Gwallet2020:完善生态 击破难题

Gwallet自2018年成立以来,逐步发展,2019年11月发布Gwallet DApp 1.0,GTO进入全球流通。全球技术团队和社群成员不断拓展其生态系统,计划推出多款游戏,并致力于在2020年推动GTO在更规范、开放的游戏生态平台上的应用和价值增长,打造区块链游戏帝国。

2019年11月,Gwallet DApp 1.0正式发布,GTO正式上线全球流通。从此,全球生态参与者在Gwallet 上所有的价值行为,都能通过GTO得以体现与激励。

历历往事,犹然心上
时间是一场美丽的邂逅,回首过往,历历往事,犹然心上。
2018年,Gwallet团队成立
2019年1月,Gwallet DApp技术团队框架搭建
2019年11月,Gwallet 白皮书发布,Gwallet DApp 1.0正式发布
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共识赋能,创造价值
支撑Gwallet一路走来的,每一位参与者的耕耘付出。

全球数百个技术团队,一直在持续进行Gwallet生态上应用场景的开发,同时,将有超过五款博彩游戏,会陆续登陆到Gwallet DApp之中。

为加速扩展Gwallet生态,全球分布在亚洲、欧洲、北美等各地的社群生态成员,夜以继日地全力以赴,用自身的努力让更多人了解Gwallet,加入Gwallet。
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有人说,区块链只是由一串串字符所构建的一个虚幻世界,但正是因为有了Gwallet所有生态参与者和信仰者的付出、坚守与共识,才为GTO赋予了生命,拥有了温度。

大浪淘沙,步履不停
在当下这广袤且充满挑战和机遇的区块链宏大背景下,站在2020年的新起点,回首这一年的沉沉浮浮,未来方向在哪里?

万物皆有裂痕,而那正是光照进来的地方。Gwallet将不忘初心,继续开启2020年的新征程,为GTO创造更大的发展价值而砥砺前行。

【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!
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