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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数据集通过合成方式模拟了多种发动在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随生成,符合多数发动在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能潜在的械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动当前的工作状态,主要包括:怠速(发动运转但无负载)、巡航(发动在常规负载下平稳运行)、重载(发动承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动性能变化典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动故障判定的重要因素。 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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