4、区块链技术在旅游及数据库管理中的应用与性能分析

区块链技术在旅游及数据库管理中的应用与性能分析

1. 区块链技术在旅游中的应用

区块链技术(BCT)在旅游领域具有广泛的应用可能性,以下将详细介绍其在可信评价、游客隐私与数据安全以及加密货币支付等方面的应用。

1.1 可信评价系统

BCT能够创建可靠且不可侵犯的评价和审查系统。其核心优势在于数据不可修改或删除,这保证了评价的可靠性。例如,评价者在撰写评价时可以保持匿名,但系统会验证其是否使用过相关公司的服务。这样一来,就无法为同一物业添加多个评价(如负面评价),也无法购买正面评价,因为客人的存在必须在公司现有的交易中得到确认。

1.2 游客隐私与数据安全

由于复杂的加密算法,BCT实现了高数据隐私和匿名化。旅行者可以在不向工作人员透露个人信息的情况下,同时验证自己的身份、医疗细节和财务能力。这不仅提高了敏感数据的安全性,减少了隐私担忧,还保证了数据和凭证的真实性,加快了数据处理速度,提升了游客的体验。例如,在医疗旅游中,游客可能会因担心自己的姓名与所治疗的疾病相关联而感到尴尬,BCT技术可以有效解决这一问题。

1.3 加密货币在旅游服务中的支付情况

在西班牙和波兰的旅游相关服务中,支付是加密货币最明显且广泛使用的应用场景。为了了解加密货币用于支付服务的实际情况,研究人员使用了coinmap.org网站的数据。该网站提供了接受比特币支付的场所地图,并按类别进行了划分,研究主要搜索了景点、咖啡馆、食品和住宿这几个类别,并按地区对西班牙和波兰进行了搜索,随后对搜索结果进行了统计分析。

以下是西班牙各地区接受比特币支付的场所数据:
| 自治区 | 面积 (km²) | 人口 (2020)

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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