共识机制是若干节点完成信息认证和同步并以此达成共识的重要手段.现有的共识机制通常都不能抗并行计算且具有中心化趋势,如工作量证明(proof of work,PoW)、权益证明(proof of stake,PoS).这就导致以获取出块奖励为目的的恶意挖矿造成...共识机制是若干节点完成信息认证和同步并以此达成共识的重要手段.现有的共识机制通常都不能抗并行计算且具有中心化趋势,如工作量证明(proof of work,PoW)、权益证明(proof of stake,PoS).这就导致以获取出块奖励为目的的恶意挖矿造成大量资源浪费,尤其是电力资源,还影响区块链系统的安全.本文将可验证延迟函数引入共识机制,提出一种抗并行计算的公开可验证出块权的区块链共识机制.该机制利用安全哈希函数和可验证延迟函数的串行性,结合随机数使出块权的获得随机化,不依赖于算力.在这种情况下,增加算力和设备并不能更大概率获得出块权,因此,可以抵抗恶意挖矿和恶意挖矿攻击,避免资源浪费.找到一种实用的可验证延迟函数来编程实现该机制,确保其高效、稳定和安全的运行.最后,对该共识机制进行实验评估和安全性分析,将其与PoW、PoS等进行了共识过程比较和安全性比较.展开更多
针对小样本文本情感分析及传统深度学习任务模板主观性强、模型泛化性差的问题,提出一种RDP-BERT(reward mechanism combined with dynamic prompt learning by BERT)模型以解决数据稀缺情况下小样本情感分析任务。该模型基于多模板奖...针对小样本文本情感分析及传统深度学习任务模板主观性强、模型泛化性差的问题,提出一种RDP-BERT(reward mechanism combined with dynamic prompt learning by BERT)模型以解决数据稀缺情况下小样本情感分析任务。该模型基于多模板奖励机制的动态提示学习对BERT模型进行改造,通过门控机制融合特征信息,并以人工设计和自动模板混用的混合模板方式在遮蔽掩码层基础上进行模型训练,对比实验结果表明,所提方法的F1、ACC明显提高,解决了传统提示学习方法存在模板主观性的弊端。展开更多
文摘共识机制是若干节点完成信息认证和同步并以此达成共识的重要手段.现有的共识机制通常都不能抗并行计算且具有中心化趋势,如工作量证明(proof of work,PoW)、权益证明(proof of stake,PoS).这就导致以获取出块奖励为目的的恶意挖矿造成大量资源浪费,尤其是电力资源,还影响区块链系统的安全.本文将可验证延迟函数引入共识机制,提出一种抗并行计算的公开可验证出块权的区块链共识机制.该机制利用安全哈希函数和可验证延迟函数的串行性,结合随机数使出块权的获得随机化,不依赖于算力.在这种情况下,增加算力和设备并不能更大概率获得出块权,因此,可以抵抗恶意挖矿和恶意挖矿攻击,避免资源浪费.找到一种实用的可验证延迟函数来编程实现该机制,确保其高效、稳定和安全的运行.最后,对该共识机制进行实验评估和安全性分析,将其与PoW、PoS等进行了共识过程比较和安全性比较.
文摘针对小样本文本情感分析及传统深度学习任务模板主观性强、模型泛化性差的问题,提出一种RDP-BERT(reward mechanism combined with dynamic prompt learning by BERT)模型以解决数据稀缺情况下小样本情感分析任务。该模型基于多模板奖励机制的动态提示学习对BERT模型进行改造,通过门控机制融合特征信息,并以人工设计和自动模板混用的混合模板方式在遮蔽掩码层基础上进行模型训练,对比实验结果表明,所提方法的F1、ACC明显提高,解决了传统提示学习方法存在模板主观性的弊端。
