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摘要: 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为驱动社会经济发展的核心生产要素。然而,数据流通领域长期面临"安全与共享"的矛盾困境:一方面,跨机构、跨领域的数据协作需求日益迫切,金融风控、医疗研究、智慧城市等领域均需多方数据融合以释放价值;另一方面,数据隐私泄露事件频发、合规监管趋严,传统数据共享模式难以平衡 阅读全文
posted @ 2025-12-19 15:34 MicroQuantum 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在区块链技术从概念验证走向大规模商业应用的进程中,共识算法的性能瓶颈始终是制约其发展的核心挑战。传统区块链网络(如比特币、以太坊)采用的Proof of Work(PoW)共识机制因算力竞争导致低效与高能耗,而改进型共识算法(如PBFT、Raft)虽提升效率,却因节点间串行通信与单线程处理模式,在节 阅读全文
posted @ 2025-12-18 17:05 MicroQuantum 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 当前网络安全领域面临检测模型碎片化困境。传统安全方案中,各节点独立部署的威胁检测引擎因规则库版本差异、算法参数配置不一致,导致同一攻击行为在不同节点可能触发不同防御策略。这种策略分歧不仅降低整体防御效率,还为攻击者留下利用规则差异实施渗透的漏洞。尤其在高动态网络环境中,中心化模型同步机制因延迟问题难 阅读全文
posted @ 2025-12-17 16:04 MicroQuantum 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 区块链技术自诞生以来,凭借去中心化、不可篡改的特性,在金融、供应链、版权保护等领域展现出颠覆性潜力。然而,随着用户规模与交易量的指数级增长,传统区块链架构逐渐暴露出可扩展性不足的瓶颈。公链网络每秒处理几十笔交易的能力远无法满足大规模商用需求,高昂的手续费与延迟更成为制约其发展的核心痛点。微算法科技( 阅读全文
posted @ 2025-12-16 15:32 MicroQuantum 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在全球化与数字化深度融合的背景下,跨地域、跨团队的网络化协同设计已成为制造业、建筑业等领域的主流模式。然而,传统中心化数据管理系统面临数据孤岛、版本混乱、权限失控等问题,设计数据的一致性与安全性难以保障,协同效率受限于集中式架构的性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ MLGO)依托区块链技术的分布式特 阅读全文
posted @ 2025-12-15 17:08 MicroQuantum 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 当前网络环境中,分布式拒绝服务(DDoS)攻击凭借其低成本、高破坏性的特点,已成为威胁互联网基础设施安全的主要手段之一。传统防御方案依赖中心化架构,通过流量清洗或黑洞路由等手段缓解攻击,但面对超大规模流量或多源协同攻击时,往往因单点性能瓶颈或响应延迟而失效。与此同时,攻击者不断利用区块链技术的匿名性 阅读全文
posted @ 2025-12-12 14:15 MicroQuantum 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 随着智慧城市建设的不断推进,物联网设备大量接入,各类数据呈爆发式增长,同时区块链技术也被广泛应用于保障数据的可信性与安全性。然而,智慧城市面临的安全威胁日益复杂,传统的安全防护手段逐渐难以满足需求。微算法科技(NASDAQ MLGO)引入混合深度学习算法,将人工智能与区块链深度融合,提升整体安全性。 阅读全文
posted @ 2025-12-11 16:52 MicroQuantum 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在区块链技术落地过程中,共识算法作为保障节点间数据一致性的核心组件,直接决定了系统的效率、安全性与可扩展性。传统实用拜占庭容错(PBFT)算法虽能在存在恶意节点(拜占庭节点)的场景下实现容错共识,但随着区块链参与者规模扩大,其全网节点直接通信的模式导致通信开销呈平方级增长,传输效率显著下降,难以支撑 阅读全文
posted @ 2025-12-10 16:35 MicroQuantum 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 当前区块链技术面临量子计算带来的安全挑战。传统公钥加密算法如RSA、ECC基于大整数分解或离散对数难题构建,而量子计算机通过Shor算法可在多项式时间内破解这些数学难题,导致现有区块链系统的密钥管理、交易签名等核心环节存在被攻破的风险。随着量子计算技术逐步成熟,构建抗量子攻击的加密体系已成为保障区块 阅读全文
posted @ 2025-12-09 17:01 MicroQuantum 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 近年来,深度学习方法显著提升了MI-BCI的分类性能。卷积神经网络和循环神经网络能够从原始EEG数据中自动提取复杂的特征,摆脱了传统方法对手工特征设计的依赖。然而,现有深度学习模型通常结构复杂,参数量庞大,对硬件性能要求较高,难以在资源受限的设备上实现实时应用。此外,EEG数据集通常规模较小,容易导 阅读全文
posted @ 2025-12-08 16:30 MicroQuantum 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
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