OpenSquare 9月项目月报

OpenSquare 9月开发进展:资产浏览器、链下投票与财库更新
OpenSquare在9月的项目进展包括:statescan资产浏览器优化了查询功能,修复图表显示问题并新增销毁资产展示;Off-chain Voting开始产品开发,完成前端和API构建,引入单元测试;doTreasury开发了Grading功能,适配新Identity API。同时,推出了Substrate治理平台SubSquare,提供链上信息扫描和讨论。OpenSquare致力于构建去中心化协作网络。

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statescan| 资产浏览器

  • 改善 Extrinsics、Transfers、Events 列表查询功能,加入对签名元素的过滤
  • 改进资产分析图表的显示效果,修复如显示负轴的 bug
  • 实现被销毁资产的展示
  • 优化对已经被验证资产的显示
  • 添加 Lint,并修复一些错误和警告

Off-chain Voting | 链下投票治理平台

  • 完成 OpenSquare Voting 产品设计,进入产品开发阶段
  • 完成前端基本组件和页面的搭建
  • 完成创建 Proposals、添加评论、投票的 API
  • 完成上传数据至 IPFS
  • 完成与 Polkadot Extension 的交互
  • 添加 jest 配置,并完成一些简单的单元测试

doTreasury | 财库浏览器

  • 完成 Grading 功能的开发,包括前端、后端,以及签名后信息上传到 IPFS
  • 完成了当邮件服务显示错误时的 UI 交互
  • 完成了对新版 Identity API 的适配

SubSquare

OpenSquare 开发并上线了针对 Substrate 框架的治理平台 subSquare,请访问 https://www.subsquare.io 了解详情。SubSquare 类似于波卡治理平台 Polkassembly,其扫描链上治理相关信息并创建相应讨论帖供社区人员进行讨论。后期 SubSquare 也将实现与相应链的交互功能。开发工作具体包括:

  • 完成对财库、民主、议会、技术委员会等功能模块链上信息的扫描
  • 完成链上信息 Overview 页面
  • 完成讨论帖子的开发
  • 完成针对链上事件的展示以及与相应讨论帖的关联
  • 完成前端对相应链节点链接的维护,并完成实时对链上信息的读取

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对 W3F 官方发布的新闻、知识分享和共识机制进行了翻译和社区分享:

  • Daily Digest by Bill
  • Polkadot A to Z by Emre
  • NPoS 共识 by Alfonso

请大家移步 www.coinask.io 进行浏览。

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OpenSquare 是波卡生态专注于去中心化协作以及信用建设的应用型区块链产品。用户的协作行为将通过 OpenSquare 保存在区块链上,OpenSquare 将基于这些历史协作行为构建用户信用模型。OpenSquare 的愿景是建立一个可信的去中心化协作网络。

付费问答平台 CoinAsk.io
财库浏览器 doTreasury.com
资产浏览器 statescan.io

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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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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