刘世锦:引入区块链等相关技术建立政府、企业和个人的绿色责任账户

刘世锦建议通过设立绿色责任账户并运用区块链技术,促进城市的绿色发展。这一机制将在政府、企业和个人层面实施,并逐步实现碳交易的实际运行。

十四五规划专家委员会委员、国务院发展研究中心原副主任刘世锦在十四五时期的结构性改革暨《读懂“十四五”》专家研讨会上就碳中和目标推动下绿色发展的微观基础发表了看法,他建议设立绿色责任账户,并且选择一个条件适合的城市或其中的一个区,引入区块链等相关技术,建立政府、企业和个人的绿色责任账户,设立交易机制,开展碳或者生态元等交易,起步时可用模拟账户和交易,然后创造条件进入实际运转。
文章链接:https://www.tuoluocaijing.cn/kuaixun/detail-161949.html
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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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