12月17日至12月23日区块链投融资事件回顾

近期,多个区块链项目宣布获得融资,其中包括WavesPlatform的战略融资1.2亿美元,Nomics的A轮融资300万美元,BoloGames的数百万人民币战略融资,Layer1的种子轮融资,以及MXBank的战略融资。这些项目涵盖了去中心化交易平台、加密货币数据服务、游戏资产流通、加密货币投资平台和数字货币银行等多个领域。

 

项目名称:Waves Platform

融资轮次:战略融资

融资金额:1.2亿美元

项目介绍:Waves是一个点对点去中心化的区块链资产发行和交易平台,用户可以通过Waves发行代币来代表公司的股份、产品凭证、积分或者其它任何可以指代的内容,平台支持用比特币和法币与这些代币进行交易,从而实现资产与资产之间的直接交易。

投资机构:未透露

 

项目名称:Nomics

融资轮次:A轮

融资金额:300万美元

项目介绍:Nomics是美国一家加密货币数据服务商。

投资机构:Arthur Ventures领投,Coinbase风投部门、数字货币集团(Digital Currency Group )、BitGo等

 

项目名称:BoloGames

融资轮次:战略融资

融资金额:数百万人民币

项目介绍:BoloGames是基于去中心化的游戏分享和游戏资产流通社区,为游戏市场所有参与者提供信息分享和资源交易的场所,在平台上,玩家通过BoloGames自研的BOGP20侧链技术,可将所有的游戏道具Token化并自由交易。目前平台首款基于此技术的链游《一起来赛马》产品已上线公测。

投资机构:极豆资本

 

项目名称:Layer1 

融资轮次:种子轮

融资金额:未透露

项目介绍:Layer1是一家加密货币投资平台,该公司的目标是将所募集资金用于可编程货币和价值存储应用程序的进一步开发。

投资机构:Digital Currency Group

 

项目名称:MXBank

融资轮次:战略融资

融资金额:未透露

项目介绍:MXBank是全球第一家专业数字货币银行,致力于为客户提供便捷、安全的全球数字货币资产综合金融管理服务。通过构建在智能合约基础上的核心技术,MXBank提供包括数字货币资产的置换、借贷、投资和理财等相关银行服务,便捷、安全、增值是MXBank一直努力追求的目标。

投资机构:NBSRChain

  

项目名称:Crebe

融资轮次:天使轮

融资金额:1000美金

项目介绍:Crebe是一家数字货币交易所,通过社交网络将各地投资者联系起来,为用户开放实时交流的窗口,同时用户可通过晒出自己的投资经验获得相应的人气和分红。

投资机构:软银

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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