 MRI 数据。结果表明，与使用一个位置的所有数据训练的模型相比，分散的大脑年龄模型可以实现类似的性能。关键词：大脑年龄、分散、联合、COINSTAC
在混乱环境中基于激光雷达的空中跟踪的分散群轨迹生成
摘要 - 具有多个无人机（UAV）的航空跟踪在各种应用中具有广泛的潜力。但是，现有的群追踪作品通常缺乏在混乱环境中保持高目标可见性的能力。为了解决这种缺陷，我们提出了一个分散的计划者，该计划者可以最大化目标可见性，同时确保无碰撞的动作进行群体跟踪。在本文中，首先通过分散的动力学搜索前端对每个无人机的跟踪性能进行了分析，该搜索为初始化安全的飞行走廊和可见扇区提供了最佳的指导路径。之后，满足走廊约束的多项式轨迹是由空间 - 周期性优化器产生的。车间碰撞和避免阻塞也被纳入优化目标。通过与其他尖端作品进行广泛的基准比较来验证我们方法的范围。与基于自主激光雷达的群体系统集成在一起，提出的计划者在现实世界中展示了其效率和鲁棒性，这些实验杂乱无章。
具有特定于特定工作空间的机器人辅助双侧上肢训练策略：试点研究
摘要：分散的能源存储越来越被视为对于脱碳的本地能源系统至关重要，预计该系统的全球市场将显着增长。几项研究研究了分散储能系统的技术开发，并研究了不同的业务模型如何使它们能够捕获各种价值流。最近的工作还探讨了公众对储能的看法，但是到目前为止，几乎没有关注影响部署的不同维度如何相互作用。在这里，我们介绍了一个审议研讨会的结果，该研讨会收集了利益相关者的观点，并解决了这三个维度之间的相互作用如何影响成功的部署。我们的方法是整体和综合性的，并利用了参与式决策方法。研究结果大大增加了对分散的储能方案的理解。研究表明，有许多方面可以帮助促进或阻碍存储计划，而利益相关者感知到与技术部署相关的多种方法。我们表明，以下四个原则可能有助于取得成功：最大化简单性和清晰度；管理期望，不确定性和风险；为社区带来利益；以及值得信赖的演员的参与。
用于电动汽车充电网络控制的有效分布式多代理增强学习
摘要 - 采用电动汽车（EV）的增加趋势将显着影响住宅电力需求，从而导致分配网格中变压器过载的风险增加。为了减轻这种风险，迫切需要开发有效的EV充电控制器。当前，大多数EV电荷控制器都是基于管理单个电动汽车或一组电动汽车的集中式方法。在本文中，我们介绍了一个分散的多代理增强学习（MARL）充电框架，该框架优先确定电动汽车所有者的隐私。我们采用了集中的培训，分散的执行确定性策略梯度（CTDE-DDPG）方案，该方案在培训期间为用户提供有价值的信息，同时在执行过程中保持隐私。我们的结果表明，CTDE框架通过降低网络成本来提高充电网络的性能。此外，我们表明总需求的峰值与平均比率（PAR）减少了，进而降低了峰值时间内变压器过载的风险。索引术语 - 合作MARL，EV充电网络控制，分布式控制，需求端管理