20、商业银行的前沿探索:DeFi与超级货币引擎

商业银行融合DeFi的路径探索

商业银行的前沿探索:DeFi与超级货币引擎

平台建设的挑战与策略

在当今金融科技的浪潮中,商业银行若想构建成功的平台,面临着巨大的成本挑战。部分银行打算投入高达 500 万欧元用于平台建设,而四分之一的银行仅准备投入最多 10 万欧元,这笔资金可能仅够聘请一名普通开发者。尽管大型银行资金雄厚,但进行如此大规模的投资决策并非易事,因为在没有成功保障的情况下,大量资金可能会迅速耗尽。

为了摆脱这一困境,银行可以借鉴历史上的合作策略,如组建财团、成立合资企业或开展其他合作形式。像 Visa、万事达卡和 SWIFT 等,银行常常与竞争对手携手合作,以利用网络效应。只要有一些大型参与者参与此类合作,就能降低风险并控制投资规模。

超级货币引擎:未来金融平台的核心

客户为何会选择银行运营的平台,而非科技巨头的平台呢?关键在于支付环节。当支付能为客户带来附加价值时,它就像强力胶水一样,能将看似无关的领域连接起来。银行自然会转向围绕物质价值的平台,如购物或房地产门户,而非像 Facebook 这样的纯社交网络平台。这意味着资金流转能力将成为核心竞争力,它需要具备便捷、可接受、安全、与用户现有系统相连等特点,并能无缝集成贷款、投资等其他金融产品。

随着 DeFi 的兴起,企业竞争的焦点已不再局限于品牌知名度和转账结算功能。如今,企业需要在多个资金层面占据主导地位,包括结算与资产层(即底层协议和流转的代币)、网关与工具层(如让用户访问代币和区块链应用的钱包)以及链上应用本身。而其中,网关层将决定平台的成败。

未来,资金流转将需要一个更为复杂的引擎,即超级货币引擎,它不仅要能处理传统金融业务,还要能应对去中心化金融。超级货币引擎不仅仅是一个

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值