2、基于NDN的区块链网络与比特币隐私保护签名方案解析

基于NDN的区块链网络与比特币隐私保护签名方案解析

1. 基于NDN的区块链网络

在基于NDN(Named - Data Networking)的区块链网络中,节点的PIT(Pending Interest Table)构建是关键步骤。在第2层NDN网络创建PIT表后,每个节点会创建第1层PIT表。

在第2层NDN网络里,锚节点充当生产者,其他节点为消费者。其PIT表的构建过程如下:
1. 节点 ni 收到验证后的公告消息后,从所有转发该消息的上游邻居中随机选择一个发送者 nj
2. 对于每个未来时隙 tj ni nj 发送一个针对该时隙的兴趣包。
3. nj 收到兴趣包后,为 tj 创建一个以 ni 为输出接口的PIT条目。
4. 同时, ni 为第1层NDN的 tj 创建一个以 nj 为输出接口的PIT条目,这意味着 ni 会将 tj 中生成的所有新数据转发给 nj

在第2层PIT表中,每个条目还包含锚点的索引,表明该PIT条目是针对特定锚节点在 tj 时刻的。

节点的路由(即PIT条目)会形成以每个锚点为根的随机广播树,第1层NDN也会形成以每个节点为根、所

内容概要:该白皮书由IEEE发布,聚焦于电信领域大规模AI(尤其是大型电信模型,即LTMs)的发展,旨在为电信行业向6G演进提供创新解决方案。白皮书首先介绍了生成式AI在电信领域的应用潜力,强调其在实时网络编排、智能决策和自适应配置等方面的重要性。随后,详细探讨了LTMs的架构设计、部署策略及其在无线接入网(RAN)核心网中的具体应用,如资源分配、频谱管理、信道建模等。此外,白皮书还讨论了支持LTMs的数据集、硬件要求、评估基准以及新兴应用场景,如基于边缘计算的分布式框架、联邦学习等。最后,白皮书关注了监管和伦理挑战,提出了数据治理和问责制作为确保LTMs可信运行的关键因素。 适合人群:对电信行业及AI技术感兴趣的科研人员、工程师及相关从业者。 使用场景及目标:①理解大规模AI在电信领域的应用现状和发展趋势;②探索如何利用LTMs解决电信网络中的复杂问题,如资源优化、频谱管理等;③了解LTMs在硬件要求、数据集、评估基准等方面的最新进展;④掌握应对LTMs带来的监管和伦理挑战的方法。 其他说明:白皮书不仅提供了理论和技术层面的深度剖析,还结合了大量实际案例和应用场景,为读者提供了全面的参考依据。建议读者结合自身背景,重点关注感兴趣的具体章节,如特定技术实现或应用案例,并参考提供的文献链接进行深入研究。
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