LikeLib:区块链是铺就数字社会的信任基石

区块链技术作为分布式信任架构,改变了传统社会交互模式,无需信任中心机构即可促成交易,确保信息真实性和透明度,降低交互成本,提高社会治理效率。其分布式、防篡改特性,为身份认证、公证、知识产权等领域的社会善治提供了技术支持。

信任是一个社会存续发展和长治久安的必备条件。信任不但可以促成社会交互,保证预期,而且可以降低成本,提高效率。但信任并不会自然产生,而是要借助外力。区块链技术和应用在各个国家政府机构、国际基金货币组织、社会各行各业中引起了广泛关注。为解决当代商业应用中涉及到的信息管理和信用认证等问题,在此大前提下,LikeLib团队根据技术的发展以及行业需求,重新梳理区块链技术框架,旨在打造出一个更加适合当今时代发展的区块链底层架构。

区块链的实质:分布式信任架构

形式上,区块链是由多个节点(计算机)连接而成的网络。实质上,区块链是承载社会交互的底层技术,具有分布式、开源、透明、防篡改等性质。在传统的社会交互中,用户只知道储存在机构中自己的信息,譬如存储在银行的存款数目、经登记的不动产面积和位置等,却无法知道其他用户的信息。

区块链技术改变了中心式的信息存储方式。用户之间的交互通过一种共识算法验证后形成“区块”,记录信息的“区块”加盖时间戳,按照顺序在链上的所有节点自动生成。在区块链上,没有中心信息存储节点,用户可以查看节点上的所有信息记录。区块链上的记录难以篡改,某用户可以篡改自己节点上的记录,却无法篡改其他所有节点的记录。区块链上的节点被损害,只要还有一个节点保存记录,当链接重新建立后,所有节点上的信息又都可自动恢复。

借助于分布式技术,区块链改变了传统的社会交互模式:首先,交互不再依赖中心机构,中心机构不再影响社会交互。其次,交互节点同时生成交互记录,交互者不再需要信赖相对人,相对人也无法影响社会交互。通过区块链形成交互关系,形成了“无须信任的信任架构”。

信任架构助推社会善治

无论是民众自我管理,还是法定机构管理,都无法完全解决底层信任架构问题,而区块链这台“信任机器”可以扬弃上述两种治理模式。普通民众通过充当区块链“节点”,可以无须彼此信任而直接参与社会交互,同时,民众只要在区块链平台注册,就能查看链上信息,对相关的社会交互事务进行监督。这种民众参与社会治理的便利机制有助于实现社会治理共同体的理想。

区块链分为公有链、私有链和联盟链,前者由众多用户自发组织成立,中者由特定机构建立并适用于机构内部,后者由用户通过协议组建,可以作为社会治理的底层技术,运用于身份认证、公证、税务、知识产权、审计、域名、物流、医疗、邮件、签证等领域,保证交互透明,实现用户监督,保持信息真实,简化交互流程,提高社会治理效率。

区块链透明和防篡改性质让交互信息始终保持真实状态,降低甄别和纠错成本。通过区块链存储毕业证书、发票、贷款和纳税文件等信息,可以让相关机构即时在线验证证书或凭证的真实性。区块链也可以用来监控商品从工厂到消费者的全流程,通过在每个中间交付点对商品包装、认证并加盖时间戳,简化商品分销管理,为消费者认证商品,打击假冒、辨别过期商品以及防止价格操纵提供便利。

区块链分布式性质可以让民众有效监督社会事务。政府囿于人力、物力不能时刻在线监管社会事务,当问题出现后再介入则为时已晚。区块链可以补充政府监管的不足,譬如,针对捐赠、社会福利发放和精准扶贫等事务,区块链存储所有信息并时时监控流程中的关键节点,作为节点的利害相关人可以在线即时共享和查看相关信息。

区块链可以打破信息孤岛,简化交互流程,提高办事效率。信息孤岛是社会治理中的一道难题,老百姓办事常要去几个部门调取信息,耗时费力。将交互流程的不同部门作为节点纳入区块链之中,可以解决这一问题。譬如,医疗保险程序复杂,通过区块链将患者、医院、药房、保险公司和其他相关公司链接在一起,保险公司节点上自动生成医疗信息,不再需要患者四处采集信息。

当前,我们正处于第四次工业革命的重要历史关头,顺应科技与社会融合趋势,以科技支撑社会治理是明智选择,也是必然选择。区块链不但解决了民众的交互信任问题,还可以让公众积极参与社会治理,形成协同社会治理模式,最大限度保障公众利益,助推社会善治。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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