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RSS订阅原创 微算法科技（NASDAQ ：MLGO）基于区块链的混合数据驱动认知算法：开启智能安全新范式
微算法科技（NASDAQ： MLGO）结合认知计算领域的前沿成果，提出了一种区块链的混合数据驱动认知算法模型，旨在通过技术融合实现数据全生命周期的安全管控与智能决策。在智慧城市项目中，模型对海量传感器数据进行实时分析，自动过滤噪声数据并标记异常设备，保障了城市级数据平台的安全运行。随着5G与边缘计算的普及，模型还将优化分布式节点协同机制，实现毫秒级威胁响应，为数字经济构建更坚实的信任基石。模型的技术优势体现在三方面：其一，区块链的分布式特性消除了对中心化机构的依赖，数据所有权回归用户，降低第三方泄露风险；
2025-11-24 15:44:03
182
原创 微算法科技（NASDAQ ：MLGO）混合共识算法与机器学习技术：重塑区块链安全新范式
通过混合共识算法与机器学习技术的深度融合，在抗攻击能力方面，动态切换共识机制的策略，使攻击者难以找到固定的攻击路径，大幅提高了51%攻击、双花攻击等传统攻击手段的成本。通过动态自适应的安全防护机制，该技术不仅提升了区块链网络的安全性和效率，也为区块链在更多领域的应用打开了大门。通过对区块链网络中的海量交易数据、节点行为数据、网络流量数据等进行深度分析，机器学习模型能够实时识别异常行为模式，预测潜在安全威胁，并将分析结果反馈给混合共识算法，指导其动态调整参数和策略。
2025-11-21 13:54:28
409
原创 MLGO微算法科技时空卷积与双重注意机制驱动的脑信号多任务分类算法
该技术显著提升了多模态信号在复杂任务中的解码能力，更以轻量级的架构，实现了可部署于实时BCI系统的分类性能优化，填补了现有方法对实时性与精度之间权衡难题的空白。作为一种面向未来的脑机交互解决方案，该技术具备高度的可扩展性和移植性，微算法科技将持续优化模型结构，引入自监督学习、联邦建模等新机制，进一步推动多模态脑信号融合技术在实际场景中的普及与落地。近年来，EEG-fNIRS的多模态脑信号融合技术逐渐受到重视，其优势在于融合了两种模态的互补特性，显著提升了脑信号解码的准确性和稳定性。
2025-11-20 15:04:17
484
原创 MLGO微算法科技基于迁移学习与特征融合的运动想象分类算法技术
近日，微算法科技（NASDAQ:MLGO）发布了一项重大技术成果：基于迁移学习和特征融合的运动想象分类算法，该算法在EEG信号解码准确性和模型可迁移性上实现了双重突破，为高效、实用的BCI系统奠定了坚实的基础。微算法科技（NASDAQ:MLGO）这一基于迁移学习和特征融合的运动想象分类算法，不仅实现了传统CSP方法的关键突破，也为BCI技术的实用化和通用化提供了有力支持。作为推动脑科学与人工智能融合的典范，该算法的推出为神经技术的广泛应用铺平了道路，正引领脑机接口步入一个更加智能、便捷与高效的新时代。
2025-11-19 16:04:14
458
原创 MLGO微算法科技发布突破性比特币价格预测技术，革新加密货币市场分析
微算法科技的技术实现始于高质量数据的收集。微算法科技（NASDAQ:MLGO）以算法为核心人工智能为导向的技术先锋企业，近期推出了一种全新的比特币价格预测技术，通过创新性地选择训练数据块并结合长短期记忆（LSTM）模型，显著提升了价格预测的准确性和可持续性。通过识别与比特币价格动态高度相关的数据块，微算法科技的技术能够在复杂的市场环境中捕捉关键模式，从而显著提升预测模型的性能。通过这一过程，微算法科技的算法能够生成一组高质量的数据块，这些数据块不仅反映了市场的关键动态，还能有效减少噪声对模型训练的干扰。
2025-11-18 15:20:45
304
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）在委托权益证明DPoS主链上引入PoW轻节点验证，提升抗量子攻击能力
在性能与安全平衡上，轻节点无需承担全节点的繁重运算与存储，不影响 DPoS 主链的交易处理速度和能源效率，将 DPoS 的高效共识与 PoW 轻节点验证的安全强化完美融合，达成性能与安全的双赢局面。轻节点的设计理念在于，它无需像传统PoW全节点那样进行大量的数据存储和复杂的运算，却能借助PoW的基本原理对关键交易或区块进行验证，从而在不显著影响DPoS效率优势的前提下，大幅提升整个区块链网络的抗量子攻击能力。引入PoW轻节点验证后，供应链上的关键信息，如产品的生产记录、物流信息等，能够得到更可靠的保护。
2025-11-14 14:46:44
382
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）通过容量证明（PoC）构建全球存储资源池，为Web3应用提供低成本、抗审查的数据存储服务
微算法科技（NASDAQ MLGO）创新性地将容量证明共识机制引入存储领域，通过重构节点激励机制与数据验证体系，构建起覆盖全球的抗审查存储资源池，为DeFi、NFT、元宇宙等Web3应用提供低成本、高可靠的数据基础设施。随着硬件技术与密码学创新，微算法科技正推进存储证明机制向三维演进：时空证明升级：引入存储时长维度，要求节点持续证明存储空间可用性，防范“一次性存储”攻击，使数据留存可信度大幅提升。光存储共识实验：探索将数据写入光存储介质，利用其特性，构建永续型区块链存储基础设施，显著降低存储成本。
2025-11-13 14:18:21
561
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）开发基于优先级的区块链交易打包算法，提高云边协同计算环境下的交易效率
智能交通领域，车联网中的车辆行驶数据交互、交通信号控制等关键交易，借助算法的优先级处理，可实现实时信息交互，优化交通流量，提高道路安全性和通行效率。该算法在提高交易效率方面，通过优先处理关键交易，大大缩短了高优先级交易的确认时间，满足了实时性要求高的应用场景需求。微算法科技基于优先级的区块链交易打包算法，旨在云边协同计算环境下，根据交易的属性和需求，为每笔交易赋予优先级。未来，随着人工智能技术的发展，微算法科技基于优先级的区块链交易打包算法有望与人工智能技术结合，实现对交易优先级的智能预测和动态调整。
2025-11-12 15:30:55
403
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）结合权威证明（PoA）机制与权益证明（PoS）/工作量证明（PoW），平衡效率与去中心化
交易确认效率高，PoA 机制下权威节点快速初验，结合 PoS 机制二次确认，协同保障交易能迅速达成最终确认，满足实时交易需求。而在去中心化交易所应用中，通过不同机制分别处理订单簿更新、交易结算以及防范恶意行为，实现高交易处理能力与低滑点控制，且能抵御恶意做市，保障交易安全与高效，应用前景十分可观。检测到PoA区块有双重支付或篡改等问题，验证委员会发起提案投票，超2/3权重支持则冻结问题区块，随后进入PoW争议解决模式，矿工计算含争议交易哈希的特定前缀，首个提交有效解的矿工获奖励，其结果作最终仲裁依据。
2025-11-11 16:48:15
485
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）将租赁权益证明（LPoS）共识算法与零知识证明结合，实现租赁代币的隐私保护
零知识证明的核心在于将租赁关系抽象为数学命题，通过密码学算法证明命题真实性，同时确保代币数量、租赁期限等细节对验证者完全隐藏。验证节点的零知识验证：验证节点收到租赁请求后，执行两阶段验证：首先通过零知识证明验证租赁参数是否符合网络规则，其次检查代币所有权证明。随着隐私计算与区块链的深度融合，微算法科技（NASDAQ MLGO）的LPoS 与零知识证明的结合不仅可以解决数据隐私问题，更能够将推动区块链从 “透明账本” 向 “可信黑盒” 进化，为金融、政务、医疗等对隐私敏感的关键领域提供底层技术支撑。
2025-11-10 15:56:02
439
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）基于PoS的跨链桥接协议（PoS-BCP）：重塑区块链互操作生态
当用户发起跨链转账时，主链节点锁定资产并生成跨链证明，目标链的验证节点验证该证明后，在目标链发行等额资产。若超过三分之二的跨链验证节点通过验证，目标链将执行资产发行操作：根据跨链证明中的接收方地址，在目标链生成等额的“包装资产”（如将主链的Token A映射为目标链的pToken A），并记录跨链交易关联的主链哈希，确保资产可追溯。在此期间，任何节点或用户可举报恶意行为，经其他节点验证后，系统将扣除作恶节点在主链与目标链的质押代币，并回滚跨链交易，保障用户资产安全。
2025-11-07 13:58:38
303
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）采用动态层次管理和位置聚类技术，修改pBFT算法以提高私有区块链网络运行效率
物联网场景下，位置聚类技术将地理邻近的设备节点聚合为雾计算集群，通过本地化共识降低云端依赖，支撑了智慧城市中百万级设备的安全互联。在数字化转型加速的背景下，私有区块链网络面临着效率与扩展性的双重挑战。微算法科技（NASDAQ MLGO）针对这一痛点，提出了基于动态层次管理与位置聚类技术的pBFT优化方案，通过重构网络拓扑与共识逻辑，显著提升了私有区块链的运行效率。改进后的pBFT算法结合这两种技术，在保留拜占庭容错能力的同时，通过优化节点协作模式与通信路径，显著降低了共识过程的网络负载与计算开销。
2025-11-06 16:18:08
290
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）“自适应委托权益证明DPoS”模型：重塑区块链治理新格局
提升性能，合理调整代表数量与选举规则，有效缓解网络拥堵，提高交易处理速度，降低交易确认时间，增强用户体验。增强安全性，通过对节点性能的持续监测与筛选，选举出更可靠、安全的代表节点，降低恶意节点攻击风险，保障区块链网络安全稳定。在供应链金融区块链平台，依据业务量与节点性能，优化代表选举与数量，确保供应链各环节数据上链准确、及时，提升供应链透明度与信任度，防范金融风险。依据这些数据，通过机器学习算法动态调整代表数量与选举规则，确保区块链网络在不同场景下都能维持高效、稳定的运行状态，提升整体性能与安全性。
2025-11-05 15:06:55
453
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）：以隐私计算区块链筑牢多方安全计算（MPC）安全防线
多方安全计算（MPC）作为隐私计算的核心技术，使参与方能够在不泄露原始数据的情况下协同完成计算任务，为数据的跨主体合作利用提供了可能。数据加密与上链存储：参与方将各自的原始数据在本地进行加密处理，采用同态加密、混淆电路等MPC常用的加密技术，确保数据在加密状态下仍可进行计算。未来，随着人工智能、量子计算以及区块链技术自身的持续发展，微算法科技（NASDAQ MLGO）的隐私计算区块链保障MPC安全性技术，有望借助人工智能实现对MPC计算任务的智能调度与风险预判，进一步提升数据隐私保护强度。
2025-11-04 15:56:11
412
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）：DPoS驱动区块链治理与DAO机制融合，共筑Web3.0坚实基石
显著提升决策效率，DPoS减少共识节点数量，使得决策信息传递与达成共识的时间大幅缩短，相比传统共识机制，能更快应对区块链发展中的各类问题。降低硬分叉风险，通过透明、民主的决策流程，使社区成员充分参与规则制定与调整，减少因意见不合引发的分裂，保障区块链的一致性与稳定性。例如，针对借贷利率调整、新金融产品上线等关键决策，通过DAO与DPoS结合，实现快速且民主的决策，保障平台健康发展。在分布式存储领域，可决定存储节点奖励机制、数据存储规则等，提升存储网络效率与可靠性，为Web3.0的数据存储提供坚实保障。
2025-11-03 15:43:24
432
原创 边缘智能的创新：MLGO微算法科技推出基于QoS感知的边缘大模型自适应拆分推理编排技术
该技术面向当前边缘AI模型部署难题提出革命性解决路径，核心理念在于引入以QoS（Quality of Service）感知为中心的编排决策系统，并结合实时运行时感知、异构节点协同与模型动态重构等机制，构建一个具备自适应能力的边缘大模型推理平台。微算法科技这项技术的创新点首先体现在QoS感知调度机制的引入。在文本生成、图像合成等任务中，系统会根据推理上下文的时间依赖性，在模型前向传播路径中设置拆分点，并配合边缘缓存对部分共享计算进行复用，从而降低重复计算的成本，进一步提升推理吞吐能力。
2025-10-31 14:31:46
399
原创 MLGO微算法科技发布多用户协同推理批处理优化系统，重构AI推理服务效率与能耗新标准
在DNN模型中，推理通常由若干层组成，不同用户即便使用不同模型，也常存在可重用的结构（如卷积层、全连接层等），因此可以通过统一调度与分组机制，对同类任务进行并发批处理，从而提高资源利用率。在这一浪潮中，微算法科技（NASDAQ:MLGO）推出一种具有批处理功能的边缘服务器实现多用户协同推理技术，这项技术不仅提供了面向多用户、能耗敏感型设备的高效协同推理解决方案，还通过创新的批处理调度与任务划分算法，打破传统推理模式的限制，显著提升GPU资源利用率与系统整体吞吐能力。
2025-10-31 14:17:13
305
原创 MLGO微算法科技 LOP算法：实现多用户无线传感系统中边缘协同AI推理的智能优化路径
同时，由于SD在通信和计算资源方面的先天限制，传统的端侧推理或完全卸载至边缘服务器（Edge Server，简称 ES）的方式，已无法满足对推理延迟和能耗的双重严格要求。然而，模型切分点（即模型在设备和边缘之间的划分位置）和资源分配（如无线带宽、功率、时间等）的设计，构成了一个复杂的混合优化问题。它突破了传统边缘推理“单点切分、平均分配”的思维定式，实现了感知系统由“固定模式”向“动态协同”的智能跃迁，为未来智慧城市、智能医疗、工业感知等多场景应用提供了统一的边缘AI推理解决方案。
2025-10-29 16:11:33
459
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）研发基于AI的动态权重学习模型，开启区块链账户关联分析智能新时代
能实时感知业务模式变化，及时调整账户关联权重，相比传统静态模型，极大提高了分片效率，让跨分片交易比例下降，分片内交易更集中，缩短区块确认时间。未来，微算法科技（NASDAQ MLGO）打算融合多模态数据，如物联网设备数据、社交媒体行为数据等到模型中，构建跨链账户关联图谱，拓展模型应用范围与深度。交易分片场景，优化交易分配，提升处理效率。它打破传统静态加权图局限，借深度学习算法实时掌握业务模式演变规律，让账户关联图谱能动态进化，精准呈现复杂多变的账户关系网络，实现账户关联权重实时动态调整。
2025-10-28 14:14:55
385
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）探索自适应差分隐私机制（如AdaDP），根据任务复杂度动态调整噪声
传统差分隐私技术通过添加固定强度的噪声实现数据匿名化，但这种“一刀切”的隐私保护策略面临两难困境：高噪声保障隐私的同时会严重降低数据可用性，低噪声虽能提升模型精度却可能泄露敏感信息。微算法科技（NASDAQ MLGO）提出的自适应差分隐私机制（Adaptive Differential Privacy, AdaDP）突破了这一技术瓶颈，通过构建智能化的噪声调整引擎，实现隐私保护强度与任务需求的精准匹配，为数据要素的安全流通开辟了新路径。最终，所有调整记录将存入经验池，用于周期性的策略模型更新。
2025-10-27 16:02:08
433
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）开发基于区块链的差分优化联邦增量学习算法，提高机器学习的性能与安全性
一旦通过验证，新的模型参数就会被添加到区块链的区块中，实现模型参数在各参与方之间的快速同步，确保各方使用的是最新的全局模型参数。在数据收集阶段，对原始数据进行评估，确定敏感度等指标，依据隐私预算和敏感度计算需要添加的噪声量，然后将适量噪声添加到数据中，从而降低因添加差分隐私对本地模型准确性的影响，同时减少梯度更新导致的数据泄露风险。采用不同的集成算法，如堆叠集成等方式，将各个本地模型的参数进行整合，以此提高全局模型的准确性和泛化能力，让模型能够适应数据的动态变化。
2025-10-24 14:28:49
344
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）基于区块链点阵加密算法的物联网轻量级方案：构建物联网安全基石
微算法科技基于区块链点阵加密算法的物联网轻量级方案轻量高效，点阵加密算法计算量小，适配物联网设备有限资源，降低能耗，保障设备长期稳定运行。安全性强，区块链不可篡改与点阵加密双重保障，数据在传输、存储各环节难以被破解与篡改，保护隐私与关键信息安全。微算法科技（NASDAQ MLGO）物联网轻量级方案的突破性在于将点阵加密算法与轻量级区块链深度融合，通过动态密钥管理与分层共识机制，实现物联网设备安全与效率的双重提升。传输过程中，利用区块链的分布式特性，数据分片存储于多个节点，降低数据丢失与被篡改风险。
2025-10-23 14:32:11
544
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）创建企业级区块链双层共识算法：融合优化DPoS与动态BFT的协同机制设计
微算法科技该算法的技术优势体现在多维度的创新设计与系统级协同优化：在安全性架构上，通过硬件指纹与节点行为画像的双重绑定机制，构建动态防御体系，结合VRF算法的不可预测性特征，有效抵御共识节点的恶意操纵与算力集中化风险，形成多层级的安全防护屏障；效率优化层面，依托双层架构的交易分流机制，实现大额交易的强一致性验证与小额交易的快速通道处理，配合跨层状态证明协议与轻量级通信优化，在保证共识安全性的同时大幅提升系统吞吐能力，达成高效的端到端交易确认效率；
2025-10-22 15:23:03
360
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）标准化API驱动多联邦学习系统模型迁移技术
当用户发起跨系统模型迁移请求时，API首先对原始模型进行结构解析，自动识别模型层类型、参数维度、激活函数等属性，并将其转换为标准化的中间表示格式。传统联邦学习系统通过多方协作训练模型，但不同厂商开发的联邦学习框架在通信协议、数据格式、模型表示等方面存在显著差异，导致训练完成的模型难以在不同系统间直接迁移。微算法科技（NASDAQ MLGO）提出基于标准化API的模型迁移技术方案，通过构建统一接口规范，打破不同联邦学习系统间的兼容性障碍，为跨平台模型复用与协同优化提供基础设施支持。
2025-10-21 16:18:08
343
1
原创 微算法科技（MLGO）研发突破性低复杂度CFG算法，成功缓解边缘分裂学习中的掉队者问题
在这一机制中，每个设备不仅是训练节点，更是具有理性选择能力的智能体，能够根据自身资源情况、自身期望收益（如训练时间缩短、能耗降低、准确率提升等）动态参与或退出不同的训练联盟。每个设备根据自身能力选择“合适的割层深度”，如低算力设备选择在浅层切割，仅参与前几层的训练，算力较强设备可参与更深层的前向和反向传播，极大提升训练效率与公平性。但SL对设备和网络资源的同步要求极高，一旦存在“掉队者”，即计算能力较弱或通信不畅的设备，将会导致整体训练节奏被拉慢，模型训练难以收敛，严重影响部署效率和用户体验。
2025-10-20 16:42:30
432
1
原创 微算法科技（MLGO）突破性AI推理控制：一种基于集成学习优化算法的无线传感设备边缘协同推理控制技术
该技术通过深度强化学习（DRL）与凸优化的融合手段，突破了模型分裂决策的耦合困境，显著提升了设备协同推理的能效表现与响应速度，标志着边缘智能推理迈入了新的技术阶段。通过深度强化学习与凸优化算法的有机结合，该技术成功解决了模型分裂耦合难题与资源动态调度问题，在满足延迟约束的同时显著降低能耗，为边缘智能设备的规模化部署和稳定运行奠定了坚实基础。每个传感器设备被视为一个智能体，感知当前的设备状态、网络条件和推理任务负载后，通过训练好的强化学习策略网络，输出最优的模型分裂点选择策略。
2025-10-17 15:20:27
490
原创 MLGO微算法科技创新AI技术：基于DRL的设备边缘协同推理优化系统，助力无线智能感知进入“极致高效”时代
更复杂的是，在多用户协作场景中，所有SD的推理任务共享同一边缘服务器，其资源（如带宽、处理能力）具有一定上限。微算法科技研发团队采用了“分布式”的算法设计理念，将整个优化任务拆解为两个子问题：组合优化的模型分裂问题与连续优化的资源分配问题，并分别采用深度强化学习和凸优化手段进行求解，形成一个高效而协同的集成学习与优化框架。此外，微算法科技该集成算法具有良好的模块化结构，训练好的DRL策略可离线部署，仅在运行时调用一次，而凸优化部分则可通过现有高效求解器快速完成，确保系统整体运行效率与可扩展性。
2025-10-15 15:00:30
336
原创 微算法科技MLGO推出隐私感知联合DNN模型部署和分区优化技术，开启协作边缘推理新时代
此外，为提升系统可扩展性，部署引入容器化与微服务架构，支持跨节点动态加载与模型热更新机制，适配各种边缘设备平台，包括智能手机、无人机、摄像头、边缘网关等。在人工智能与边缘计算深度融合的时代背景下，如何在保障数据隐私的同时实现高效的深度学习推理，正成为智能产业发展的核心挑战之一。基于这样的现实需求推动下，微算法科技（NASDAQ:MLGO）从系统性视角出发，设计了一种兼顾隐私保护、高效推理和资源协同的通用优化框架，面向分布式边缘环境进行DNN模型智能部署与分区，推动边缘智能迈向真正可落地、可持续的应用阶段。
2025-10-14 15:46:14
428
原创 微算法科技（NASDAQ:MLGO）开发延迟和隐私感知卷积神经网络分布式推理，助力可靠人工智能系统技术
通过将计算任务分配到不同的边缘计算节点，数据在不同设备间的传输路径变得更加分散，这样即使某一设备发生数据泄露，泄露的信息也有限，最大程度地保护了用户隐私。微算法科技队列机制通过将推理任务按照优先级和复杂度划分成多个子任务，并合理调度这些子任务的执行，从而优化了计算资源的利用效率，显著降低了系统的推理延迟。微算法科技开发的这项延迟和隐私感知卷积神经网络分布式推理技术，不仅为解决当前AI系统面临的计算延迟和隐私保护难题提供了解决方案，还为下一代智能服务奠定了技术基础，具有广泛的市场前景和社会价值。
2025-10-13 17:00:24
239
原创 微算法科技（NASDAQ:MLGO）开发延迟和隐私感知卷积神经网络分布式推理，助力可靠人工智能系统技术
通过将计算任务分配到不同的边缘计算节点，数据在不同设备间的传输路径变得更加分散，这样即使某一设备发生数据泄露，泄露的信息也有限，最大程度地保护了用户隐私。微算法科技队列机制通过将推理任务按照优先级和复杂度划分成多个子任务，并合理调度这些子任务的执行，从而优化了计算资源的利用效率，显著降低了系统的推理延迟。微算法科技开发的这项延迟和隐私感知卷积神经网络分布式推理技术，不仅为解决当前AI系统面临的计算延迟和隐私保护难题提供了解决方案，还为下一代智能服务奠定了技术基础，具有广泛的市场前景和社会价值。
2025-10-10 15:07:57
441
原创 微算法科技（NASDAQ:MLGO）基于任务迁移的弹性框架重塑动态扩缩容，赋能边缘智能计算
微算法科技开发的基于边缘计算任务迁移的弹性框架构建方法，不仅在理论上提出了全新的负载自适应调度模式，在工程实现上也达到了极高的完成度和成熟度。值得注意的是，DNSA在节点收缩决策中充分考虑了任务迁移的成本与节点关闭带来的影响，确保在收缩过程中用户体验不会受到明显影响，实现真正意义上的“无感知”节点收缩。这项创新突破，结合了任务迁移机制、动态资源管理策略与多模型智能预测，首次在边缘计算领域实现了真正意义上的动态扩展与收缩，显著降低了数据处理延迟，并极大提高了整体系统的可靠性。
2025-10-10 14:48:23
336
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）研究基于信任场模型的异构物联网区块链分片算法，提高区块链的可扩展性
微算法科技基于信任场模型的异构物联网区块链分片算法，核心要点在于构建一个全面且精准的信任场模型，以此来深入评估异构物联网设备的信任度，并将此作为进行区块链分片的重要依据。随着物联网应用场景的日益复杂多样，不同场景对设备信任度评估的侧重点也会有所不同，该分片算法将进一步推动物联网与区块链技术的深度融合，为更多创新应用的诞生创造条件，为各个行业带来更多的价值和变革。依据预设分片数量，把聚类后的设备类分配到不同分片，分配时按设备类信任度从高到低排序，依次轮流分配，确保各分片设备数量与信任度分布均匀。
2025-09-30 14:15:32
510
原创 微算法科技（NASDAQ: MLGO）研发基于 DPoS 框架的 DL-DPoS（深度链接委托权益证明）机制，增强区块链的共识算法
在性能方面，通过深度链接技术，节点间的通信效率大幅提升，使得区块生成和验证的速度加快，能够处理更多的交易，提高了区块链网络的吞吐量。在安全性上，LINK激励机制促使节点遵守规则，因为一旦出现恶意行为，不仅会失去奖励，还会遭受惩罚，这增加了节点作恶的成本，保障了网络的安全稳定。它通过深度链接技术优化了节点间的通信和协作，同时融入LINK激励机制，以LINK币作为激励媒介，调动节点参与网络运行的积极性，提高网络的安全性和稳定性，实现更高效的区块验证和共识达成，保障区块链网络的顺畅运行。
2025-09-29 15:46:18
503
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）探索全同态加密与安全多方计算融合，开启区块链隐私执行新时代
计算协作环节：各分片节点基于安全多方计算协议，在密文上协同执行复杂合约的计算任务。供应链场景中，企业间涉及商业机密的合作合约，如产品设计细节、成本核算等，可通过该技术在各参与方保密数据的前提下顺利执行，促进供应链上下游高效协作。在医疗数据共享领域，医疗机构之间基于复杂合约共享患者数据用于科研时，患者隐私信息始终加密，确保数据使用符合伦理规范，同时实现医学研究的多方协作。功能拓展方面，复杂合约能在加密数据上执行，突破传统限制，实现更丰富的业务逻辑，如隐私保护的金融衍生品交易、数据隐私敏感的供应链协同等。
2025-09-28 16:52:35
520
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）使用基于深度学习的物理信息神经网络（PINN），增强区块链IoT网络交易中的入侵检测
但在此之前，会先利用一些传统的特征提取方法，如主成分分析（PCA）等，对数据进行初步的特征提取和降维，减少数据的冗余性，提高模型的训练速度。这些标记数据包括正常交易数据和已知的入侵交易数据。同时，将物理信息融入到损失函数中，例如交易的逻辑规则、设备的物理特性等，确保模型的预测结果符合实际的物理规律。在区块链 IoT 网络交易入侵检测中，它利用深度学习自动提取数据特征的能力，同时融入物理信息约束，使模型不仅能学习到数据的表面特征，还能理解数据背后的物理规律，从而更准确地检测出异常交易和入侵行为。
2025-09-26 16:10:22
567
原创 微算法科技（NASDAQ: MLGO）融合二次矩阵变换模型，研发基于区块链的可溯源IP版权保护算法
在当今数字化飞速发展的时代，知识产权的重要性愈发凸显，然而现有的IP版权保护技术却面临诸多困境。在整个区块链网络运行过程中，一旦发生诸如重放攻击等异常情况，该算法凭借其独特的结构和机制，依然能够基于已有的版权信息存储及关联逻辑，快速检索版权信息，及时发现并应对可能出现的版权安全威胁，保障IP版权始终处于有效的保护之下。：利用特定的随机算法，将关键版权标识信息以分布式的方式嵌入到区块链的各个节点中，并且保证嵌入过程的随机性和隐蔽性，使得版权信息不易被篡改或恶意获取，同时也为后续追溯提供了分散且可靠的线索。
2025-09-25 14:37:12
405
原创 微算法科技（NASDAQ: MLGO）利用高级 Blowfish 加密标准实现区块链集成信息共享
在效率方面，其加密和解密的运算速度较快，不会因为复杂的加密过程而导致信息共享出现明显延迟，能够很好地适配区块链这种需要快速、实时交互信息的场景，保障信息在各个节点之间及时、顺畅地流转。而这里强调的最佳密钥生成，是微算法科技采用独特算法逻辑，生成高强度、高随机性且难以被破解的密钥，应用于区块链环境下信息共享时的数据加密与解密操作，确保信息在传输和存储过程中的保密性与完整性。信息加密阶段，当需要在区块链上共享信息时，利用已生成的密钥，按照高级Blowfish加密标准的算法规则，对原始信息进行逐位处理。
2025-09-25 14:34:05
317
原创 微算法科技（NASDAQ MLGO）创新基于账户加权图与后量子密码学的区块链
在供应链场景中，企业间的信用流转通过分片内局部共识实现分钟级确认，结合零知识证明技术，敏感交易数据仅在必要的分片间传递，有效保护了数据隐私。为应对量子计算带来的渐进式威胁，系统支持双链并行架构，主链专门处理量子安全交易，侧链则兼容现有协议，通过跨链原子交换实现平滑过渡，确保系统在不同阶段都能保持高度的安全性。分片形成之后，系统会结合节点的算力、存储容量以及历史行为信誉等多方面因素，借助可验证随机函数，将节点合理地分配至不同分片，从而防止恶意节点集中控制特定分片，保障整个系统的安全性与稳定性。
2025-09-23 15:39:56
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原创 面向动态环境的MEC突破：MLGO微算法科技推出自适应权重深度确定性策略梯度（AWDDPG）算法，革新多用户任务迁移技术
MEC通过将计算资源部署在网络边缘，极大地缩短了用户与服务器之间的距离，从而降低了延迟、节省了带宽，并提升了整体服务体验。为此，微算法科技引入了自适应权重机制，将迁移成本与延迟性能指标动态地加权融合进奖励函数中，使得智能体（即任务迁移决策系统）能够根据当前环境状态，自主学习并调整迁移策略，实现对不同环境变化的快速适应。与传统强化学习方法不同，AWDDPG不仅能够感知环境变化，而且能够根据当前的迁移需求、用户分布、服务器负载情况，实时调整决策策略，有效减少不必要的迁移操作，从而在动态环境中保持最佳服务质量。
2025-09-22 15:28:17
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原创 微算法科技（NASDAQ:MLGO）量子架构搜索技术：突破变分量子算法性能瓶颈，实现量子计算的鲁棒优化
为了解决这一问题，微算法科技（NASDAQ:MLGO）开发了一种创新的技术——量子架构搜索（QAS），旨在自动优化量子电路的架构，从而提高VQA的稳健性和可训练性，最大化量子计算设备的潜力。未来，QAS不仅可以应用于量子机器学习、量子优化、量子化学等多个领域，还可以与量子计算的其他先进技术，如量子纠错和量子通讯等结合，进一步推动量子计算的普及与应用。量子电路的架构设计不仅仅是量子门的排列问题，它涉及到多个层次的优化，例如量子门的选择、量子比特的连接方式、量子比特之间的交互方式等。
2025-09-19 15:39:03
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