10、中国数字经济中区块链技术的监管与创新平衡

中国数字经济中区块链技术的监管与创新平衡

1. 中国金融科技行业与区块链监管背景

中国金融科技(FinTech)行业在大数据、人工智能、云计算、区块链等底层技术的有力支持下蓬勃发展。这些技术革新改变了传统金融行业的格局,极大地提升了中国金融的普惠性。然而,区块链应用的多样性导致了对特定分支应用领域的不同监管态度。

近年来,中国金融科技行业的区块链综合监管框架逐步建立。区块链作为金融科技行业中日益适用的技术,在中国众多金融科技公司中经过了反复试验。为了实现区块链的健康可持续发展,适度监管是必要的。中国的区块链监管框架主要由两部分组成:
- 刚性法律法规:针对区块链相关的绝对禁止领域,如点对点(P2P)借贷、首次代币发行(ICO)和加密货币。
- 灵活监管机制:即金融科技创新监管试点(监管沙盒),在选定城市实施,由中国人民银行发布的“金融科技发展规划”指导。

中国金融科技监管基于以下原则:
1. 不得违反金融安全的刚性底线,明确创新的底线。
2. 设置灵活边界,平衡金融安全与效率,利用信息披露、公众监督等方法,让公众参与金融科技治理,为金融科技创新创造理想的发展环境。

2. 区块链相关金融科技应用领域的刚性法律法规
2.1 严格禁止领域
  • 加密货币 :在中国,加密货币被严格禁止。由于其价格波动大、价格机制易操纵以及交易匿名性,对加密货币市场的投机攻击会扰乱金融系统的稳定,匿名性还会引发恐怖主义融资、洗钱、逃税等网络犯罪活动。
  • ICO :同样因缺乏行业认证和评估机制、项
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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