23、去中心化标识符(DIDs):原理、应用与优势解析

去中心化标识符(DIDs):原理、应用与优势解析

1. DID 解析

DID 解析与 DNS(将域名解析为 IP 地址的协议)或 HTTP(从 Web 服务器检索资源表示的协议)类似,但它更为灵活。不能假定一定使用区块链、分布式账本或数据库(集中式或分布式)来解析 DIDs,甚至在 DID 解析过程中不一定需要与远程网络进行交互。DID 文档也不一定以纯文本形式存储在数据库中或可从服务器下载。有些 DID 方法可能是这样工作的,但其他方法可能定义更复杂的 DID 解析过程,涉及动态构建虚拟 DID 文档。

DID 解析应被视为一个抽象函数或算法,它以 DID(加上可选的附加参数)作为输入,并返回 DID 文档(加上可选的元数据)作为结果。

DID 解析器有多种架构形式:
- 可以作为应用程序甚至操作系统中包含的本地库实现,就像所有现代操作系统中都包含 DNS 解析器一样。
- 第三方可以将 DID 解析器作为托管服务提供,通过 HTTP 或其他协议(称为绑定)响应 DID 解析请求。
- 还可以有混合形式,例如本地 DID 解析器可以将部分或全部 DID 解析过程委托给预先配置的远程托管 DID 解析器。

然而,在 DID 解析过程中依赖中介服务会引入潜在的安全风险和集中化因素,这可能会影响依赖 DIDs 的 SSI 堆栈中其他层的安全性和信任属性。因此,只要有可能,DID 解析应直接集成到支持 DID 的应用程序中,以便应用程序可以独立验证 DID 解析结果是否正确。

2. DID URLs

DIDs 本身是强大的标识符,还可作为构建基于 DID 的更高级 URL 的基础。这类似于 W

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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