25、加密货币与物联网数据安全技术的发展与挑战

加密货币与物联网数据安全技术的发展与挑战

加密货币市场分析

加密货币作为一种新兴的金融资产,近年来备受关注。它独立于中央银行和政府机构运行,但仍受到全球银行系统和市场的影响。

热门加密货币介绍
  • Solana :成立于2020年,是过去一年最受欢迎的加密货币之一,也是2022年值得购买和投资的最佳加密货币。它依赖历史证明(PoH)机制,使区块链成为行业中最具可扩展性的领域之一,目前是市场上最快的区块链,交易速率可达每秒60,000笔交易(TPS)。
  • 基本注意力代币(BAT) :是2022年最有潜力的项目之一,是前五大加密货币中的一员。Brave浏览器由BAT代币保护,这是一个去中心化的浏览器,允许用户选择观看内容。
  • Yearn Finance :在2022年以其强劲的增长率而闻名。
  • 柴犬币(Shiba Inu) :被认为是2022年最佳的模因币。
加密货币的争议与机遇

尽管加密货币市场存在诸多争议,例如难以监管,容易被用于洗钱、购买非法商品和规避资本管制等,但近年来其受欢迎程度和使用量仍迅速增长。许多公司、金融机构和投资者都在计算使用加密货币所能带来的经济利益。据Gartner预测,到2024年,至少20%的大型企业将使用加密货币进行支付、价值存储和抵押,这将对当前金融行业和商业模式产生冲击。稳定币去年的价值从290亿美元增长到1630亿美元,超过五倍,其受欢迎的原因在于价值稳定,且能支持比传统支付网络

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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