44、数字身份生态系统的治理与合法性

数字身份生态系统的治理与合法性

1. 虚拟数据注册系统(VDRs)的审查问题

在数字世界中,VDRs面临着诸多挑战,审查是其中一个关键问题。不同类型的VDRs在应对审查方面有着不同的表现:
- 公共无许可VDRs :其支持者常将抗审查作为主要特性,因为其运行由实现算法的代码决定。然而,细节决定成败。多数无许可区块链的完整性依赖于没有单一的个人或组织控制多数节点。大型矿池可能会构成威胁,因为它们如同一个集团运作。像比特币和以太坊这类知名且使用频繁的区块链,比流量较小的系统更值得信赖,因为后者抗审查的理论保障可能会被节点数量少的现实所打破。总体而言,公共无许可VDRs在三种模式中抗审查能力最强。
- 私有许可VDRs :这类VDRs在抗审查方面的保障通常最弱,因为运营网络的组织可以随意决定运营方式,包括审查对象和内容。不过,对于成员来说,这通常不是问题,因为私有VDRs在完全封闭的生态系统中使用,有明确的用例和使用者。
- 公共许可VDRs :以Sovrin网络为例,这类VDRs依靠公开的治理声明来保障抗审查能力。没有单个节点运营商可以独立决定审查记录,账本的公开性使外部各方能够检查是否存在审查行为。其合法性取决于治理的中立性、透明度和公平性,类似于评判现代民主国家的合法性。

VDRs类型 抗审查保障 特点
公共无许可VDRs
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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