YottaChain数据存储行业的改革者

YottaChain利用独特技术、模式等重新定义区块链行业,其拥有“加密去重”专利技术,能满足数据安全和去重需求。采用冗余编码存储数据,确保数据不丢失,还能应对多种意外情况,为原中心化存储用户提供高品质低成本解决方案。

YottaChain利用独有的技术、商业模式、经济模式、生态策略和治理结构重新定义了区块链行业,使用区块链存储可以突破桎梏发展到全新格局,并为其它区块链存储系统的发展提供关键作用。
在技术层面上,YottaChain拥有对区块链存储至关重要的“加密去重”独家专利技术,确保用户数据主权不受侵犯的数据安全专业能力和确保数据永不丢失的存储专业能力,使存储个人和企业数据所需的安全性和将数据存储空间扩大5-10倍的去重能力同时满足,还将区块链存储应用领域扩大扩大了数倍,在规模达数百亿美金的市场上比现有中心化存储具有压制性优势(可靠性提升万倍、成本较低数倍,并额外增加DDoS和容灾等奢侈特性),从而天赋了区块链存储的格局。在这里插入图片描述

YottaChain对存储数据统一采用冗余编码,任何数据自动编码,分成N(例如100)个碎片,其中只要有任意M(例如70)个碎片即可恢复出数据,然后将这N个碎片分别存储到N个存储节点中,每个节点保存一个碎片,这样只要不同时有N-M+1(本例中为31)个节点失效就能保证数据完整不丢失。
任意一个节点失效的时候,系统将会立即另选其它节点重建失效节点的数据,在本例中只要重建第一个失效节点完成之前不会有另外30个节点也相继失效,就可以保证数据永远不丢。
各节点之间会互相监控、互相校验,任何节点一旦失效都能被快速发现。
重建一个失效节点的数据时,会分成很多个节点同时重建以加快重建速度。例如失效节点上存储了1万个文件的各一个碎片,重建一个碎片平均需要0.5秒钟时间(主要是网络传输花时间),选100个节点参与重建,每个节点只需要重建100个碎片,平均50秒钟完成全部重建工作。只要50秒钟内不会有同一个文件的另外30个节点同时失效,该文件数据就不会丢。
由于冗余性好且地理位置分散,不用担心因为硬盘损坏、个别节点运维失误(2018年8月曝光腾讯云因为运维失误丢失用户数据)、雷电天气(2018年9月,Microsoft因为雷击导致部分地区的Azure服务停机20多小时)、停电、光纤被挖断、地震火灾等原因而数据失效。
YottaChain 是基于颠覆性的技术和深厚的行业资源打造的区块链存储公 链为原中心化 存储的用户提供端到端无缝衔接的高品质低成本持久化存储和网络加速解决方案。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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