8、自我主权身份(SSI)应用场景解析

自我主权身份(SSI)应用场景解析

1. Bob 通过 Alice 的在线博客结识她

Bob 在浏览网络时发现了 Alice 关于先进网站设计业务的博客,对其中内容很感兴趣,便想联系 Alice 为自己创建一个网站。

Alice 作为前沿的网页设计师,为她的博客启用了 SSI 功能,使其能够接受希望直接与她建立联系的访客的连接请求。她为博客添加了一个云代理,并将其连接到自己的边缘代理。由于这是 Alice 的个人博客,这个云代理充当了 Alice 个人的另一个代表,而非将博客作为一个独立的“事物”来代表。这体现了 SSI 的一个关键原则:Alice 可以在她想要的任意设备或网络位置上拥有任意数量的代理,每个代理都能让她在特定环境中表达自己的身份并建立新的关系,在这个场景中,就是她作为网页设计师的在线形象。

如果 Alice 愿意,她可以为博客设置独立的 SSI 身份,这样访客就可以直接与博客建立连接,而不是与 Alice 本人建立连接。

Bob 与 Alice 建立连接的步骤如下:
1. Bob 使用他的边缘代理扫描连接邀请的二维码。这个二维码由 Alice 为她的博客安装的 SSI 插件配置。
2. Bob 的边缘代理应用程序会提示他接受连接邀请。当 Bob 按下“是”时,他的边缘代理会生成密钥对、对等 DID 和 DID 文档,用于连接请求消息,并将其发送给 Bob 的云代理,再由云代理转发给 Alice 的云代理,最后转发给 Alice 的边缘代理。
3. Alice 收到连接请求并批准。之后,Alice 的边缘代理会生成她的密钥对、对等 DID 和 DID 文档,用于连接响应消息,然后通过云代理将其发送回 Bob 的边缘代

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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