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思进:区块核心价值就在去中心化

思进演进实录(下): 区块落地现在也做得很好,比如说存证、溯源项目这种,但是区块的核心价值就在去中心化。 中心化虽然一定程度上实现了效率提升,但容易产生垄断,进而打击创新。 以电商为例,现在电商全部是中心化的,那我们就做一个去中心化的电商,每一个独立的电商平台,都搞一个小的平行,并通过这个区块与不同的平台,甚至不同的行业相连,实现价值交互。原来的互联网为什么不能交互? 因为数据在你自己企业的数据库里,数据不透明,大家彼此无法构建信任,但是区块上数据公开透明、不可篡改,解决了数据信任问题。 这些场景我认为未来100%会发生,中心化的时代已经太久了,通过区块诞生的去中心化的机会将会非常大。 我认为,区块对大多数人来说是最大的一个机会,我们要花最大的代价去学习它。 2013 年启动区块、智能合约的研发与创新,2014 年申请第一个区块发明专利:钱包找回功能,并在2017 年 12 月获得授权。

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比特币和区块(2):比特币中区块的实现

这是区块防止篡改的基础。 5 现在,我们可以给大家介绍区块是什么了。区块是一个单项链表。它由若干个连接的区块构成。每个区块包含了若干条交易记录,还有一个表头。 在比特币的区块系统里。每个区块的交易记录是存成为一颗二叉树。二叉树的叶子节点是每条交易记录,上面的每个父节点的左右指针分别指向左右子树。 今天主要讲区块这个不可篡改的账本是什么。 我们首先讲了数字签名技术。数字签名由私钥和公钥对组成,使用者用私钥签名,公钥在比特币系统里面是每个参与者的身份号码和地址。 比特币使用SHA256哈希算法。 我们接下来讲了区块的结构。每个区块存了若干交易记录。 我们证明了,因为在网络里的人手头的哈希值无法被篡改,所以任何针对整个区块的篡改都会被吃瓜群众发现。 最后我们讲了区块内交易记录的存储。在比特币的区块里,用的是改良的二叉树Merkle Tree。

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    寿鹤:Cosmos跨协议研究

    ,狭义上来说是两个相对独立的区块账本间进行资产互操作的过程。跨的实现形态主要表现为资产互换和资产转移,是区块世界实现资产,数据交互的一个重要环节,同时也是 PPIO 的重点研究方向。 Cosmos跨交互根据所跨越的区块底层技术平台的不同可以分为同构和异构:同构之间安全机制、共识算法、网络拓扑、区块生成验证逻辑都一致,它们之间的跨交互相对简单。 而异构的跨交互相对复杂,比如比特币采用 PoW 算法而 Tendermint 采用 PBFT 共识算法,其区块的组成形式和确定性保证机制均有很大不同,直接跨交互机制不易设计。 (回滚概率小),这点和轻客户端钱包验证是相同的原理,例如比特币安全阀值通常设置为6,以太坊安全阀值可以设置为20或者100。 *本文转载自寿鹤的文章:Cosmos跨协议研究 https://mp.weixin.qq.com/s/ZbOCCaHtf6EP8jI9Cxc1yQ *

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    比特币和区块区块的价值(三)

    今天呢,咱们继续聊一聊“区块”。咱们之前解释了区块的定义和矿工的职责,今天咱们来总结一下区块的价值。我准备这期分享的时候,比特币已经涨到了每个一万九美元。 这本书准确解释了区块比特币的概念。 世界上第一笔比特币交易发生在2009年1月3日,这笔交易被记录在创世区块(the Genesis Block)里面。 二、比特币的四个重要特点 之前的分享中我们谈到了区块的本质,那么下面几张图归纳了比特币的四个特点:无中介,无信用,分布式和去中心化。大家可以结合之前分享的文章对照这几张图来理解。 2)信用来源 区块利用密码学生成永久的安全的不可篡改的资产所有权记录,可以随时公开透明地看到每个电子资产的所有权信息。比特币本身不需要中心机构的信用来维持运行,区块技术是比特币的信用来源。 四、智能合约(Smart Contracts) 比特币其实只是加密货币中的一种,而加密货币也只是区块的其中一个应用。那区块还有什么用途呢?我们可以把区块的概念应用到任何一种的资产交易上面去吗?

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    飞:大数据智能从最优(数据拟合)到均衡(博弈对抗)

    一 报告导读 本次报告介绍了博弈论思想在人工智能领域的应用,首先介绍了使用传统的数据拟合寻找最优的思路,之后引入博弈论的思想,以AlphaGo和对抗生成网络为例介绍了均衡的问题。 飞,浙江大学求是特聘教授,博士生导师,浙江大学计算机学院副院长,浙江大学人工智能研究所所长。 但是在现实生活中,很多的问题求解不是最优,而是均衡,这个均衡就和博弈非常地相关,博弈叫做两害相全取其轻,两力相权取其重,博弈在中国历史上有非常悠久的历史,孔子曾说你吃饱了没事干也是很困难的,你不可以去下棋吗 但实际上在这个博弈的过程里,甲沉默和乙沉默各判半年,对他们来说是最优,但是在现实生活当中他们往往趋向于达成一个均衡。 在我们的社会生活中,我们构造的一些模型,希望去求这个最优,但往往这种模型求出来的是这个均衡,这就使得我们去反思,什么时候要用模型去求它的这个均衡,而不是最优。 ?

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