曲速未来 发布:区块链带来的业务流程优化是数字化转型最深层次的变革

 

 

区块链安全咨询公司 曲速未来 表示:随着大数据、云计算、物联网、5G、人工智能等技术的逐渐成熟,这些技术叠加和组合而带来的新一波技术创新大变革即将到来。这一波技术创新变革,完全具备推动新一轮康波周期的可能。这一轮新的康波周期,在我看来,就是数字化转型。数字化转型有可能是我们这一代人这一生中遇到的最大的经济红利。

 

当前,数字化迁移和数字化转型已经在消费互联网领域广泛展开,在产业互联网领域刚刚兴起。在实现物理世界到数字世界的数字化迁移之后,消费互联网领域的数字化转型主要是通过实现大范围连接,降低交易成本得以实现的。消费互联网领域的数字化转型不仅仅局限在消费领域,其更本质性的意义体现在交易环节。而产业互联网在实现数字化迁移之后,其数字化转型更多表现为业务流程优化和生产关系重构,其更本质的意义体现在生产环节。这是产业互联网与消费互联网在数字化转型领域最本质的区别所在。

 

互联网创建的本意是实现更加民主和更加平等的数字世界,但互联网运行的结果却颠覆了人们美好的初衷。现实中的互联网更加不民主更加不平等。传统的人际网络关系隶属于小世界模型,又被称为六度分隔,而互联网实现了更短距离的三度分隔,网络站点被链接和访问的次数不是更加平均更加平等,而是服从了更加不平均不平等的幂律分布规律。

 

而区块链通过技术手段强制实现了节点的平等和民主。对区块链我们一般都更加关注其中的链,即随着时间顺序而形成的一串难以篡改不可伪造的数据流。如果跳出具体的链,从更高层次观察区块链的话,我们就会看到,在区块链系统中实际上所有节点构成了一个强一致性网络,在这个网络中,所有节点的地位、作用、所占有的数据完全一致。即区块链的节点形成了一个强一致性网络。

 

数字化迁移会将物理世界中越来越多的节点吸引到数字世界中,但这些被吸引到数字世界中的新的节点,与已经在数字世界中的其他节点,一般意义上仍会是弱连带关系,而很难形成强连带关系。因此,数字化迁移的进程可以是同步推进的。

 

但由于相互之间具有强连接业务关联,业务和网络中的关键节点、关键设施和关键数据,仍会形成一个一定范围内的强一致性网络,即区块链网络。

 

人与人之间业务关系的优化和调整,一定是在具有强业务关联的人之间进行的。不具有业务关联或具有弱业务关联的人之间,除了使业务关系更加密切外,难以有业务关系调整的空间和可能。因此,业务关系优化也一定是从强一致性网络开始,逐渐过渡或扩展到弱一致性网络。所以,区块链带来的业务关系优化是数字化转移中最深层次的变革,数字化转型也一定是异步推进的,即从强一致性网络向弱一致性网络和一般网络过渡和扩展。

 

区块链安全咨询公司 曲速未来 表示:试图以强一致性网络覆盖到所有网络,实现所有网络的区块链化,忽略了经济学中一个最基本的概念——成本。任何事情都有成本。试图将所有网络建设成为强一致性网络,无论是经济上还是现实条件,既不现实,更不可能。

 

本文内容由 曲速未来 (WarpFuture.com) 安全咨询公司整理编译,转载请注明。 曲速未来提供包括主链安全、交易所安全、交易所钱包安全、DAPP开发安全、智能合约开发安全等相关区块链安全咨询服务。

 

 

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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