22、基于IPFS和以太坊智能合约的在线出版物真实性解决方案

基于IPFS和以太坊智能合约的在线出版物真实性解决方案

在当今数字化时代,在线书籍和文档的真实性、原创性和完整性验证是一个重要的问题。本文将介绍一种利用IPFS(星际文件系统)和以太坊智能合约的解决方案,以确保在线出版物的真实性和原创性。

1. 相关工作

在探讨具体解决方案之前,先了解一下现有的相关方法:
- Ericsson的区块链系统 :将数字内容和书籍转换为二进制文件,并将哈希存储在区块链上,通过中央安全单元(如SOC)验证数字资产的合法性。但该系统存在中心化问题,文件存储在集中式服务器上,有单点故障风险。
- Gaetani等人的验证ID :使用区块链上的数字块作为验证ID,结合公钥和所有者ID进行电子文档验证。然而,该方法过于依赖请求实体的信任因素,系统稳定性不足。
- [7]中的区块链模型 :通过存储书籍/文件哈希和所有者姓名对来实现作者身份验证,利用文件哈希和块时间戳对证明文档完整性。
- Sun等人的信任评估框架 :提出一个定量测量信任、建模信任传播并防御恶意攻击的框架,但尚未在现实世界中应用。
- [9]中的个人数据管理系统 :结合区块链和链下存储构建管理平台,实现自动化在线文档访问控制,但未提及存储大文件的可行性。
- Morgan的时间戳证明方法 :利用时间戳概念证明文档存在,通过比较文档哈希验证其合法性,但未关注所有者对文档的权限。
- Acronis Notary

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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