曲速未来 发布:未来,数字资产将成为“新常态”

新冠疫情加速了技术的发展,本文预测了2021年及以后值得关注的五大技术趋势:电竞行业快速增长,可穿戴技术需求激增,区块链技术和加密货币领域的创新,人工智能在创作领域的应用,以及数字健康解决方案的进步。

 

 

区块链安全咨询公司 曲速未来 表示:每年,通过技术解锁的创新似乎正变得越来越快,但是2020年由于Covid-19大流行,以前所未有的方式加速了技术的发展。

 

与网络繁荣不同,Covid-19迫使企业进行调整不是根据自己的选择,而是根据市场需求。如果您是一家本地餐厅,并且不在Postmates,GrubHub或UberEats上,那么您现在需要重新考虑了;如果您是一家从未考虑过远程办公的企业,那么您现在很可能需要完全远程(或者至少可以将其作为某些员工和办公室的一种选择)。而且,如果您是一个拥有数千甚至上万名员工的企业组织,并且您一直在考虑对自己的内部技术进行更多的投资,那么Covid-19很可能会为您更快做出这个决定。

 

重大破坏(无论是大流行,不稳定的经济还是主要行业的转移)总是显示出技术推动社会前进的机会。例如,仅在今年,视频会议就从工作交流中的一种被“戏称”的东西变成了我们的日常标准。

 

当然,随着年底到来,更重要的是要展望未来,寻找技术推动世界前进的信号,而以下是2021年值得关注的5种技术趋势。

 

电竞

 

根据德勤(Deloitte)的2020年数字媒体趋势调查,“在危机期间,三分之一的消费者首次订阅了视频游戏服务,使用了云游戏服务或观看了电子竞技或虚拟体育赛事。”此外,在过去的几年中,德勤发现“四分之一的消费者将玩视频游戏列为他们最喜欢的三种娱乐活动之一。”对于千禧一代和Z世代消费者,玩视频游戏是他们最喜欢的三项活动。

 

对于刚刚过去十年才开始成熟的行业,Covid-19只是这个市场迅速发展的火力,该市场到2023年将超过15亿美元。随着诸如流媒体,虚拟现实和增强现实以及游戏内娱乐(例如Fortnite中的Travis Scott表演)之类的趋势持续增长,我们摸索发现电子竞技和游戏在我们未来的社会中可以发挥更多作用。

 

可穿戴技术

 

过去五年左右,可穿戴设备一直在增长。

 

但是整个故事在3月份发生了变化,当时人们突然无法去健身房了。诸如Peloton之类的公司定义了我们的“新常态”,而家用运动成为智能健身设备,可穿戴设备以及远程比赛和排行榜的代名词,而每个人都从客厅进入。

 

根据Gartner的一份报告,到2021年,消费者在可穿戴技术上的支出将翻一番。如果您一直在密切关注Apple的创新,那么您已经知道该公司将在2022年推出其首款增强现实头戴式耳机,目标是将戴着的眼镜变成手机放在口袋里。

 

区块链技术和加密货币

 

尽管2017年关于区块链技术和加密货币的大肆宣传在主流媒体中已经消失了,但过去几年对于这些行业产生了令人难以置信的生产力变化。

 

例如,美国证券交易委员会(SEC)专员最近发表声明说,创新是值得欢迎的,而且公开交易的股票将来很有可能成为通证。这本身是3年前的一次飞跃,当时左右两侧的区块链初创企业都遭到了诉讼,沃伦·巴菲特(Warren Buffet)等传统投资者称比特币为“错觉”。

 

此外,在道富公司(State Street Corporation)于2019年进行的一项调查中,“做出回应的101位大型资产管理者和所有者中,有94%表示他们正在管理数字资产或计划在2020年增加数字资产。”

 

我们预测,到2030年,数字资产将成为我们的“新常态”。

 

人工智能创造力

 

在过去的几年中,围绕人工智能未来的讨论已经扩展到了机器能够处理信息和程序的领域之外,还包括了创造性输出的可能性。2018年,第一幅AI生成的画作以432,500美元售出。

 

我对这个领域特别感兴趣,因为作为AI照片编辑软件公司Skylum的联合创始人兼首席执行官,我们坚信人工智能具有释放更多社会创造力的潜力,但不能以任何方式取代它。随着这些工具变得越来越复杂,进入的门槛将降低。更多的人将能够更快地解锁他们的创意。今天可能被认为根本不同的东西可能会成为新的标准,甚至明天就会出现。

 

但是,人们如何选择使用这些新工具和技术将最终创建,并重新定义我们最具有艺术意义的行业,例如摄影,音乐,电影,艺术,图形设计,品牌,营销等等。

 

数字健康

 

医疗保健行业是一个发展缓慢的行业而闻名,但是在过去一年中,由于Covid-19的推动,医疗行业的发展如此之快,因此这里的创新已不再是一种选择,而是必要的。

 

世界卫生组织的一份报告解释了未来五年数字健康创新的模样,以及该行业利用这些新技术的战略应该是什么:“全球战略的愿景是通过以下方式改善所有人的健康:加快开发和采用适当的、负担得起的、可扩展的和可持续的数字医疗解决方案。”这包括智能互联设备,高级计算,大数据分析,人工智能,机器学习和机器人技术。

 

如果Covid-19大流行有一件事提醒了整个社会,那就是我们能够根据实际情况迅速适应,并进行创新和创造。随着技术不断融入我们日常生活的各个方面,我们的“新常态”将继续发展得越来越快。

 

 

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:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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