23、区块链技术在供应链管理与药物发现中的应用探讨

区块链技术在供应链管理与药物发现中的应用探讨

区块链技术在供应链管理中的现状

区块链技术在供应链管理领域展现出了一定的潜力,但目前并不适合广泛部署,原因主要有以下几点:
1. 独特价值未确立 :到目前为止,区块链试点项目尚未在供应链行业中确立该技术的独特价值。
2. 数据采集能力有限 :区块链技术目前还无法从大量不信任的参与方那里采集数据。
3. 并非唯一实现方式 :实现完全的透明度或可追溯性可以通过多种方式,而不仅仅依赖区块链技术。
4. 成本与标准不明 :目前,建立和运营区块链的成本尚不清楚,且缺乏相应标准。

区块链技术与供应链所需能力之间存在巨大差距。不过,当供应链中的参与者身份不明或不可信时,区块链技术可以为供应链提供信任、透明度和可追溯性。这类供应链通常复杂、多层级,涉及大量合作伙伴,且处于需要更高可追溯性的监管环境中。然而,对于参与者关系良好且值得信赖的供应链,集中式数据库策略往往就足够了。许多此类供应链依赖孤立的数据库,可追溯性有限,因此它们无需区块链技术来解决这些问题,可以利用更适合其高交易量的现有技术,单独或与合作伙伴协作使用。

目前量化区块链技术在供应链中的运行成本,并与其他技术的成本进行比较还为时过早。在评估区块链在供应链中的应用时,需要明确其价值主张,例如内部交易流程的效率如何、最终产品故障、召回和诉讼可能带来的成本是多少、消费者是否愿意为确保供应链透明度的产品支付溢价等。

药物发现过程概述

药物发现和开发是造福人类健康的关

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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