Acala 团队入选 UC Berkeley 2020 春季孵化加速器

Acala团队在与全球140个项目竞争中脱颖而出,成功加入UCBerkeleyBlockchainXcelerator2020春季队列。Acala已上线Mandala测试网络,参与度不断提升,全球社区期待Karura及Acala主网上线。Acala团队期待从加速器学习并与其他团队合作。

3 月 10 日,经过与全球 140 项目激烈角逐,Acala 团队脱颖而出,成功入选加州大学伯克利分校 2020 年春季孵化加速器 (UC Berkeley Blockchain Xcelerator Spring 2020 Cohort )。Acala 与其他 16 个入选团队代表着多元化的全球区块链格局,包含游戏、金融、IOT、体育,能源和医疗保健等多个行业。

 

*来源:https://xcelerator.berkeley.edu

 

目前, Acala 上线 Mandala 测试网络,并于 3 月 5 日举办 Mandala 糖果节,一周内已新增 100+ 个节点,已有几百个新增测试网用户在该网络上进行交易,点击图片即可了解全新多资产跨链 DeFi !

 

随着测试网的参与度不断提升,Acala 全球社区热切期待未来即将上线接入 Kusama 网络的先行网 Karura (该链上资产有真实价值)以及接入 Polkadot 网络的 Acala 主网。Acala 团队期待从加州大学伯克利分校区块链孵化加速器学习更多,同时希望能够与其他团队、导师有更多合作,共同成为全球分布式协作的构建者。

 

*来源:https://xcelerator.berkeley.edu

 

UC Berkeley Blockchain Xcelerator (加州大学伯克利分校区块链加速器) 在全球范围都内享有盛誉,由 Sutardja Center for Entrepreneurship & Technology (SCET学术中心)、Berkeley Haas School of Business (伯克利哈斯商学院)和 The Blockchain at Berkeley Student Group (伯克利区块链学生社团) 合资成立,为推动区块链企业家和学者进入行业生态。

 

“ UC Berkeley, Silicon Valley, and the Bay Area have become the worldwide hub for the development of blockchain technology (加州大学伯克利分校,硅谷和旧金山湾区已成为全球区块链技术发展的枢纽)” SCET学术中心首席科学家兼创始主任伊克拉奎•希度教授 (Prof. Ikhlaq Sidhu) 说到。加州大学伯克利分校区块链加速器依靠加州大学伯克利分校、硅谷和全球行业专家的大量资源来帮助最具有潜力的高价值区块链初创公司。

 

更多详情请点击🔗:

https://xcelerator.berkeley.edu

 

About SCET

UC Berkeley 作为世界著名公立研究型大学、在学术界享有盛誉,是世界最顶尖公立大学之一,根据 Pitchbook 数据统计也是诞生知名创业公司和企业家的全球第二高校。SCET 是总部位于 UC Berkeley 工程学院的全球创新中心,旨在帮助企业深入挖掘全球新兴技术,着力布局培养新兴产业。

 

About UC Berkeley’s Haas School of Business

加州大学伯克利分校哈斯商学院 (Berkeley Haas) 与金融工程硕士课程合作,设立商业与社会影响研究所,将众多领域专业知识、课程研究与区块链相结合,例如在校园内进行数字支付实验。

 

About Blockchain at Berkeley

伯克利区块链组织是全球最大基于大学的区块链技术生态系统之一。通过教育社区,进行协议级研究并构建解决方案来帮助公司从区块链技术中受益,从而推动技术创新。

 

 

 

关于 Acala

Acala ——全球首个去中心化开放式金融平台,旨在联合 Polkadot 生态系统创建开放式金融框架。 Acala 由支持跨链多资产抵押的稳定币 Honzon 协议和释放质押资产流动性 Homa 协议组成。Acala 旨在为全球加密资产带来稳定性,提高流动性,目前 Acala 已获得 Web3 基金会官方资金支持。

 

 

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模与分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计与参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环与内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估与改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
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