山雨欲来?阿里、腾讯、京东数科三巨头在区块链领域暗中较劲

过去一年,加密数字货币监管趋严,不少区块链企业消失,但底层区块链技术应用取得进展。IBM、阿里等科技巨头纷纷“上链”,专利数量大增。目前,区块链已在溯源公益、贸易金融等领域应用,大公司凭借优势推动其发展,未来有望大规模商用落地。

现实总是很残酷,一年的时间足已改变一切。当你聚焦于区块链行业时,这一现象尤为明显。过去一年,随着加密数字货币的监管趋严,不少声势巨大的区块链企业已经销声匿迹;BTC行情在沉寂了一年后,似乎又坐上过山车,开启了新一轮的冒险。

山雨欲来?阿里、腾讯、京东数科三巨头在区块链领域暗中较劲

4月2日,比特币开启了新一轮的主升浪

但与此同时,脱离于比特币的底层区块链技术应用却逐步取得了实质性的进展。IBM、亚马逊、Facebook、阿里巴巴、京东数科等科技公司纷纷“上链”,开启了区块链技术装备竞赛。

数据显示,2018年全年全球共6136件区块链专利,其中中国区块链专利数量为4109件,占世界主要国家区块链专利数量的67%,位居全球第一。其中排名靠前的分别是阿里巴巴、IBM、MasterCard。而根据最新消息,京东数字科技首次披露专利申请情况,目前其已申请的区块链专利数量近200件。

在加密数字货币的资产泡沫升起、幻灭之间,科技公司已经看到了“区块链”这一新兴技术的真实应用价值,避开数字货币的诱惑和风险,潜心钻研技术。

包括阿里、IBM、京东、亚马逊等企业,均在2015年或者更早进入区块链行业,直到2019年才迎来真正的爆发和应用落地。这一点,在专利增长速度上得到完美诠释。2019年第一季度区块链专利数量新增2041项,远超2018年第一季度的317项,同比增长近6倍,接近2018年全年专利总量的一半。

山雨欲来?阿里、腾讯、京东数科三巨头在区块链领域暗中较劲

京东利用区块链技术溯源黑猪信息

商业竞争一如优胜劣汰的丛林,但是其残酷程度有过之而无不及。我们目睹了百年老店诺基亚如何被苹果公司一步步蚕食,见证了柯达公司从胶卷大王到跨界卖衣服的覆灭历史。当区块链出现时,所有人不敢置若罔闻,在技术迭代中充当追随者的角色。而随着越来越多的巨头加入,区块链技术领域的“马太效应”或将俞发明显。

有行业人士表示,大公司有技术人才,有实打实的科技投入,更重要还有应用场景,用得起来。而一旦技术产品的优势建立起来了,小公司很难追赶。

目前来看,在大公司的带领下,区块链已经在溯源公益、贸易金融、供应链金融、身份认证和版权确权等领域大展身手。

比如,阿里和京东数科都在利用电商的场景做区块链溯源业务。在电商平台上销售的商品,从生产、物流、零售、检测,到终端消费者,流转过程中的所有节点信息都可以存放在区块链网络中,方便消费者查询。

2018年,蚂蚁金服在香港发布了基于区块链技术的普惠跨境汇款服务,使用基于区块链的电子钱包实现从香港到菲律宾的汇款。阿里巴巴集团董事局主席马云、蚂蚁金服董事长兼CEO井贤栋亲自到场见证。

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马云见证全球首笔区块链跨境汇款,仅耗时3秒

腾讯2018年参与了深圳市税务局主导的“区块链发票”项目,在深圳某餐厅开出第一张区块链发票;同时,腾讯也落地了“公益寻人链”,实现各大公益平台之间的信息共享,帮助走失、被拐、流浪儿童回家。

2019年,京东集团与广州互联网法院签署了可信电子证据平台和司法信用共治平台两方面的合作协议。京东数科的区块链技术为合作提供了底层支持,利用溯源技术,可以实现证据的存储安全、验证便捷。

“区块链技术目前似乎还没有出现颠覆性的产品或应用,但我们不应该忽略每次新产品背后的意义。”上述行业人士表示,“往小了说,这些头部公司近期的‘装备竞赛’是为了在技术领域占位,抢未来的市场;往大了说,他们其实也在对公众进行知识普及和教育,是在为行业趟路。”

“我们对数字货币没有偏见,但如果有一天,我们谈到区块链,第一反应不是BTC或者ICO,而是区块链溯源,或者区块链寻人,谈的是腾讯,是京东数科,可能那时候区块链技术才真正迎来大规模商用落地的时机。”上述人士表示。

山雨欲来?阿里、腾讯、京东数科三巨头在区块链领域暗中较劲

腾讯与国家税务总局开出首张区块链电子发票

正如马云之前提到的,“区块链技术今天必须解决数据的隐私安全问题,必须解决可持续发展问题,必须解决绿色问题,必须解决普惠问题。区块链不可能也不应该用来一夜暴富,区块链必须解决社会问题。”

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
### 常见的算法优化技巧 在不同类型的算法和应用场景中,常见的优化技巧可以显著提升性能。以下是一些广泛适用的优化方法: 1. **剪枝技术** 在回溯算法中,剪枝是一种有效的优化手段,通过提前终止不必要的搜索路径来减少计算量。例如,可行性剪枝用于排除不可能产生解的分支;最优性剪枝则用于避免探索那些不会导致更优解的子问题空间[^1]。这种方法能够大幅降低时间复杂度,并加快找到正确解的速度。 2. **记忆化搜索(Memoization)** 该技术通过存储已经计算过的结果以供后续重复使用,从而避免冗余计算。它特别适用于递归调用频繁的问题,如动态规划中的状态转移过程。记忆化搜索通常与递归结合使用,也可以作为迭代解决方案的一部分来实现高效求解。 3. **双向搜索(Bidirectional Search)** 当处理图或树结构时,从起点和终点同时开始进行广度优先搜索,直到两个方向上的搜索相遇为止。这种策略能够在某些情况下更快地找到最短路径,尤其是在节点数量庞大且连接密集的情况下表现优异[^1]。 4. **启发式算法应用** 对于难以精确求解的大规模组合优化问题,采用启发式或元启发式算法(如遗传算法、模拟退火、差分进化等)往往能在合理时间内获得高质量近似解。这些方法利用特定规则指导搜索方向,有助于跳出局部最优并逼近全局最优解[^3]。 5. **数据预处理与特征工程** 在机器学习领域,通过对输入数据进行标准化、归一化、降维等操作可以改善模型训练效率及泛化能力。此外,精心设计的特征提取步骤也有助于简化问题复杂度,使得底层算法更加高效可靠[^2]。 6. **并行化与分布式计算** 利用多核处理器或多台计算机协同工作,将任务分解为多个部分并发执行,是加速大规模计算的有效途径之一。这要求算法本身具有良好的可分割性和较低的通信开销。 7. **选择合适的数据结构** 不同类型的数据结构对同一操作的支持程度各异。合理选用数组、链表、哈希表、堆栈、队列以及高级抽象类型如优先队列等,能够直接影响到程序运行效率。比如二维指针的恰当运用有时也能带来意想不到的速度增益[^4]。 8. **调整参数配置** 许多现代优化算法都包含若干超参数,它们控制着整个流程的行为模式。通过实验确定最佳参数组合对于发挥算法潜力至关重要。常用做法包括网格搜索、随机搜索以及基于梯度下降的学习率自适应调整机制。 9. **改进核心逻辑设计** 有时候仅仅依靠现有框架下的微调不足以满足需求,这时就需要重新审视整个算法架构。例如,在排序问题中,快速排序相比冒泡排序具有更低的时间复杂度;而在查找场景下,二分查找比线性扫描快得多。 10. **利用数学性质简化运算** 某些特定领域的难题可以通过发现隐藏的数学规律来进行有效化解。例如,在矩阵乘法中引入Strassen算法减少了基本乘法次数;又或者在线性规划中运用单纯形法直接定位极值点而不必遍历所有可能情况。 ```python # 示例:一个简单的记忆化斐波那契数列计算函数 def fib(n, memo={}): if n <= 1: return n elif n not in memo: memo[n] = fib(n-1) + fib(n-2) return memo[n] ```
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