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基于区块链的分布式AI模型：对AI模型共享的信任
●权力下放：没有一个实体可以控制整个网络，从而降低了操纵和增强安全性的风险。每个参与者（节点）都包含整个区块链的副本，从而有助于系统鲁棒性。●不变性[9]：一旦记录，没有共识就无法更改区块链上的数据，从而确保了存储的信息的完整性。此功能对于防止欺诈活动和确保在模型培训中值得信赖的数据记录至关重要。●透明度：所有参与者都可以看到区块链上的交易，通过可观察的问责制促进信任。此转移有助于验证数据源和模型更新。●共识机制：各种算法（例如工作证明和股份证明）确保网络参与者在分类帐状态下达成协议。这些机制即使在分散环境中也可以防止双重支出并建立共识。
人工智能与区块链融合的文献计量分析
摘要：分布式人工智能 (AI) 和区块链 (BC) 是最近兴起的去中心化人工智能概念，它指的是将信息和学习传输到各种点对点连接的机器，这些机器根据本地可用数据进行学习并单独做出决策。去中心化人工智能使用去中心化的共识机制，无需可信赖的第三方或中介，它为用户提供基于可信、数字签名和安全共享数据的流程、分析和决策，这些数据以去中心化的方式在 BC 上进行交易和存储。为了确定关注人工智能和 BC 的核心研究并寻找未来研究的途径，本研究对从 WoS 和 Scopus 数据库中检索到的 1,538 篇学术出版物的关键词进行了主题分析，并对作者、附属机构和来源进行了文献计量分析，以检查生产力、引用指标和书目耦合。通过强调数字化转型、环境/社会、去中心化 AI、DeFi 和网络安全等领域作为 BC-AI 融合的重点，本文旨在让研究人员全面了解这种融合，并可用于行业。
贸易财务中的区块链：好，坏和判决
在快速技术进步的时代，金融格局正在深刻地改变。贸易融资是全球贸易的关键组成部分，对于促进国际贸易至关重要，通过提供金融基础设施和工具来降低风险并改善流动性。但是，它传统上受到低效率，高昂的成本和缺乏透明度的困扰。整合新的和创新的技术就必须成为必要，企业不断寻求提高生产力并获得竞争优势的方法。在这些技术中，区块链是革命力量和最具破坏性的，能够重塑贸易融资过程的。但是，尽管这项技术取得了进步，但仍缺乏全面的研究，以解决区块链如何专门提高贸易
值得信赖的自主性：机器人、人工智能和区块链 - OpenMind
Soona Amhaz (Volt Capital)、James Ball (Nethermind)、Anna Bertha (DCG)、Casey Caruso (Topology)、Cheryl Chan (Dragonfly)、Grace Deng (SevenX)、Lucas Chu (C-Haus 和创始人，隐身)、Shumo Chu (Nebra)、Chang Gao (Waymo)、Tian Gao (斯坦福机器人实验室)、Yarco Hayduk (Pragma Ventures)、Richard He (Openmart)、Yu Hu (Kaito AI)、Nathan Jay (Nethermind)、Yuchen Jin (Hyperbolic)、Sami Kassab (Crucible Labs)、Anna Kazlauskas (Vana)、Anika Lakhani (哈佛区块链)、Tony Lau (Primitive Ventures)、Kevin Leffew (Coinbase 开发者平台)、Shujia Liang (PrismaX)、Kent Lin (Optimum)、Huihan Liu (UT Austin Robotics)、Niels Ma (耶鲁区块链和 BuidlerDAO)、Devishree Mohan (OpenLedger)、 Lincoln Murr（Coinbase 开发者平台）、Akilesh Potti（Ritual）、Gengmo Qi（Dragonfly/IC3）、Gil Rosen（Blockchain Builders Fund）、Bill Shi（Pond）、Joshua Simenhoff（Ritual）、Ben Siraphob（耶鲁大学，邵钟实验室）、Jiahao Sun（Flock.io）、Xyn Sun（Flashbots Teleport）、Trace（Standard Crypto）、Nima Vaziri（EigenLayer）、Alex Tong（哈佛大学，杨衡实验室）、Matthew W（OpenGradient）、Dovey Wan（Primitive Ventures）、Dave Wang（Love.ai）、Steven Willinger（Blockchain Builders Fund）、Kathryn Wu（Openmart）、Kenzi W（Symbolic）、Michael Wu（Amber）、Joshua Yang（Hyperion Ventures）、Jay Yu（斯坦福区块链俱乐部）、Dylan Z（Pond）、George Zhang（Flashbots）、Jasper Zhang（Hyperbolic）、 SH Zhong（牛津机器人研究所）以及不愿透露姓名的业界朋友，我们深深感谢你们的大力支持。
通过区块链确保IoT设备：混合模型
物联网（IoT）的快速扩展已改变了各个部门，实现了前所未有的连接性和自动化。与数十亿个设备相互连接，从智能家用电器到工业传感器，创新的潜力是巨大的。但是，这种扩散也引入了重大的安全漏洞。物联网设备通常以有限的处理能力运行，使其容易受到未经授权的访问，数据泄露和各种网络威胁的影响。对强大的安全解决方案的需求比以往任何时候都更为重要，因为传统的安全措施在解决这些设备带来的独特挑战方面经常缺乏。区块链技术已成为增强物联网环境安全性的有希望的解决方案[1]。它的分散性质比传统的集中式系统具有重要的优势，从而消除了攻击者可以利用的单个故障。通过提供交易的透明且不可变的分类帐，区块链确保数据完整性并促进网络参与者之间的信任。此外，区块链促进安全设备身份管理和数据传输的能力使其特别适合物联网应用程序。尽管区块链具有优势，但其与物联网系统的集成提出了挑战[2]。IoT设备生成的庞大数据量可能会导致区块链网络中的可扩展性问题。此外，许多物联网设备的有限资源可能会阻碍复杂区块链协议的实现。因此，一种结合区块链和传统物联网安全措施优势的混合模型至关重要。本文提出了一个混合模型，将区块链技术的好处与已建立的IoT安全协议相结合，以创建全面的安全框架[3]。
转变策展实践：人工智能和区块链在塑造公共政策的道德艺术科学范式中的作用 A. Sudjud Dartanto 印度尼西亚日惹艺术学院艺术管理系（TKS）、视觉艺术与设计学院（FSRD） 电子邮件：sudjuddartanto@isi.ac.id
摘要 人工智能 (AI) 和区块链技术在策展实践中的融合为管理、展示和分发传统和数字艺术提供了变革潜力。本研究探讨了人工智能如何通过高级数据分析和个性化访客体验增强策展流程。人工智能协助策展人组织收藏并推荐符合个人喜好的艺术品，从而促进更多人参与动态、定制的展览。另一方面，区块链技术确保了去中心化艺术品的出处，保证了真实性和透明度。它解决了伪造、所有权纠纷和安全交易等问题，同时通过智能合约支持艺术家以确保公平的报酬。然而，道德问题仍然存在。其中包括人工智能算法中的偏见、去中心化 NFT 平台中的知识产权挑战以及边缘艺术家有限的数字访问权限。学术研究和案例分析强调了这些挑战，并提倡策展人、艺术家、技术专家和政策制定者之间的合作。这种方法旨在解决道德困境，促进包容性，并在实施这些技术时保持文化完整性。该研究强调需要公共政策框架来规范人工智能和区块链，确保公平的补偿和公平地获得其利益，同时维护文化价值。通过解决这些问题，这些技术可以为艺术世界开启新的可能性。关键词：人工智能（AI）、区块链技术、策展实践、
影响食品供应链采用区块链技术的因素
随着粮食不安全状况的加剧，联合国可持续发展目标之一是消除饥饿、实现粮食安全和促进可持续农业。这可以通过加强和发展现有的粮食系统来实现。整合区块链技术等新兴技术有助于发展可持续的粮食系统。区块链技术允许在食品通过供应链时对其进行跟踪和追踪。区块链技术还允许在几乎即时的应用中降低交易成本。然而，食品供应链中的组织采用区块链技术的比例很低。这项研究的目的是探索影响食品供应链中采用区块链技术的因素。该研究采用了一种定量研究方法，以技术、组织和环境框架 (TOE) 为指导，以探索影响食品供应链中采用区块链技术的因素。这项研究采用了系统的文献综述。定量内容分析用于分析同行评审的文章。结果表明，TOE 因素影响食品供应链中采用区块链技术。成本、可扩展性、公司规模和 IT 政策等因素被视为影响食品供应链采用区块链技术的重要因素。该研究为影响食品供应链采用区块链技术的因素的知识体系做出了贡献。
云计算和区块链研究生证书
在阅读本指南和通用PLAR信息后，请联系下面的计划之一，以安排咨询，并为每门课程进行评分（请参阅下一节）。可以通过电话，在线或亲自进行咨询。准备提供您的简历，课程自我评价和部分完成的PLAR应用程序。如果达成协议与PLAR继续前进，联系人将在您的PLAR申请中签署批准并解释下一步。在您注册PLAR之前，需要参加该计划。
在车辆临时网络中的基于模糊的高效和面向区块链的安全路由
车辆临时网络（VANET）代表了无线传感器网络（WSN）的改进，其移动感官节点位于车辆内。车辆Adhoc网络在智能城市的应用中处于关键位置，因为车间通信被认为是维持城市技术效率必不可少的。尽管Vanet提供了好处，但它在智能城市应用程序的背景下遇到了许多挑战和缺点。这样的挑战与Vanet的安全和隐私原则有关。隐私和安全性作为与Vanet相关的主要问题，促使多个研究人员在过去十年中提出安全解决方案。目前的研究工作着重于提高服务质量（QoS）的提高数据通信的安全性水平。通过使用区块链技术以及将椭圆曲线加密功能与安全的哈希功能集成以保护从节点到移动控制单元（MCU）的数据通信来实现此安全性增强。此外，提出的研究工作通过采用神经模糊逻辑来识别从源节点到移动控制单元（MCU）的最佳路径，为移动节点和控制单元之间的数据提供了有效的路由机制。将提出的工作与现有的密码方法以及最新的路由路径优化算法，即粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），模因算法（MA）（MA）和Honey Bee优化（HBO），以及在计算时间内交付，以确定其优势，即通过PARTIT和分组，并在计算时间内建立优势。