内河港口首次实现区块链无纸化进口放货

芜湖港采用区块链技术实现无接触进口提货方案,成为首个内河区块链无纸化港口。该方案通过区块链技术确保流程透明可信,简化客户操作步骤,降低时间和经济成本。

近日,由中远海运集团与安徽省港航集团携手打造、基于区块链技术实现数字化无接触进口提货方案在安徽芜湖港推出。

继上海、厦门、青岛等沿海港口之后,芜湖港成为全国第一个实现区块链无纸化进口放货的内河港口。 此次芜湖港通过上港集团区块链加入港航区块链平台,完成与中远海运的数据对接。

据了解,该方案借助区块链可追溯、可信任的技术特点,在船公司和港口间实现系统间数据互联互通和流程协作互信,做到整个操作流程可视、时间可控、风险可防。 在该方案下,客户不需要往返多次分别完成船公司、港口及其他相关单位的进口业务流程,网上一键即可完成所有进口换单操作,大大节省了时间与经济成本。
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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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