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以太坊經典 - 深入探討區塊鏈的連續性與去中心化演進 - cover

以太坊經典 - 深入探討區塊鏈的連續性與去中心化演進

Fouad Sabry

Translator Jin Tsui

Publisher: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Summary

在區塊鏈和加密貨幣的快速發展世界中,了解每個區塊鏈平台背後的演變和機制至關重要。 《以太坊經典》深入探討了以太坊發展歷程的基本要素及其對波場區塊鏈生態系統的影響。本書非常適合專業人士、本科生、研究生以及渴望探索去中心化技術關鍵發展的區塊鏈愛好者。
 
章節概要:
 
1:以太坊經典:探索以太坊經典的起源,重點介紹其與以太坊的分離及其在區塊鏈領域的相關性。
 
2:門羅幣:深入探討門羅幣對隱私和匿名性的關注,以及它如何利用區塊鏈技術實現安全交易。
 
3:權益證明:了解權益證明作為共識機制、其效率及其與區塊鏈生態系的整合。
 
4:區塊鏈:了解區塊鏈的基礎技術、其去中心化特性以及它如何賦能加密貨幣。
 
5:雙花:探索區塊鏈技術如何防止雙花並確保交易完整性。
 
6:比特幣:研究比特幣作為首個加密貨幣的崛起及其對區塊鏈技術發展的持久影響。
 
7:智能合約:探究智能合約在區塊鏈自動化運作、增強安全性和減少對中介機構依賴的角色。
 
8:去中心化自治組織 (去中心化的自律組織):探討 去中心化的自律組織 如何在區塊鏈生態系統中實現去中心化治理和決策。
 
9:緊張的 網路:了解 緊張的 網路及其在區塊鏈可擴展性和互通性方面的創新方法。
 
10:加密貨幣錢包:深入了解加密貨幣錢包的工作原理,使用戶能夠安全地儲存和管理其數位資產。
 
11:比特幣現金:探索比特幣現金作為比特幣硬分叉的演變,以應對可擴展性和交易速度的挑戰。
 
12:加文·伍德:深入探討區塊鏈創新和以太坊發展的關鍵人物 加文·伍德 的貢獻。
 
13:以太坊:研究以太坊的演變,重點在於其智慧合約功能及其生態系統的成長。
 
14:維塔利克·布特林:了解以太坊共同創辦人 維塔利克·布特林 的影響力以及他對去中心化科技未來的願景。
 
15:隔離見證 (隔離見證):了解隔離見證 (隔離見證) 如何解決區塊鏈擴充問題並增強比特幣交易。
 
16:去中心化的自律組織:探索 去中心化的自律組織 的興衰,這是一個成為以太坊歷史上決定性時刻的去中心化組織。
 
17:去中心化應用:探索去中心化應用 (去中心化應用) 的發展及其在區塊鏈生態系統中的作用。
 
18:分叉(區塊鏈):了解區塊鏈分叉的概念,包括硬分叉和軟分叉及其意義。
 
19:萊特幣:深入了解萊特幣(通常被稱為“白銀”,比特幣是“黃金”)及其在加密生態系統中的獨特地位。
 
20:Solidity:深入了解 Solidity,這是支援以太坊智慧合約的程式語言。
 
21:加密貨幣:探索加密貨幣的廣闊世界、它們的成長以及它們如何重塑全球金融體系。
 
本書深入探討了塑造區塊鏈未來的技術和個人。透過探索以太坊、波場及其他領域的交匯,讀者將獲得關於去中心化金融和治理的寶貴見解。 《以太坊經典》是一本全面的指南,非常適合專業人士、學生和加密愛好者,它不僅具有教育意義,還激發創新。
Available since: 06/13/2025.
Print length: 257 pages.

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    (I) 見解,以及關於以下主題的驗證:
     
    第 1 章:離子推進器
     
    第 2 章:離子推進器
     
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    雲機器人 - 利用網路智慧迎接下一代自主機器

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    9:邊緣運算:探討邊緣運算如何與雲端機器人集成,以更接近源頭處理數據,提高效率。
     
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    11:雲端運算:涵蓋雲端運算基礎知識,強調其在雲端機器人技術的發展與演變的重要性。
     
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    14:人工智慧加速器:探索人工智慧加速器如何為雲端機器人提供動力,透過先進的運算能力增強機器人的能力。
     
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    16:霧機器人:研究霧運算及其與雲端機器人的協同作用,以處理資料並增強邊緣機器人的性能。
     
    17:多工優化:討論多任務優化的方法,確保雲端機器人有效率地同時處理複雜的任務。
     
    18:奧德·比拉德:研究 奧德·比拉德 在機器人學習方面的開創性工作及其與雲端系統的整合以改善機器人行為。
     
    19:翁巨陽:強調翁巨陽對機器人技術的貢獻,特別是在認知建模和基於雲端的機器人智慧方面。
     
    20:快取(運算):深入了解快取運算以及快取技術如何優化雲端機器人以獲得更好的效能。
     
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  • 計算神經科學 - 了解智慧機器人的大腦啟發系統 - cover

    計算神經科學 - 了解智慧機器人的大腦啟發系統

    Fouad Sabry

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    1:計算神經科學:探索計算神經科學的跨學科領域,研究數學模型和模擬在理解神經系統中的作用。
     
    2:神經科學:了解神經科學的基本原理,重點在於大腦結構和功能及其與機器人技術的關係。
     
    3:仿生運算:探討生物過程如何激發新的運算模型,為人工智慧系統的設計做出貢獻。
     
    4:神經形態計算:研究神經形態計算,其中計算系統按照大腦架構建模,從而實現更有效率的處理。
     
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    8:神經網路(生物學):檢視生物神經網路及其對機器人和人工智慧系統中使用的人工神經網路模型的影響。
     
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    10:神經振盪:研究神經振盪及其在協調大腦活動中的作用,深入了解腦波與機器人的相互作用。
     
    11:神經資訊學:了解神經資訊學及其在資料管理和大腦活動分析以模擬神經過程中的作用。
     
    12:大衛·海格:深入了解 大衛·海格 在理解神經科學中使用的大腦處理和計算模型方面的貢獻。
     
    13:大腦模擬:深入了解模擬大腦複雜性的大腦模擬技術及其在機器人技術中的應用。
     
    14:神經運算模型:研究各種神經運算模型,探索演算法如何模擬機器人系統中的大腦功能。
     
    15:動態神經科學:了解動態系統理論如何應用於神經科學,增強對機器人大腦活動的理解。
     
    16:德阿訥-尚古克斯 模型:探索大腦功能的 德阿訥-尚古克斯 模型,將認知與機器人的神經迴路連結起來。
     
    17:神經系統網路模型:了解神經系統的網路模型如何有助於開發更有效率的機器人系統。
     
    18:預測編碼:發現預測編碼及其在理解大腦和機器人的感知、學習和決策方面的相關性。
     
    19:西蒙·斯金格(西蒙·斯金格):探索西蒙·斯金格(西蒙·斯金格)在計算神經科學方面的研究及其對開發受大腦啟發的機器人模型的影響。
     
    20:卡納卡·拉詹:檢視 卡納卡·拉詹 在應用計算神經科學來開發更強大和自適應機器人系統方面的工作。
     
    21:v1 顯著性假設:深入研究 v1 顯著性假設,該假設重點關注大腦如何處理視覺注意力及其對機器人和人工智慧的影響。
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