构建数字经济新生态,和数区块链结合隐私计算可发挥作用

本文探讨了如何通过国家政策和区块链、隐私计算技术,打破数据要素市场化配置中的柠檬市场问题,强调了两者在数据确权、安全交易、价值挖掘中的关键作用,以及在和数链3.0等案例中的应用,预示中国数字经济的未来增长趋势。

为了促进数据要素的市场化配置,国家从上到下持续出台了一系列的法律法规——从数据安全法律“三驾马车”《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》。近日,中央全面深化改革委员会审议通过《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面,为加快构建数据基础制度体系指明了方向。

 这里不得不提到一个词:柠檬市场(The Market for Lemons)。"柠檬"在美国俚语中表示“次品”或“不中用的东西”,所以柠檬市场也称次品市场,也称阿克洛夫模型,是指信息不对称的市场。柠檬市场效应则是指在信息不对称的情况下,往往好的商品遭受淘汰,而劣等品会逐渐占领市场,从而取代好的商品,导致市场中都是劣等品。在这个情况下,消费者便会认为市场上的商品都是坏的,就算面对一件价格较高的好商品,都会持怀疑态度,为了避免被骗,最后还是选择坏商品。这就是柠檬市场的表现。

国内密码学博士、区块链专家高承实表示,虽然数据价值的充分发挥需要更多维度更多层次数据的连接和相互作用,相关数据也需要与现实物理内容的结合,但这些连接、相互作用和结合都需要基于特定的连接匹配关系。数据交易及价值发挥上下游之间的协作,而不是完全的市场交易,才有可能是数据交易和价值发挥的主要方式。

两大解题技术,区块链+隐私计算

其实,要想真正破除数据要素市场化配置过程中的制约因素,不仅仅需要法律法规来规范、引导,也离不开技术创新的助力与赋能。目前市场上,与数字化相关的技术为数众多,而其中最有潜力缓解数据确权、定价、交易、安全等问题的,主要是两类技术:区块链与隐私计算。

这两类技术的结合,在一定程度上可以降低数据交易上下游间的信息不对称,解决大数据的“柠檬市场”问题。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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