潜力新星 DePHY 如何仅用 3 天就让你上手 DePIN 项目开发?

DePHY作为一个一体化开发框架,助力DePIN项目低成本、低延迟开发。3月9日的SubstrateSaturday活动中,DePHY联合创始人分享了如何在3天内上手开发,展示了DePHY在连接Web3与现实世界中的潜力。

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当 DePIN 赛道火爆全网之时,你是否也曾被其高昂的开发成本、固有的硬件缺陷而愁眉莫展?事实上,DePIN 项目开发创新并没有你想象得那么困难!用对方法,3 天时间就能上手开发,这就是 DePHY 的魅力。作为一体化的 DePIN 开发框架,DePHY 从诞生之日起便朝着低成本、低延迟的开发目标优化技术方案设计,为基础设施赛道打开了全新空间。

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3 月 9 日(周六)20:00 Substrate Saturday 第 23 期活动顺利举办,DePHY 联合创始人 Zhe Wang 与大家线上相约,分享了 DePHY 项目背景、开发、愿景等重要项目信息,也通过技术路径展示带领大家见识了 3 天开发 DePIN 项目的实力,近 800 人参与活动直播,不少观众还与嘉宾沟通交流。今天就让我们一同来回顾这场难忘的 Substrate Saturday 精彩活动吧!

查看活动精彩回顾,可通过微信视频号搜索 🔍:Oneblock社区

洞悉 DePIN 概念,打造全新物理基础设施

在深入探讨让 Web3 连接现实世界这一路径之前,我们首先需要了解 DePIN 这一概念。DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network)这个词汇阐述的是去中心化(Decentralised)、物理(Physical)、基础设施(Infrastructure)、网络(Networks)四个概念的结合,起初在 2022 年由区块链研究公司 Messari 对 Web3 物理基础设施的名称发起投票,并最终确定 DePIN 为统一名称。

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Messari 将 DePIN 这一概念定义为通过代币激励使个人和组织合作构建关键去中心化基础设施的网络,凭借通证经济来激励全球个人和组织以去中心化方式提供 Web3 网络的物理基础设施。基于这样的技术架构理念,DePIN 显著的技术优势就在于其去中心化特性,相较于传统基础设施可以显著降低成本,防止大型科技公司垄断,打造一个开放、竞争、富有创新的环境。

DePIN 如何与现实世界紧密相连

从 Web3 计算机的角度来看,DePIN 是 Web3 计算机的 I/O 设备,更是 Web3 连接现实世界的桥梁。事实上,无论是输入还是输出,我们都需要把计算机跟物理世界紧密连接在一起,而 DePIN 就是这样一个能够把 Web3 和现实物理世界连接在一起的设施。

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从现实世界的角度看,我们又不得不提到一个关键词——物理工作量证明(Proof of Physically Work),而 DePIN 是物理世界结合经济模型的入口,可以摆脱传统经济模型的社会依赖性,加快物理世界代币经济模型的执行效率。

就在 2024 年 1 月,Messari 发布了 State of DePIN 2023 报告,重新定义了 DePIN 的 6 个类别:计算、无线、能源、人工智能、服务和传感器,并指出 RWA 和区块链基础设施网络同样属于 DePIN 相关领域。同时根据 CoinGecko 数据显示,当前 DePIN 生态系统市值高达 134 亿美元、24 小时交易量超 10 亿美元、在所有板块中排名 22 位,仅次于零知识证明、DEX 和元宇宙板块。其中市值领先的 DePIN 项目包括 Filecoin 、 Arweave、 Akash Network 以及最近备受瞩目的 Helium 和 Render Network。

迎难而上,DePHY 解救 DePIN 发展危机

尽管 DePIN 的发展进入了爆发期,但仍然面临着诸多项目开发困难,包括等问题,这些都是阻碍 DePIN 实现创新和快速发展的困境。

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正当 DePIN 面临发展瓶颈期之时,DePHY 又能提供怎样的技术解决方案呢?作为一个 All in One 的开发框架,DePHY 包括了一套可用 Web2 方式简易连接的消息网络、全套的硬件框架和硬件开源方案、完整的经济模型设计和经济模型模板。有了 DePHY,开发者可以实现 3 天完成 DePIN 开发的技术模板,以 0 门槛的方式完成基础硬件设计,只要你有一个相对合理的商业模式为前提,借助 DePHY 就能让你迅速开发出一个 DePIN 项目,免去高成本、设施缺陷、技术壁垒等不必要的困扰。

仅用 3 天就能顺利开发 DePIN 项目

那么具体如何通过 3 天的准备顺利开发 DePIN 项目呢?

Zhe Wang 老师向大家解说道:

第一天可以使用开源方案(硬件、传感器等)完成硬件原型设计

第二天需要硬件原型和中间件用标准接口进行连接,从而产生交互和调用

第三天可以通过经济模型模版顺利推出 DePIN 项目

与此同时,Zhe Wang 老师也提醒大家运用 DePHY 项目来做 DePIN 赛道开发需要仔细思考自己商业模式的有效性,是否能够实现真正的商业价值闭环?以及整个项目可验证、可组合的空间有多大?最后就是使用成本要维持在一个相对较低的范围内,只有这样才能让开发出来的 DePIN 项目具备可持续性拓展的空间。

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随后 Zhe Wang 老师向我们展示了使用 DePHY 进行 DePIN 项目开发的操作路径。“我们希望 DePIN 项目为整个波卡生态和 Substrate 生态带来更多与现实世界连接的可能性”,Zhe Wang 老师概括道。通过简化 DePIN 项目开发流程程,收集一系列关于它的技术见解,打造出了一个基于 NoStr 协议 的可验证解决方案,允许连接到 DePIN 网络设备进行低延迟消息传递。

面向未来,期待 DePHY 带来更多创新可能性

就在近期,DePHY 刚完成数百万美元种子轮融资,估值达 4000 万美元,Blockchain Builders Fund、Foresight Ventures、IoTeX 等知名投资机构参投,所筹集资金将用于开发者社区和平台项目的运营扩增;与此同时,DePHY 还将在 Solana 上部署可信 DID(去中心化设备身份)解决方案,并获得了 Solana 基金会资助。

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面向未来,DePHY 团队希望能够进一步扩展应用开发版图,在健身、地理位置、游戏、天气、能源等与大众紧密相连的生活场景和使用资源上挖掘开发创新的机遇,赋予更多 Web3 和现实世界相连的可能性,让我们拭目以待!

Substrate Saturday 是 OneBlock 旗下的一档以技术和深度内容分析的线上直播栏目。以邀请 Polkadot
及其生态项目或工程师一起探讨 Substrate 相关内容为主,让嘉宾和观众能够有一个多样化沟通分享的桥梁。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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