机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

协同技术： 云计算人工智能技术仿真实验信息安全元数据关键技术双因子大数据差分隐私数字水印数据保护数据处理数据隐私数据集检测技术深度学习物联网网络技术联邦学习边缘计算

参与主体： 政府消费者

应用领域-供应链： 新闻生产欺诈追溯

应用领域-公共管理： 公共管理

应用领域-其他： 资源建设

应用领域-教育科研： 在线学习教学改革数字教育资源

应用领域-数字货币： 数字货币

应用领域-新闻： 新闻真实

应用领域-能源： 能源

应用领域-金融： 交易交易数据信用机制区块链交易数据交易数据交易模式组织管理金融金融监管

技术特征： 中心化互联网思维交易安全公平性单点失效去中心化可信可信性可行性可靠性常态化智能化真实性透明度防篡改隐私保护隐私性

核心技术-共识机制： 共识算法

核心技术-加密算法： 零知识证明

核心技术-数据存储： 分布式分布式数据区块链区块链技术数据存储

核心技术-智能合约： 智能合约

核心技术-激励机制： 激励用户激励

核心技术-网络协议： 区块链网络

核心技术-链与节点： 恶意节点私有区块链

监管治理： 法律监管体系

项目平台： 以太坊

基于区块链的隐私保护可信联邦学习模型

一种基于区块链的隐私保护异步联邦学习

一种可用于数据和模型分享的模型链

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

数学地球科学跨越发展的十年：大数据、人工智能算法正在改变地质学

双链式区块链交易监管研究

区块链技术在数字货币中的应用态势分析

一种基于私有区块链的信息保护预测模型研究

算法新闻失实成因及其规制路径

基于机器学习的专利质量分析与分类预测研究——以区块链技术专利为例