電子發(fā)燒友App

硬聲App

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

電子發(fā)燒友網(wǎng)>區(qū)塊鏈>混合共識機制的算法模型與經(jīng)濟模型的優(yōu)缺點詳解

混合共識機制的算法模型與經(jīng)濟模型的優(yōu)缺點詳解

收藏

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

評論

查看更多

相關(guān)推薦

經(jīng)濟預(yù)測模型

該資料是由幾篇論文和一個講義組成,具體講解了回歸分析預(yù)測、時間序列預(yù)測、宏觀計量經(jīng)濟模型
2011-08-15 10:47:24

AI算法中比較常用的模型都有什么?

AI算法中比較常用的模型都有什么
2022-08-27 09:19:06

ARM架構(gòu)優(yōu)缺點是什么?

ARM架構(gòu)優(yōu)缺點是什么?MicroPython項目怎么移植?
2022-01-17 06:40:16

ASCII和hex十六進制的優(yōu)缺點是什么?

ASCII具有哪些優(yōu)缺點?hex十六進制的優(yōu)缺點是什么?
2022-02-18 06:26:29

DataWhale一周算法進階3之模型融合

DataWhale一周算法進階3---模型融合
2020-06-08 12:23:07

LED技術(shù)的優(yōu)缺點

LED技術(shù)的優(yōu)缺點介紹
2021-01-01 06:05:25

SPICE模型有什么優(yōu)缺點?如何合理的使用SPICE模型

請問SPICE模型有什么優(yōu)缺點?如何合理的使用SPICE模型?
2021-04-13 06:59:06

SPICE仿真模型的優(yōu)點和缺點

作者: TI 專家 Bruce Trump翻譯: TI信號鏈工程師 Rickey Xiong (熊堯)每一個讀過我博客的人都知道,我使用SPICE模型仿真電路。你可能聽說過Bob Pease,在
2018-09-21 15:51:24

SPI協(xié)議的優(yōu)缺點

SPI協(xié)議介紹SPI協(xié)議的優(yōu)缺點
2020-12-24 06:29:03

一種基于聚類和競爭克隆機制的多智能體免疫算法

求解包含分布式電源的配電網(wǎng)無功優(yōu)化問題。該方法結(jié)合了多智能體系統(tǒng)和免疫算法,構(gòu)建基于人工免疫的具有高效問題求解能力的多智能體系統(tǒng)模型。對于代表DG的智能體,在親和度成熟過程中,引入聚類競爭克隆機制混合變異算子,增強聚類族中的優(yōu)秀個體獲得克隆擴增實現(xiàn)親和度成熟的機會,提高抗體群分布的多樣性,在深
2021-12-29 06:50:23

二相混合式步進電機simulink仿真模型怎么搭建?

二相混合式步進電機simulink仿真模型怎么搭建?
2021-10-28 07:53:18

什么是IoC?具有哪些優(yōu)缺點?

什么是IoC?具有哪些優(yōu)缺點?
2021-10-21 09:33:17

什么是OFDM?有什么優(yōu)缺點?

什么是OFDM?有什么優(yōu)缺點?OFDM中降低PAPR的方法有哪些?
2021-10-09 07:41:27

什么是SPI? SPI優(yōu)缺點是什么?

什么是SPI?SPI優(yōu)缺點是什么?
2022-02-17 08:00:15

以DENC區(qū)塊鏈為例講解共識機制

地提高了作惡的成本,也保證了區(qū)塊鏈的安全。對比比特幣單一的POW算法,BFT+POS的混合共識機制具有更高的效率,更低的資源浪費的優(yōu)點。對比比特幣緩慢的交易處理速度,BFT+POS的機制更加適用于
2018-08-30 14:21:33

以DENC區(qū)塊鏈為例講解共識機制

地提高了作惡的成本,也保證了區(qū)塊鏈的安全。對比比特幣單一的POW算法,BFT+POS的混合共識機制具有更高的效率,更低的資源浪費的優(yōu)點。對比比特幣緩慢的交易處理速度,BFT+POS的機制更加適用于
2018-09-05 09:58:38

基于多傳感器的多模型機動目標(biāo)跟蹤算法設(shè)計

  摘要:多模型目標(biāo)跟蹤算法由于其獨特的處理未知結(jié)構(gòu)和可變參數(shù)的優(yōu)點,已成為當(dāng)前目標(biāo)跟蹤研究領(lǐng)域的一個重要方向。然而當(dāng)今的多模型目標(biāo)跟蹤方法大都停留在理論層面,因此在實際應(yīng)用層面上研究并設(shè)計多模型
2018-12-05 15:16:23

基于隱馬爾可夫模型的音頻自動分類

信號的時間統(tǒng)計特性,因此,提出一種基于隱馬爾可夫模型的音頻分類算法,用于語音、音樂以及它們的混合聲音的分類.實驗結(jié)果表明,隱馬爾可夫模型的音頻分類性能較好,最優(yōu)分類精度達到90.28%.
2011-03-06 23:50:22

常用的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法有什么優(yōu)缺點?

本文介紹了幾類常用的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法,并比較了其優(yōu)缺點。
2021-06-03 06:41:59

常見算法優(yōu)缺點比較

,并從優(yōu)中擇優(yōu)。但是每次都進行這一操作不免過于繁瑣,下面小編來分析下各個算法優(yōu)缺點,以助大家有針對性地進行選擇,解決問題。1.樸素貝葉斯樸素貝葉斯的思想十分簡單,對于給出的待分類項,求出在此項出現(xiàn)
2017-12-02 15:40:40

常見的物聯(lián)網(wǎng)通訊技術(shù)有哪些優(yōu)缺點

藍牙具有哪些優(yōu)缺點?Wi-Fi具有哪些優(yōu)缺點?ZigBee具有哪些優(yōu)缺點?
2021-06-15 07:58:40

怎樣去設(shè)計一種采用覆蓋機制的FIFO隊列模型

FIFO隊列是什么?怎樣去設(shè)計一種采用覆蓋機制的FIFO隊列模型呢?
2021-12-08 06:07:14

怎樣去設(shè)計基于Simulink的混合動力電動汽車模型

本文件包含使用Simscape、Simscape Electronics、Simscape Driveline和Simscape Power Systems構(gòu)建的混合動力電動汽車模型,這些模型可以被
2021-08-26 11:35:06

怎樣去驗證可部署目標(biāo)硬件與軟件算法模型之間的算法性能一致性?

如何去設(shè)計一款合理的電子硬件解決方案,從而實現(xiàn)經(jīng)濟有效的大規(guī)模生產(chǎn)與部署?怎樣去驗證可部署目標(biāo)硬件與軟件算法模型之間的算法性能一致性?System Generator是什么?有什么功能?
2021-04-08 06:25:48

無刷電機的優(yōu)缺點

無刷電機的優(yōu)缺點無刷電機的作用無刷電機的使用壽命
2021-01-27 06:16:32

有關(guān)labview過程控制液罐液位濃度的動態(tài)混合模型的問題

請問圖中的液罐模型是怎么制作的?程序框圖里沒有看出這部分,液罐模型VI是個動態(tài)混合數(shù)據(jù)模型,不知道怎么轉(zhuǎn)換成圖像的。請大神請教!
2014-10-16 11:32:25

求一種改進的模型預(yù)測直接轉(zhuǎn)矩控制算法

為什么要提出一種改進的模型預(yù)測直接轉(zhuǎn)矩控制算法?改進的模型預(yù)測直接轉(zhuǎn)矩控制算法有哪些功能?
2021-07-06 07:45:56

純追蹤算法自行車模型

純追蹤算法自行車模型自行車模型是對汽車運動描述的一種簡化方法,其基于幾個假設(shè):忽略車輛垂直方向上的運動假設(shè)前面的兩個輪胎具有一致的角度和轉(zhuǎn)速,后面也如此,這樣車輛就可以簡化成自行車結(jié)構(gòu)車輛運動
2021-08-17 08:58:50

闡述FreeRTOS系統(tǒng)中的機制及在應(yīng)用中的優(yōu)缺點

:FreeRTOS是一個源碼公開的免費的嵌入式實時操作系統(tǒng),通過研究其內(nèi)核可以更好地理解嵌入式操作系統(tǒng)的實現(xiàn)原理.本文主要闡述FreeRTOS系統(tǒng)中的任務(wù)調(diào)度機制、時間管理機制、任務(wù)管理機制以及內(nèi)存分配策略的實現(xiàn)原理,并指出FreeRTOS在應(yīng)用中的優(yōu)缺點。在嵌入式領(lǐng)域中,嵌入式實時操作系統(tǒng)...
2021-12-20 06:34:43

混合型P2P應(yīng)用層多播模型

針對傳統(tǒng)應(yīng)用層多播模型中存在的不足,提出一種基于P2P 技術(shù)的混合型應(yīng)用層多播模型。該模型結(jié)合2 種不同的應(yīng)用層多播常用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),即本地傳遞樹和結(jié)構(gòu)化中樞網(wǎng)絡(luò)。每一個
2009-03-20 14:56:4824

基于混合先驗模型的超分辨率重建

在L1范數(shù)圖像超分辨率重建算法框架下,引入?yún)?shù)自適應(yīng)估計,結(jié)合差分圖像統(tǒng)計特性和概率分布模型提出一種基于混合先驗模型的超分辨率重建方法。實驗證明該方法可以彌補L1范
2009-04-11 08:42:0524

基于DiffServ模型的調(diào)度算法

區(qū)分服務(wù)(DiffServ)模型中不同隊列調(diào)度算法對網(wǎng)絡(luò)性能有不同的影響。該文介紹了DiffServ實現(xiàn)模型,分析比較了目前4種典型隊列調(diào)度算法的基本原理及性能特點?;贠PNET Modeler構(gòu)建了
2009-04-13 09:29:1514

MUAVs系統(tǒng)的混合組織模型

分析多UAV 系統(tǒng)的協(xié)作控制以及2 種基本的組織模型及其優(yōu)缺點,結(jié)合大規(guī)模UAVs(MUAVs)系統(tǒng)協(xié)作的復(fù)雜特征,提出適用于MUAVs 系統(tǒng)的幾種分級混合網(wǎng)絡(luò)組織模型以及具有自適應(yīng)能力
2009-04-17 09:05:437

基于多級混合模型的圖像分割方法

本文研究了典型的基于區(qū)域的圖像分割方法主動形狀模型(Active Shape Model, ASM)和基于邊緣的圖像分割snake 算法,分析了算法適用條件和各自的優(yōu)缺點。結(jié)合snake 模型與主動形狀模型
2009-07-08 09:58:0920

基于高斯比例混合模型的圖像非下采樣Contourlet域去噪

為改善圖像的去噪效果,該文提出了一種基于高斯比例混合模型的圖像非下采樣Contourlet 域去噪算法。該算法首先建立非下采樣Contourlet 系數(shù)鄰域的高斯比例混合模型,然后在模型
2009-11-11 16:02:2814

什么是IBIS模型?以及IBIS模型的仿真及優(yōu)缺點

IBIS 模型的介紹 1. 什么是IBIS模型?   IBIS(Input/Output Buffer Information Specification)模型是一種基
2009-03-20 14:12:394655

基于C-V模型的醫(yī)學(xué)圖像分割方法

本文重點闡述了兩種集合活動輪廓模型,基于梯度信息的李純明模型和基于區(qū)域信息的C-V模型,在分析了兩種模型優(yōu)缺點后,將李純明模型中的罰函數(shù)項引入到C-V模型中,提出了無需
2012-05-25 13:56:0630

基于代理模型的分布式聚類算法

II DDM模型是現(xiàn)有的分布式聚類模型中性能較好的一種個體合作以及串行工作方式固有的不足,在該模型基礎(chǔ)上引入分層的思想,提出了一種新的分布式聚類算法模型HII DDM,該模型將分布
2013-09-16 14:08:530

G_S模型下的雙邊推薦算法

G_S模型下的雙邊推薦算法_劉建明
2017-01-03 17:41:320

基于反射機制的AOP模型的研究_張波

基于反射機制的AOP模型的研究_張波
2017-03-17 15:47:410

高斯混合交互式多模型容積信息濾波算法_謝會來

高斯混合交互式多模型容積信息濾波算法_謝會來
2017-03-19 19:04:390

基于混合高斯模型的窄帶目標(biāo)跟蹤方法_曾綺雯

基于混合高斯模型的窄帶目標(biāo)跟蹤方法_曾綺雯
2017-03-19 19:25:560

樸素貝葉斯等常見機器學(xué)習(xí)算法的介紹及其優(yōu)缺點比較

偏差和方差與模型復(fù)雜度的關(guān)系使用下圖更加明了: 當(dāng)模型復(fù)雜度上升的時候,偏差會逐漸變小,而方差會逐漸變大。 常見算法優(yōu)缺點 1.樸素貝葉斯 樸素貝葉斯屬于生成式模型(關(guān)于生成模型和判別式模型,主要
2017-09-29 16:18:197

結(jié)合陰影抑制的混合高斯模型改進算法

,提出了一種將混合高斯模型背景法和HSV空間陰影抑制相結(jié)合的運動目標(biāo)檢測算法。這種改進算法首先將顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV空間,初步提取運動目標(biāo),然后再利用陰影的灰度值比背景中的灰度值小,而前景的灰度值比背景中灰度值大的
2017-12-04 15:05:430

基于ESCM的動態(tài)主題情感混合模型

針對現(xiàn)有模型無法進行微博主題情感演化分析的問題,提出一種基于主題情感混合模型( TSCM)和情感周期性理論的主題情感演化模型動態(tài)主題情感混合模型( DTSCM)。DTSCM通過捕獲不同時間片中
2018-01-02 10:38:340

面向人體動作識別的隨機增量型混合學(xué)習(xí)機模型

針對自然人機交互應(yīng)用中的人體動作識別問題,總結(jié)了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型在識別人體動作時的缺點,然后在此基礎(chǔ)上針對自然人機交互應(yīng)用的獨特要求提出了面向人體動作識別的隨機增量型混合學(xué)習(xí)機模型.該模型將誤差反向
2018-01-03 15:50:411

隨機塊模型學(xué)習(xí)算法

由于隨機塊模型能夠有效處理不具有先驗知識的網(wǎng)絡(luò),對其研究成為了機器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘和社會網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域的研究熱點.如何設(shè)計出具有模型選擇能力的快速隨機塊模型學(xué)習(xí)算法,是目前隨機塊模型研究面臨
2018-01-09 18:20:041

常見算法優(yōu)缺點比較

優(yōu)中擇優(yōu)。但是每次都進行這一操作不免過于繁瑣,下面小編來分析下各個算法優(yōu)缺點,以助大家有針對性地進行選擇,解決問題。
2018-02-02 15:48:225608

MOS管模型分類 NMOS的模型詳解

MOS管常需要偏置在弱反型區(qū)和中反型區(qū),就是未來在相同的偏置電流下獲得更高的增益。目前流行的MOS管模型大致可分為兩類,本文將詳解MOS管模型的類型和NMOS的模型圖。
2018-02-23 08:44:0051665

PRAM模型、BSP模型、LogP模型優(yōu)缺點分析

PRAM(Parallel Random Access Machine,隨機存取并行機器)模型,也稱為共享存儲的SIMD模型,是一種抽象的并行計算模型,它是從串行的RAM模型直接發(fā)展起來的。在這
2018-05-07 09:12:0114857

高斯過程函數(shù)回歸的兩層混合模型及其MCMC-EM算法

高斯過程函數(shù)回歸的兩層混合模型及其MCMC-EM算法 英文文獻
2018-06-04 14:21:132

區(qū)塊鏈共識算法為什么要被不斷地更新

重要的是要記住,它們都不是絕對完美的,在分散或部分分散化的環(huán)境中,不存在任何普遍達成共識的方法。每一個都有它的優(yōu)點和缺點。這就是為什么算法被不斷地更新補并充各種各樣的插件的原因。有時,不同共識的方法會混合在一起,形成混合體。
2018-11-29 14:10:55638

如何使用概率模型進行非均勻數(shù)據(jù)聚類算法的設(shè)計介紹

針對傳統(tǒng)K-means型算法的“均勻效應(yīng)”問題,提出一種基于概率模型的聚類算法。首先,提出一個描述非均勻數(shù)據(jù)簇的高斯混合分布模型,該模型允許數(shù)據(jù)集中同時包含密度和大小存在差異的簇;其次,推導(dǎo)了非均勻
2018-12-13 10:57:5910

如何融合密度峰值進行高斯混合模型聚類算法概述

針對高斯混合模型( GMM)聚類算法對初始值敏感且容易陷入局部極小值的問題,利用密度峰值(DP)算法全局搜索能力強的優(yōu)勢,對GMM算法的初始聚類中心進行優(yōu)化,提出了一種融合DP的GMM聚類算法(DP-GMMC)。
2018-12-18 18:33:132

數(shù)字貨幣共識算法優(yōu)缺點分析

工作證明是第一個區(qū)塊鏈共識算法。由中本聰(Satoshi Nakamoto)設(shè)計,用于比特幣區(qū)塊鏈。我們要感謝全球范圍內(nèi)的大規(guī)模采礦作業(yè)和電力消耗。我們知道它是可行的(對于許多其他的共識算法,我們可以說它是可行的),但在游戲的這個階段,它開始被視為一種遺留技術(shù)。
2018-12-28 10:13:034808

基于分層策略的三維非剛性模型配準(zhǔn)算法

在三維非剛性模型分析中,通常需要對不同姿態(tài)下的模型進行配準(zhǔn)。針對傳統(tǒng)配準(zhǔn)算法存在復(fù)雜度高、計算量大、精確度低等問題,提出一種新的基于分層策略的三維非剛性模型配準(zhǔn)算法。首先,定義熱核簽名函數(shù)為模型
2019-01-23 14:50:483

區(qū)塊鏈共識機制權(quán)威證明PoA的優(yōu)缺點介紹

權(quán)威證明(PoA)就是一些項目使用的共識機制。基于權(quán)益證明(PoS),通常將金錢作為股權(quán)使用,POA指的是身份的使用。這背后的想法是,人們會注意自己的名聲,因此會被勸阻不要惡意行事。
2019-02-15 11:44:556899

區(qū)塊鏈最為主流的五種混合共識機制介紹

區(qū)塊鏈混合共識機制會提供中繼鏈方案,在其上存在大量可驗證的、全局依賴的動態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。換句話說會設(shè)計成一個獨立鏈的集合,例如包含以太坊、以太坊經(jīng)典、域名幣、比特幣。
2019-03-14 11:35:203716

區(qū)塊鏈中的共識機制是什么

所謂共識機制,是分布式系統(tǒng)中的一個過程,用于在涉及多個不可靠節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)中,在所有節(jié)點之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性并對某個提案達成一致的協(xié)議。不同的共識機制各自有其優(yōu)缺點。現(xiàn)在主要根據(jù)安全性,可擴展性,TPS性能,以及資源消耗來判定一款共識機制的優(yōu)劣。
2019-04-30 10:00:00861

星系共識的隨機數(shù)生成算法共識協(xié)議的作用

基于PoW共識的區(qū)塊鏈系統(tǒng)由于挖礦的隨機性,以天然的方式為系統(tǒng)引入了熵,然而對于PoS和DPoS共識的區(qū)塊鏈系統(tǒng),就需要單獨設(shè)計一種方式去引入熵,那就是隨機數(shù)生成算法。可以說隨機數(shù)生成算法是設(shè)計共識機制的主要挑戰(zhàn)之一,也是衡量共識機制優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。
2019-05-06 13:47:59755

基于Wanchain星系共識經(jīng)濟激勵機制的設(shè)計原理和作用介紹

經(jīng)濟激勵機制共識協(xié)議設(shè)計的核心部分之一,一個合理的經(jīng)濟激勵機制之于共識協(xié)議就如同共識協(xié)議對整個區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)一樣,有著極其重要的意義,它是激勵共識節(jié)點誠實運轉(zhuǎn)、抑制惡意行為的經(jīng)濟運行體系,是建立在技術(shù)基礎(chǔ)之上的經(jīng)濟驅(qū)動力。
2019-06-28 11:23:38787

區(qū)塊鏈中的節(jié)點和共識機制是什么

明白了什么是節(jié)點,那我們來聊聊什么是“共識機制”,其實所謂的共識機制就相當(dāng)于我們所說的投票,不同的共識機制相當(dāng)于投票規(guī)則不同,例如:有的要過半數(shù)、有的要達到三分之二的票數(shù)。 所有的節(jié)點都具備
2019-07-05 11:16:4610958

基于Dfinity共識的過程及優(yōu)缺點解析

以分層的結(jié)構(gòu)介紹了一致性共識的達成,文中將按步驟分解,簡單幫助大家講解共識。并簡述技術(shù)特點,與其他項目做比較,揭示這樣優(yōu)缺點帶來的影響。
2019-07-15 11:29:572851

比特幣采用的共識機制

自己有更大可能性計算出正確的哈希值。 比特幣采用的就是SHA256算法,共識機制比較高,容錯性好,但達成共識要全網(wǎng)參與運算,效率較低,資源消耗也大。
2019-07-30 14:36:4213037

區(qū)塊鏈共識機制優(yōu)缺點分析

區(qū)塊鏈就是運行在P2P網(wǎng)絡(luò)上的去中心化賬本。在公有鏈區(qū)塊鏈項目例如比特幣,成千上萬的用戶在使用這個區(qū)塊鏈。我們怎么去在這樣的系統(tǒng)中獲得信任呢,并且在私有區(qū)塊鏈中也是一樣的情況。這就是共識機制的來源
2019-08-12 11:26:431407

PoD共識算法經(jīng)濟模型分析

PoW (Proof of Work) 工作量證明共識算法為零和博弈,采用競爭性哈希計算來確定記賬人,導(dǎo)致了整個生態(tài)每次出塊時都有大量電能在競爭中被無端消耗,挖礦成本高,而且速度受限。如果把
2019-08-23 11:18:052602

PoW共識機制的優(yōu)勢是什么

在之前我們已經(jīng)講過,共識機制是區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中,所有節(jié)點都要遵守的一種規(guī)則,當(dāng)前主流的共識機制分為兩種,一種是PoW共識機制,另一種則是PoS共識機制,今天我們就來介紹一下,什么是PoW共識機制
2019-12-27 09:20:533978

PoW與PoS共識機制優(yōu)缺點介紹

所謂PoS機制,全稱是Proof of Stake,也就是權(quán)益證明。它是除PoW機制外的另一類主流共識機制
2020-01-03 09:10:287848

邏輯回歸與GBDT模型各自的原理及優(yōu)缺點

模型是2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型, 該模型利用GBDT自動進行特征篩選和組合, 進而生成新的離散特征向量, 再把該特征向量當(dāng)做LR模型的輸入, 來產(chǎn)生最后的預(yù)測結(jié)果, 該模型能夠綜合利用用戶、物品和上下文等多種不同的特征, 生成較為全
2020-12-26 10:01:5911283

決策樹的基本概念/學(xué)習(xí)步驟/算法/優(yōu)缺點

本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學(xué)習(xí)的3個步驟、3種典型的決策樹算法、決策樹的10個優(yōu)缺點
2021-01-27 10:03:202145

結(jié)合PageRank算法的跨鏈公證人機制評價模型

  跨鏈技術(shù)是區(qū)塊鏈領(lǐng)域硏究和關(guān)注的熱點,公證人機制是一種典型的跨鏈技術(shù)手段。針對公證人機制中存在節(jié)點信用監(jiān)督不足的問題構(gòu)建基于改進 Pagerank算法的公證人節(jié)點信用評價模型。收集多種公證人節(jié)點
2021-03-11 14:05:0211

關(guān)于區(qū)塊鏈共識機制的研究及原理

等相關(guān)性能。根據(jù)區(qū)塊鏈共識機制的技術(shù)路線,將其細分為3類單一共識機制和6類混合共識機制。從原理實現(xiàn)角度,系統(tǒng)描述共識機制的理論技術(shù),歸納節(jié)點達成一致所需的運算操作并評價共識機制優(yōu)缺點。從工程應(yīng)用角度,具體分析共
2021-03-16 14:23:3123

一種基于信任度的匹配拜占庭共識算法

,提出一種基于信任度的匹配拜占庭共識算法( Trust- basedMatching Byzantine Fault Tolerance, TMBFT)。首先,通過基于信任度的鄰居匹配模型來選取部分
2021-04-14 15:05:4812

基于狄利克雷過程的可擴展高斯混合模型

針對使用高斯混合模型的圖像先驗建模中分量數(shù)目難以擴展的問題,構(gòu)建基于狄利克雷過程的可擴展高斯混合模型。通過聚類分量的新增及歸并機制,使模型復(fù)雜度根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模自適應(yīng)變化,從而增強先驗模型結(jié)構(gòu)的緊密度
2021-04-29 11:17:497

車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中混合車流的車輛換道行為決策模型

車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中,交通系統(tǒng)將長期昰現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車和債統(tǒng)人工駕駛車輛混合共存的狀況。針對智能網(wǎng)聯(lián)交通環(huán)境下的新型混合車流,建立了車輛的換道行汋決策模型。對于混合車輛交通流引λ最小安全區(qū)琙模型,自主車輛交通
2021-05-07 16:18:0613

深度分析RNN的模型結(jié)構(gòu),優(yōu)缺點以及RNN模型的幾種應(yīng)用

強大的Bert模型家族,都是站在RNN的肩上,不斷演化、變強的。 這篇文章,闡述了RNN的方方面面,包括模型結(jié)構(gòu),優(yōu)缺點,RNN模型的幾種應(yīng)用,RNN常使用的激活函數(shù),RNN的缺陷,以及GRU,LSTM是如何試圖解決這些問題,RNN變體等。 這篇文章最大特點是圖解版本,
2021-05-13 10:47:4622438

基于boosting框架的混合秩矩陣分解模型

基于boosting框架的混合秩矩陣分解模型
2021-06-11 14:41:4713

基于注意力機制的新聞文本分類模型

基于注意力機制的新聞文本分類模型
2021-06-27 15:32:3229

基于果蠅算法混合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測模型

基于果蠅算法混合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測模型
2021-07-05 16:52:5740

移植深度學(xué)習(xí)算法模型到海思AI芯片

本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型,大致分為模型轉(zhuǎn)換,...
2022-01-26 19:42:3511

機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性算法詳解

本文介紹目前常見的幾種可以提高機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性的技術(shù),包括它們的相對優(yōu)點和缺點。
2022-02-16 16:21:313986

基于VLP模型的語義對齊機制

在本文中,我們利用圖像描述模型提出一個新穎的探針方法。通過這個方法,我們從文本角度分析了VLP模型的語義對齊機制。我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的VLP模型在對齊方面有明顯的缺陷。
2022-10-28 11:09:34729

IGBT結(jié)溫估算(算法+模型)

IGBT結(jié)溫估算(算法+模型),多年實際應(yīng)用,準(zhǔn)確度良好 能夠同時對IGBT內(nèi)部6個三極管和6個二極管溫度進行估計,并輸出其中最熱的管子對應(yīng)溫度。 可用于溫度保護,降額,提高
2023-02-23 09:45:057

模型在不同任務(wù)中的優(yōu)缺點

如果自己是一個大模型的小白,第一眼看到 GPT、PaLm、LLaMA 這些單詞的怪異組合會作何感想?假如再往深里入門,又看到 BERT、BART、RoBERTa、ELMo 這些奇奇怪怪的詞一個接一個蹦出來,不知道作為小白的自己心里會不會抓狂?
2023-05-23 17:19:102872

從進程模型轉(zhuǎn)換成線程模型優(yōu)缺點

面向進程模型是一種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的架構(gòu)模型,核心思想是將不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)分配給不同的進程,每個進程獨立運行,相互之間通過進程間通信(IPC)進行協(xié)作。這種模型被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,例如
2023-06-25 10:12:14252

AI大模型和小模型是什么?AI大模型和小模型的區(qū)別

  隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用,機器學(xué)習(xí)模型的大小越來越成為一個重要的問題。在機器學(xué)習(xí)中,我們通常將模型分為兩類:大模型和小模型。本文將介紹AI大模型和小模型是什么,并分析它們各自的優(yōu)缺點以及區(qū)別。
2023-08-08 16:55:334555

ai算法模型的區(qū)別

ai算法模型的區(qū)別 人工智能(AI)是當(dāng)今最熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一。雖然AI被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,但其核心是由算法模型組成的。AI算法模型是AI成功應(yīng)用的基礎(chǔ)。因此,理解AI算法模型的區(qū)別
2023-08-08 17:35:392264

機器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機器學(xué)習(xí)算法是什么 機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點

機器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機器學(xué)習(xí)算法是什么?機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點? 機器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機器學(xué)習(xí)算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)的算法。它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征,進而對未知數(shù)據(jù)進行分類、回歸、聚類等任務(wù)。通過
2023-08-17 16:11:50939

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)缺點

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)缺點 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于圖像、語音等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。在過去幾年里,CNN的研究和應(yīng)用有了飛速的發(fā)展,取得了許多重要的成果,如在圖像分類、目標(biāo)識別、人臉識別、自然語言
2023-08-21 16:50:045475

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)缺點

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)缺點? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號中進行學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型。它在計算機視覺、語音識別
2023-08-21 17:15:191881

盤古大模型和阿里哪個好?

盤古大模型和阿里哪個好? 介紹盤古大模型和阿里巴巴兩個產(chǎn)品的優(yōu)缺點和適用場景。 一、 盤古大模型 1. 產(chǎn)品介紹 盤古大模型是杭州大朗科技有限公司推出的一款大數(shù)據(jù)分析平臺,通常用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)
2023-08-31 09:01:35793

redis持久化機制優(yōu)缺點

Redis是一個基于內(nèi)存的高性能鍵值存儲系統(tǒng),它提供了多種持久化機制來保證數(shù)據(jù)的可靠性。本文將詳細介紹Redis的持久化機制,并分析其優(yōu)缺點。 一、Redis的持久化機制簡介 Redis提供了兩種
2023-12-05 10:03:58198

機器人擁抱AI大模型已成共識!

目前普遍的共識是,機器人擁抱AI大模型的過程就是具身智能機器人的實現(xiàn)過程,融合AI大模型的具身智能機器人將是未來機器人的主要發(fā)展方向。
2023-12-22 17:08:34239

常見物聯(lián)網(wǎng)模型優(yōu)缺點簡介

每種物聯(lián)網(wǎng)模型都有其適用的場景和條件,選擇哪種模型取決于具體的應(yīng)用需求、設(shè)備特性、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及數(shù)據(jù)安全要求等因素。因此,在實際應(yīng)用中,需要根據(jù)具體情況進行權(quán)衡和選擇。
2024-03-20 17:44:01357

已全部加載完成