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开发越南智能网格路线图，截至2030年，
ADMS Advanced Distribution Management System AGC Automatic Generation Control AMI Advanced Metering Infrastructure AMR Automatic Meter Reading CLP Curtailable Load Program CPC Central Power Corporation DMS Distribution Management System DR Demand Response DRSM Demand Response Management Software DSM Demand Side Management DSO Distribution System Operator DTCR Dynamic Thermal Circuit Rating EE Energy Efficiency EMS Energy Management Systems ETP Southeast Asia Energy Transition Partnership ERAV Electricity Regulatory Authority of Vietnam EVN Electricity of Vietnam EVNCPC Central Power Corporation EVNHANOI Hanoi Power Corporation EVNHCMC Ho Chi Minh City Power Corporation EVNNPC Northern Power Corporation EVNNPT National Power Transmission Corporation EVNSPC Southern Power Corporation FLS Fault Locator System FMSR Fault Management and System Restoration HCMC Ho Chi Minh City Power Corporation GENCO Generation Corporation ICT Information Communication Technology IT Information Technology IPP Independent Power Producer JETP公正的能源过渡伙伴关系MAIFI暂时平均中断频率指数摩尔工业和贸易部NLDC国家负载调度中心NPC Northern Power Corporation NTPT NATP
智能网格 - 能量和可再生能源
此外，可以将本地存储解决方案集成到智能电网中，以捕获高生产期间但需求较低的超量能量。然后可以在高峰需求期间重新分布此存储的能量，从而增强电网的动态平衡供求能力。瑞士的Energypolis倡议是将分布式能源和存储整合到智能电网中的整合的切实演示。校园拥有一系列技术，包括太阳能电池板，电池存储，柔性电动充电，热泵，燃料电池，高级监控和控制系统以及电力对加气，以将太阳能生产转换为氢和甲烷。证明，智能网格技术在社区中的应用不仅有可能，而且在经济上越来越可行。
通过 NN 迈向高级智能网络数据平面...
新兴的可编程网络引发了对智能网络数据平面 (INDP) 的大量研究，该平面实现了基于学习的线速流量分析。INDP 中的现有技术专注于在数据平面上部署树/森林模型。我们观察到基于树的 INDP 方法的一个基本限制：尽管可以在数据平面上表示更大的树/森林表，但数据平面上可计算的流特征从根本上受到硬件约束的限制。在本文中，我们提出 BoS，通过以线速实现神经网络 (NN) 驱动的流量分析来突破 INDP 的界限。许多类型的 NN（例如循环神经网络 (RNN) 和转换器）旨在与顺序数据一起工作，它们比基于树的模型具有优势，因为它们可以将原始网络数据作为输入，而无需进行复杂的特征计算。然而，挑战是巨大的：RNN 推理中使用的循环计算方案与网络数据平面上使用的匹配动作范式有着根本的不同。BoS 通过以下方式应对这一挑战：（i）设计一种新颖的数据平面友好型 RNN 架构，该架构可以在有限的数据平面阶段执行无限的 RNN 时间步骤，从而有效实现线速 RNN 推理；（ii）用基于非开关变压器的流量分析模块补充开关上 RNN 模型，以进一步提高整体性能。我们使用 P4 可编程交换机作为数据平面实现了 BoS 的原型，并在多个流量分析任务中对其进行了广泛的评估。结果表明，BoS 在分析准确性和可扩展性方面均优于最先进的技术。
LLM 人工智能网络安全与治理清单
过去 50 年来，人工智能取得了长足进步，默默地支持着各种企业流程，直到 ChatGPT 的公开亮相推动了个人和企业开发和使用大型语言模型 (LLM)。最初，这些技术仅限于学术研究或企业内部某些重要活动的执行，只有少数人才能看到。然而，数据可用性、计算机能力、GenAI 功能以及 Llama 2、ElevenLabs 和 Midjourney 等工具的发布，使人工智能从小众领域提升到普遍接受的水平。这些改进不仅使 GenAI 技术更容易获得，而且还凸显了企业迫切需要制定可靠的战略来整合和利用人工智能，这代表着我们使用技术的方式向前迈出了一大步。
基于椭圆曲线密码学，生物识别和锤距离的低复杂性智能网格安全协议
1 School of Computer Sciences, Universiti Sains Malaysia, USM, Gelugor, Penang, Malaysia, 2 IT and Communications Center, University of Basrah, Basrah, Iraq, 3 Department of Computer Science and Software Engineering, Jaramogi Oginga Odinga University of Science & Technology, Bondo, Kenya, 4 Department of Computer Science, College of Education for Pure Sciences, University of Basrah, Basrah, Iraq, 5巴斯拉大学计算机科学与信息技术学院计算机科学系，巴斯拉大学，巴斯拉，伊拉克，6个大数据和互联网学院，深圳科技大学，深圳，中国深圳，7个国家大数据系统计算技术实验室，深圳大学，申赞大学，申赞，中国，伊拉克大学，伊拉克大学8号计算机工程学院
设计和模拟可再生能源的玛丽城的智能网格，约旦：一项可行性研究
与化石燃料利用相关的不断升级的成本，传输损失和环境影响已经催化了发电中向可再生能源（RES）的范式转变。智能电网（SG）技术固有地依赖于重新分配的电力框架，促进了有效的能源消耗和分散能源的分配。这项调查强调了RES在SG基础架构中的整合以及约旦向支持SG的未来过渡的潜力。位于以丰富的太阳辐照度和明显的风速为特征的地方，Ma'an City提出了一个最佳的案例研究，以进行RES部署。一个合并的RES系统，包括180 MW的总容量，包括风能和光伏（PV）模块，已精心尺寸，设计用于满足Ma'an的电气需求。通过分析该市的平均年度能源消耗，并根据人口增长预测调整了该城市的平均年度能源消耗，确定了MA'AN的负载要求。为了增强系统的可靠性并满足紧急负载需求，已集成了存储解决方案。使用MATLAB Simulink平台，通过数学建模和仿真分析对所提出的设计的性能进行了证实和评估。进行了模拟，该模拟是针对影响每个系统生产能力的因素（包括传输线损失）。模拟结果与数学模型预测表现出一致。级别的电力成本的价格为14.41 JD/MWH。此外，在模拟断层条件下合并并评估了比例综合衍生（PID）控制器，以确保故障检测后的五秒钟窗口内的系统断开连接。从经济上讲，拟议系统的安装是合理的，预计每年将节省约8000万个约旦第纳尔（JD），收入良好的回报期为14个月。调查结果倡导在约旦扩大RES集成，这表明基于全国RES的SG实施的可行性。
以太网助力人工智能网络
为了理解网络的影响，我们首先简要概述训练这些大型模型所遵循的一般过程。一般过程遵循将大型语言模型 (LLM) 子集和要训练的数据分布到系统集群上 - 每个系统处理整个数据集的各自部分。然后，系统将根据手头的模型和给定的数据执行计算密集型操作，从极大的稀疏矩阵中导出张量。当每个节点完成工作时，它需要与给定集群中的所有其他系统交换信息，并且单个系统等待所有其他节点接收所有系统输出。然后，这些节点将所有数据与自己的数据合并，然后继续进行下一次计算迭代。这些输出会不断评估，直到作业完成。
Horizon Europe- 6G 智能网络服务机会联合承诺 2023 年 12 月 12 日
公共和行业协会等§ 会员资格对英国组织开放§ 帮助制定 SNS 路线图和更新§ 主题发展的可见性§ 交流机会§ 工作组§ 主题条件§ 会员名单
构建人工智能网络结构
“人工智能（AI）是机器或软件的智能，与人类或动物的智能相对”https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
6G智能网络和服务的关键战略
2020 年 9 月，https://www.bcg.com/de-de/publications/2020/incentives-and-competitiveness-in-semiconductor-manufacturing。 2) Kinsta 博客：云市场份额——2020 年云生态系统概览。2020 年 7 月 29 日，https://kinsta.com/blog/cloud-market-share/。 3）欧盟委员会：《西门子-阿尔斯通之后的产业政策》。 2019 年，文件:///C:/Users/dems1cf8/AppData/Local/Microsoft/Windows/INetCache/IE/NLQHX0PI/ES0419287ENN.en.pdf。 4）Dell'Oro Group：全球电信设备收入。 https://www.delloro.com/key-takeaways-the-telecom-equipment-market-1h20/。