1、绿色计算与区块链技术：可持续发展的新动力

最新推荐文章于 2025-10-18 16:09:14 发布
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分类专栏： 绿色计算与区块链融合 文章标签： 绿色计算 区块链技术 可持续发展
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绿色计算与区块链技术：可持续发展的新动力

1. 环境与绿色技术背景

如今，环境问题已成为全球关注的焦点。为了拯救环境，人们采用了各种策略和技术。技术是将知识应用于实际需求的手段，而绿色技术则涵盖了技术的各个方面，有助于减少人类活动对环境的影响，并创造可持续发展的途径。

绿色技术可以帮助人们更好地理解如何利用不同资源来满足需求。推广绿色技术需要结合非自愿性措施和政府激励政策，同时建立全面的监管框架，以促进其广泛传播。对于最不发达国家和小岛屿发展中国家而言，需要独特的支持和措施来推动绿色技术的应用。

2. 相关领域书籍介绍

以下是一些与绿色工程和技术相关的书籍：
| 书籍名称 | 编辑者 |
| — | — |
| 《通过绿色工程和技术实现可持续发展手册》 | Vikram Bali、Rajni Mohana、Ahmed Elngar、Sunil Kumar Chawla、Gurpreet Singh |
| 《集成深度学习算法以克服大数据分析中的挑战》 | R. Sujatha、S.L. Aarthy、R. Vettriselvan |
| 《绿色计算的大数据分析：概念与应用》 | Rohit Sharma、Dilip Kumar Sharma、Dhowmya Bhatt、Binh Thai Pham |
| 《网络安全中的绿色计算：企业和家庭的节能解决方案》 | Deepak Kumar Sharma、Koyel Datta Gupta、Rinky Dwivedi |
| 《绿色计算与区块链技术手册》 | Kavita Saini、Manju Khari |

3.
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28、绿色未来：绿色物联网——可持续发展的关键技术驱动力
milk5的博客
08-04 52
随着信息和通信技术的快速发展，物联网（IoT）正在深刻改变我们的生活和工作方式，但同时也带来了能源消耗和环境污染的问题。绿色物联网（G-IoT）作为可持续发展的关键技术驱动力，通过节能、环保的技术手段，推动各行业的绿色转型。本文探讨了绿色ICT的发展背景、G-IoT的概念与挑战，以及其在农业、能源、工业、交通等关键领域的应用和效益。未来，G-IoT将与人工智能、区块链、5G等技术深度融合，拓展更多应用场景，助力绿色经济的全面升级。
14、汽车行业中的区块链技术：用例与统计评估
banana的博客
07-30 67
本文探讨了区块链技术在汽车行业中的广泛应用，从生产流程优化到供应链管理、金融交易、车辆安全通信、电动汽车基础设施等多个领域。文章分析了区块链的核心特点，包括分布式数据库、透明度、不可篡改性和智能合约，并结合汽车行业现状，介绍了其在提升效率、降低成本、增强数据安全性和促进设备间通信方面的潜力。同时，通过MOBI倡议及宝马、福特、戴姆勒等企业的实际案例，展示了区块链技术在汽车行业的最佳实践。结合大数据分析，文章进一步强调了区块链在数据处理和决策支持中的价值。最后，文章提出推动区块链应用的建议，包括标准化、数据安
21、区块链供应链管理与供应链可持续性
e1f2g的博客
10-16 12
本文探讨了区块链技术在供应链管理中的应用及其对供应链可持续性的积极影响。文章回顾了区块链的起源与发展，分析了其在提升供应链可见性、可追溯性、安全性和效率方面的关键作用，并阐述了区块链如何促进经济、环境和社会可持续性。同时，文章也指出了技术复杂性、法规监管、成本和组织接受度等实施障碍，最后提出推动区块链广泛应用的建议，展望其在未来绿色、高效、公平供应链发展中的潜力。
22、生物数据集成与区块链技术在阿曼的应用与发展
ooo22的博客
10-18 12
本文探讨了生物数据集成系统在蛋白质组学领域的应用，重点分析了IPDS系统中Wrapper站点的性能表现，并介绍了基于语义中介的数据集成方法。同时，文章深入研究了区块链技术在阿曼的发展现状，包括政府推动举措、关键行业早期应用及面临的挑战。结合扩散理论、用户接受理论、决策理论、个性理论和组织结构理论，提出了促进区块链技术在阿曼广泛应用的策略与框架，涵盖金融、供应链、医疗和政府服务等潜在应用场景，旨在推动阿曼成为区域性的区块链技术创新与商业发展中心。
数字化企业的绿色增长与业务模式创新：技术变革中的可持续发展路径
The Open Group是一个全球性联合机构，旨在通过在900+个会员单位间培养协作。
09-22 1186
例如，企业可以通过回收和再利用资源，减少对原材料的依赖，从而实现生产的可持续性。通过与其他企业的合作，企业能够共享资源，减少生产和物流中的碳排放。实现的绿色增长，不仅能够提高企业的运营效率，还能够帮助企业实现环保目标，提升其在全球市场中的竞争力。技术的迅猛发展为企业提供了新的工具和机会，不仅可以提高业务效率，还能够通过。的创新，找到新的增长点，并确保其业务模式符合未来的可持续发展趋势。，能够实时跟踪资源的使用情况，优化运输路径，从而减少碳足迹。的应用，企业能够实现业务流程的自动化和智能化，减少。
5、数字经济与可持续技术
o5p6q的博客
06-03 132
本文探讨了数字经济与可持续技术的深度融合及其对经济发展、环境保护和社会进步的重要作用。内容涵盖数字经济的定义和特征，技术创新在可持续发展中的应用，以及循环经济的关键实践案例。同时，文章展望了未来数字经济与可持续发展目标的结合趋势，并强调了政策支持、人才培养和社会参与的重要性。
边缘计算与AI融合：技术创新与产业变革的交汇点
weixin_49393016的博客
04-21 860
与传统的冯·诺依曼架构不同，神经形态芯片模拟人脑的神经元和突触结构，具有超低功耗和并行处理能力，特别适合边缘设备上的AI应用。面对这一趋势，技术从业者需要持续关注边缘AI的前沿进展，企业需要制定合适的边缘智能战略，政策制定者需要为这一新兴领域创造有利的发展环境。特别是5G的网络切片和移动边缘计算(MEC)技术，能够为不同类型的边缘AI应用提供定制化的网络资源，确保关键业务的服务质量。通过将机器学习、深度学习等AI技术引入边缘节点，边缘设备不再仅仅是数据的中转站，而是具备了本地数据分析和决策能力的智能终端。
1、可再生能源的可持续发展与应用
transformer2023的博客
09-09 35
本文全面探讨了可再生能源的可持续发展与应用，涵盖太阳能、风能、地热能、生物质能、海洋与潮汐能以及小型水电等多种清洁能源的技术原理与实际应用。文章深入分析了混合能源发电优化、智能电网与物联网集成、高效PERC太阳能电池发展、微电网频率控制等关键技术，并结合人工智能、机器学习和新兴计算技术，展示了其在能源预测、调度与系统优化中的重要作用。同时，介绍了基于响应面方法的生物柴油优化、水库模拟模型设计及水翼对涡轮机性能的影响等具体案例。最后，总结了各类能源技术的应用现状，展望了技术融合、市场自由化与绿色能源发展的未来
22、区块链技术在供应链管理中的应用与展望
plum99的博客
10-18 29
本文深入探讨了区块链技术在供应链管理中的应用与未来展望。文章从区块链带来的核心特性出发，分析了其在提升供应链透明度、可追溯性、安全性和效率方面的优势，并结合工业革命发展历程，阐述了技术演进对供应链的深远影响。通过多个实际案例和实施步骤，展示了区块链在食品、药品等领域的落地效果。同时，文章指出了当前面临的技术、安全和监管挑战，并提出了应对策略。最后，展望了区块链与物联网、人工智能等技术深度融合、行业标准统一及绿色供应链发展的未来趋势，强调企业与政府协同推动区块链应用的重要性。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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