本发明公开了一种提高分布式缓存的命中率并减少固态硬盘磨 损的方法，结合缓存数据分布特性和固态硬盘特性优化缓存性能并降 低成本。它能根据应用场景分配内存缓存区并将 SSD 划分为连续分布 的与内存缓存区等大的 Cage，内存缓存区缓存新数据，内存缓存区的 数据达到上限时将内存缓存区所有数据写入 Cage，擦除内存缓存区进 行新的数据缓存。替换算法通过分析内存缓存区中的数据的访问频度 分布，设定 Cage 中替换算法参数

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

　　DX-2012R系列表面磁场分布测量仪是结合多极磁环生产厂家和电机企业用户的实际需求，精心设计测试台体并精确控制电机运转而自主研制的表磁分布测量仪器。 　　随着人民生活水平的不断提高和科学技术的不断进步，人们不仅对环形磁材料磁场检测分析有需求，对于多种形状的材料甚至是空间磁场的检验也提出更多的要求和指标。在现有的经济和技术的推动下，我公司应市场要求研发了第四代表磁测量产品——DX-2012RD空间磁场分布测量仪。本设备能够精确的测试空间磁场分布，并且提供XY坐标、P极坐标、3D磁场分布和相对基波进行谐波分析等测试手段，针对现国内外市场对磁产品的多项指标，满足永磁磁体、永磁电机定子或转子、直流磁场线圈、电磁铁等品质的检验。 　　本设备可配多种测试工装（如三维测试探头、旋转平台或载物平台），高同心度设计和探头回位的高精度水平，是该设备品质的保证；产品综合性能达到国际先进水平。目前公司商业化产品的扫描空间800mm*800mm*800mm。 DX-2012RD表磁分布自动测量装置硬件特点 ● 三轴电动控制移动平台，铝合金材料加工，外形尺寸可定制；  ● 步进电机驱动回位精度可达±0.01mm，步进分辨率可达0.01mm; ● 台湾三爪卡盘，同心度优于0.05mm ， ● 旋转角度分辨率：0.01°，回位不确定度：±0.005°； ● 测试速度30-60秒/周（锁定）； ● 数据采集分0.2k/0.4k/1k/2k/4k/10k/20kGs七档自动量程； ● 准确度1.0%，重复性0.3%； ● 分辨率对应各档满量程1.0%（400Gs以下，0.1Gs有效）； ● 配一标准磁场，磁场1000Gs±5Gs，定标精度0.5%，用于磁场校对。   DX-2012RD表磁分布自动测量装置软件特点 ● 基于WindowsXP/WIN7的软件包，扫描检测磁化体的场强； ● 软件能控制3个线性运动和一个旋转运动； ● 操作人员选择要扫描的区域和步进； ● 开机系统具有自我机械调零功能； ● 可自动移动到设定测试点功能并按设定测试步进方式进行连续测试； ● 测试完成，可自动回位到停机点，方便样品的更换。 ● 其他：配套软件DX-2012MDT磁场分布测量软件。   满足功能 ● 各极磁场峰值最大值、最小值和平均值自动测量功能； ● 各极磁极宽度最大值、最小值和平均值自动测量功能； ● 各磁极面积和半高宽测量自动测量功能； ● 旋转磁场零点自动寻找功能； ● 自动输出极坐标图功能； ● 自动输出对应基波谐波分析功能； ● 对同一样品，组合测试点三维磁场分布显示功能； ● 各极角度，峰值，面积列表储存功能； ● 对应磁场B与X/Y/Z长度的磁场分布图； ● 对应磁场B与平面的磁场分布图。 ● 可直接通过E-mail发送彩色的测试报告，非常快捷; ● 可将测试数据输出到EXCEL中，便于对测试结果进行分析。   标准配置与可选配置   DX-2012RD标准配置 DX-2012RD组件 说明 测试平台 包含探头电控调节机构、XYZ电动调节系统、光学电动旋转平台和精密三爪卡盘。 磁场扫描测试主机 包含自动量程高斯计和步进电机驱动控制中心。 配置软件 DX-2012RMT多极分布测试软件和DX-2012MDT平面空间磁场扫描软件。 标准磁场 提供第三方检验报告（100mT）。 其他配置 联想品牌计算机、HP激光打印机一套； 说明：以上标准配置仅作参考，实际产品清单以签订合同为准。   DX-2012RD可选配置 可选配件 说明 纵向霍尔探头 量程范围： 0.2k/0.4k/1k/2k/4k/10k/20kGs七档自动量程 精      度： 对应各档满量程0.5% 准  确 度： 对应各档满量程1.0% 横向霍尔探头 量程范围： 0.2k/0.4k/1k/2k/4k/10k/20kGs七档自动量程 精      度： 对应各档满量程0.5% 准  确 度： 对应各档满量程1.0% 三维霍尔探头 根据客户要求定制 零高斯腔 磁场屏蔽0.001mT；   DX-2012RD行程及测量范围（标准配置） 步进电机驱动轴技术参数 参数 X轴 Y轴 Z轴 位移距离 200mm 200mm 150mm 步进分辨率 0.01mm 0.01mm 0.01mm 回位不确定度 ±0.01mm ±0.01mm ±0.01mm 最大速度 20mm/sec 20mm/sec 20mm/sec   探头技术参数 移动轴 X Y Z 行程（mm) 200 200 150 分辨率（mm)   0.01mm 0.01mm 0.01mm 回位精度（mm）  ±0.01mm ±0.01mm ±0.01mm   DX-2012RD仪器参数（标准配置） 步进电机驱动器性能参数 供电电源  12V ~40VDC 容    量  0.1KVA 输出电流  峰值2.6A/相（Max） 驱动方式  空间矢量双极恒流驱动 励磁方式 十六种细分模式可选 绝缘电阻 常温常压下＞100MΩ 绝缘强度 常温常压下0.5KV，1Min   精密电动旋转平台性能参数 台面直径 100mm 传动比 7.500694 分辨率(8细分) 0.00125° 重复定位精度 ＜0.005° 最大速度 25°/s 步进电机 2相 最大静转矩 40Ncm 最大中心负载 50kg   测试原理 DX-2012R系列表面磁场分布测量仪的测量原理结构框图以DX-2012RD为例，如图所示：        DX-2012RD空间磁场分布测量仪主要由工控电脑（测量软件）、运动控制系统和数据采集系统组成，首先通过工控电脑发送测试命令，控制运动控制系统完成设定的运动轨迹，同时同步控制数据采集系统工作，数据采集系统通过霍尔传感器采集Ｘ、Ｙ、Ｚ方向的数据，然后将数据传送给工控电脑进行数据处理，最后得到三维磁场分布图。 　　DX-2012RA多极磁环表磁分布测量仪的测量原理结构框图与DX-2012RD相比，没有X、Y、Z三轴控制系统，也不配置三维高斯计，使用的是一维的测试探头。 　　DX-2012RB龙门式表磁分布测量仪的测量原理结构框图与DX-2012RD相比，基本相同，只是不配置三维高斯计，使用的是一维的测试探头。 　　DX-2012RC机柜式表磁分布测量仪的测量原理结构框图与DX-2012RD相比，也基本相同，只是不配置三维高斯计，使用的是一维的测试探头。

本发明公开了一种分布式键值数据库系统，包括客户端和数据 服务器集群，客户端包括哈希模块、定位模块和转发模块，数据服务 器集群包括多个数据区间，每个数据区间包括一个主节点和多个从节 点，主节点包括第一读模块、写模块、第一恢复模块、第一日志模块、 第一决议模块和第一存储引擎模块，哈希模块用于接收从客户发来的 写请求，并根据写请求的键将该写请求定位到数据区间，每个写请求 都具有一个系统自动分配的编号,定位模块用于将写请求定

作为一种新型分布式驱动方式，轮毂电机驱动技术颠覆了汽车传动产业，使得轮毂电机驱动成为纯电动汽车领域的一个重要研究方向。与传统集中式驱动汽车相比，轮毂电机分布式驱动电动汽车具有传动效率高、车内空间布置灵活、轴荷分布合理、驱动/制动系统独立可控、底盘结构简化、行驶稳定性强、车辆噪声低、再生制动回收率高等特点。轮毂电机驱动电动汽车能够体现出节能、安全、环保的汽车设计理念，代表着未来电动汽车发展的重要方向。  

本发明公开了一种基于分布式多光源的可见光多载波通信系统发射机设计方法，包括如下步骤：(1)调制装置；(2)波束成形；(3)IFFT处理；(4)削波处理；(5)直流偏置；(6)数模转换；(7)LED阵列。本发明的有益效果为：(1)多光源可以同时为通信和照明系统提供无所不在的覆盖，在阻碍和遮蔽影响下更加鲁棒，可以提高数据速率和服务质量，增加调光灵敏度；(

近日，中国移动天津分公司携手华为，在天津市新天钢钢铁集团公司冷轧车间完成全球首个面向钢铁行业的5G8T分布式MassiveMIMO解决方案商用部署。

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1、机器学习领域技术性人才 2、存储系统领域技术性人才 3、系统软件领域技术性人才 4、分布式存储系统架构领域技术性人才 5、分布式存储系统重删领域技术性人才 6、分布式存储系统资源调度领域技术性人才 7、分布式存储系统非易失介质领域技术性人才 8、分布式存储系统网络领域技术性人才 9、固态盘领域技术人才