当前位置: 首页 > news >正文

智慧链动青春:国家区块链中心接待北京市十一学校青少年访学探索

以生动科学的方法点燃青少年科学探索欲望是构建未来科技人才梯队的基石。近期国家区块链技术创新中心接待北京市十一学校新生访学,以科普讲座、实操互动的方式让学生在深度思考中感受科学魅力、接触前沿科技,激发学生对区块链、隐私计算和芯片设计制造的探索热情。

图片

图片

本次访学”认识区块链“环节带学生了解长安链关键技术及其应用,并体验互动上链流程,让学生理解区块链技术的主要特性及其带来的社会产业变革。

图片

芯片是信息技术的核心部件之一,近年来国内芯片设计与制造产业发展迅速。”浅谈芯片设计与制造“环节为学生设置简易的芯片设计任务让学生深入认识集成电路,打开芯片世界的大门。

图片

隐私计算概念抽象,技术类型复杂。”隐私计算入门“环节通过设置趣味游戏让学生快速理解隐私计算的技术内涵,并展示其在数字经济发展中蕴含的科技力量。

本次访学通过生动而富有成效的科普活动为青少年搭建起连接现实生活与未来科技的桥梁,激发青少年科技创新意识和创新思维。国家区块链技术创新中心将持续开展相关科普实践活动,为我国科技人才梯队的构建奠定坚实的基础。

本次由长安链开源社区支持。

相关文章:

智慧链动青春:国家区块链中心接待北京市十一学校青少年访学探索

以生动科学的方法点燃青少年科学探索欲望是构建未来科技人才梯队的基石。近期国家区块链技术创新中心接待北京市十一学校新生访学,以科普讲座、实操互动的方式让学生在深度思考中感受科学魅力、接触前沿科技,激发学生对区块链、隐私计算和芯片设计制造的…...

利用C++封装鼠标轨迹算法为DLL:游戏行为检测的利器

在现代软件开发中,鼠标轨迹模拟技术因其在自动化测试、游戏脚本编写等领域的广泛应用而备受青睐。本文将介绍如何使用C语言将鼠标轨迹算法封装为DLL(动态链接库),以便在多种编程环境中实现高效调用,同时探讨其在游戏行…...

Qt- QSS风格选择器常用属性选择器样式表盒子

1. 风格设置 Qt 提供了 3 种整体风格,使用 QStyleFactory::keys() 来获取 (windowsvista 、Windows 、Fusion) 可以在 main.cpp 中调用 setStyle 方法对应用程序进行全局风格的设置 int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(arg…...

粤智助自助一体机大厂浮出水面 OBOO鸥柏已成服务终端中坚力量

自助服务查询一体机作为操作自主化便民的重要窗口,OBOO鸥柏自助服务终端机以其显著的技术优化,通过触摸屏或其他交互界面,使用户能够自助服务完成各种操作,如支付、查询信息终端、办理业务,自助查档答应一体化等。为交…...

SpringBoot-application.properties配置

默认配置最终都是映射/关联到某个类 #SPRING CONFIG(ConfigFileApplicationListener) spring.config.name #配置文件名(默认 为 application ) spring.config.location #配置文件的位置 …...

STM32-ADC模数转换

一、概述 ADC(Analog-Digital Converter)模拟-数字转换器 ADC可以将引脚上连续变化的模拟电压转换为内存中存储的数字变量,建立模拟电路到数字电路的桥梁12位逐次逼近型ADC,1us转换时间输入电压范围:0~3.3V&#xff…...

lspci | grep VGA

执行lspci | grep VGA后如下,解释含义 00:0f.0 VGA compatible controller: VMware SVGA II Adapter 0b:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GA104 [GeForce RTX 3070] (rev a1) 执行 lspci | grep VGA 命令后,您得到了两条输出&#…...

智慧厂区车辆导航解决方案;智慧工厂电子地图应用解决方案;大型工厂内部导航解决方案;智慧工厂可视化地图应用方案

智慧厂区车辆导航解决方案;智慧工厂电子地图应用解决方案 在智慧工业的蓬勃发展背景下,上海懒图科技凭借其室内电子地图技术的深厚积淀,正为智慧工厂物流管理领域注入革新力量。其创新的车辆导航与可视化管理系统,凭借高精度定位…...

决策树C4.5算法详解及实现

C4.5决策树是一种广泛使用的机器学习算法,它用于分类任务。它是在ID3算法的基础上改进的,主要通过生成决策树来构建分类模型。C4.5通过以下步骤工作: 1. 数据集分裂 C4.5通过选择具有最高信息增益率的特征来分裂数据集。信息增益率&#xf…...

prompt learning

prompt learning 对于CLIP(如上图所示)而言,对其prompt构造的更改就是在zero shot应用到下游任务的时候对其输入的label text进行一定的更改,比如将“A photo of a{obj}”改为“[V1][V2]…[Vn][Class]”这样可学习的V1-Vn的token…...

适用于 Windows 11 的 5 大数据恢复软件 [免费和付费]

为什么我们需要Windows 11数据恢复软件? 计算机用户经常遇到的一件事就是数据丢失,这种情况随时可能发生。错误地删除重要文件和文件夹可能会非常令人担忧,但幸运的是,有一种方法可以恢复 PC 上丢失的数据。本文将向您展示可用于…...

vue实现获取当前时间并实时显示

以下代码可以实现获取当前时间并实时显示&#xff0c;朋友们直接copy使用即可&#xff0c;希望可以帮助到有需要的朋友们&#xff01; <template><div class"time">{{ datetimeStr }}</div> </template> <script>export default {data…...

【论文阅读】SRCNN

学习资料 论文题目&#xff1a;Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution&#xff08;学习深度卷积网络用于图像超分辨率&#xff09;论文地址&#xff1a;link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-319-10593-2_13.pdf代码&#xff1a;作者提出的…...

数据结构与算法——Java实现 32.堆

目录 堆 大顶堆 威廉姆斯建堆算法 Floyd建堆算法 Floyd建堆算法复杂度 大顶堆代码实现 人的想法和感受是会随着时间的认知改变而改变&#xff0c; 原来你笃定不会变的事&#xff0c;也会在最后一刻变得释然 —— 24.10.10 堆 堆是基于二叉树实现的数据结构 大顶堆任意一个父节…...

深度学习 .dot()

在 MXNet 中&#xff0c;.dot() 是用于计算两个数组的点积&#xff08;矩阵乘法&#xff09;的方法。这个方法适用于一维和二维数组&#xff0c;并返回它们的点积结果。 语法 ndarray1.dot(ndarray2) 参数 ndarray1: 第一个输入数组。ndarray2: 第二个输入数组&#xff0c;…...

idea2024 git merge 时丢失 Merge remote-tracking branch问题

idea2024 git merge 时丢失 Merge remote-tracking branch问题 处理建议 直接修改本地git的配置 git config --global merge.ff false 分析 在 IntelliJ IDEA 中进行 Git merge 操作时&#xff0c;有时你可能会遇到提交历史中丢失 Merge remote-tracking branch 的信息&#…...

pdf怎么删除多余不想要的页面?删除pdf多余页面的多个方法

pdf怎么删除多余不想要的页面&#xff1f;在日常办公或学习中&#xff0c;我们经常会遇到需要处理PDF文件的情况。PDF文件因其格式稳定、不易被篡改的特点而广受青睐&#xff0c;但在编辑方面却相对不如Word等文档灵活。有时&#xff0c;在接收或创建的PDF文件中&#xff0c;可…...

树莓派应用--AI项目实战篇来啦-3.OpenCV 读取写入和显示图像

1. 介绍 在计算机视觉和图像处理领域&#xff0c;读取和显示图像是最基础且常见的操作之一&#xff0c;OpenCV作为一个强大的计算机视觉库&#xff0c;提供了丰富的功能来处理图像数据。 读取、显示和写入图像是图像处理和计算机视觉的基础&#xff0c;即使裁剪、调整大…...

一句话就把HTTPS工作原理讲明白了

号主&#xff1a;老杨丨11年资深网络工程师&#xff0c;更多网工提升干货&#xff0c;请关注公众号&#xff1a;网络工程师俱乐部 上午好&#xff0c;我的网工朋友。 在当今互联网高度发达的时代&#xff0c;信息安全已成为不容忽视的重要议题。 随着越来越多的个人信息和敏感…...

CPU 和处理核心(Core)中间有3个缓存

一、CPU 和处理核心&#xff08;Core&#xff09;的关系 CPU和处理核心之间的关系是整体与部分的关系。随着多核技术的发展&#xff0c;现代CPU通过包含多个处理核心来提高其并行处理能力和整体性能&#xff0c;同时在核心之间实现资源的有效共享和独立使用。这种架构的进步使…...

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇&#xff0c;在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下&#xff1a; 【Note】&#xff1a;如果你已经完成安装等操作&#xff0c;可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作&#xff0c;重…...

C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端

目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中&#xff0c;我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说&#xff0c;传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度&#xff0c;通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

《C++ 模板》

目录 函数模板 类模板 非类型模板参数 模板特化 函数模板特化 类模板的特化 模板&#xff0c;就像一个模具&#xff0c;里面可以将不同类型的材料做成一个形状&#xff0c;其分为函数模板和类模板。 函数模板 函数模板可以简化函数重载的代码。格式&#xff1a;templa…...

Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案

在大数据时代&#xff0c;海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构&#xff0c;在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而&#xff0c;随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂&#xff0c;传统…...

阿里云Ubuntu 22.04 64位搭建Flask流程(亲测)

cd /home 进入home盘 安装虚拟环境&#xff1a; 1、安装virtualenv pip install virtualenv 2.创建新的虚拟环境&#xff1a; virtualenv myenv 3、激活虚拟环境&#xff08;激活环境可以在当前环境下安装包&#xff09; source myenv/bin/activate 此时&#xff0c;终端…...

jdbc查询mysql数据库时,出现id顺序错误的情况

我在repository中的查询语句如下所示&#xff0c;即传入一个List<intager>的数据&#xff0c;返回这些id的问题列表。但是由于数据库查询时ID列表的顺序与预期不一致&#xff0c;会导致返回的id是从小到大排列的&#xff0c;但我不希望这样。 Query("SELECT NEW com…...

相关类相关的可视化图像总结

目录 一、散点图 二、气泡图 三、相关图 四、热力图 五、二维密度图 六、多模态二维密度图 七、雷达图 八、桑基图 九、总结 一、散点图 特点 通过点的位置展示两个连续变量之间的关系&#xff0c;可直观判断线性相关、非线性相关或无相关关系&#xff0c;点的分布密…...