​DUO Network项目评级:BB ,展望稳定 | TokenInsight

DUO Network是一个去中心化的衍生品交易平台。一方面通过对加密数字资产的风险分级创造了一套独有的数字资产避险方法,包括融资分级通证、多空分级通证等智能合约;另一方面通过交易、投资组合分析等专业知识设计了一系列加密资产期权,包括普通期权通证、二元期权通证等智能合约。期望实现衍生品在DUO Network仍在持续开发的去中心化交易所(DUO DEX)的发行,交易和结算。


在创建一个去信任化、透明自主衍生品市场的同时,DUO Network将通过数字资产抵押、智能合约清算和分布式报价等方式增加数字资产的流动性和交易深度。


项目仍在发展初期,DUO DEX能否最终落地,分级通证机制是否真正符合市场上用户的需求,还需要DUO Network全面运行一段时间才能判断。


综合考虑,TokenInsight对 DUO Network 的评级为BB,展望稳定。


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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。
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