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第一章区块链技术概述
第一章区块链技术概述 1. 人工智能AI，区块链Blockchain，云计算Cloud 和数据科学Data Science。 人工智能：生产力变革。大数据：生产资料变革。区块链：生产关系变革。 2. 可信第三方： 交易验证，交易安全保障，历史记录保存->价格昂贵，交易速 度嘛，欺诈行为。 区块链： 去中心的清算，分布式的记账，离散化的支付。任 何达成一致的无信任双方直接交易，不需要第三方中介。注意：信用破产，绝 对中心化，不透明无监管。 3. 区块链： 用于记录比特币交易账目历史的数据结构，每个区块的基本组成都 由上个区块的散列值、若干条交易及一个调节数等元素构成，矿工通过工作量 证明来维持持续增长、不可篡改的数据信息。区块链又称为分布式账本，是一 种去中心化的分布式数据库。 区块链技术 是在不完全可信的环境中，通过构建 点对点网络，利用链式数据结构来验证与存储数据，借助分布式共识机制来确 定区块链结构，利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全，利用由自动化 脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据。 4. 体系结构：数据层： 封装了区块链的底层数据存储和加密技术。每个节点存 储的本地区块链副本可以被看成三个级别的分层数据结构：区块链、区块、区 块体。每个级别需要不同的加密功能来保证数据的完整性和真实性。 网络层： 网格网络，权限对等、数据公开，数据分布式、高冗余存储vs 轴辐网络，中央 服务器分配权限，多点备份、中心化管理。 共识层： 能够在决策权高度分散的 去中心化系统中使得各节点高效地针对区块数据的有效性达成共识。出块节点 选举机制和主链共识共同保证了区块链数据的正确性和一致性，从而为分布式 环境中的不可信主体间建立信任关系提供技术支撑。 激励层： 经济因素集成到 区块链技术体系中，包括经济激励的发行机制和分配机制等。公有链：激励遵 守规则参与记账的节点，惩罚不遵守规则的节点，使得节点最大化自身收益的 个体理性行为与保障去中心化的区块链系统的安全和有效性的整体目标相吻合， 整个系统朝着良性循环的方向发展。私有链：不一定激励，参与记账的节点链 外完成博弈，通过强制力或自愿参与记账。 合约层： 封装区块链系统的各类脚 本代码、算法以及由此生成的更为复杂的智能合约。数据、网络和共识三个层 次作为区块链底层“虚拟机”分别承担数据表示和存储、数据传播和数据验证功能， 合约层建立在区块链虚拟机之上的商业逻辑和算法，是实现区块链系统灵活编 程和操作数据的基础。智能合约是一个在计算机系统上，当一定条件被满足的 情况下，可以被自动执行的合约（程序）区块链上的智能合约，一是数据无法 删除、修改，保证了历史的可追溯，作恶成本很高，其作恶行为将被永远记录； 二是去中心化，避免了中心化因素的影响。 应用层： 区块链技术是具有普适性 的底层技术框架，除可以应用于数字加密货币外，在经济、金融和社会系统中 也存在广泛的应用场景。 5. 区块链特征 ：去中心，去信任；开放，共识；交易透明，双方匿名；不可篡 改，可追溯。 区块链分类： 公有链： 无官方组织及管理机构，无中心服务器， 参与的节点按照系统规则自由接入网络、不受控制，节点间基于共识机制开展 工作。 联盟链： 由若干机构联合发起，介于公有链和私有链之间，兼具部分去 中心化的特性。 私有链： 建立在某个组织内部，系统的运作规则根据组织要求 设定，修改甚至是读取权限仅限于少数节点，同时仍保留着区块链的真实性和 部分去中心化特征。 无许可区块链： 一种完全去中心化的分布式账本技术，允 许节点自由加入和退出，无需通过中心节点注册、认证和授权，节点地位平等， 共享整个账本。 许可区块链： 存在一个或多个具有较高权限的节点，可以是可 信第三方，也可以是协商制定有关规则，其他节点只有经过相应授权后才可访 问数据，参与维护。 6. 数字货币：区块链1.0 旨在解决交易速度、挖矿公平性、能源消耗、共识方 式以及交易匿名等问题，参照物为比特币（BTC）。区块链2.0 旨在解决数据隐 私、数据存储、区块链治理、高吞吐量、域名解析、合约形式化验证等问题， 参照物为以太坊（ETH）。
人形机器人的GhatGPT时刻已至
从进展看，特斯拉居首，且从芯片、数据训练、大模型到本体制造、运控模型均自研自产，25年已制定千台量 产目标。其次为英伟达，其具备强大的算力能力+数据训练平台优势，利用微软芯片、数据、大模型、开发平 台，为人形机器人公司打造底层开发生态，已与14家人形公司合作。其次为Google，从放弃本体聚焦机器人 大模型，到再次牵手机器人公司合作下一代人形机器人，具备大模型能力。 OpenAI目前通过投资和自己小规模 研发机器人本体，尚未All in。苹果和Meta目前专注机器人细分感知领域，平台推出机器人感知系统ARMOR 可用于机械臂，Meta此前收购Digit触觉传感器团队。
静态线，1994 年 7 月 - EWU 数字共享
在我们的第二期新闻通讯中，提到了 _ Reed 和 Judith Harrison 以及他们的女儿之一 Julie 在 1993 年 7 月 25 日星期日参加完家庭聚会后从犹他州罗斯福飞往加利福尼亚州卡马里奥的航班上失踪的消息。Reed (MSO 60) 驾驶着一架 Beechcraft Bonanza 飞机，这是他从朋友那里借来的，因为他的 Beech Baron 正在维修。1994 年 4 月 30 日，飞机残骸和遇难者遗体在加利福尼亚州贝克东北约 26 英里的沙漠高原被发现。来自加利福尼亚州大熊湖的拥有 14 年 CAP 经验的飞行员 Bob Buhrle 与 2 名志愿者一起发现了坠机地点。Reed 曾多次飞越该航线，拥有超过 2,000 小时的飞行经验，拥有仪表等级证书并获得了教练执照。 Bonanza F33A 是在一处废弃矿区附近的缓坡上发现的。在搜索结束后，B1':r-le 决定自己进行搜索。Buhrle 和志愿者 Matt Brule 和 Steve Aguirre 正沿着一条旧矿道行驶，突然发现有东西在阳光下闪闪发光。这个物体看起来不对劲。徒步前往该地区后，三人发现了残骸。看来 Bonanza 以近乎垂直的角度坠入地面，高速撞击地面。目前坠机原因未知。住在加利福尼亚州圣巴巴拉的 Jack Mathews (MSO 48) 是第一个通知我们这一发现的人。然后是来自卡诺加公园的 Dan Hensley (MSO 57)
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1.您好，我将讨论有关信用证 LC 01641013555 - EUR 5,351,595.67 GDC 20190130000000873 (Group 3 AW 119 SEPOL) 的事宜，该信用证涉及里约州联邦干预办公室签署的 n" 82/2018 购买合同de Janeiro (GIFRJ) 和 FBR AVIATION lNC 公司（由 AEROMOT AERONAVES E MOTORES S/4 公司合法代表），通过现场拍卖（国际） n" 040/2018（管理流程 n' 00144.003308/2018-18），打算购买三（三）架旋翼飞机，这些都是新的头等舱飞机的使用，以满足国家民警秘书处 (SEPOL)、前里约热内卢州民警 (PCERJ) 和里约热内卢州军事消防队 (CBMERJ) 的需求。
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2023 年 3 月 16 日 — 太空作战指挥能力。全球通信。GEO。地球静止轨道。22,000 英里。连续最佳。地球覆盖。MILSTAR。
飞机静态气动弹性效应预测与修正方法研究进展
摘要：本文全面综述了飞机静态气动弹性效应预测与修正方法的研究进展，包括气动弹性的损伤与防护等。相似条件的确定和静态气动弹性缩放建模对于获得准确的气动特性具有重要的风洞试验意义。同时，相似的刚度分布、制造材料和加工工艺与飞机结构动力学模拟密切相关。详细描述了静态气动弹性模型的结构布局，包括板式、梁式、轴承蒙皮式和全结构相似式。此外，风洞和试验技术在静态气动弹性试验中也起着重要作用。值得注意的是，计算流体动力学(CFD)和计算结构动力学(CSD)在流场气动弹性分析中的应用越来越受到研究者的重视。详细介绍了飞机气动弹性数值模拟的研究现状和关键技术。另外，本文还简要介绍了静态气动弹性预测与修正方法，特别是目前应用广泛的K值法。
静态摩擦对机器人增强学习中SIM2REAL的影响
摘要 - 在机器人增强学习中，SIM2REAL差距仍然是一个关键的挑战。但是，静态摩擦对SIM2REAL的影响尚未得到充实。常规域随机化方法通常从其参数空间中排除静态摩擦。在我们的机器人加强学习任务中，这种常规域随机方法导致了明显不足的现实世界模型。为了应对这一SIM2REAL挑战，我们采用了执行器网作为常规域随机化的替代方案。虽然这种方法能够成功地转移到平面运动，但在楼梯等复杂地形上失败了。为了研究影响机器人关节中SIM2REAL的物理参数，我们开发了一个控制理论关节模型并进行了系统的参数鉴定。我们的分析表明，机器人关节中出乎意料的高摩擦力比率。为了减轻其影响，我们实施了SIM2Real的静态摩擦域随机化。认识到摩擦建模引入的训练难度增加，我们提出了一种简单新颖的解决方案，以降低学习复杂性。为了验证这种方法，我们进行了比较三种方法的综合SIM2SIM和SIM2REAL实验：常规域随机化（无静态摩擦），执行器NET和我们的静态摩擦感知域随机化。所有实验均利用快速运动适应（RMA）算法。结果表明，我们的方法实现了出色的自适应能力和整体性能。