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可再生能源和物理学：利用太阳能和……
教授，物理系，斯瓦米维韦卡南德大学，萨加尔，MP - 470228 摘要随着人们对气候变化和化石燃料枯竭的担忧不断增加，对可再生能源的需求也变得越来越迫切。最有前途和最广泛采用的可再生能源技术包括太阳能和风能。本文深入探讨了这两种能源背后的物理原理，探索了利用它们并将其转化为可用电能的基本概念和机制。它研究了太阳辐射、光电效应和光伏电池的特性，以及风力涡轮机的空气动力学、叶片设计和动能原理。本文还探讨了各种太阳能和风能技术，包括光伏系统、聚光太阳能、水平和垂直轴风力涡轮机以及海上风电场。此外，它还讨论了这些技术的应用、挑战和局限性，例如储能、电网集成和负载平衡。通过全面分析这些可再生能源，本文旨在深入了解它们的科学基础及其塑造更可持续能源未来的潜力。 关键词：可再生能源、气候变化、光伏电池、空气动力学、叶片设计等 1. 简介 对经济增长和工业化的不懈追求带来了惊人的环境成本。 几个世纪以来，化石燃料一直是主要能源，燃烧化石燃料导致大量温室气体排放到大气中，加剧了全球变暖和气候变化 [1, 2]。 此外，这些有限的资源正在迅速枯竭，因此必须探索替代的可再生能源。 最有前景和最广泛采用的可再生能源技术是太阳能和风能，它们分别利用来自太阳和风的取之不尽的清洁能源。
社论：先进水分解技术的发展
随着风能、太阳能等可再生能源的部署和利用水平不断提高，能够适应每周和季节性能源波动的大规模长期能源存储技术将在未来可再生能源的整体部署中发挥重要作用。通过将可再生能源转化为可持续（能源存储）燃料，通过电化学、光电化学或热化学过程来利用和储存可再生能源，有可能应对长期、太瓦级能源存储的挑战。可再生氢能生产是可持续燃料生产和社会多个行业深度脱碳的基石。具有成本竞争力的清洁氢能可为以下应用提供价值：1）交通运输领域的燃料电池汽车，2）电网领域的系统稳定性和负载平衡，3）工业领域的金属精炼厂、水泥生产和生物质升级（无碳肥料生产）。此外，将清洁的可再生氢能与碳和氮循环相结合，使已知和完善的热化学过程能够生成可再生碳氢化合物燃料和氨。先进水分解技术 (AWST)：低温电解 (LTE)、高温电解 (HTE)、光电化学 (PEC) 和太阳能热化学氢 (STCH) 提供了四种独特且并行的方法来大规模生产低成本、低温室气体 (GHG) 排放的氢能（图 1）。使用这四种技术进行具有成本竞争力的清洁氢能生产是当前各国政府和工业界的首要任务。2022 年 6 月，美国能源部 (DOE) 启动了一系列 Earthshot 计划中的第一个。Hydrogen Shot，“1 1 1”旨在将清洁氢能的成本在 10 年内降低 80% 以上，至每公斤 1 美元（1 美元/公斤 H2）。欧洲绿色协议和国际能源署 (IEA)
对热能存储到热电联产的回顾……
摘要 — 本综述文章全面分析了热能存储 (TES) 在热电联产 (CHP) 电厂中的热力学应用。TES 技术在 CHP 系统中的集成已引起越来越多的关注，成为提高能源效率、提高系统灵活性和优化热电资源利用的一种手段。通过对现有文献的全面审查，本综述重点介绍了该领域的主要发现、挑战和机遇。本综述首先讨论了 TES 和 CHP 系统的原理，概述了它们在储能和同时进行热电联产方面的各自优势。然后，它深入研究了适合与 CHP 电厂集成的各种 TES 技术，包括显热存储、潜热存储和热化学存储。在 CHP 应用的背景下分析了每种技术的优势和局限性。本综述的很大一部分重点介绍了通过在 CHP 电厂中集成 TES 实现的性能增强。对评估 TES 对 CHP 系统的效率、负载平衡和操作灵活性的影响的研究进行了严格审查。分析强调了 TES 缓解可再生能源间歇性挑战的潜力，以及它在支持电网稳定性和需求响应计划方面的作用。此外，审查还涉及热电联产厂实施 TES 的技术经济方面。讨论了各种研究集成系统的成本效益投资回报和总体经济可行性的研究。此外，它强调了生命周期评估在评估 TES 集成热电联产的环境效益和可持续性影响方面的重要性。审查了几个实际案例研究和试点项目，以深入了解 TES 在现有热电联产厂的实际应用。这些案例研究提供了有关系统设计考虑、性能优化和实施经验教训的宝贵信息。关键词：可再生能源、储能、液态空气、热力学
乔治·瓦格斯
2020 当选为美国国家发明家科学院 (NAI) 院士 2017 当选为美国国家工程院 (NAE) 院士 2015 印度理工学院孟买分校杰出校友奖 2015 年 P4 论文荣获 SIGCOMM CCR 最佳论文奖 2014 年 SIGCOMM 终身奖，表彰其“对网络算法的持续和多样化贡献，对研究和工业界都产生了深远影响” 2014 年 Koji Kobayashi 计算机与通信奖，表彰其“对网络算法领域及其在高速分组网络中的应用所做出的贡献” 2014 年 SIGCOMM 最佳论文奖，表彰其“分布式拥塞感知负载平衡” 2014 年 IETF 应用网络研究奖，表彰其“报头空间分析” 最佳论文奖，ANCS 2013，表彰其“数据包解析器的设计原理” 2010-2011 斯坦福大学计算机科学系杰出访问学者 2008 OSDI 最佳论文奖，OSDI 2008 论文“Harnessing Memory Redundancy” 2002，当选为 ACM 会士 2001 计算机科学最佳教师奖，加州大学圣地亚哥分校，2001，由毕业本科生投票选出 1998 最佳导师奖，SIGMETRICS 1997 Big Fish，年度导师奖，华盛顿大学研究生工程学生协会 (AGES) 1997。 1996 ONR 青年研究员奖 1996（在 416 名科学领域的申请者中，有 34 人获奖，1996 年选出 2 名计算机科学家） 1996 PODC 最佳学生论文，与学生 Mahesh Jayaram 合作撰写的论文。 1993 1989-1991 DEC 研究生教育项目 (GEEP) 学者
通过加强学习安排Kubernetes任务
在云服务的世界中，分布式应用的日益复杂性以及能源消耗的增加需要更有效的资源管理。因此，诸如Kubernetes之类的编排者被广泛用于自动处理工作负载和资源使用情况，从而确定时刻的最合适的节点可以在其中启动新任务。另一方面，人工智能算法的扩展应用，尤其是强化学习，开辟了新的发展机会。这些进步允许创建日益自主和最先进的系统。本文介绍并开发了在Kubernetes集群中调度的另一种方法。具体而言，提出的调度程序使用了深Q-NETWORK（DQN）增强学习算法，将定制插件集成在调度链的评分阶段中，以优化跨可用节点的负载分布。在开发这种创新且智能的方法时，已经对每个RL模型进行了培训，以学习具有特定目标，例如负载平衡，能源消耗优化或节点用户延迟延迟优化的独特政策。插件动态中实现的增强学习算法评估群集节点上可用的资源，并在遵守用户定义的约束时学习管理它们。通过根据其适合托管新豆荚的适用性为每个节点分配一个分数，这种智能方法支持决策，并作为调度系统的预测工具。随着时间的流逝，这使系统能够根据学习的政策不断改进其有关新工作负载的最佳分配的决定。该实施已在Kubernetes类型的环境上进行了测试，可以评估开发系统的整体性能以及所提出方法的有效性。尤其是，结果表明，与其他经过测试的政策相比，当目标是减少能耗和节点 - 用户潜伏期时，我们的政策被称为EC-RL，被证明是最佳选择，均与Kubernetes调度程序的默认行为相比。
可再生>中电网的本地平衡
摘要：随着可再生能源（I -RE）电力产生的整合，Ca -Patity正在从中央转移到分散。因此，问题是是否还必须调整从中心到更加分散系统的当前负载平衡系统。因此，与GC（GC）相比，使用灵活的更新能量（F -RE），使用弹性续签（F -RE），需求侧管理（DSM），电力削减（PC）和电网能力（GC）进行评估，对分散负载平衡的总体有效性和成本进行评估。作为一种情况，荷兰的平均市政当局由100％I -RE（风能和太阳能）提供，这是使用多种情况在PowerPlan模型中进行了模型，其中包括几种平衡技术的组合。结果在年度生产组合，自我消费，网格应变，净负荷需求信号和增加的成本中表示。结果表明，在优化的情况下，市政当局的自我消费达到95％的水平，每年的总小时数量匹配超过90％以上的需求，并且可以减少生产过多而不会大大降低网格菌株。此外，平衡技术的组合还将峰值负载降低到市政当局当前峰值负载的60％，从而释放了需求不足的能力（例如电动热泵，电动汽车）或额外的I -RE生产。F -RE和将I -RE产生的正确组合降低至60％，ST和PC至关重要。但是，DSM的直接使用已被证明无效，没有市政当局中存在更大的灵活需求。此外，优化的方案将需要对安排进行大量投资，并且将在市政当局（例如，每千瓦时的0.20欧元至0.35欧元）中增加能源成本，而GC为50％（每千瓦时0.30欧元）。在这种情况下，还需要在其他规模级别（例如，在中或高压侧或中间和宏观水平）上进行解决方案，以确保供应安全和/或降低总体成本。
新产品发布的信息 - 和谐提升
对市场上的高功率电动汽车充电的需求越来越大，但是，实际实施受网格功率限制和升级网格基础架构的高上游资本支出的限制。同时，该国正在大力努力过渡到可再生能源。这两种宏观趋势都必须降低对电动机充电的网格功率的依赖，这一方面正在通过Exicom的BESS集成充电解决方案有效地解决。这项现在正在全球采用的技术首次在印度展示。该解决方案的关键区别之一是它能够智能存储和管理太阳能和电网功率，以最大程度地利用可再生能源在电动汽车充电中。该解决方案巧妙地解决了在网格级别上间歇性可用性和高峰需求管理的挑战，通过使用智能能源存储和管理，为电动汽车用户提供每次插头“每次插头”的快速充电。它还通过提高成本效率并帮助他们提供市场领先的客户体验来为收费点运营商创造巨大的价值。最终应对高速公路上高灰尘，温度和噪声环境的挑战 - 其先进的IP65液冷电池和液冷电源电子设备可确保可靠性最高，最低的O＆M成本以及增加寿命。董事总经理埃克斯科姆（Exicom）纳特·纳哈塔（Anant Nahata）先生分享了他对解决方案的看法，他说：“在运输中实现净零碳排放量是全球主要问题之一。多个Exicom的Harmony Boost，配备BESS的EV充电站不仅满足了清洁能源整合的需求，而且还提供了有效的负载平衡，增强的可扩展性，可节省成本和优质的充电体验。我们希望继续我们对印度绿色流动革命的有意义的贡献，并不仅对我们的客户，而且对印度和世界各地的更大的EV充电生态系统提出了迫在眉睫和未来的挑战。”该解决方案与Exicom的新分布式充电产品无缝集成，该产品可用于多种配置，可用于每个插头高达400kW的功率水平，使用户能够在缩短的时间内有效地为车辆充电，并减轻EV驱动程序的范围焦虑。
用于 O-RAN 中早期攻击检测和恶意流防御的跨域 AI
摘要 — 在对抗网络攻击的斗争中，网络软件化 (NS) 是一种灵活且适应性强的盾牌，它使用先进的软件来发现常规网络流量中的恶意活动。然而，移动网络的综合数据集仍然有限，而这些数据集对于开发用于在源头附近检测攻击的机器学习 (ML) 解决方案至关重要。跨域人工智能 (AI) 可以成为解决这一问题的关键，尽管它在开放无线接入网络 (O-RAN) 中的应用仍处于起步阶段。为了应对这些挑战，我们部署了一个端到端 O-RAN 网络，用于从 RAN 和传输网络收集数据。这些数据集使我们能够结合来自网络内 ML 流量分类器的知识进行攻击检测，以支持专门为 RAN 量身定制的基于 ML 的流量分类器的训练。我们的结果证明了所提出方法的潜力，准确率达到 93%。这种方法不仅弥补了移动网络安全方面的关键差距，而且还展示了跨域 AI 在提高网络安全措施有效性方面的潜力。索引词——跨域人工智能；攻击检测；移动网络；O-RAN；5G。I. 引言网络攻击呈上升趋势 [1]，网络处于防御的第一线。交换机、路由器、服务器和最终用户都需要保护以免受恶意威胁。网络软件化 (NS) 已成为这场斗争中的关键工具，它提供灵活性、可扩展性以及快速部署尖端软件解决方案的能力。NS 可帮助安全专业人员在大量良性网络流量中识别恶意活动。在对抗网络对手的斗争中，适应和快速应对新威胁的能力至关重要。因此，NS 可实现现代网络基础设施的弹性和完整性 [2]。在 NS 方面，软件定义网络 (SDN) 开创了高级可编程性的新时代。除其他功能外，它还允许将 ML 集成到数据平面 [3]–[5]。可编程网络设备彻底改变了网络的各个方面，实现了基于机器学习的动态拥塞控制策略 [6]、[7]、智能负载平衡机制 [8]、[9] 和精确的服务质量 (QoS) 管理 [10]–[12]。最近有许多出版物研究了流量分类 [13]–[17]，其中 [15]–[17] 中的研究使用流量分类进行攻击检测。尽管可编程数据平面被广泛使用，但在开发和部署新功能时仍需要考虑一些挑战。虽然 P4 语言提供了巨大的潜力，但诸如缺乏对浮点的支持等限制
v11i1-1269.pdf
今天的摘要，数据已成为几乎每个业务领域的推动力，并且与人工智能（AI）一起，云计算是增强业务运营和绩效的关键推动力。本研究重点是优化云环境中的分布式机器学习（DML）算法，以有效处理和处理大型数据集。本文通过利用云平台的计算能力和存储容量以及并行处理技术来提出一种改善DML算法性能的方法。实验结果表明，所提出的方法可将处理时间减少40％，并将模型准确性提高15％，使其非常适合大数据环境。关键字：分布式机器学习，云计算，大数据，优化，并行处理。云计算，并行处理，可伸缩性，容错性，数据复制1。简介云计算已彻底改变了数据的管理和处理方式，提供了能够处理大规模数据的强大的分布式系统。随着数据量的快速增长，使用分布式机器学习（DML）算法已成为必要。这些算法将计算跨多个节点划分，以提高数据处理效率。云平台，例如AWS，Microsoft Azure和Google Cloud提供了扩展机器学习模型所需的基础架构和灵活性。但是，诸如延迟，效率低下的资源管理和通信复杂性等挑战仍然存在，需要解决。2。本文提出了一种优化基于云的大数据系统中DML算法的策略。通过将并行处理与动态资源管理相结合，该方法可以减少延迟，改善数据吞吐量并增强部署在云环境中的机器学习模型的整体性能。使用来自AWS EC2实例的现实世界数据对所提出的方法进行验证。分布式计算系统和DML算法中的问题基于云的分布式系统和DML算法的性能受到了几个关键挑战的影响，每个挑战必须解决每个挑战以确保最佳系统性能。2.1可伸缩性问题随数据的增长，分布式系统必须能够扩展以适应增加的工作量。水平缩放（添加更多节点）和垂直缩放（节点的资源增加）是常见方法，但是这些引入了数据一致性和网络流量等问题。无法控制的缩放率可以降低整体系统性能。2.2 DML算法中的通信瓶颈，频繁更新模型参数导致节点之间的数据交换。当网络带宽被拥挤时，这些交换会产生重大延迟。优化诸如GRPC和QUIC之类的通信协议可以减轻这些瓶颈并提高整体性能。2.3资源管理有效管理CPU，内存和存储等资源的挑战对于最佳系统性能至关重要。诸如动态缩放和负载平衡之类的技术有助于确保有效分配资源，从而防止某些节点过度负载和其他其他节点的实现不足，从而在不同的工作负载下保持系统效率。
因斯布鲁克大学邀请申请计算机科学教授的职位，重点是Edge AI的目标
因斯布鲁克大学邀请了计算机科学教授职位的申请，重点是Edge AI目标，目的是在数学学院的计算机科学系赋予Edge AI的Edge教授。计算机科学与物理学。这是根据《奥地利大学法》（Universitätsgesetz -ug）的第98条的立场，并将根据与大学的公民法律雇用合同基于《薪水雇员法》（Angestelltengesetz）。合同将在无限期限内结束；就业程度为100％。招标是在“人工智能使命奥地利支持计划（针对förderInitiative的目标）”的捐赠教授职位的框架内，由奥地利未来基金资助，并由联邦气候行动，环境，能源，移动性，机动性，创新和技术（BMK）支持。该位置集成到现有活动的有吸引力的环境中，包括用于机器人和计算机视觉的机器学习，IoT Edge-Cloud-Computing，HPC和低功率传感器技术。职位持有人应代表研究和教学中的边缘AI领域，例如在以下领域•联合机器学习•能源高效和可承受的机器学习方法•弹性，可扩展，灵活，安全，安全和符合数据保护的边缘计算•负载平衡，调度，调度，优化，优化和资源计划•algorithms和Algorithm和Algorithm和Eddractures for Edge ai ai ai II，E.G E.G，E.G。候选人应加强或补充计算机科学系的现有优势。在交通管理，制造或医疗技术中•与计算机科学系，研究领域，尤其是大学数字科学中心以及商业，行业和国际研究机构的研究小组的资源约束机器学习合作。 教学包括计算机科学的各个程度课程，尤其是在单身汉级别和人工智能和边缘计算领域。 此外，有望对学士学位，硕士和博士学位论文进行监督。 该职位还涉及对学术管理和自治的贡献，以及部门和教职员工的工作组。 就业要求包括a）奥地利高等教育学位或与该职位有关的高等教育学位； b）相关的关键或可比资格（例如 高级讲师，副教授）； c）领先国际同行评审的学术期刊的出版物； d）在Edge AI方法中具有验证的能力； e）参与国际研究的证据； f）相关的国际经验；在交通管理，制造或医疗技术中•与计算机科学系，研究领域，尤其是大学数字科学中心以及商业，行业和国际研究机构的研究小组的资源约束机器学习合作。教学包括计算机科学的各个程度课程，尤其是在单身汉级别和人工智能和边缘计算领域。此外，有望对学士学位，硕士和博士学位论文进行监督。该职位还涉及对学术管理和自治的贡献，以及部门和教职员工的工作组。就业要求包括a）奥地利高等教育学位或与该职位有关的高等教育学位； b）相关的关键或可比资格（例如高级讲师，副教授）； c）领先国际同行评审的学术期刊的出版物； d）在Edge AI方法中具有验证的能力； e）参与国际研究的证据； f）相关的国际经验；