Crust “方舟计划”播报# 7|开发重心迁移至 Maxwell 先行网

Crust Maxwell测试网开发进展与方舟计划更新
Crust团队将重心转移至Maxwell测试网,实现与主网相同功能,包括中心化桥接方案和去中心化存储市场。目前,Maxwell测试网已完成核心功能开发并进入测试阶段,全球节点数达878个,存储空间稳定在74PB。

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Crust 提供了 Web3 生态系统的去中心化存储网络,支持包括 IPFS 在内的多种存储层协议,并对应用层提供接口。Crust
的技术栈还能够支持去中心化计算层。Crust 旨在构建一个重视数据隐私和所有权的分布式云生态系统。

很高兴“方舟计划”激励测试网平稳的运行了7个周期,目前全球节点共有 878 个,可用存储空间突破 70PB ,稳定在 74PB 左右,验证人以及候选人总数达到 540 位。

随着"方舟计划"进入后期,开发团队的重心已经转移到 Crust Maxwell 测试网的主体功能上。Maxwell 作为测试网,力求与 Crust 主网功能相同,为此开发团队完成了 Token 的中心化桥接方案设计与部分代码撰写,使得 Crust ERC20 Token 可以在 Maxwell 测试网进行绑定、担保、抵押、转账等功能,进行增值。同时 Crust 核心功能——去中心化存储市场的开发工作基本完成,目前进入测试阶段。

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“方舟计划”第 30天算力情况

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“方舟计划”第 35 天全球节点布局情况

关于 Crust Network

Crust 提供了 Web3 生态系统的去中心化存储网络,支持包括 IPFS 在内的多种存储层协议,并对应用层提供接口。Crust 的技术栈还能够支持去中心化计算层。Crust 旨在构建一个重视数据隐私和所有权的分布式云生态系统。

激励测试网“方舟计划”现已开启,欢迎各位加入测试体验。Crust Network 先后加入 Substrate Builders Program、Web3.0 Bootcamp,以及获得 Web3 基金会 Grant 。

Crust 相关:
Crust Network 技术白皮书 v1.9.8
Crust Network 经济白皮书 v.0.8

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【EI复现】基于深度强化学习的微能源能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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