月报总结|Moonbeam 12月份大事一览

本文聚焦Moonbeam,介绍其最新战略重点,包括跨链、游戏等领域。还提及与Grupo RÃO、WJJC等合作项目。有科普文章解释快速最终确定性、Substrate等概念。黑客松活动和开发者课程火热进行,社区活动丰富,同时客户端也有技术升级。

一转眼已经到年底啦。本月,Moonbeam基金会发布四个最新战略重点:跨链解决方案、游戏、真实世界资产(RWA)、新兴市场。其中在新兴市场方面,紧锣密鼓地推出与巴西公司Grupo RÃO的战略合作。

用户教育方面,为了提升社区对于Substrate、波卡2.0、Finality最终确定性等专业术语的理解,Moonbeam官方及中文社区发布了一系列解释说明。开发者社区方面,Moonbeam参与赞助的波卡冬季黑客松与波卡首次越南黑客松正在进行收尾工作,相信会涌现出一批引人注目的应用。

祝大家新年快乐!感谢大家一直以来支持Moonbeam中文社区。希望在新的一年Moonbeam会给大家带来更多好消息,LFG!

1. Moonbeam最新进展

Moonbeam的战略重点领域 — 解锁真实世界的Web3创新

Moonbeam基金会正在战略性地扩大合作伙伴关系和集成,重点围绕四个关键垂直领域,以展示Moonbeam在现实世界中的实用性和潜力:跨链解决方案、游戏、真实世界资产(RWA)、新兴市场。阅读更多

送货服务Grupo RÃO将在Moonbeam上通过DUX推出Web3支持的忠诚度计划

此次合作为Grupo RÃO食品配送服务带来了新的奖励计划,其中包括折扣、产品、优惠券、竞赛等福利的订阅 — 所有这些都得益于Moonbeam的区块链技术。阅读更多

世界柔术认证机构WJJC与Moonbeam合作为巴西柔术大师和练习者推出NFT认证平台

通过这一平台,将巴西柔术认证引入全球,实现练习者和大师的透明记录,确保认证信息不可篡改,安全可靠。阅读更多

Moonbeam与Subsocial集成,为网络带来社交应用创建

通过Polkadot独特的跨共识消息传递(XCM)机制实现的这一新整合,将使SUB能够在Moonbeam上的去中心化应用中使用。Moonbeam与Subsocial之间的双向HRMP通道加强了Moonbeam作为Polkadot平行链活动中心的地位。阅读更多

2. 科普文章

Moonbeam的快速最终确定性(第一章)

在区块链系统中,”最终确定性”是指交易不可逆转且永久记录的确定性。这个概念对于Web3生态系统中的信任和安全至关重要。Moonbeam的创新设计解决了缓慢最终确定性的问题,提供了一个多链环境,无需在每个连接的链上进行冗长的交易确认过程。Moonbeam集成XCM和GMP,协调跨链的操作,从而加速最终确定性。阅读更多

Moonbeam的快速最终确定性(第二章)

本文比较了L1和L2网络,探索在多链世界中的最终确定性,并以Prime Protocol为例解释其选择Moonbeam应对交易延迟,为去中心化金融生态系统中的用户提供高效、安全的服务。阅读更多

一文了解Substrate

Substrate是Web3愿景的一部分,旨在让网络更去中心化和实现用户友好。它帮助确保新的区块链可以协同运作,就如波卡和平行链,这不单单推动了波卡的使命,同时也为所有区块链带来了功能和灵活性。本文从Moonbeam选择使用Substrate、Substrate从哪些方面增强波卡生态的角度,旨在让社区更加了解Substrate。阅读更多

2024年Polkadot值得期待的4个方向

波卡创始人Gavin Wood在今年6月的Polkadot Decoded 2023提出了波卡的2.0版本 — — 多核计算概念,在维护安全和效率的前提下,进一步降低开发者进入Web3展开业务的门槛。与之而来的新的租赁机制 — — 核心时间(Coretime),与支持核心时间的异步支持、核心时间的市场、核心时间销售销毁。本文解释了这四个方向。阅读更多

项目方看过来,详解Moonbeam Grants申请技巧

Grants加速计划是Moonbeam基金会发起的生态资助计划,旨在支持生态系统中的不同项目、社区和个人,帮助他们顺利进入Moonbeam发展,依靠早期的生态扶持迅速成长。本文介绍了Grants提供的协助、类别和流程。阅读更多

公链宣传的去中心化稳定原来是因为他们,怎么还有Binance Staking?

Moonbeam的收集人来自不同公司以及社区,保持生态的多元和去中心化,共同为Moonbeam网络的运行尽一份力。本文介绍了几个不同的节点运营团队。阅读更多

Moonbeam生态项目分析 — — 聚合流动性管理协议GAMMA

生态分析系列为Moonbeam爱好者分享他们的研究成果。Gamma是一个非托管的、自动化的主动集中流动性管理协议,部署在大多数主要EVM支持的区块链上,并与AMM合作提供后端流动性管理服务和支持,与众多区块链和DEX兼容和集成。阅读更多

Moonbeam生态项目分析 — — DeFi借贷协议Moonwell

生态分析系列为Moonbeam爱好者分享他们的研究成果。Moonwell是一个基于Moonbeam、Moonriver和Base的开放式去中心化DeFi借贷协议。阅读更多

Moonbeam生态项目分析 — — 去中心化交易所Beamswap

生态分析系列为Moonbeam爱好者分享他们的研究成果。Beamswap成立于2021年,是一个基于Moonbeam的集中流动性做市商(Concentrated Liquidity Market Maker,CLMM)去中心化交易所,为点对点交易提供流动性。阅读更多

3. 黑客松 & 开发者课程

波卡冬季黑客松再度来袭,Moonbeam等你来战

Parity和OneBlock联合举办的2023冬季波卡黑客松大赛于11月至2024年1月举办。本文展示了Moonbeam赞助的两个Bounty赛题。阅读更多

晋级名单揭晓!一览 2023 冬季波卡黑客松决赛项目

2023 冬季波卡黑客松大赛即将迎来收官之战,目前 25 个参赛项目成功从初审阶段脱颖而出,朝着最高荣誉发起最后的冲击!本文揭晓此次初审晋级名单。阅读更多

Polkadot首场越南黑客松如火如荼!11个项目入围决赛

帮助有才华的开发者实现他们的创新性想法,波卡黑客松将是展示区块链发展构建创意的绝佳机会。本文简介了最终入围首场越南决赛的11个项目。阅读更多

Squid课程上架Moonbuilders Academy

Squid是一个跨链流动性层(由 Axelar 提供支持),可实现任何应用程序、链或用户之间的一键交互。查看课程

4. 社区活动

波卡生态中的以太坊跨链实践

Moonbeam开发者关系工程师Wuzhong参与moledao主办的波卡工作坊,主要讲解Moonbeam如何实现兼容以太坊及其跨链解决方案。

Get Ready for Polkadot 2.0: A World of Opportunities Awaits!

Moonbeam市场经理Yuki参加波卡世界AMA,与来自Lastic、Polimec、Mangata的相关人员一起讨论波卡2.0 coretime,2024年Q1期待有什么新功能?

5. 技术更新

Moonbeam 客户端升级 v0.34.1, v0.35.0

  • 为Ethereum pending区块加入模拟VRF功能(#2576)
  • 依赖升级至 v1.3.0 (#2589)
  • 在moonbase中使用新的pallet-async_backing (#2593)
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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