11、区块链治理、企业管理与投资策略解析

区块链治理与投资策略解析

区块链治理、企业管理与投资策略解析

1. 区块链治理的特点

区块链技术使得人们能够像组织一样持久稳定地协同工作,却无需等级制度。公共区块链领域发展迅速,新的区块链系统不断涌现,现有系统也在努力解决治理问题。许多区块链系统从一开始就将治理纳入蓝图,一些新系统对软件开发人员权力的配置可能与比特币或以太坊不同。例如,Tezos 和 Dfinity 是采用或计划采用替代治理程序的公共区块链范例,网络中验证者的权力有所不同。

“加密经济学”相关的激励结构正在发展,其“共识机制”和交易处理者达成协议的规则在公共区块链系统治理中起着重要作用。此外,基于区块链的公司治理框架或商业信托,是区块链开发者和系统中其他参与者利用有限责任的合适法律实体形式,无需正式成立公司或有限责任公司。软件开发人员通过在公共区块链系统中获得信任和权力,在公共区块链治理过程中发挥着一定作用。

还有一些由区块链技术和加密货币驱动的实体,它们没有高管,只有股东、资金和软件。代码和算法取代了部分代表机构,如执行董事会,股东对代码进行控制,没有人类的同意,代码无法控制企业。这种实体通过“众筹”活动获得股东,股东制定使命声明,合法盈利并诚信对待所有利益相关者。在这种终极分布式组织中,许多日常决策将被编程到智能代码中,运行时几乎不需要或不需要传统的管理结构。

分布式自治企业(DAE)或分布式自治组织(DAO)在区块链和人工智能技术环境中受到评估。区块链可以提供简单的架构,通过自动执行的智能合约、信息透明度、安全性等特性,加速不同群体之间的协调,使集中式管理变得过时。例如 ConsenSys 是一家软件开发公司,主要专注于以太坊平台的应用,其“去中心化”组织方式具有协作性而非等级性,受“合弄制”原则启发,采用“分布式而非委

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
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