人工智能视域下区块链网络时延非线性网络化控制研究

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基于区块链的网络信息管理与内容安全研究综述

基于区块链的网络信息管理与内容安全研究综述

科技创新与应用Technology Innovation and Application研究视界2021年10期基于区块链的网络信息管理与内容安全研究综述王雅娇1,李俊翰2(1.延边大学经济管理学院,吉林珲春133300;2.南昌大学软件学院,江西南昌330000)1概述随着信息时代的飞速发展,互联网已成为人们获取信息和协作沟通的主要阵地,互联网的发展极大地促进了信息的有效传播和流通。

根据《第45次中国互联网络发展状况统计报告》[1],截至2020年3月,我国网民规格达9.04亿,互联网普及率达64.5%。

我国网民的人均每周上网时长为30.8个小时,较2018年底增加3.2个小时。

与此同时,我国网民中受过大专及以上教育的比例仅为19.5%,且在校学生占比为26.9%。

由此可见,我国网民接触网络信息事件的时间不断增长,并且信息受众的水平参差不齐。

所以,在国家信息化时代的建设中,网络信息管理与内容安全已经成为至关重要的一道防线。

网络信息内容安全是研究如何利用计算机从动态网络的海量信息中,对与特定安全主题相关的信息进行自动获取、识别和分析的技术[2]。

而网络信息管理与内容安全则是指,在进行对信息的初步分析和收集的过程中及时甄别网络陷阱,确认网络内容安全。

网络信息管理与内容安全主要可分为如下两个方面:第一个方面是基于现有的安全防护控制技术,主要包括网站信息的安全防护方法和抵御网络攻击的防御手段。

将现有的安全防护技术与区块链的信息安全防护技术相结合,可以更好的实现网络信息安全,切实维护个人利益与国家安全。

另一个方面是基于信息传播的信息安全管理问题,主要反映的是网络用户公开发布的信息所带来的社会公共安全问题。

在“后真相”时代,“真相”与事实之间的鸿沟正在逐渐扩大,“真相”成为一种“相对真相”,甚至是“多元真相”,每个人在理解相同事情时往往会基于自己的立场与情感,每个人既是受众也是传播事件者;与此同时,新闻媒体越来越注重新闻的时效性,但与此同时新闻的真实性则会在一定程度上下降。

网络技术的发展趋势和前沿研究

网络技术的发展趋势和前沿研究

网络技术的发展趋势和前沿研究【前言】随着信息技术的飞速发展,网络技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。

网络技术已经从单纯的信息交流发展到了具有更多功能的人机交互、智能化、物联网等高级形态,成为社会发展的重要驱动力。

本文将对网络技术的发展趋势和前沿研究进行探讨和分析。

【网络技术的发展趋势】1、物联网技术的发展物联网是指将各种设备(如传感器、执行器等)、物品(如汽车、家具等)连接在一起,形成庞大的网络系统。

它可以实现物品之间的互联、互通、互操作,形成无处不在的计算、通信和数据控制网络。

现在,物联网已经广泛应用于医疗、工业、交通、农业等各个领域,成为了未来的重要发展方向。

2、虚拟现实技术的发展虚拟现实技术是一种通过计算机生成图像、声音、触觉等方式让用户沉浸在虚拟场景中的技术,它主要包括跟踪和感知、运算和显示等方面的技术。

虚拟现实技术已经被广泛应用于游戏、影视、娱乐等领域,未来它还将在教育、医疗、建筑、设计等更多领域发挥自己的作用。

3、智能化技术的发展智能化技术是一种通过计算机、传感器、执行器等设备帮助人类实现创新和提高生产效率的技术。

智能化技术的应用范围非常广泛,包括智能家居、智能医疗、智能工业、智能城市等等。

智能化技术的未来发展方向是更智能、更自动化、更数字化。

【网络技术的前沿研究】1、5G技术的研究5G技术是指第五代移动通信技术,它的特点是高速率、大容量、低延迟、高可靠性、灵活性等等。

目前,5G技术已经成为全球不少国家的重要研究领域。

未来,5G技术将进一步推动物联网技术、智能化技术等技术的发展。

2、区块链技术的研究区块链技术是指一种分布式、去中心化的数据库管理技术,它可以保证信息的安全、可追溯性、不可篡改性等方面的特点。

目前,区块链技术已经广泛应用于数字货币领域,未来还将进一步应用于金融、医疗、保险等更多领域。

3、AI技术的研究人工智能技术是指使计算机具备类似人类的智能和行为的一种技术,它主要包括自然语言处理、机器学习、图像识别等方面的技术。

区块链技术的中心化和去中心化

区块链技术的中心化和去中心化

区块链技术的中心化和去中心化随着区块链技术逐渐走进人们的视野,人们逐渐地认识到了它的重要性。

区块链技术具有去中心化和中心化两种构架,两种构架各有优缺点,本文将从技术和应用两个角度,分别探讨区块链技术的中心化和去中心化。

一、技术角度1.中心化中心化是指整个区块链网络中存在一个或多个核心节点,其他节点都向其汇报,核心节点集中控制整个网络的运行机制。

这种架构的优点在于实现了数据的高效性,能够支持高并发的交易,因为中心节点可以对整个网络进行优化,确保交易的快速完成。

同时,中心节点可以完成对整个网络的管理,确保网络的安全性,防止攻击等不良行为。

2.去中心化去中心化是指通过将网络节点分散到各个角落,协同工作来确保网络的正常运行和交易顺畅。

这种架构的优点在于,各节点之间不存在层次和控制关系,节点完全平等,且每个节点具有相同的能力和职责。

去中心化使得网络更加安全,不容易受到攻击,同时,去中心化能够保障稀缺的数字资产得到可靠的安全资产保护,确保其使用价值。

二、应用角度1.中心化区块链技术的中心化应用主要是在金融领域。

例如,比特币是一种基于区块链技术的虚拟货币,其核心机制是区块链的中心化。

中心化能够支持比特币的高速处理,保障其交易安全,确保数字资产的可靠性和安全性;另外,中心化还能够保证比特币交易的隐私性和匿名性。

2.去中心化区块链技术的去中心化应用则更为广泛,例如区块链存储和交易,智能合约,供应链管理等领域。

在区块链存储和交易领域,去中心化网络能够消除传统中心化模式存在的数据风险,确保即使出现网络节点宕机等问题,存储数据的安全性也不会受到太大影响。

在智能合约方面,去中心化能够消除人为干预以及第三方信任问题,确保所有的合同规则都得到执行。

在供应链管理领域,去中心化技术能够确保生产商、供应商和零售商之间的关系得到平等的安全保护。

综上所述,区块链技术的中心化和去中心化两种架构在不同应用场景中具有不同的优缺点。

虽然中心化架构能够实现高效处理,但是在数据保护和隐私性方面存在问题;而去中心化技术能够保障数字资产的安全性和交易的完整性,同时还能够消除诸如人为干扰等问题,但是在交易速度和高并发性方面存在问题。

新一代信息技术研究报告

新一代信息技术研究报告

新一代信息技术研究报告1. 引言1.1 新一代信息技术的背景与意义在21世纪的今天,信息技术的发展已经成为推动全球经济增长和社会进步的重要动力。

随着互联网、移动通信、大数据等技术的迅速崛起和广泛应用,人类社会正面临着一场以信息技术为核心的新一轮科技革命。

我国政府对新一代信息技术的发展给予了高度重视,将其作为国家战略性新兴产业来布局和推动,以期在全球科技竞争中占据有利地位。

新一代信息技术主要包括人工智能、大数据、云计算等,这些技术对于提高生产力、优化资源配置、促进产业升级等方面具有重要意义。

它们不仅为传统行业带来深刻的变革,还孕育出一系列新兴产业,为我国经济发展注入新活力。

1.2 研究目的与内容概述本报告旨在分析新一代信息技术的发展现状、核心领域、应用场景以及未来发展趋势与挑战,为我国新一代信息技术产业的发展提供有益的参考。

报告主要内容包括:1.新一代信息技术发展概况:分析国内外发展现状、政策规划及产业链情况;2.新一代信息技术的核心领域:深入探讨人工智能、大数据、云计算等关键技术的发展情况;3.新一代信息技术的应用场景:研究智能制造、智慧城市、金融科技等领域的实际应用;4.新一代信息技术的发展趋势与挑战:分析产业发展趋势、面临的挑战及应对策略;5.新一代信息技术在我国的创新实践:总结我国创新成果、典型企业案例分析及未来发展前景展望。

1.3 研究方法与数据来源本报告采用文献调研、数据分析、案例研究等方法,收集和整理了大量国内外相关政策文件、研究报告、企业案例等资料。

数据来源主要包括政府部门、行业协会、科研机构、企业公开资料等,力求确保报告内容的客观性、真实性和准确性。

2 新一代信息技术发展概况2.1 国内外发展现状新一代信息技术在全球范围内得到了快速发展。

国外,尤其是美国、欧洲、日本等发达国家,在人工智能、大数据、云计算等领域具有明显的技术领先优势。

美国作为全球科技创新的领导者,拥有谷歌、微软、亚马逊等科技巨头,不断推动着新一代信息技术的革新与应用。

计算机网络安全技术研究现状与发展趋势

计算机网络安全技术研究现状与发展趋势

计算机网络安全技术研究现状与发展趋势一、绪论随着计算机网络应用场景的不断扩展,网络安全问题也日益成为国家和企事业单位关切的焦点。

网络安全技术犹如一道拦击黑客、挖掘漏洞的屏障,为网络世界的稳定运行提供保障。

因此,研究网络安全技术的现状和发展趋势具有非常重要的意义。

二、计算机网络安全技术现状1.网络攻击类型多样网络攻击渠道往往是不易察觉的,普通用户甚至可能一无所知。

攻击类型诸如病毒、木马、蠕虫、DOS/DDOS攻击、水坑攻击等,它们能够突破网络安全防线,造成经济损失和社会稳定性的威胁。

2.安全威胁呈现多样性随着网络安全防范技术的不断提升,黑客也不甘于如此状况,他们利用各种方法不断逃脱安全防护的检测。

例如隐蔽性的木马程序,可以控制用户的计算机;ARP欺骗可以让受害者误以为攻击者的计算机是受害者的路由器;而仅是诈骗性的邮件则可以欺骗受害者提交个人信息。

3.安全技术的应用日趋广泛目前的网络安全技术被广泛应用于各大领域。

其中,防火墙、虚拟专用网、加密技术等是目前防护网络安全最为常用、最全面的安全技术。

4.网络安全技术存在缺陷面对不断变化的攻击手段,传统的网络安全技术显现出一些无法避免的缺陷。

如防火墙的检测机制较为单一,容易被攻击者绕过; IDS/IPS等安全检测设备费用昂贵,不适合自主部署。

三、计算机网络安全技术发展趋势1.人工智能在网络安全领域的应用正在增加人工智能技术的引进可以大幅改进现有的防御机制,在对一批信息进行扫描和挖掘等操作时发挥重要作用,有助于解决因病毒或其他恶意文件而对计算机网络造成的扰动。

2.区块链技术助力网络安全区块链用于数字资产的交换和安全记录,基于不同于传统的加密技术,可以在传输中实现更好的防御。

区块链技术可以使操作更安全,并减少黑客和其他敌对攻击的风险,有助于实现网络安全中内部数据信息的加密。

3.新型威胁的应对需求不断加强随着各类权威的紧密合作和人工智能技术的逐步发展,网络安全的未来将有更好的解决途径,可以更方便地应对各类攻击方式,降低内部系统的风险,提供更加流畅的通信服务,并更好地保护企业重要数据。

计算机网络技术在人工智能中的运用

计算机网络技术在人工智能中的运用

计算机网络技术在人工智能中的运用在当今科技飞速发展的时代,计算机网络技术与人工智能的融合已成为推动社会进步的重要力量。

计算机网络技术为人工智能提供了强大的支持和保障,使得人工智能能够更加高效、准确地处理海量数据,并实现更加智能化的决策和服务。

首先,计算机网络技术为人工智能的数据传输和共享提供了坚实的基础。

在人工智能的应用中,数据是至关重要的资源。

大量的数据需要在不同的设备和系统之间进行快速、稳定的传输和共享,以支持人工智能的学习和训练。

计算机网络技术通过高速的网络连接,如光纤通信、5G 网络等,能够实现数据的实时传输,大大提高了数据的利用效率。

例如,在智能医疗领域,医院之间可以通过网络技术共享患者的病历和医疗图像数据,从而为人工智能辅助诊断系统提供更全面、准确的信息,提高疾病诊断的准确性和效率。

其次,云计算平台是计算机网络技术在人工智能中的重要应用之一。

云计算提供了强大的计算资源和存储能力,使得人工智能的训练和推理过程能够在云端高效进行。

人工智能模型的训练通常需要大量的计算资源和时间,而云计算平台可以根据需求动态分配计算资源,大大缩短了训练时间。

同时,云计算平台还能够实现数据的集中管理和备份,确保数据的安全性和可靠性。

许多企业和研究机构都借助云计算平台来开展人工智能项目,降低了硬件成本和运维难度。

再者,计算机网络技术中的分布式计算和并行计算也为人工智能的发展带来了巨大的优势。

分布式计算将计算任务分配到多个节点上同时进行处理,提高了计算效率。

在人工智能中,特别是在处理大规模数据时,分布式计算能够显著缩短计算时间。

例如,在图像识别任务中,可以将大量的图像数据分布到多个计算节点上进行并行处理,快速提取图像的特征并进行分类。

并行计算则通过同时执行多个计算操作,进一步提高了计算性能。

这两种计算方式的结合,使得人工智能能够应对更加复杂和庞大的计算任务。

此外,计算机网络技术中的网络安全保障对于人工智能的应用至关重要。

关于智能控制的文献综述

关于智能控制的文献综述一、智能控制概述智能控制,也称为自动化智能控制,是一种将人工智能理论与控制理论相结合的技术。

它通过模拟人类思维模式,实现对复杂系统的智能化控制。

智能控制的目标是提高系统的性能,优化系统的运行状态,以满足各种实际应用的需求。

二、智能控制发展历程智能控制的发展可以分为四个阶段:萌芽期、形成期、成熟期和最新发展阶段。

萌芽期主要是在20世纪50年代,人工智能和控制理论开始被独立研究;形成期是在20世纪70年代,随着计算机技术的发展,人工智能和控制理论开始融合;成熟期是在20世纪90年代,智能控制的相关理论和技术开始应用于各个领域;最新发展阶段是从21世纪初至今,随着物联网、大数据、云计算等新技术的出现,智能控制得到了更广泛的应用和发展。

三、智能控制的主要技术智能控制的主要技术包括专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法等。

这些技术通过模拟人类的思维模式,实现对系统的智能化控制。

其中,专家控制是基于专家知识的控制;模糊控制是通过模糊逻辑理论的控制;神经网络控制是通过模拟人脑神经元网络的控制方式;遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。

四、智能控制在各领域的应用智能控制已被广泛应用于各个领域,如工业自动化、航空航天、医疗保健、农业等。

在工业自动化领域,智能控制可以实现生产线的自动化检测、控制和优化;在航空航天领域,智能控制可用于飞行器的自主导航、自主控制和自主决策;在医疗保健领域,智能控制可用于医疗设备的智能化操作和病人的智能化监护;在农业领域,智能控制可用于智能化灌溉、智能化施肥和智能化养殖等。

五、智能控制面临的挑战与展望智能控制面临的挑战包括如何提高控制的精度和稳定性、如何处理大规模复杂系统的控制问题、如何降低控制成本和提高经济效益等。

展望未来,随着新技术的不断涌现和应用,智能控制将面临更多的挑战和机遇。

未来智能控制的发展方向包括:更加智能化、更加自主化、更加集成化、更加网络化等。

区块链技术在人工智能发展中的角色与贡献

区块链技术在人工智能发展中的角色与贡献随着科技的迅猛发展,人工智能逐渐渗透进入我们生活的方方面面。

而在人工智能的发展中,区块链技术正扮演着越来越重要的角色。

区块链技术作为一种去中心化的管理方式,具有不可篡改、防伪造、安全可靠等特性,为人工智能的应用提供了更加完善的基础设施。

首先,区块链技术为人工智能算法提供了更可信的数据源。

在人工智能的训练过程中,大量的数据是必不可少的。

然而,传统的数据来源往往受到了数据造假、篡改等问题的困扰,使得训练出来的模型可靠性不高。

而区块链技术的去中心化和不可篡改的特性,可以保证数据的真实性和完整性。

通过将数据存储在区块链上,每一个数据的来源和修改记录都可以被追溯,确保了数据的可信度,从而提升了人工智能算法的准确性和可靠性。

其次,区块链技术也为人工智能的模型开发提供了更大的合作空间。

由于人工智能模型的复杂性和计算资源的需求,对于单一机构而言,往往无法独自完成优质的模型开发。

然而,由于数据的敏感性和隐私性,跨机构之间的数据共享往往面临着巨大的挑战。

而区块链技术通过智能合约的设计,可以实现去中心化的数据协作,使得各方可以安全地共享数据,从而促进模型开发的进程。

通过区块链技术,不同机构之间可以建立起可信度和可控度的共享机制,提高了人工智能模型的开发效率和质量。

另外,区块链技术也可以应用于人工智能模型的验证和审计。

在人工智能的应用过程中,模型的可解释性和公正性一直是一个重要的问题。

而区块链技术的去中心化和可追溯性特点,可以对人工智能模型的决策过程进行完整记录,使得模型的行为可以被审计和解释。

通过区块链技术,人工智能模型的输出可以变得更加可信,避免了潜在的不公平和不透明问题。

最后,区块链技术还可以为人工智能的商业应用提供更好的保护和监管。

人工智能的商业化发展面临着信息泄露、盗用等风险。

而区块链技术的特性可以帮助建立起可信的数据交易平台和智能合约,确保商业应用中数据的安全和交易的透明。

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人工智能视域下区块链网络时延非线性网络化控制研究
发表时间:
2019-11-20T10:20:27.890Z 来源:《河南电力》2019年5期 作者: 郑小发
[导读] 本论文提出基于人工智能视域下智慧区块链网络时延非线性分布式网络化控制系统研究。在此基础上,运用仿真实验证明效果极佳
的准确性。

(重庆机电职业技术大学
重庆市璧山区 402760)

摘要:针对区块链网络信号时延融合电力有源光纤多智能体系统传输的收敛性能。本论文提出基于人工智能视域下智慧区块链网络时
延非线性分布式网络化控制系统研究。在此基础上,运用仿真实验证明效果极佳的准确性。

关键词:区块链;非线性控制;收敛性

随着网络化控制系统分布式网络化控制的研究热点话题。根据网络化控制系统构成闭合控制回路,即传感器的区块链网络信号,通过
网络化控制系统传输到控制器,也通过网络化控制系统传输到执行器。本论文针对非线性离散时受控系统,进一步优化区块链网络时延模
型,从而实现区块链网络信号时延融合网络化控制系统收敛性能分析。
1
预备知识

考虑区块链网络时延非线性离散网络化控制系统描述为

3
结束语

本论文通过研究系统转移矩阵元素取值的变化情况,分析了人工智能视域下区块链网络时延分布式非线性网络控制的收敛速度和鲁棒
收敛性的问题。由分析可知,区块链网络时延非线性网络化控制系统的分布式网络控制时延不仅降低了系统的收敛速度,而且影响了系统
的鲁棒收敛性,且分布式网络控制时延概率越大,系统收敛越慢,对系统鲁棒收敛性的影响越明显。最后,通过理论实验证明了分析结论
的科学性与稳定性。

参考文献:
[1]
何斌,孟清.能源互联网产业智慧结构模型的拓广方法研究[J].系统工程理论与实践,2002,9:137-140.
[2]
郑小发,软件工程技术,中国传媒大学出版社,2011(3)
[3]
郑小发,苏义鑫.非线性船舶电力均衡系统的离散结构设计[J].SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY,1672-7649(2016)9A-0001-
03

作者简介:

郑小发(1981-),重庆市,高级工程师,博士研究生,主要研究方向为非线性控制、人工智能。

项目资助:

重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201903702)资助;现代职业教育研究院项目(MVERIKT201812001)资助;2019年全国基础教
育教学研究项目(
2019QJC010)资助;2019年度全国大学生科研项目(2019QDS051)资助;2019年度全国职业教育科研规划课题

2019QZJ297)资助;2019年度全国职业教育科研规划课题(2019QZJ296)资助;“中国职业技术教育学会教学工作委员会2019-2020 年度
职业教育教学改革课题研究
”课题(1910707)资助。

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