了解4月份区块链发展,看这10份报告就够了 | 互链报告精选

一季度结束,4月份成为区块链研报发布高峰。各研究院深入研究交易所、挖矿行业、Dapp、公链及区块链+传统领域,撰写多份有分量的报告。精选10份报告,展示区块链产业Q1发展轨迹,包括行业回顾、产业落地、数据挖掘等亮点。

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一季度结束,4月份成为区块链研报发布“大月”。


各研究院及技术团队,纷纷将研究方向下沉,针对交易所、挖矿行业、Dapp、公链及区块链+传统领域等各个垂直方向,撰写了多份有分量的区块链产业报告。互链脉搏从中精选10份报告,力求精准客观的展示区块链产业Q1季度的发展轨迹,以供读者掌握整体动向。


以下是4份精选区块链研报资料截图:


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4月研报亮点节选:


1.全行业再度回顾


行业回归理性后,再次回顾2018年全年动态,产业板块、技术版块整体总结,全年10大重要事件通览复盘,视角更加清晰全面。


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2.区块链+产业落地


【区块链+供应链】产业全生命周期上链,解决产业关键环节数据不可串改的痛点。

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【区块链+医疗】医疗领域实际落地场景展示,及医疗技术相关各项数据整理

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3.多领域数据挖掘


各领域逐渐加重硬性数据分析,结论展示更加系统直观,对行业参考价值大幅提升。


【挖矿】:矿机硬性数据对比

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【交易所】:各交易所用户访问来源统计

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【底层公链】:头部项目开发对比

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【DAPP市场】各类型新增数据

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可以看出,各领域报告的分析过程及结论,均以大量的数据呈现,更加清晰客观,具有很强的参考价值,而以上部分,仅为4月研报的冰山一角。欢迎各位读者关注公众号,回复“4月研报”,获取4月完整精选研报集。


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【EI复现】基于深度强化学习的微能源网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网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网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网模型,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,并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、能源联网、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网的能量管理;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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