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深度学习的证明：方法、挑战和未来方向
利用计算能力进行区块链的安全性和完整性维护的一种机制是深度学习证明 (PoDL)，本文调查了 PoDL 的各种方法、算法类型、优缺点及其潜在应用，并讨论了实施 PoDL 的挑战和未来研究方向。
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10 months ago
基于策略的人工智能辅助 PoW 框架
本篇论文提出了一种基于人工智能的工作量证明框架，利用 IP 流量特征控制难度，对不可信连接实行延迟机制，从而减缓了攻击流量的影响。
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2 years ago
区块链人工智能计算框架
使用强化学习方法，将矿机运算量更换为训练神经网络的计算，从而降低了公共区块链网络的能耗，同时促进数据共享和解决普遍问题的 AI 模型设计。
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2 years ago
联邦学习的证明：一种新型的能量循环共识算法
本研究提出基于能量回收的共识算法证明，名为联合学习证明，将传统的工作量证明中浪费的能量重新用于联合学习，采用反向对赌数据交易机制和隐私保护模型验证机制保证联合学习过程中的数据隐私保护，并在模拟和真实数据中进行广泛的仿真验证，证明了该算法的高
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5 years ago
幸运的证明：一种高效的区块链共识协议
本篇论文介绍基于可信执行环境（TEE）(如 Intel SGX-enabled CPUs) 的多种区块链共识原语和新型区块链系统的设计，包括使用 POW，PoT 和 PoO 共识算法使挖矿更公平、能源和时间有效，以及使用 POC 共识算法的
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7 years ago
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