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:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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