13、基于开放PKI的移动支付系统解析

基于开放PKI的移动支付系统解析

在当今数字化的时代,移动支付已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。然而,现有的移动支付系统存在着诸多问题,如成本高、透明度低、安全性不足等。本文将介绍一种基于政府公钥基础设施(PKI)的移动支付方案,旨在解决这些问题。

现有移动支付方案概述

目前,常见的移动支付方案存在一些局限性。

  1. 简单支付方式的弊端
    • 基于拨打付费电话号码或发送付费短信的支付方式,虽然操作简单,但无法对手机用户进行身份验证。例如,当手机被盗时,由于系统缺乏不可抵赖性,用户可能会声称未使用手机进行支付,因此这种方式目前仅适用于价值较低的产品,如报纸、糖果或柠檬水等。
  2. 引入支付中介的方案
    • 为了缓解身份验证和不可抵赖性的风险,许多方案引入了额外的移动支付(MP)提供商。用户可以注册MP服务,建立预付费账户或注册借记卡/信用卡用于未来支付。这种方式不仅能更好地支持大额支付,还具有灵活性,不同移动网络甚至不同国家的用户都可以使用同一家MP提供商。
    • 然而,这种方案也存在缺点。支付中介会收取额外费用,增加了使用成本。而且,管理预付费账户和控制余额也给用户带来了额外负担。
  3. 典型支付中介案例 - Mobipay
    • Mobipay目前在西班牙使用,未来有望在其他国家推出。它支持虚拟和实体销售点(POS)支付。
【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与故障诊断的工程师,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与特征学习方法;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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