本文提出了一种基于数字记忆、视觉密码学（VCS）和区块链技术的智能家居多因素物联网认证系统。该系统通过轻量级加密方法实现高效安全的用户认证，具备去中心化、防隐私泄漏、支持更新等优势。结合双因素认证机制，有效提升了物联网环境下的安全性与成本效益，并在移动应用中成功实现。未来将引入生物识别与替代电源进一步优化系统性能。

本文提出了一种基于视觉密码学的智能家居多因素物联网认证系统，结合数字内存认证服务（DMAS）、服务提供商（SP）和用户智能手机（US）三个实体，通过注册与登录两个阶段实现安全、轻量级的身份认证。系统利用(2,2)视觉密码学方案将用户数字记忆分割为两份密钥，分别存储于手机与云端，确保信息保密性与防篡改能力。采用Scyther工具对协议进行形式化验证，结果表明该系统具备良好的安全性，可有效抵御反射攻击、重放攻击和中间人攻击，并保障通信过程中的数据隐私。研究为物联网环境下的身份认证提供了一种高效且隐私友好的创新解

本文探讨了区块链赋能的能源监测系统与物联网多因素认证系统的集成应用。能源监测系统通过智能合约实现自动化计费、实时支付与电力供应控制，利用区块链的不可篡改性防止数据伪造并检测电力盗窃。消费者可通过MetaMask钱包完成账单支付，逾期未付将自动断电，提升管理效率。在物联网安全方面，提出基于数字内存与视觉加密方案（VCS）的多因素认证机制，结合用户的生活记忆与(k,n)秘密共享模型，增强身份验证的安全性与用户体验。系统进一步融合区块链技术实现去中心化身份管理，解决传统IoT环境中的隐私、兼容性与认证难题。未来，

本文介绍了一种基于区块链技术的能源监测系统，结合高级计量基础设施（AMI）与以太坊平台，利用智能合约实现电费自动计费、支付验证和电力控制。系统通过去中心化Web应用（DApp）提升能源数据的安全性、透明度和自动化水平，有效应对传统集中式系统的支付延迟、人工干预和窃电等问题。文章详细阐述了系统架构、实现方法、技术优势及面临的挑战，并探讨了未来与物联网、人工智能等技术融合的发展趋势，展现了区块链在能源领域广泛应用的潜力。

本文探讨了机器学习、物联网与区块链融合技术在能源监测系统中的应用。通过改进集成学习（IEL）算法，系统在准确率、精确率和灵敏度等性能指标上显著优于传统方法，达到98.3%的准确率和100%的灵敏度。结合区块链技术，实现了去中心化、安全透明的能源交易与数据管理，利用智能合约自动执行交易，消除中介，降低交易成本。文章还分析了该融合技术在实际应用中面临的技术复杂性、标准缺失和行业接受度等挑战，并展望了技术创新、跨行业合作和政策支持等未来发展方向。

本文探讨了区块链技术与物联网、机器学习融合在提升流程管理应用安全性方面的潜力。通过结合区块链的去中心化与防篡改特性，以及机器学习对数据的高效分析能力，提出了一种基于改进集成学习（IEL）的分类模型，用于处理物联网区块链数据集。实验结果表明，IEL在准确率、精度、灵敏度和误报率等指标上均优于传统集成学习（TEL），有效提升了系统性能。研究还总结了该融合技术在建立信任、降低成本、增强安全等方面的优势，并展望了算法优化、多技术融合及实际应用推广等未来方向。

本文探讨了区块链技术在印度商业市场中的应用现状、面临的挑战及未来发展方向。通过分析41份调查问卷数据，揭示了区块链在供应链、法律和银行等行业的应用潜力，以及实施过程中存在的技术与认知障碍。研究指出，尽管多数组织尚未部署区块链，但普遍计划在未来一年内推进相关应用。文章还介绍了智能合约、分布式账本和身份管理等关键技术，并结合技术接受模型（TAM）分析了用户采纳意愿。针对安全、隐私、延迟和成本等挑战，提出了应对策略。最后，展望了区块链与物联网、人工智能、大数据等新兴技术融合的前景，强调需加强教育、监管与跨领域协作

本文探讨了区块链技术在印度商业市场的应用现状与面临的主要挑战。文章介绍了区块链的类型、核心特性及其在医疗、政府、供应链、能源、教育、保险和金融等领域的全球应用案例。通过文献回顾与问卷调查，分析了印度在监管、技术认知、基础设施和人才方面存在的障碍，并运用技术接受模型（TAM）评估用户接受度。研究指出，加强监管、提升认知、改善基础设施和培养人才是推动印度区块链发展的关键路径。

本文探讨了加密货币价格预测模型在投资决策中的应用与局限性，分析了CatBoost、梯度提升回归器等多种模型的性能表现。同时，深入介绍了区块链技术的工作原理、特点及在房地产、医疗、教育等行业的应用。重点聚焦区块链技术在印度商业市场的机遇与挑战，包括提高效率、增强信任、监管政策不确定性和基础设施不足等问题。通过具体案例分析，展示了其在供应链、金融和政务领域的实际应用，并提出了加强技术研发、完善监管政策和推动国际合作的发展策略。最后展望了区块链与人工智能、大数据融合及行业深化应用的未来趋势。

本文研究了六种回归模型在比特币价格预测中的应用，使用2014至2020年的历史数据进行训练与测试。通过MAE、MSE、RMSE、R²、RMSLE和MAPE等指标评估CatBoost、梯度提升回归器、Extra Trees、AdaBoost、K-近邻和Theil-Sen回归器的性能。实验结果表明，Extra Trees在多数误差指标上表现最优，尤其在未来5天预测中MAE、RMSLE和MAPE最低；梯度提升回归器在MSE和RMSE方面领先；Theil-Sen回归器则具有较高的R²值。研究还通过SHAP方法解释模

本研究探讨了区块链技术在尼日利亚图书馆中的应用现状与挑战，并分析其对资源共享、记录管理等实践的积极影响。同时，研究提出六种回归模型用于比特币价格预测，包括随机森林回归、线性回归、支持向量回归、梯度提升回归、泰尔-森回归和LSTM回归，采用z-分数归一化进行数据预处理，并通过RMSE、RMSLE、MAPE和准确率等多种指标全面评估模型性能。研究结果表明，区块链技术在图书馆领域具有广泛应用潜力，而多模型对比特币价格的预测可为投资者提供更可靠的决策支持。未来将聚焦于技术实施障碍的克服与预测模型的进一步优化。

本文探讨了区块链技术在图书馆组织实践中的应用潜力与面临的挑战。研究表明，区块链在记录管理、版权保护、资源共享、跨组织合作及员工个人数据认证等方面具有显著优势，能大幅提升图书馆服务的质量与效率。然而，资金不足、缺乏培训、管理支持不够、网络与电力不稳定以及数据存储限制等问题制约了其应用。文章提出了相应的解决策略，并展望了区块链技术在未来智能图书馆、个性化服务和跨领域合作中的发展前景。

本文探讨了区块链技术在医疗与图书馆领域的应用潜力。在医疗领域，区块链通过分布式账本实现数据的安全、透明和不可篡改，提升电子病历整合、数据共享效率与医疗供应链可追溯性，并显著降低延迟与安全执行时间。在图书馆领域，尤其针对尼日利亚的学术图书馆，区块链可用于解决版权管理混乱、数字支付疑虑和记录管理困难等问题，支持版权确权、资源安全共享和读者信用体系建设。尽管面临认知不足、技术基础设施薄弱等挑战，但通过标准制定、试点推广和技术培训，区块链有望推动两大领域的服务升级与效率提升。

本文提出了一种基于区块链的物联网医疗信息安全框架，结合物联网设备、区块链技术和机器学习算法，解决当前医疗系统在数据安全、隐私保护、访问控制和异常检测方面的挑战。框架采用分布式账本实现医疗数据的安全存储与授权访问，利用智能合约提升数据共享效率，并通过机器学习实现实时健康监测与预警。性能评估显示，该方法在成功率、延迟和执行时间方面优于Ethereum、Hyperledger等传统方案。文章还分析了区块链在医疗领域面临的标准化、量子计算威胁和密钥管理等问题，并展望了其与人工智能、大数据融合的未来发展趋势，包括远程

本文探讨了基于区块链的物联网医疗信息安全框架，分析了区块链技术在医疗保健系统中的应用优势，如数据安全、隐私保护、不可篡改和去中心化等特性，并结合物联网在远程监测、数据采集和资源管理中的应用，提出了一种融合区块链的安全智能医疗监测系统架构。文章还总结了当前面临的技术集成、法规合规、性能扩展、用户接受度和成本等挑战，并对未来在跨行业合作、技术创新和全球标准制定方面的发展进行了展望，旨在为构建高效、安全、互操作的智慧医疗体系提供参考。

本文探讨了基于机器学习的比特币价格预测模型，重点分析了ICA-萤火虫算法与SVM分类器结合在加密货币价格趋势预测中的应用。研究使用2015至2021年的比特币数据，通过多维度特征输入和降维技术提升模型性能，实验结果显示Sigmoid SVM模型准确率高达96.67%，F1分数达97.37%。文章还综述了区块链与加密货币基础、数据集构建方法、评估指标及模型局限性，并提出未来研究方向，包括数据维度拓展、模型融合创新、风险因素量化与验证措施改进，为加密货币金融应用提供理论支持和技术路径。

本文提出了一种基于机器学习的比特币价格预测模型，结合独立成分分析（ICA）与萤火虫算法进行特征选择，并采用支持向量机（SVM）构建分类模型。通过对历史价格、交易量及市场情绪等多维数据的处理与分析，评估了模型在不同市场条件下的预测性能。研究结果显示，该方法在特定时间尺度下具有较好的预测准确性，但仍存在优化空间。文章还比较了多种现有预测算法，探讨了时间尺度对预测误差的影响，并指出了未来在数据质量提升、模型优化及多币种扩展方面的改进方向。

本文探讨了区块链技术在智能家居、食品追溯、公共服务、投票系统、医疗保健和智能农业等领域的应用价值，并分析了其在用户隐私、数据可用性、完整性、可控性及监管方面的局限性。针对区块链面临的安全挑战，提出了一种名为Sooner-C的轻量级密码系统，结合AES-256、SHA-256和强化算法，在减少资源消耗的同时提升加密效率与安全性。实验结果表明，Sooner-C在密文大小、加密/解密时间和加密轮数方面优于传统密码系统，适用于物联网和边缘计算场景。文章还展示了Sooner-C在智能农业与医疗数据保护中的应用前景，并

本文探讨了加密区块链技术在电子投票系统及物联网等领域的应用与改进。文章分析了区块链的去中心化、不可变性、安全性等特点，综述了其在身份验证、数据隐私保护方面的优势与挑战。针对传统区块链在资源受限环境中的计算开销和安全问题，提出了基于Sooner轻量级密码学的增强哈希值生成和公钥基础设施（PKI）优化方案。通过结合私有区块链与Paillier同态加密算法，并引入双因素身份验证，显著提升了电子投票系统的安全性与可靠性。最后总结了区块链技术的应用前景及其面临的技术瓶颈，展望了未来发展方向。

本文探讨了基于加密区块链技术的电子投票系统安全保障方案，分析了区块链共识算法、网络节点验证机制及加密技术在投票系统中的应用。提出了一种结合私有区块链、Paillier同态加密和虹膜指纹双因素认证的电子投票系统，有效保障选票的不可篡改性、选民隐私与身份认证安全性。通过系统实现与性能评估，验证了该方案在错误接受率和拒绝率方面的良好表现，并指出了当前系统的优缺点。最后提出了优化生物识别、降低计算开销和提升用户体验的改进建议，展望了与物联网、人工智能融合的未来发展方向。

本文探讨了加密区块链技术在电子投票系统和绿色多租户环境中的应用。针对非洲国家选举中存在的舞弊问题，提出采用指纹与虹膜双因素生物识别结合Paillier同态加密的区块链方案，提升选民身份验证准确性、数据安全性和系统可靠性。同时，在绿色计算的多租户云环境中，区块链密码系统展现出更优的执行性能和安全性，相比传统系统显著缩短执行时间。研究表明，区块链技术能有效解决电子投票中的隐私泄露与篡改风险，并在多租户场景中实现高效可信的交易，具有广阔的应用前景。

本文探讨了区块链技术在绿色计算多租户环境中的安全与隐私增强应用。分析了传统多租户架构面临的安全挑战，提出利用区块链的去中心化、高安全性、透明可追溯等优势构建更可靠的云环境。通过系统实现与性能对比，验证了该方案在执行效率和数据保护方面的优越性。文章还讨论了潜在挑战及应对策略，并展望了与人工智能、物联网等技术融合的未来发展趋势，结合医疗云平台案例展示了实际应用价值。

本文探讨了电子投票系统与多租户绿色计算环境中的安全与隐私问题，重点分析了基于区块链和多因素认证的解决方案。文章介绍了电子投票系统的安全性、可扩展性及协同应用优势，阐述了绿色计算中多租户面临的数据泄露风险，并提出利用区块链提升安全性的实践方法。通过Ganache和MetaMask的应用实例，展示了区块链在云环境中的部署过程。同时，讨论了通信复杂性、系统性能、电子卡安全和双花问题等挑战及其应对策略，展望了未来技术融合的发展方向。

本文详细介绍了一种基于多因素认证的安全电子投票系统，结合RFID身份识别、面部识别与区块链技术，确保选举的公正性、透明性和安全性。系统通过硬件与软件协同设计，实现选民注册、双重认证、加密投票及区块链存储的全流程管理。性能评估显示，RFID读取稳定、面部识别准确率高、区块链交易高效，整体系统具备良好的可靠性与实用性。文章还分析了系统安全机制，提出了实际应用中的考虑因素与未来发展方向，为电子投票系统的部署提供了全面的技术参考。

本文提出了一种基于多因素认证（MFA）和区块链技术的安全电子投票系统，旨在解决传统电子投票中存在的身份伪造、数据篡改、中心化存储风险及缺乏透明度等问题。系统采用RFID与面部识别双重认证机制，确保选民身份的真实性与唯一性；结合以太坊公共区块链与SHA-256哈希算法，实现投票数据的不可篡改、可追溯和分布式存储。通过硬件子系统与软件设计的协同，系统在认证安全、隐私保护、抗攻击能力等方面表现出色。性能评估与安全分析表明，该方案有效支持大规模选举应用，具备高安全性、可验证性和透明度，为未来可信电子民主提供了可行的

本文解析了工业物联网中基于区块链的边缘信息系统框架，详细阐述了其工作流实现、改进的共识机制及实验模拟结果。通过引入轻量级获取区块链框架（LABF），系统在保证安全性的同时显著降低了处理时间与通信开销。实验研究表明，该框架在设备注册、传感器数据存储与查询等方面具有良好性能，并有效应对资源约束问题。相比传统区块链系统，该方案具备更强的隐私保护能力，网关节点发挥关键作用。未来可通过自适应验证和多层架构进一步提升可扩展性与效率。

本文提出了一种基于区块链的新型分层边缘信息系统框架，旨在解决工业物联网中的安全性、可靠性与可扩展性问题。通过融合区块链的去中心化、防篡改和共识机制，结合边缘计算的低延迟优势，构建了一个高效、可信的物联网数据管理架构。文章详细阐述了系统级模型、交易流程、交互机制，并与传统架构进行对比，展示了其在智能供应链、工业自动化和智慧城市等场景的应用潜力。未来，该框架将朝着技术融合、行业拓展和绿色节能方向发展，推动工业物联网的智能化升级。

本文探讨了区块链技术在巴西数字健康领域的应用与前景，重点分析了其在电子健康记录（EHR）管理、数据互操作性与安全性方面的潜力。文章介绍了MedRec平台、IBM与SalesForce合作应用及巴西国家健康数据网络平台（RNDS）等案例，深入剖析了对称与非对称加密技术在信息交易中的作用，并提出了基于Hyperledger Fabric的EHR领域模型构建步骤。同时，展望了区块链与人工智能、物联网融合、跨机构数据共享、法规完善及患者参与度提升等未来发展趋势，强调了该技术在推动巴西公共医疗系统数字化转型中的重要意

本文探讨了区块链技术在巴西数字健康领域，特别是电子健康记录（EHR）系统中的应用与前景。文章介绍了EHR的基本构成及POCR和ICPC临床记录模型，分析了区块链在保障数据安全、隐私和互操作性方面的核心技术原理，并对比了以太坊与超级账本 Fabric 的架构、应用场景及性能特点。最后，文章指出区块链在促进医疗数据共享、提升医疗服务质量和推动医学研究方面具有巨大潜力，为巴西医疗系统的数字化转型提供了可行路径。

本文深入探讨了区块链技术在智能时代的广泛应用与研究进展，涵盖数字健康、工业物联网、电子投票、能源监测等多个领域。文章分析了区块链在提升数据安全性、实现去中心化、增强可追溯性和自动化执行方面的核心优势，同时指出其面临的技术复杂性、法律法规不完善、性能瓶颈和隐私保护挑战。通过总结现有研究成果与应用流程，并提出应对策略与发展路径，展望了区块链与人工智能、物联网等技术融合的未来趋势，强调其在推动数字经济变革中的关键作用。