区块链BFT共识算法研究进展

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自2008年比特币问世后,区块链逐渐成为学术界的研究热点,共识算法作为区块链的关键技术,受到了越来越多研究者的重视.由于区块链运行环境复杂多变,容易在系统中引入拜占庭节点,因此区块链拜占庭容错共识算法是必须要攻克的难关.文中系统地总结了区块链拜占庭容错共识算法的研究进展,以期为未来共识算法的创新提供参考.首先,梳理了现有的区块链拜占庭容错共识算法的四大派别,引出了BFT共识算法;其次,回顾了经典BFT共识算法PBFT中的几个重要临界值及其正确性证明;再次,提出了BFT共识算法具有去中心化、效能、安全性和容错率ntg四大优化目标;然后,基于共识轮次、共识节点个数、底层硬件、通信模式或加密算法、出错概率等维度,归纳出BFT共识算法的5种优化思路;最后,对10种经典BFT共识算法进行了详细分析与性能对比.
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首先对N10276合金热板进行不同变形量的冷轧,随后对冷轧板在不同制度下进行热处理,研究了 N10276合金板材在冷变形过程中力学性能的变化规律,以及热处理对合金冷轧板的性能及再结晶行为的影响,建立了其再结晶晶粒长大动力学方程.结果表明:随着冷轧变形量的增加,合金中出现形变孪晶与滑移线,屈服强度、抗拉强度和硬度不断增加,伸长率不断减小;随着热处理温度的升高和保温时间的延长,合金的晶粒长大速度加快,软化效果愈发明显;冷轧变形量为50%、65%和80%时合金的晶粒长大激活能分别为518585、420998和3
随着智能交通系统的发展,网约车逐渐成为城市居民出行的主要方式之一.精确的网约车需求预测,可以合理地指导车辆调度、减少等待时间,已受到越来越多学者的广泛关注.然而,现有研究考虑的交通拓扑图结构比较单一,难以全面捕获空间依赖关系.因此,本文提出了一种时空多图卷积循环网络(Spatial-Temporal Multi-Graph Convolutional Recurrent Net-work,STMGCRN),用以提高网约车需求预测精度.该模型利用3个子模型分别提取需求的3种时间特征,每一个子模型由多图卷积循
期刊
云锦是中国丝织工艺的最高成就,是中华民族和全世界珍贵的历史文化遗产,蕴含着丰富的历史人文和社会经济价值,享有“锦中之冠”的美誉.为了分析不同材料云锦图像上的差异,并利用计算机技术分辨不同材料的云锦,完成云锦图像的自动识别,本研究项目收集了多个不同样本的云锦,获取云锦图像,并对云锦图像进行去噪,依据云锦类别设置标签;使用不同云锦图像的兴趣区域,并采用5个尺度、8个方向的Gabor滤波器组对兴趣区域进行滤波,提取Gabor纹理特征;对特征进行采样,并对采样后的特征进行分析;最后,使用贝叶斯、KNN等分类器分类
采用扫描电镜和万能拉伸试验机等研究了 Ti含量变化和Ti-Ce-B协同作用对Al-Cu合金微观组织及力学性能的影响.结果表明:在Al-Cu-Ti-(Ce-B)合金中Al-Cu-Ti三元化合物的数量、形状和尺寸对Al-Cu合金的力学性能具有明显作用;当Ti含量为1%时,Al-Cu-Ti-(Ce-B)合金的拉伸性能最优,其抗拉强度为408 MPa,屈服强度为300 MPa,伸长率为3%,与未加Ti的Al-Cu合金相比,抗拉强度提高了 83%,屈服强度提高了 80%.含Ti量低的团絮状三元化合物不如含Ti量高的
为提高噪声环境下说话人识别系统的抗噪性能,提出一种基于MRACC特征和LSTM网络的鲁棒说话人识别方法.首先采用一种动态调整参数的改进型谱减法进行语音前端降噪处理,接着提取改进的多分辨率听觉倒谱系数特征(Multi-Resolution Auditory Cepstral Coefficient,MRACC),特征提取时采用幂函数代替对数函数模拟人耳的非线性压缩特性.最后将提取的特征参数送入基于长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的说话人模型进行识别.仿真实验表明,在低
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高熵合金涂层具有易于制备、结构简单和综合性能优良等特点,成为高熵合金领域的研究热点.为探究等离子熔覆制备高熵合金涂层的腐蚀行为,本文阐述了近年有关高熵合金涂层典型制备方法、特点及利用等离子熔覆制备高熵合金涂层的优势.总结了等离子熔覆制备高熵合金涂层耐腐蚀性能的国内外研究进展.重点综述了高熵合金涂层的微观组织、相组成和合金元素对高熵合金等离子熔覆涂层耐腐蚀性能的影响规律与机理,并在此基础上对等离子熔覆制备耐蚀高熵合金涂层的研究方向进行了展望.