区块链与人工智能,融合发展的“双赢博弈”

区块链与人工智能(AI)的结合被视为科技领域的重要趋势。区块链技术为AI提供算力汇聚与数据支持,通过智能合约实现数据使用权与所有权分离,降低数据获取成本。同时,AI的发展受限于算力成本和数据隐私问题,而区块链能够构建分布式AI云平台,解决这些瓶颈。两者融合将推动AI的快速发展,形成去中心化云计算,成为下一代IT基础设施。

区块链与人工智能均是时下热门的话题,因为其代表着炫酷的 “黑科技”,外界对此充满好奇与疑惑。现在,区块链与人工智能(AI)结合,也可谓是火的不能再火了。

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。人工智能是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

德国政府把人工智能视为德国经济未来的重要增长点。德国总理安格拉·默克尔曾表示,“德国和欧洲未来必须要在人工智能领域保持领先区位优势”,认为此事“事关德国未来繁荣,和在数字化时代对个体尊严价值和私域的扞卫”。德国政府2018年11月专门发布国家战略推动人工智能发展,但其产业化仍面临数据使用和企业观念上的挑战。

近几年,在人工智能在迅速发展的同时,也面临巨大瓶颈和困难。人工智能发展的底层构架核心在于算法、算力和数据;算法已取得突破性进展,但是在算力和数据层面仍遭遇巨大挑战。最典型的就是计算资源昂贵、数据垄断以及数据隐私得不到保护,使得人工智能往往成为寡头游戏,严重制约了人工智能发展。因此,必须解决数据隐私问题,实现数据确权,形成基于区块链的数据交易平台,才能推动人工智能的快速发展。

一些专家现在认为,区块链具有将去中心化属性传递给AI 的能力,以实现为大众提供去中心化的人工智能。区块链技术的诞生,让人工智能的各类算法更高效,其去中心化的原理以及分布式的计算规则,让万物连接秒算,并且防止黑客对数据的攻击,各类资产可以实现在区块上登记、交易数据永远不可篡改、不可逆,这无形的魅力让各类资产汇聚在区块链上。资产与资产之间的对话用公钥和私钥进行管理。各种资产以符号的形式存在于算法里。资产的信任基础也存在于算法里。

在今年两会上,人工智能(AI)的元素再次让人耳目一新。据了解,新华社推出的“全球首个AI合成女主播”在两会报道中正式上岗。同时,今年的政府工作报告也提到,要深化大数据、人工智能等研发应用。

人工智能和区块链结合形成的去中心化云计算将成为下一代IT基础设施。随着区块链和人工智能技术的齐驱并进,有必要及早关注两者融合的重大机遇。一方面,区块链技术为人工智能提供有效的算力汇聚支持,通过调用全球闲置算力,实现算力共享,从而极大降低算力成本;另一方面,区块链技术为人工智能提供充足的数据支持,通过智能合约技术实现数据使用权和所有权分离,并且不可篡改,在保护数据隐私的前提下实现数据自由流通,极大降低数据获取成本。因此,借助于区块链技术构建分布式人工智能云平台,不仅降低人工智能算力成本,同时解决数据垄断及数据隐私保护问题,帮助人工智能企业降低创业门槛,推动人工智能发展。

人工智能和区块链作为当今科技领域的热门技术,这两项技术的融合发展,有着巨大的潜力。相信,在未来,将会产生更多的价值应用。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理实现方式;②拓展至其他物理系统的建模仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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