21、区块链技术在新冠疫情中的应用探索

区块链技术在新冠疫情中的应用探索

区块链技术应用概述

区块链技术在多个领域展现出了强大的应用潜力,如加密货币形式的去中心化应用(发行、转移、支付、交换)拥有数十亿用户;数字资产和数字身份(股票、产权、债务、众筹、众贷)有上亿用户;智能合约(家庭信托、托管、衍生品、租赁、保险、劳动合同)有数亿用户;去中心化自治组织和系统形式的应用(去中心化自治组织、工业平台、交通、医疗、去中心化交易所(商品、股票))也有数十万用户。

在新冠疫情的背景下,区块链技术的特性和能力在抗疫中显示出了巨大的潜力。它至少能够创建一个协调的信息总体视图,促进信息的交换;最多能够创建特定的应用程序。与集中式解决方案相比,区块链应用不存在集中式解决方案常见的问题,如不可靠性、存在破坏点、易受数据操纵、个人数据访问问题、集成和数据交换受限、无法跟踪和确保数据透明度等。

区块链技术在抗疫中的利益相关者与行动

新冠疫情是一种呼吸道感染疾病,对全球经济、医疗、交通、教育等多个领域都产生了影响。据估计,2020 年新冠疫情使全球经济增长降低了 3 - 6%,疫情蔓延至 213 个国家和独立地区,截至撰写本文时,已有超过 1.87 亿人感染,死亡人数达到 400 万。为应对疫情,世界卫生组织等卫生机构推荐了一系列防护措施,而应用数字技术解决疫情带来的问题并减少其负面影响至关重要。

在抗疫过程中,利益相关者众多,包括国际组织、国家机构、地方政府、研究中心和科学家、医疗行业、医疗机构管理层、医生和医护人员、媒体、雇主和普通民众等。他们采取的行动或成为行动的对象包括管理(协调、融资、认证)、预防(封锁、居家办公、行动限制、宣传、打击虚假信息、疫苗接种)、研究(基础和应用研究、疫苗开发、预测

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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