16、央行数字货币与可信身份:金融数字化的新趋势

央行数字货币与可信身份:金融数字化的新趋势

在当今数字化浪潮席卷全球的背景下,央行数字货币(CBDC)和可信身份等概念逐渐成为金融领域的热门话题。它们不仅代表着金融科技的前沿发展方向,也将对未来的金融体系和社会经济产生深远影响。

央行数字货币的多维度探索
  1. CBDC与智能合约
    智能合约由密码学家Nick Szabo于1993年首次提出,它是区块链上可调用、灵活且可控的程序,具有透明、可信、自动执行和强制履行等优势。目前,加拿大、新加坡、欧洲央行和日本央行等都在其CBDC实验中运用了智能合约,实验项目运行在以太坊、Corda、Hyperledger Fabric和Quorum等平台上。例如,加拿大的Jasper项目以及欧洲央行和日本央行的Stella项目基于智能合约建立了流动性管理机制(LSM),新加坡的Ubin项目通过智能合约发行CBDC。
    基于CBDC的可编程性,有学者提出了“前瞻性条件触发”机制用于CBDC发行,涵盖了时间点条件触发、目标接收者条件触发、信贷利率条件触发和经济状态条件触发等货币有效性设计。研究表明,可编程性为CBDC提供了巨大的创新空间,有效丰富了央行的货币政策工具箱。数字美元基金会白皮书也对数字美元的可编程性和智能合约的应用持积极态度,认为数字美元能提供超越现有央行储备和纸币的新功能,可编程性将为价值转移的创新和精准性开辟新途径,还指出可编程CBDC具有实现真正的全额原子结算以及更好控制用户数据收集和利用等好处。
  2. CBDC运营结构
    有观点认为中国货币发行遵循央行与商业银行的二元体系,设计“商业银行传统账户系统 + 数字货币钱包属性”,可使
【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。
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