摘录

区块链非常热什么是真正有价值、有意义的区块链应用,我们一般从三个点上进行思考:

第一,在确定一个区块链项目的时候,首先在这里有没有一个真正的行业痛点,是因为由于多方机构的参与、多方加入,但是是在一个弱信任的场景中,所以需要区块链。如果仅仅是单方,即使是多方仍然有中心化的解决方案,其实区块链本身并不合适。

第二,在一个需要连接多方信任的行业问题如果能够确定的话,接下来问的是区块链技术本身是否可以有一个不可替代的能力。包括了区块链本身的分布式账本和中心化的数据库解决方案判断。

第三,关于落地的区块链项目,从实际的执行程度来说,工程的可行性的问题,这里包括了金融级的稳定,包括了工程化的能力,包括了安全。
————-蚂蚁区块链

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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