7、区块链技术采用的关键因素剖析

区块链技术采用的关键因素剖析

1. 研究问题与核心考量因素

在当今科技飞速发展的时代,区块链技术作为一种新兴的技术力量,正逐渐受到各界的关注。我们聚焦的核心问题是:哪些重要的技术、组织和环境因素会影响企业对区块链技术的采用?通过深入研究,我们识别出了一系列关键的考量因素,这些因素可作为推动区块链技术采用研究议程的基础。

以下是对这些重要考量因素的总结:
| 考量类别 | 具体因素 |
| — | — |
| 技术考量 | 感知收益、复杂性、兼容性、数据安全性、成熟度、相对优势、智能合约编码、架构、权限(公有 vs 私有) |
| 组织考量 | 组织就绪度、高层管理支持、组织规模、商业模式就绪度、技术就绪度、创新性、交易伙伴支持、去中介化、参与激励、关键用户群体、区块链知识 |
| 环境考量 | 监管环境、市场动态、行业压力、政府支持 |

从表格中可以看出,组织考量中的组织就绪度、高层管理支持和组织规模是最为显著的三个因素。我们将以这三个因素为中介概念来展开后续的讨论,因为组织因素通常被视为企业采用信息技术创新的最重要决定因素。

2. 高层管理支持的重要性

高层管理支持在信息技术创新的采用过程中是一个关键的反复出现的因素。我们将高层管理支持定义为“管理层对技术倡议的信念、参与这些倡议的程度,以及高层管理倡导技术进步的程度”。

当企业的高层对特定的信息技术创新给予高度支持时,能确保企业具备长期的愿景、坚定的承诺以及对资源的优化管理,营造出有利的组织氛围,并在克服变革障碍和抵制方面提供支持。在区块链技术采用的背景下,高层管理支持尤为重要,因为区块链技术的采用可能涉及新的监管

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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