重磅快讯丨数据盾受邀参加全球区块链线下沙龙:“危”与“机”

由链部落、块马财经、数据盾基金会主办。IMT、币君交易所、VVBTC交易所、勤诚互动、世链财经、世链资本承办的全球区块链游娱产业联盟——链部落线下沙龙2018年3月22日在北京西大望路盛大召开。数据盾联合创始人张蕴更、数据盾市场总监宋奕良发表重要讲话。

区块链盛会

本次沙龙由链部落、数据盾基金会、块马财经共同发起,面向区块链旅游产业高端从业人员的活动圈子。定期在北京、上海、南京、杭州、深圳、成都等城市举办高端沙龙。

群英荟萃

数据盾联合创始人张蕴更,VVBTC交易所COO、最早比特币参与者、以太坊社区全球化推动者王大乾,金融科技及加密货币的连续创业家及专家、纽约大学斯坦商学院金融博士余刚,云搬家CEO、云计算领导者李海波,数据盾市场总监宋奕良等大咖以及各投资人、项目创始人、区块链研究学者、资深媒体从业者等参加此次沙龙。

精英团队与顶尖技术的结合

数据盾联合创始人张蕴更为大家介绍了数据盾团队的强大实力并做了一个关于数据盾社群运营的汇报。

他表示,数据盾背后的技术团队是来自阿里、华为、网秦等安全企业的专家,聚集各领域顶尖智慧创造了世界顶尖的数据盾(Data Shield)技术。技术专家中有(2014-2017)中国防火墙标准十一位制定者之一,也有技术负责人已经拥有二十八项专利。


接着,张蕴更对数据盾的社群运营做了一个简单的汇报,介绍了数据盾电报群和微信群运营情况,分享了海外社群运营进展,并表示将为数据盾上线铺开社群,提升覆盖面。

自创的领先技术

数据盾市场总监宋奕良为大家生动地介绍了数据盾团队的顶尖技术。

宋奕良先假设需要保护的数据是一张100元面额的钞票,后以分布式的方式,运用数据智能粉碎技术(DIF),将这张钱分成无数碎片。当钞票的主人想将这100元还原时,通过多副本恢复技术(N-Recover),就能使得这100元还原。而要启动多副本恢复技术则需要零知识证明机制(ZKP),这使得钞票主人无需保存任何密钥,只需通过非常规认证(也就是零知识证明的创新技术)就能启动算法。

潜力无限

大会的最后,数据盾联合创始人张蕴更向参会者详细讲解了数据盾估值模型,通过建模全方位给出随数据盾产品落地的估值上升过程。展现了数据盾项目的强大潜力。

数字资产所有者

数据盾不仅能运用多重安全防护技术全方位守护数字资产持有者的资产安全,用户也可以通过共享节点的方式参与数据盾的防护,分享数据安全技术所创造的价值。

数据盾的长期价值预估便是数字货币的总市值,与每次由于黑客攻击导致的数字货币下跌的平均幅度相乘。攻防之换,道魔之争。数据盾必能铁肩担道义,在动态博弈中永远为用户占取上风,为每个用户的资产打造一个世纪之盾。

交易所

绝大多数交易所都使用筑墙防守的方式,而无数交易所的血的教训已经证明了筑墙防守中央数据库的方式早已落伍。同时对于防护的方面,多数交易所也着力于私钥与权限的防护,切勿叶障泰山。

藉此警机,欢迎所有数字资产交易所与数据盾防护团队合作进行安全检测,并使用我们的安全防护方案进行整体安全的防护。让数据盾为每一家交易所的发展真正地保驾护航!

安全之光——数据盾

十五年的数据安全行业从事经验告诉数据盾团队,没有不存在漏洞的系统。而团队选择开创数据盾的立足点就在于:转换防护思路,直接分片保护用户数据。

数据盾团队自主研发了多项顶尖的技术,包括数据智能粉碎技术(DIF)、零知识证明安全机制(ZKF)、多副本恢复技术(N-Recover),革新传统数据安全措施,把数据安全和数据存储二者结合,开创数据盾技术。

数据盾首创结合去中心化、粉碎式分布式存储、密码学、区块链的新型思路。黑客无法看清全局,无从下手,从传统的“中心城池”成为黑客不可望也不可及的“去中心化存储中心”。

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【电力系统】单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分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;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(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,通过不断迭代新自身速度位置,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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