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#1基於人工智慧的區塊鏈網路超級節點選擇演算法本研究提出採用卷積神經網路與動態閾值的AI驅動共識演算法，用於區塊鏈網路中的超級節點選擇，提升安全性與交易速度。
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#2類比計算與表徵：哲學分析對類比計算的哲學檢視，挑戰基於連續性的觀點，提出基於表徵的解釋，對認知科學與神經科學具有重要意義。
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#3類比計算模型綜述深入探討類比計算模型的全面性研究，涵蓋連續時間系統、動態系統及其與傳統計算理論的關聯。
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#4類比可程式化光子計算：理論基礎與應用專為可程式化積體光子學設計的新計算理論基礎，克服數位電子學限制，實現高效類比多數據處理。
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#5基於強化學習的最優區塊鏈挖礦策略研究應用多維度強化學習推導比特幣最優挖礦策略，無需完整網絡模型知識即可達到理論最優性能。
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#6HaPPY-Mine：一種促進區塊鏈去中心化的動態挖礦獎勵函數分析HaPPY-Mine，這是一種新穎的、與算力掛鉤的挖礦獎勵函數，旨在對抗工作量證明加密貨幣中的中心化趨勢。
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#7挖礦成本、挖礦獎勵與區塊鏈安全性之間的相互依存關係分析加密貨幣價格、挖礦獎勵、成本與工作量證明區塊鏈安全性之間的內在聯繫，並提供2014-2021年數據的實證證據。
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#8合併後的PoW格局：算力遷移與挖礦經濟學分析以太坊轉向PoS共識機制對GPU挖礦、算力重新分配、盈利能力及剩餘PoW網路能源消耗的影響
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#9NeuCoin：安全、成本效益高的去中心化加密貨幣白皮書分析針對NeuCoin權益證明加密貨幣設計的技術分析，解決區塊鏈系統中的安全性、去中心化與成本效益挑戰。
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#10可重組態類比電腦：架構與應用分析可重組態類比計算系統、其在特定問題上相較數位電腦的優勢，以及現代實作方法。
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#11基於敏感度最佳化的區塊鏈自私挖礦：馬可夫決策過程方法運用基於敏感度最佳化理論與馬可夫決策過程，分析一種新穎的區塊鏈自私挖礦動態決策方法，以尋找最優的區塊鏈掛鉤策略。
最後更新: 2025-12-14 14:35:55