90、FAST:通过秘密交易实现公平拍卖

FAST:通过秘密交易实现公平拍卖

在拍卖场景中,如何确保拍卖的公平性、安全性以及效率是至关重要的问题。本文将介绍一种名为 FAST 的拍卖协议,它能够实现公平拍卖,同时在安全性和效率方面表现出色。

理想功能与协议概述

我们的理想功能 $F_{FPA}$ 对拍卖过程进行了建模,即使存在对手方可能选择中止拍卖的情况,对手方所能了解到的信息也仅仅是自己是否是赢家以及其出价与第二高价出价在最高有效位上的差异。而且,无论对手方采取何种行动,拍卖总会得出结果,并且拍卖者(即出售资产的一方)总能获得报酬。

为了实现 $F_{FPA}$,我们构建了协议 $\Pi_{FPA}$。该协议由 $n$ 个参与方 $P_1, \cdots, P_n$ 执行,每个参与方 $P_i$ 有一个 $l$ 位的出价 $b_i = b_{i1}|\cdots|b_{il}$,同时还有一个存款委员会 $C = {C_1, \cdots, C_m}$,用于在恢复阶段帮助开启被破坏方的秘密存款。协议主要包括 4 个阶段以及一个恢复阶段,恢复阶段仅在怀疑(或检测到)作弊时执行。

协议具体流程
  1. 阶段 1 - 设置
    • 存款委员会的各方 $C_k \in C$ 首先执行 $\Pi_C$ 的设置验证步骤。
    • 每个参与方 $P_i$ 向智能合约发送包含其出价 $b_i$、找零 $change$ 和费用 $work$ 的秘密存款,具体步骤如下:
      • $P_i$ 向 $FSC$ 发送 $(param, sid)$,接收 $(param, sid, g,
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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