gavibc:基于区块链的可信认证服务侧链

morenluoxi 2020-05-24 12:37:28
gavibc:基于区块链的可信认证服务侧链
  国金认证链是基于国金公链底层区块链技术搭建的可信认证服务侧链,目前已部分上线产业规划师、总裁班、讲师、聘请书、授权书等国金公链体系内的链上认证查询功能以及区块链专项技术证书的链上认证查询功能。

  截止今日,包括《区块链技术(初级)专项技术证书》、《区块链服务实体产业规划师培训结业证书(初级)》、《国金公链认证高级区块链产业规划师总裁班 第一期培训结业证书》、《国金公链认证讲师证书》等证书在内,国金认证链已为近千份证书数据构建了 “上链-存储-查验”一站式可视化认证服务体系。

  在区块链培训证书及资格认证方面,国金认证链充分利用区块链的链上存证功能及信任机制,将所有学员个人学习、培训记录、证书及资质等上链,引入赛迪区块链研究院、权威机构等源头认证节点参与认证,实现数据来源真实、可靠。

  国金认证链平台三大核心功能

  国金认证链提供完整的信息上链、区块存证、可视化查验等“区块链+认证”服务。

  一、证书查询

  所有平台使用者可凭借证书编码或身份证号码访问国金认证链平台,按照认证类别进行资质查询。

  链上证书持有者可通过证书认领获取名下所有资质信息并保存在“我的证书”中。证书持有者在认领证书时需完成实名信息核验,平台自动核验线下数据与链上存证信息两者一致后,持有者即可查看自身所有资质列表。此外,平台微信端默认绑定用户登陆信息,证书持有者再次登陆无需重复认证即可一键查看所有资质信息。


  二、谁看过我

  部分资质数据具有公开可查询性,平台自动获取主动查询者的用户头像、昵称信息,并记录每份数据被查询时间,最终以时间序列方式形象化的展示给资质持有者,方便资质持有者实时关注到有谁在“某一时间”看过自己的“某一份”资质数据。

  三、国金哈希码:证书在区块链上的唯一身份

  国金哈希码表达的是现实生活中有形无形内容在虚拟世界中的折射以及其对应的区块链唯一上链哈希值,在国金认证链上,国金哈希码对应每份证书数据在区块链上存储、流转的记录,是证书数据以及证书上链的捆绑表达。

  此外,平台为每份证书数据赋“码”,国金哈希码可用于离线传递和扫描, 一证一码锚定证书身份,为使用者查询、存储、传递数据提供便利。

  区块链培训证书上链查询

  往届通过 “区块链技术与公链产业应用人才培训”、“国金公链认证高级区块链产业规划师总裁班培训”以及通过讲师考核的用户可通过点击国金公链公众号底部菜单栏进入国金区块链认证平台查询。查询步骤如下所示(查询过程中有任何疑问请咨询国金公链客服)。

  ① 公众号登陆入口

  ② 选择证书类型查看电子证书

  ③ 通过实名认证认领证书

  此外,国金认证链平台即将开放授权书链上认证查询,届时各授权运营机构、城市运营中心及平台用户可通过国金认证链平台查询授权书信息。

  国金认证链打造上链、存证一体化服务平台

  国金公链打造的国金认证链将不断拓宽应用领域,致力于建设成国内一流的区块链认证综合服务平台。平台将引入不同领域的权威认证节点,赋予链上数据最大化的源头公信力,借助区块链技术领先优势,助力海量数据上链存证。随着平台认证业务种类的不断丰盈,国金认证链或将成为国内各行业不可或缺的认证伙伴。
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车-电-路网时空分布负荷预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“车-电-路网时空分布负荷预测研究”展开,基于Matlab代码实现,旨在通过建模仿真手段对电动汽车、电力网络与交通路网之间的耦合关系进行综合分析,预测负荷在时间和空间上的分布特征。研究结合智能优化算法、机器学习模型(如神经网络)及时空数据分析方法,构建多维度、多系统联动的负荷预测框架,涵盖交通流量、充电行为、电网响应等关键因素,实现对复杂城市场景下能源与交通系统协同运行的量化评估。该研究对于推动智能电网、智慧交通与新能源汽车融合发展具有重要意义。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、交通工程、能源管理或智慧城市相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于城市级电动汽车充电负荷的时空分布建模与仿真;②支撑电网规划、削峰填谷、有序充电策略制定等实际应用场景;③作为科研项目复现、论文写作或课题研究的技术参考。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型输入参数设置、算法实现流程与仿真结果分析,同时可扩展引入实际交通与电网数据以提升预测精度和实用性。
【9种优化算法比较】CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO智能优化算法比较(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了9种智能优化算法(CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO)的比较研究,并提供了相应的Matlab代码实现。文档不仅涵盖算法在路径规划、调度优化、电力系统管理等领域的应用,还展示了其在多目标优化、机器学习模型优化及工程仿真中的实际案例。通过对比不同算法的性能,帮助科研人员选择最适合特定问题的优化方法。此外,文档附带丰富的仿真资源和代码下载链接,便于读者复现和进一步研究。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研或工程优化相关工作的研究生、科研人员及工程师;尤其适用于在智能算法、电力系统、路径规划、调度优化等领域开展研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 对比分析多种智能优化算法在不同优化问题中的收敛速度、精度与稳定性;② 应用于生产调度、电力系统优化、无人机路径规划、神经网络参数优化等实际科研与工程项目中;③ 辅助论文复现、算法改进与创新性研究。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,优先理解各算法的核心机制与参数设置,通过典型测试函数和应用场景验证算法性能,同时参考文中提及的科研方向拓展自身研究思路。

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