23、区块链技术:重塑行业格局的力量

区块链技术:重塑行业格局的力量

1. 传统支付系统的风险及区块链的解决方案

随着互联网的发展,各行业的技术应用发生了改变,支付方式也不例外。传统支付模式需要现金作为媒介,金融机构作为中介来完成支付转移。而在线支付虽然高效、便捷且快速,但仍需第三方进行验证和确认,并未完全消除中介,还存在信息泄露的风险。

1.1 传统支付系统的弊端

  • 现金的局限性 :现金作为实物资产,使用范围有限,通常只能在直接接触且金额较小时使用。
  • 金融服务的可及性问题 :全球有相当一部分人口无法获得金融服务,更不用说利用相关技术了。联合国2030年可持续发展目标以及2018年超过50个国家推出的国家金融普惠战略,都旨在改善金融包容性。
  • 银行交易的问题 :通过银行等金融机构进行的交易适合远程和大额交易,但由于清算过程,交易和结算之间存在时间差。虽然在线方式可以缩短这个时间差,但交易成本和服务费用会增加。
  • 信任问题 :在线交易通过第三方处理电子支付,并与银行核心系统验证交易的真实性和有效性,存在出错、欺诈或虚假陈述的可能性。
  • 交易可逆性问题 :无论是使用现金还是在线支付,交易都可以被逆转。在发生纠纷或需要采取纠正措施时,需要第三方进行调解,这增加了交易成本。
  • 信息风险 :信息丢失和机密信息泄露的风险很高,尤其是在在线交易中。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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