MOAC应用链的四种类型

MOAC平台的基础架构是由一条称为“母链”的系统公链和众多应用链组成的群链组合。 每条应用链在系统公链平台上独立运行,可以有自己的原生通证Token,同时部署多个智能合约,还可以使用不同的共识算法实现自己的应用逻辑 。同时,每条应用链的安全由系统公链保证,并可以通过跨链协议与系统公链进行交互。

 

MOAC应用链拥有可扩展、灵活、安全、成本低廉、功能强大等特点,与其他公链和侧链相比优势巨大。目前,MOAC应用链已推出四种类型的版本:ProcWind - 魔幻如风、FileStorm - 星际风暴、RandDrop — 随机及时雨、IOTMist — 物联轻雾,这四种版本将为商业项目的应用落地提供确实可行的解决方案。

 

 

 

 

 

 

MOAC新一代区块链平台,凭借开创性的群链分层技术架构,不仅能解决现有区块链系统(包括比特币和以太坊)在性能和成本方面的问题,还通过定制应用区块链和引入一键发链的新功能,最大限度地降低了平台用户、开发人员、企业以及整个区块链生态系统的进入门槛和使用成本。

 

想了解更多,请至MOAC官网:

www.moacfoundation.org

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用
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