区块链十年之际,畅想LikeLib开放式的新未来

区块链:成熟技术的年轻挑战
区块链技术正逐渐走向规范与合规,LikeLib自2016年组建以来,致力于建立区块链、大数据与人工智能融合发展的技术平台,为工业、农业和商业提供全方位解决方案。尽管区块链尚未诞生‘杀手级’应用,但其对未来的影响力不容小觑。

“成熟的技术,往往年轻的时候长了一幅让人讨厌的样子。”谈及区块链,不少业内人士充满一种“对待年轻人般”的感情。

2019年1月,网信办发布《区块链信息服务管理规定》,要求区块链信息服务提供者“备案”。工信部旗下中国信息通信研究院等发起了“可信区块链推进计划”,也吸引了越来越多的项目参加。总之,无论是国内还是国际,种种迹象都在表明,区块链越来越走向规范与合规。

LikeLib自2016年团队组建,已牢固基础,建立并发展和完善开源社区,启动和推进更多应用接入。未来5 年,我们将建立一个区块链、大数据和人工智能融合发展的技术平台,为工业、农业和商业的生产和经营需求提供全方位解决方案。形成一个区块链、大数据和人工智能融合发展的开源社区,提供全面的价值对接和协作平台。

曾有人说,互联网在中国发展不过20多年,早已带来改变。而十年过去了,区块链领域仍没有诞生“杀手级”的应用,但是,这丝毫没有冲淡人类从区块链中寻找打开未来世界钥匙的好奇心。而正是因为这种好奇心,人类不断尝试探索另一种可能,获得改变世界的能力。

历史写满了新技术的故事。与一项项新技术本身一起改变世界的,是这些新技术所衍生出的生态圈、价值链,或是新技术本身所具有的强大学习能力。这也是LikeLib团队坚持的核心理念,探讨区块链走向何方,一直都是开放式的,无论在它风光之时,还是低落之时;无论是在当下,还是在未来。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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