“你好,区块链游戏”Gwallet马尼拉路演分享会

随着区块链技术的成熟,2019年成为区块链应用的关键年份,技术不再局限于数字货币,而是深入到游戏等多元领域。GTOChain作为游戏领域的公链黑马,实现了性能与应用的双重突破,即将在马尼拉举办路演,展示其在游戏娱乐行业的创新应用,推动区块链技术的进一步发展。

经历了10年技术的更迭进步,2019年迎来了“区块链应用元年”,大家越来越认识到区块链并不等同于数字货币,这一技术还能运用到非常多的行业领域。区块链行业进入全新时代。各种项目如雨后春笋般破土而出,俨然成为了新的行业风口,区块链技术的应用已拓展到了金融以外的其他领域,行业正经历3.0时代的蜕变。

在经历过白热化的区块链投资时代,资本市场在解读白皮书时愈加理智和冷静,那么要如何在众多项目中脱颖而出,优先布局成为行业领跑者?聚焦当下热点,本月中旬在马尼拉将迎来一场“你好,区块链游戏”Gwallet专场路演活动。在这里插入图片描述
对于目前整个区块链领域而言,基本是遵循“底层公链-解决方案-项目应用”的发展逻辑。底层公链相当于区块链世界的基础设施,解决方案用来拓展底层公链的性能或为商业应用提供服务支撑。只有在底层公链扎实稳健高效运转的基础上,区块链商业才能发展和落地。2019-未来区块链产业的竞争焦点将在性能、扩展性和应用性几方面继续角力。

GTO Chain作为链圈2018年杀出的一匹黑马,已经实现了游戏领域的应用落地,性能方面也逐渐被用户认可。此次路演将在会议上GTO Chain的主要技术亮点,携手众大咖一同走入公有链的世界,共同推动区块链技术的发展与应用,探寻区块链技术的多重领域创新与跨越,一起分享,共同成长。在这里插入图片描述
GTO Chain是基于区块链技术,应用于全球游戏娱乐业交易、支付、流程场景以及透明的去中心化模式,为广大喜爱游戏娱乐的用户提供一个公平透明和便捷支付的游戏娱乐生态平台。

在这个平台上,技术团队对原有的区块链技术都进行了一定程度的优化,完善的技术架构支撑,游戏开发者将节省大量的开发与资源成本,他们只需要专注于游戏核心内容及逻辑开发,让整个生态回归创新、体验、技术与价值的公平竞争,实现更加多元、丰富的游戏应用。

如今,区块链游戏越来越多,虽然有些人对于区块链改善游戏玩法这件事持怀疑态度,但其实完全可以先试试看,至少可以看看加密技术是否可以创造出一些新东西。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值