【摘 要】
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工作量证明（Proof of Work,PoW）是目前区块链系统中应用最广泛的共识机制。在基于PoW的区块链系统中,矿工（共识节点）需投入海量计算资源进行目标哈希值的暴力搜索。这些计算资源除了证明所投入的工作量,并没有其他实际意义,被广泛认为是严重的算力浪费。与此同时,以机器学习为代表的人工智能训练有着海量的计算需求却常常面临算力紧缺的问题。若能找到一个联结区块链和人工智能的纽带,使得两者的算力产
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工作量证明（Proof of Work,PoW）是目前区块链系统中应用最广泛的共识机制。在基于PoW的区块链系统中,矿工（共识节点）需投入海量计算资源进行目标哈希值的暴力搜索。这些计算资源除了证明所投入的工作量,并没有其他实际意义,被广泛认为是严重的算力浪费。与此同时,以机器学习为代表的人工智能训练有着海量的计算需求却常常面临算力紧缺的问题。若能找到一个联结区块链和人工智能的纽带,使得两者的算力产生协同,将有利于解决这一两难困境。但是,目前针对区块链和人工智能算力融合与复用问题的相关研究仍然不足,算力节约有限。为解决这一问题,本文针对PoW共识机制与人工智能算力利用中的研究现状与关键问题,提出了将PoW共识机制与人工智能算力进行深度融合、高效复用的系统框架与具体技术,并通过实验验证了本论文所提框架与技术的有效性和高效性。主要研究内容如下:（1）本文以矩阵乘积计算（Matrix multiplication calculation,MMC）为纽带,将人工智能的算力需求与区块链的算力供给联结起来,提出了人工智能与区块链算力协同基本框架。该框架的核心思想是由区块链共识节点完成人工智能模型训练中的矩阵乘积计算,实现人工智能与区块链的算力协同。（2）基于人工智能与区块链算力协同基本框架,本文针对人工智能算力需求与区块链共识节点相对稳定的场景,设计了基于算力静态分配的新型工作量证明（static-allocation based Evolved Proof-of-Work,s E-PoW）共识算法以及相应的支撑性算法,包括连乘处理机制、结果合并机制、结果验证机制以及恶意行为惩罚机制。通过这些机制和算法,共识节点会在工作量证明过程中按照静态的算力分配比例执行MMC和哈希计算,区块链算力的有效利用率能够得到提升。（3）进一步,针对人工智能算力需求与区块链共识节点动态变化的场景,设计了基于算力动态分配的新型工作量证明（dynamic-allocation based Evolved Proof-of-Work,d E-PoW）共识算法。在d E-PoW共识中,共识节点能够灵活调整其对MMC和哈希计算的计算资源投入比例,且系统能够在外界计算需求变化时合理引导共识节点的行为,在保证共识节点计算效率的同时赋予共识节点分配算力资源的灵活性,避免了资源错配。
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近年来，我国发生多起财务舞弊案件，像康美药业、瑞幸咖啡、东方金钰等，极大地破坏了资本市场的稳定发展，同时引发了社会各界对内部控制的关注，内部控制的弊端逐步显现。本文基于康得新案例分析，从内部控制视角出发，以控制环境、风险评估、控制活动、信息沟通与交流、内部监督要素切入，分析内部控制与财务舞弊成因之间的关联，提出内控视角下的防治财务舞弊的具体对策。
以我国审计报告改革后的A股上市公司为研究对象，从财务舞弊视角探讨审计师如何在审计报告中沟通其察觉的重大错报风险。研究发现，对于存在舞弊迹象的公司，审计师在关键审计事项部分披露的事项种类更多、风险主题和差异化内容更丰富。进一步研究发现，若公司当年存在财务舞弊，其下一年经营风险和重大错报风险更高、审计师被牵连至监管处罚或法律诉讼的可能性更大；财务舞弊对审计师披露关键审计事项的影响主要存在于审计师经验丰