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Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Dissecting the NFT Market: Implications of Creation Methods on Trading BehaviorSummary这篇学术研究考察了波动不定的NFT市场，侧重于创作方法——手绘或AI生成——如何影响交易行为。研究人员使用了来自OpenSea市场2023年的超过147万笔交易数据，并应用了随机森林模型进行预测和分类分析。分析结果显示，AI生成的NFT虽然通常具有更高的价格点，但手绘的NFT则表现出更高的销售频率。此外，影响销售预测和分类的最重要特征是合约所有者和NFT的价格。尽管市场具有固有的复杂性和不可预测性，但机器学习模型在基于交易特征对NFT创作方法进行分类时表现出极高的准确性。该研究最终为市场利益相关者提供了关于创作源头如何影响交易模式的有价值的数据驱动见解。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/377

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Granger-Causal Effects of Consumer Behavior on NFT SalesSummary这篇研究文章探讨了消费者行为指标是否能够预测波动性极高的NFT市场的方向性变化。作者利用公开市场数据创建了两个关键指标：买家活跃度指标 (BAM) 和 买家估值指标 (BVM)。通过应用 向量自回归模型 (VAR) 和 格兰杰因果检验，研究证实 BAM 和 BVM 的变化能够显著且单向地预测 每月 NFT 销售额 的变化。具体来说，消费者指标的变化会提前 四个月 预示销售额的相应变动，为交易者和投资者提供了一种有价值的预测工具。该文还从理论上探讨了这种预测关系可能与被称为 NFT 巨鲸 的高净值投资者所引发的市场趋势以及高价值资产的典型 持有时间 有关。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/312

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Tokenized Carbon CreditsSummary这篇评论文章考察了区块链系统上代币化碳信用额的现状，并承认它们有潜力提高自愿碳市场中的透明度和核算效率。核心问题在于这些数字资产的异质性极高，其背后的方法论、代币标准和托管链差异巨大，严重阻碍了市场的互操作性和流动性。作者分析了包括Toucan和Nori在内的多个主要代币化项目，详细介绍了它们各自的实现方式以及为促进交易而创建可互换性层的努力。此外，该来源还概述了不断发展的可编程碳应用生态系统，包括碳支持的数字资产和气候主题的NFT项目。文章最终指出，在行业追求通过集中化实现高交易流动性的目标与维护不同优质碳信用的个体价值特征的必要性之间，存在着根本性的矛盾。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/294

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Blockchains and Triple-Entry Accounting for B2B Business ModelsSummary这篇综述文章考察了区块链技术和三式记账法（TEA）在企业对企业（B2B）交易中的应用潜力与现状。文章指出，沿用数百年的复式记账法（DEA）缺乏必要的信任和交叉验证机制，难以应对复杂的B2B关系中可能出现的错误和欺诈问题。研究提出，利用分布式账本的区块链三式记账法是解决这一挑战的有效方案，因为它提供了一个安全、不可篡改的第三方见证条目。通过探索性定性研究方法，作者回顾了三式记账的历史概念，并分析了Luca+和zkLedger等现代区块链会计解决方案的案例。文章详细对比了DEA与基于区块链的TEA的优缺点，强调了后者在提高透明度、可靠性和安全性方面的优势。然而，研究也承认，技术复杂性、可扩展性以及监管标准的缺乏，仍然是广泛采用这些创新系统的主要挑战。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/288

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：A Token Economics Explanation for the De-Pegging of the Algorithmic Stablecoin: Analysis of the Case of TerraSummary这篇研究文章调查了算法稳定币 TerraUSD（UST）的灾难性崩盘和脱钩事件，该事件在 2022 年 5 月震动了加密货币市场。该研究利用 链上数据 和经济分析，详细审视了 Terra 区块链代币经济学中的根本性漏洞。文章指出，UST 的失败源于 激励结构的设计缺陷，即当用户将 UST 兑换为 LUNA 时，获得的补偿明显低于 1 美元的挂钩价值。这种补偿不足造成了 互换交易的巨大价差，确保了理性的套利交易者不会以高于协议所保证的低兑换价值购买 UST。格兰杰因果关系分析证实了， 由区块链保证的兑换价值 直接驱动了 UST 市场价格的下跌，从而突显了稳健的协议设计对于确保系统可持续性的关键作用。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/283

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Irrational Economic Action: Running a Bitcoin Lightning Node for Negative ProfitSummary该文是一篇研究论文，探讨了运营比特币闪电网络（LN）节点的非理性经济行为。文章指出，尽管节点运营商经常面临净美元亏损，因为极低的路由费用无法覆盖劳动和资本成本，但LN网络的节点数量仍在持续增长。从经济角度看，LN路由市场虽然有少数巨头主导流动性，但整体特征接近完全竞争。研究认为，这种看似亏损的行为是合理的，因为运营商通常采用比特币本位利润观（即“₿1 等于 ₿1”），并寄希望于比特币未来价值的长期增值。尽管未能通过调研确定非经济效用的确切原因，但该研究成功描述了中等规模节点的基本运营模型，并指出运营商还重视节点声誉和社会网络构建。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/289

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Economics of Open-Source Solar Photovoltaic Powered Cryptocurrency MiningSummary这篇研究探讨了利用太阳能光伏（PV）系统为不同规模的加密货币挖矿提供能源的经济和环境可行性。研究人员首先在实验室环境中测量了单个 Antminer S17e 矿机的能耗，然后模拟了光伏系统在单台矿机、一个 **DIY 集装箱（50台矿机）和一个 商业集装箱（408台矿机）规模下的表现。敏感性分析涵盖了北美六个城市的电价、太阳能辐射量、比特币减半事件以及价格波动等因素。结果表明，投资回报率（ROI）因地理位置而异，主要取决于当地的太阳能通量和现有的公用事业电价。例如，由于原本的电费较低，加拿大的城市使用光伏的 ROI 为负，但在洛杉矶，由于高昂的电网成本和充足的日照，单个矿机的 ROI 高达 104%。该研究支持了通过可再生能源实现加密货币挖矿的可持续性，并强调了结合农光互补（Agrivoltaics）**等策略来解决大规模光伏部署带来的土地使用冲突的潜力。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/278

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Coin Transfer Unlinkability Under the Counterparty Adversary ModelSummary这篇研究文章考察了加密货币中至关重要的不可关联性，这对保护用户免受去匿名化攻击至关重要。作者提出了交易对手攻击者模型，揭示了Mimblewimble等协议中的漏洞，在该模型下，串通的对手方可以关联原本独立的个人身份信息 (PII)片段。为了分析和解决这一隐私问题，该文定义了代币转移系统，并提出了被称为代币转移不可关联性 (CT-unlinkability)的严格隐私衡量标准。研究中引入了一种利用零知识性的新颖方法，旨在方便地证明特定加密货币协议是否能够实现这种增强的隐私级别。通过应用该框架，研究得出结论：Mimblewimble在该模型下是可关联的（易受攻击），而Zerocash协议则成功实现了CT-unlinkability。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/260

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：HLF-Kubed: Blockchain-Based Resource Monitoring for Edge ClustersSummary这篇研究文章介绍了对大规模分布式边缘计算环境进行资源监控的挑战。传统的集中式监控解决方案在管理资源受限的物联网设备时效率低下，容易成为性能瓶颈和单点故障。为了解决这些问题，作者提出了 HLF-Kubed 框架，它利用分布式账本技术实现分散式的资源指标追踪。HLF-Kubed 结合了 HyperLedger Fabric 这一许可型区块链和轻量级容器编排器 K3s Kubernetes，以确保系统的高可用性和高效部署。通过智能合约，系统能够可靠地在边缘节点间共享 CPU、内存和网络利用率等信息。在树莓派集群上的实验验证了 HLF-Kubed 解决方案具有低内存和低 CPU 开销的特点，成功实现了针对网络边缘的容错且可扩展的资源监控系统。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/260

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：A Decentralized Identity-Based Blockchain Solution for Privacy-Preserving Licensing of Individual-Controlled Data to Prevent Unauthorized Secondary Data UsageSummary这篇研究论文解决了加密货币中至关重要的不可链接性问题，该属性旨在保护用户免受去匿名化攻击。作者首先强调了 Mimblewimble 等协议在交易对手可能串通的假设下存在的隐私漏洞，这可能将个人的多块独立 个人身份信息 (PII) 链接起来。为分析此威胁，他们提出了新的理论框架，包括 对手方攻击模型 和 代币转移不可链接性 (CT-unlinkability) 这一关键指标。通过引入 通用零知识代币转移系统 的概念，他们提出了一种更简便的方法来证明这种安全属性。文章应用其框架证明了 Mimblewimble 是 CT-可链接的（即存在漏洞），而 Zerocash 协议则被证实能够实现 CT-不可链接性。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/239

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Strategic Diversification for Asynchronous Asset Trading: Insights from Generalized Coherence Analysis of Cryptocurrency Price MovementsSummary这篇研究文章分析了 2020 年加密货币价格变动的复杂动态，以指导投资组合多元化战略。作者采用了 广义相干性分析（n:m 相干性）来衡量不同加密货币对之间的线性和非线性相互作用。研究结果表明，线性耦合（IFC）与市值密切相关，即大型加密货币倾向于更频繁地同步变动。然而，非线性耦合（CFC）与市值没有显著相关性，这暗示着在资产以不同频率交易时，市场表现出更大的独立性。至关重要的是，研究发现，多元化可以成功地降低具有 低 IFC 同步交易对的风险。此外，当 较大市值加密货币以较高频率交易 时，异步交易中的风险降低几乎总是可以实现的，这对希望进行策略性投资的交易者具有重要意义。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/227

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Cryptocurrency Competition and Market Concentration in the Presence of Network EffectsSummary该研究文章探讨了网络效应（即产品价值随用户群增长而增加的原则）在加密货币市场中的存在及其影响。作者仔细分析了包括比特币和以太坊在内的六种不同加密货币，在较长时期内价值指标（如价格）与用户指标之间的关系。该分析旨在检验传统理论，即强大的网络效应应导致较高的市场集中度，确立先发优势，并作为可靠的估值工具。然而，与这些预期相反，研究表明加密货币中的网络效应往往不一致，因此无法可靠地预测未来估值。最重要的是，作者总结认为这些效应并未赋予任何单一加密货币明确的竞争优势，也未推动市场走向赢家通吃的寡头垄断结构。因此，尽管网络效应确实存在，但它们尚未成为塑造整个加密货币市场的决定性特征。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/226

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：On the Intraday Behavior of BitcoinSummary本研究文章分析了 2015 年至 2018 年间比特币的盘中行为，并将其市场特征与传统金融资产进行了比较。分析证实，比特币与股票或外汇等传统市场一样，表现出极高的波动性和显著的波动性聚集现象。然而，主要的发现是中等频率回报（例如一小时、两小时和四小时间隔）中出乎意料地存在 显著的负一阶自相关性，这表明价格存在系统性的均值回归。作者推测，这种偏离常规的模式指向市场效率低下，可能源于包括 投资者过度反应、市场过度波动以及高杠杆交易导致的 级联清算 等因素。为了突显这种短期可预测性的利用潜力，研究通过回溯测试一个简单的统计套利策略，证明了其在价格急剧变动后具有盈利能力。研究结果对加密货币市场的交易者和交易所具有重要意义，并暗示该市场的成熟度仍有提升空间。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/213

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Enhancing Electronic Voting with a Dual-Blockchain ArchitectureSummary这篇研究文章提出了解决传统电子投票系统固有安全漏洞和选民不信任问题的方案。作者设计了一种双区块链架构来增强选举的公正性，其核心是通过将选民身份数据与选票数据分离来保障选民的秘密投票权。具体来说，选民区块链负责管理资格和选票领取凭证，而选票区块链则记录实际投出的选票。研究的主要贡献还包括引入了一种专门针对分布式电子投票网络设计的、基于时间的共识算法，以确保交易审计跟踪的可靠性。为了验证该设计，研究人员构建了一个软件原型，并模拟了包括选民欺诈和基础设施攻击在内的多种情景，证明该系统达到了其透明度和安全性的目标。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/199

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Bitcoin Returns and the Frequency of Daily Abnormal ReturnsSummary这篇研究文章考察了从2013年6月至2020年2月期间，比特币回报与每日异常回报频率之间的关系。作者采用了多种计量经济学模型，如OLS、ARMAX和分段线性回归，来评估比特币价格的可预测性。核心目的是检验是否可以利用特定的价格模式，从而为挑战传统的有效市场假说（EMH）提供证据。研究发现，异常回报的频率确实能够为价格动态提供信息，并且就单一模型而言，分段线性模型表现最优。然而，在预测准确性方面，一个由前五名模型加权组合而成的“共识”预测模型最终超越了所有单独的模型。这些结果表明比特币市场存在低效性，为学者提供了新的研究方向，也为交易者提供了可用于设计盈利策略的实用信息。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/216

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：New Crypto-Secured Lending System with a Two-Way Collateral FunctionSummary该研究论文提出了一种新型的加密货币担保贷款系统，它引入了双向抵押功能，旨在解决传统加密货币担保贷款中抵押品价值仅随价格上涨而增加的单向获利结构问题。通过这种新功能，借款人可以根据市场预测选择抵押品的投资方向和比例，从而在抵押品价格上涨或下跌时都能获得利润。文章详细解释了该系统的工作原理，包括贷款金额的确定和强制清算机制，并引入了A-COIN稳定币作为贷款支付媒介。作者指出，这一创新系统的优势在于能提供更大的贷款额度和降低抵押品价格波动的风险，因为它纳入了传统贷款系统所没有的对冲部分。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/215

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Benchmarking Bitcoin Adoption in Canada: Awareness, Ownership and Usage in 2018Summary该研究文章题为**“加拿大比特币采用基准：2018 年的意识、所有权和使用情况”，主要介绍了加拿大中央银行对比特币等加密资产采用趋势的监测结果。文章分析了2016 年至 2018 年间**，加拿大公众对比特币的认知度、拥有率和使用情况的变化，发现认知度和拥有率均有所上升。数据还揭示了拥有比特币的主要原因仍是投机，尽管比例略有下降，同时还探讨了比特币采用者在金融素养和现金持有量方面与普通加拿大人的不同。此外，研究详细描述了2018 年比特币综合调查 (BTCOS) 的方法论改进，并提供了按人口统计学特征划分的意识和所有权数据。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/206

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Difficulty Scaling in Proof of Work for Decentralized Problem SolvingSummary该研究论文提出了一种名为 DIPS（基于难度的激励问题解决） 的新颖协议，旨在修改比特币的工作量证明（PoW）算法，以激励矿工解决具有科学意义的优化问题。 DIPS 通过在找到优化改进时降低区块哈希难度，将区块链的部分计算资源从纯哈希挖掘重定向到科学计算，从而减少能源浪费。文章比较了 DIPS 与其前身 Oliver et al. 协议，指出 DIPS 采用独立的难度更新机制，即使问题难度增加，也能更好地激励解决问题。 模拟结果表明，DIPS 成功地将哈希算力转移到解决 NP 完全问题，例如最大团问题，同时文章也讨论了如 Bubka 攻击等潜在安全问题和未来整合新科学问题所需的工作。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/194

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Are Smart Contracts and Blockchains Suitable for Decentralized Railway Control?Summary该研究文章探讨了智能合约和区块链技术是否适用于去中心化铁路控制系统，旨在提高运营的安全性和效率。文章首先指出传统铁路运营依赖中央控制，存在透明度、信任度低以及计量和计费功能不足等问题，而分布式账本技术（DLTs）能通过可审计性、防篡改和共识机制来解决这些不足。研究团队提出了一种基于区块链的原型实施方案，以实现列车自主寻找路径和进行决策的去中心化控制，同时确保整个系统安全且无冲突。该方案还支持列车与列车/机器与机器（M2M）的经济模式，例如列车可以直接向基础设施元素支付使用费，并为状态监测和预测性维护提供了一个生命周期方法。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/158

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Barter Machine: An Autonomous, Distributed Barter Exchange on the Ethereum BlockchainSummary该研究论文介绍了 BarterMachine，这是一个在 Ethereum 区块链 上实现的 分布式和自主的直接物物交换 平台。该系统旨在使用 Solidity 智能合约 来促进 ERC20 和 ERC721 代币 的交易，解决了传统物物交换中“难以找到双重需求巧合”的问题。BarterMachine 通过众包机制运作，由运行本地求解器的用户提交可行的交易解决方案，并以 剩余代币 作为激励。虽然寻找包含多个代币的物物交换解决方案通常是 NP-hard 问题，但该系统专注于提供托管和交换服务，同时通过精心设计的功能（如 SubmitSoln）来最大程度地减少 以太坊 gas 成本。该文还描述了一个基于 MetaMask 的 网络用户界面原型，并报告了智能合约功能及其相关的 gas 消耗和求解时间。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/148

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Real-Time Block Rate TargetingSummary该研究论文介绍了一种名为实时目标调整 (RTT) 的新型工作量证明区块链区块生产率重定向算法。这种方法旨在通过在寻找区块的过程中实时调整哈希目标来解决传统难度调整算法（例如比特币使用的算法）的响应性差和稳定性问题。与依赖过去区块时间平均值的传统方法不同，RTT 算法仅使用最新区块的内部时间作为输入，并采用非线性响应来更快地适应不断变化的哈希率。这种新方法使得可以实施更严格的时间戳有效性规则，并确保矿工有动力使用准确的时间戳，从而可能提高区块链作为时间戳机器的有效性。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/195

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Legitimizing Bitcoin as a Currency and Store of Value: Using Discrete Monetary Units to Consolidate Value and Drive Market GrowthSummary该研究文章讨论了比特币在获得政府、金融机构和消费者认可方面所面临的挑战，主要原因在于其价值不稳定和作为交易媒介的复杂性。作者提出，解决这一问题的方法是改变比特币的计价单位，采用“Bit”或“Satoshi”等更小、更容易理解的离散货币单位，以利用认知心理学中的**“整数偏差理论”。该理论表明，人们在交易中更倾向于使用整数而非小数，而比特币当前单位价值过高，导致日常交易中涉及的小数位数过多，造成了认知障碍。文章回顾了社区中关于采用更小单位的历史提议**，并建议交易所和钱包等具有影响力的机构进行协调，以推动这一变革，从而促进比特币被更广泛地用作日常货币。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/167

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：A Blockchain Enhanced Framework for Social NetworkingSummary该文章提出了一种区块链增强版社交网络站点（BEV-SNS）框架，旨在解决现有社交网络中用户对内容缺乏控制和价值的问题。作者探讨了社交媒体的普及以及用户生成内容的挑战，例如内容归属和身份验证，尤其是在涉及匿名用户、机器人和物联网设备的混合数字空间中。BEV-SNS 框架利用区块链技术来确保安全、可信赖的交易和记录保存，允许用户设定分享偏好并根据其行为获得奖励。文章还讨论了将区块链应用于机器人系统和物联网设备的相关工作，并分析了该框架在激励用户行为和解决潜在局限性（如恶意机器人和奖励算法设计）方面的挑战。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/178

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Robotic Services for New Paradigm Smart Cities Based on Decentralized TechnologiesSummary该论文描述了一种基于去中心化技术和市场机制的智能城市机器人服务新范式，旨在取代集中式解决方案，保障公民的数据控制权。作者们提出将以太坊去中心化计算平台和智能合约机制作为基础，并将其与机器人经济（Robonomics）概念相结合，以创建一个统一的交易网络，整合技术和经济信息。文中探讨了无人驾驶交通系统、环境监测和智能工厂这三种基于机器人经济的智能城市服务场景，并通过实验验证了这些设想的可行性。最终，该研究强调了以太坊网络通过智能合约管理智能城市机器人服务的有效性和实用性，认为这能够解决现有大规模网络在安全、隐私和可扩展性方面的挑战。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/177

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Grex: A Decentralized Hive MindSummary摘录自《Grex: A Decentralized Hive Mind》的程序文章，主要介绍了在群体机器人（SR）系统中应用分布式账本技术（DLT）以克服现有挑战的可行性。作者首先概述了阻碍SR广泛应用的六个主要挑战，并提出DLT能够有效解决其中的五个，例如提高可扩展性、鲁棒性、问责制和透明度。该研究通过一个搜索与救援任务模拟实验，使用无人机和单板计算机在去中心化网络中利用BigchainDB平台进行通信，成功展示了SR与DLT的实际集成。文章详细讨论了实验方法、软件架构和硬件设置，并提供了实验结果以证明这种组合的可行性，尽管该系统在能源消耗（挑战六）方面仍面临困难。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/176

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Robotchain: Using Tezos Technology for Robot Event ManagementSummary该文章介绍了一种名为Robotchain的私有区块链解决方案，旨在为启用机器人的工厂提供一个不可变的机器人活动分类账。作者们提出，这个加密保护的分类账可以用于提高生产效率、识别瓶颈，以及在发生事故时确定责任，从而解决了现有生产监控系统易被篡改的问题。文章详细论述了该应用场景如何满足美国国土安全部提供的区块链应用指南，并选择了Tezos技术进行实施。此外，该文还描述了初步的实验设置和结果，以评估Tezos区块链在处理大量机器人事务时的性能挑战，指出需要进行改进以达到所需的事务速度。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/175

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：SwarmDAG: A Partition Tolerant Distributed Ledger Protocol for Swarm RoboticsSummary该文章介绍了一种名为 SwarmDAG 的新型分布式账本协议，专为群体机器人应用设计，旨在容忍频繁发生的网络分区。由于群体机器人经常面临导航和连接挑战导致网络分裂，SwarmDAG 协议应用了区块链技术概念，利用 扩展虚拟同步 (EVS) 的思想来管理分布式账本，确保在分区存在的情况下也能实现最终一致性。该协议通过在网络分区和合并时创建和重建 有向无环图 (DAG) 结构的账本，允许每个分区继续工作，而不是像传统协议那样只有多数成员分区才能继续。SwarmDAG 包含一个 成员管理服务 (MMS)，用于定期更新成员视图，并实施了 分区感知交易验证 (PTV) 策略来优化共识时间和减少潜在冲突。总之，SwarmDAG 致力于为群体机器人系统提供一种具备 EVS 功能的、分区容错的分布式账本技术。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/174

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：A Decentralized Context Broker Using Byzantine Fault Tolerant ConsensusSummary该文章题为**《使用拜占庭容错共识的去中心化语境代理》，它介绍了一种名为dezCom的新型去中心化语境代理架构。语境代理是一种可靠的消息中继服务，用于连接工业设备并隔离数据，而传统上使用的Orion Context broker和MQTT等集中式代理存在单点故障问题。为了解决这一问题，dezCom被构想为一个三层通信堆栈，利用拜占庭容错的Tendermint共识协议和无挖矿区块链来实现去中心化、高可用性和安全性。文章详细阐述了dezCom堆栈的组件，包括其点对点网络和消息总线**，并将其部署在一个物流机器人场景中作为概念验证。通过与MQTT的性能比较，作者表明dezCom在处理大量消息时具有竞争优势和容错能力，这对于实现工业 4.0和社交网络化工业的愿景至关重要。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/173

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Blockchain Design for an Embedded SystemSummary该文件是一篇会议论文，题为《嵌入式系统中的区块链设计》，提出了一个针对在嵌入式硬件上运行的分布式机器人系统的基于区块链的映射协议。作者们介绍了**“有效性证明”（Proof of Validity, PoV）共识机制，该机制将挖矿工作的努力与机器人系统的设计任务相关联，并探讨了在具有LoRa无线电通信的嵌入式系统上实现区块链技术的各种权衡和考量。论文详细描述了他们在一个名为 BILL-E 的机器人平台上实现该协议的过程，该平台专为绘制空间结构中的格子结构地图而设计。作者们承认了嵌入式系统（如有限的处理器速度、存储和带宽）带来的局限性**，并讨论了他们的PoV 方法如何解决传统工作量证明的低效问题，同时为机器人应用保留了区块链技术的分布式、容错优势。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/172

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：An Overview of Blockchain Integration with Robotics and Artificial IntelligenceSummary该文章提供了一个关于区块链技术与机器人和人工智能（AI）集成的全面概述。它讨论了如何利用去中心化和安全协议的区块链来改善机器人系统，特别是通过提高安全性和促进分布式决策。文章考察了旨在解决机器人事件注册、数据共享隐私和效率低下等问题的现有方法和平台，例如“RobotChain”和“Aitheon”。尽管该领域仍处于早期阶段，作者们断言，将这三种技术结合起来将具有巨大的颠覆性潜力，尤其是在工业和军事环境中。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/171

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Token-Curated Registry with Citation GraphSummary该研究论文提出了 CitedTCR，这是一种代币策展注册表 (TCR) 的新型变体，旨在将匿名策展人的专业知识纳入分散式推荐系统，特别是针对学术论文和专利等技术内容。CitedTCR 通过结合 个性化 PageRank (PPR) 算法 进行策展人分配，以及使用 DG13 多任务对等预测机制 进行奖励计算，解决了现有 TCR 在评估需要专业知识的内容时缺乏专业性反映的问题。通过将 TCR 文献与基于网络的推荐系统相结合，CitedTCR 致力于自主发展一个高质量内容的演化 引用图，并通过实验证明了其在注册高质量内容和引发信息报告方面的激励作用。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/182

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Decentralized Common Knowledge OraclesSummary该研究论文提出并分析了三种用于将非先验的共同知识去中心化地记录到区块链上的机制，以提高智能合约的可信度。作者们关注于经济激励而非密码学保证，力求确保说真话具有激励兼容性，并保证操作个体理性。文中首先介绍了被称为A0的简单预言机，其激励模型基于重复博弈，通过付费和惩罚机制来促使记者（reporters）报告真实结果。随后，文章引入了A1和A2等具有争议回合的预言机，这些机制通过保证金和多回合争议来减少对昂贵的“分叉”（fork）操作的依赖，同时保持激励兼容性和个体理性，特别是在满足经济健全条件的情况下。最终，文章证明这些机制在非合作模型下是有效的，并且在合作模型下，只要报告池代币充分分散，它们仍然是安全的。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/166

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：The Economics of Distributed Ledger Technology for Securities SettlementSummary该研究论文探讨了分布式账本技术（DLT）在证券结算行业中的潜在经济影响和市场结构变化。作者分析了DLT降低证券结算成本的潜力，但也指出了实施的挑战性和对协调合作的需求。论文的关键结论是，DLT驱动的证券结算服务很可能集中在少数提供商手中，这可能导致垄断定价，若缺乏监管，将使市场盈余的分配不均。此外，文章还讨论了DLT（如区块链）的技术特征，包括不同类型的DL（例如私有、许可制），以及监管机构在促进创新和确保金融稳定方面的作用。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/144

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Bitcoin and Venezuela’s Unofficial Exchange RateSummary该研究文章分析了比特币交易数据在委内瑞拉玻利瓦尔对美元非官方汇率和隐含通货膨胀率的估算中的应用。作者利用购买力平价（PPP）理论，将比特币作为一个单一的通用资产来替代传统用于PPP计算的“一篮子商品”，从而能够绕过政府对官方汇率的操纵。通过分析LocalBitcoins点对点市场上的交易数据，文章揭示了委内瑞拉经济管理不善的严重性，并指出其高通货膨胀问题（2018年达到惊人的70,000%）可以追溯到2014年。研究强调，在经济危机时期，比特币提供了一种不受政府控制的稳定替代方案，对于居民保护财富和转移资金至关重要。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/170

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Energy-Efficient Mining on a Quantum-Enabled Blockchain Using LightSummary这篇研究文章提出了一种量子区块链架构，旨在解决传统区块链（如比特币）中高能耗和安全等挑战。作者概述了一个基于量子服务器联盟的混合网络，该网络利用光子量子信息实现了一种名为**“纠缠证明”（PoE）的节能交互式挖矿协议**。PoE协议要求客户端和服务器通过生成和累积量子纠缠来确保区块链的安全，从而无需信任网络基础设施或服务器操作员。文章详细介绍了客户端认证、PoE挖矿流程以及基于修改后的委托拜占庭容错（BFT）的共识机制。最后，文章探讨了该协议在能耗和可扩展性方面的优势，以及它如何通过量子安全认证和设备独立性来抵御潜在攻击和漏洞，从而展望了量子互联网和量子计算的兼容性。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/143

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Transaction Fees, Block Size Limit, and Auctions in BitcoinSummary该研究论文分析了在比特币网络中，交易费用、区块大小限制（BSL）以及拍卖机制之间的经济相互作用。作者将成功的矿工建模为拍卖师，拍卖有限的区块空间用于交易确认，而用户则通过提供交易费用来竞标。论文提出，为了最大化矿工的收入，最优的区块大小限制取决于用户为确认交易而支付意愿的分布。具体而言，如果支付意愿的价值分布高度两极分化，最优的 BSL 应该较小，而如果价值分布均匀或聚集，则较大的 BSL 更为理想，这反映了增加交易量与降低单位费用之间的权衡。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/145

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Economic Simulation of Cryptocurrencies and Their Control MechanismsSummary该来源是一篇研究文章，讨论了加密货币作为货币的经济控制机制，并提出了使用代理基础经济模型进行测试的想法。作者们认为，为了让加密货币发挥货币的传统功能，价值的稳定性至关重要，这需要对生态系统施加控制。文章详述了一个模拟早期假设加密货币的实验模型，并测试了两种控制机制：以固定价格发行新铸造的加密币和市场做市商调整汇率的规则。研究结果表明，这种模拟方法可能富有成效，并且控制方案中可能需要包含除铸币以外的更多机制，以实现更稳定的价值。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/130

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Blockchains, Real-time Accounting, and the Future of Credit Risk ModelingSummary该研究文章讨论了区块链技术如何通过改进信任和时间性，对信用风险建模产生潜在的重大影响。作者指出，将企业财务记录保存在区块链上，可以提高信息的透明度、准确性和及时性，从而显著改善目前依赖不完善会计数据的风险模型。文章通过一个简单的案例研究，比较了在现有季度会计数据和假设的未来区块链实时会计制度下，Z-分数和默顿违约距离（DD）这两个知名信用风险指标的变化情况。结果表明，从季度更新到近乎瞬时的（每日）更新，风险度量的波动和准确性有明显改善，暗示了实时会计对信用风险评估的实质性影响。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/100

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：A Taxonomy of Blockchain Technologies: Principles of Identification and ClassificationSummary该文件是一篇题为《区块链技术分类法：识别和分类原则》的评论文章，由 Paolo Tasca 和 Claudio J. Tessone 撰写，发表于 LEDGER 期刊（2019 年第 4 卷）。作者们旨在通过对现有的区块链技术进行比较研究和自下而上的解构，解决区块链软件架构中日益严重的异构性问题。文章建议设立一个通用的区块链分类法作为参考架构模型，以标准化和逻辑分组区块链的各个组件，从而支持软件开发、性能比较以及监管框架的制定。分类法将区块链组件划分为共识、交易能力、原生货币/代币化、可扩展性、安全与隐私、代码库以及身份管理和收费与奖励系统等主要部分。作者们强调，尽管区块链被认为是颠覆性创新，但其组成技术如分布式账本和哈希链，早在 2008 年比特币白皮书发布前就已存在。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/140

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Valuation of Cryptocurrency Mining OperationsSummary该文件是 Jose Berengueres 撰写的一篇名为“加密货币挖矿业务的估值”的学术文章，讨论了用于评估加密货币挖矿投资的新方法。文章指出，传统的净现值（NPV）方法由于数字货币的剧烈升值，在以法币计算加密项目时会造成混乱。为了解决这个问题，作者提出并使用了净币值（NCV）方法，该方法以加密币本身为基础资产进行估值，并提供了以太坊（Ethereum）和比特币现金（Bitcoin Cash）挖矿的案例。敏感性分析表明，挖矿设备交付的延误对盈利能力有显著的负面影响，而且通常购买并持有（HODL）策略的盈利性优于挖矿并持有策略。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/123

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Bitcoin Average Dormancy: A Measure of Turnover and Trading ActivitySummary摘录自Ledger的研究文章，探讨了比特币平均休眠期这一衡量交易活动的指标。作者雷金纳德·D·史密斯（Reginald D. Smith）证明，利用“比特币日销毁量”（bitcoin-days destroyed）这一已有的区块链指标，可以计算出参与交易的比特币自上次使用以来的平均时间。文章将平均休眠期定义为总比特币日销毁量除以总交易比特币量，并将其作为理解比特币经济活动和流通的重要手段。此外，研究发现，在比特币价格较高时，平均休眠期会增加，这表明长期持有者更有可能在此期间将休眠已久的币重新投入流通，这支持了比特币作为价值储存手段的用途。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/99

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Quantum Attacks on Bitcoin, and How to Protect Against ThemSummary该研究文章分析了量子计算对加密货币，特别是比特币构成的威胁，并提出了相应的防御措施。作者们发现，尽管比特币的工作量证明（Proof-of-Work）机制在未来十年内相对安全，主要是因为专门的ASIC矿机速度快于短期内量子计算机的预期时钟速度，但比特币使用的椭圆曲线数字签名算法则面临更高的风险，最乐观的估计认为可能早在2027年就会被量子计算机完全破解。为了应对这些威胁，文章讨论了替代性的工作量证明方案，例如Momentum，它对量子加速具有更强的抵抗力，并评估了后量子签名方案（如基于哈希和格的方案），以确定最适合区块链应用的安全且高效的选项。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/127

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Sentiment Protocol: A Decentralized Protocol Leveraging Crowdsourced WisdomSummary该研究文章介绍了情感协议，这是一个去中心化的协议，旨在利用群体的智慧来提高预测的准确性，并可用于去中心化自治组织的治理。作者指出，当前的民意调查和预测市场存在缺陷，前者缺乏提供准确信息的激励，而后者通常被视为非法赌博。情感协议通过引入一个可定制的激励框架来解决这些问题，该框架提供基于表现的奖励，并将投机风险从参与者转移到民意调查发起人。该协议利用区块链技术和智能合约来确保情绪贡献的不可变记录和无需信任的交易，使其在法律上类似于传统的投票，同时保留了预测市场的有效性。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/113

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Developing a Cryptocurrency Assessment Framework: Function over FormSummary该研究文章提出了一个加密货币评估框架，旨在根据功能而非形式对不断增长的加密货币进行分类。作者确定了三种主要类型的代币：加密交易代币（作为现金替代品）、加密燃料代币（支持区块链应用）和加密凭证代币（可兑换预定资产）。该框架被应用于识别关键的基本面问题，例如分叉、代币供应和实体依赖性，这对于参与加密货币系统至关重要。文章还讨论了投机在价格波动中的作用，并强调了在市场成熟和投机减少时，拥有强大基本面的加密货币可能更具韧性。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/121

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Data Insertion in Bitcoin’s BlockchainSummary这篇研究文章全面概述了在比特币区块链中插入任意数据的各种方法。文章描述了历史上的数据插入技术以及为提高效率而优化的鲜为人知的方法，并根据效率、成本、数据重建的便利性、永久性以及对比特币生态系统的潜在负面影响对这些方法进行了比较。文章承认社区对于将比特币用作数据发布/存储平台的适当性存在争议，但其目的在于客观地枚举和评估不同方法的技术和经济利弊。文章特别区分了不涉及P2SH（Pay-to-Script-Hash）的简单方法（如P2FKH和OP_RETURN）和涉及P2SH的更复杂、更高效的方法（如数据丢弃法和数据哈希法）。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/101

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Funding Science with Science: Cryptocurrency and Independent Academic Research FundingSummary该文章探讨了科学研究资金的复杂性，并提出了一种创新的解决方案，即使用加密货币来创建独立的研究资金来源。作者指出，当前的科学资金系统，过度依赖政府拨款和企业利益，导致了资金分配不均，尤其是在公立和私立机构之间。为解决这一问题，研究人员建议采用一种利用权益证明（PoS）加密货币的策略，特别是通过设置“主节点”来赚取股息，从而实现股息再投资以产生大量研究资金。这种方法旨在为科学研究提供一个多样化且去中心化的资金流，从而减少对传统资金来源的依赖，并促进更具独立性和合作性的研究。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/108

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：What Diplomacy in the Ancient Near East Can Tell Us About Blockchain TechnologySummary该研究文章对古代近东的外交协议进行了比较分析，以阐明区块链技术的制度经济学特征。作者认为，区块链作为一种制度技术，是一种允许在潜在不信任主体之间进行经济协调的协议，这与古代近东用于促进国际贸易和关系的外交协议有显著相似之处。这两种协议都通过永久的交易记录、公开的验证仪式以及互惠的博弈论机制来抑制机会主义行为。该论文探讨了这种古代协议如何帮助理解区块链的经济价值，并分析了该协议如何适应不断变化的权力结构，例如埃及的加入。总的来说，该文将区块链置于历史协议的长河中，以强调其制度而非技术的经济价值。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/104

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：From Smileys to Smileycoins: Using a Cryptocurrency in EducationSummary这篇研究文章描述了一种名为 Smileycoin (SMLY) 的加密货币在教育环境中的应用，特别是在 tutor-web 在线学习平台中作为奖励机制。文章解释了 SMLY 的技术细节，包括其区块链、挖矿算法和 premine (预挖矿) 的分配，其中很大一部分用于奖励学生。作者探讨了学生对这种数字奖励的采纳、SMLY 如何用于购买服务或捐赠给 Education in a Suitcase (EIAS) 等非营利项目，以及系统设计者如何应对试图利用该系统的 滥用行为。总体而言，该研究旨在探索使用加密货币作为一种替代奖励模式对学生学习和行为的影响。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/103

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Bitcoin Mining as a ContestSummary该研究文章，题为《比特币挖矿博弈》，探讨了比特币协议中的挖矿激励机制，并将挖矿过程定义为一场矿工间的速度博弈。作者Nicolas Houy构建了比特币挖矿博弈的分析模型，并在双人案例中找到了纳什均衡。通过对当前比特币环境的分析，文章得出结论：在目前的参数下，矿工普遍采取的包含交易的策略并非纳什均衡，从理论上讲，矿工的最佳单方面偏离策略是不包含任何交易。此外，该文还讨论了交易费用和固定奖励对挖矿行为的影响，并将其博弈论方法与先前的决策理论框架进行了比较。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/96

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Equihash: Asymmetric Proof-of-Work Based on the Generalized Birthday ProblemSummary该研究论文提出了一种名为 Equihash 的新型非对称工作量证明（PoW）机制，旨在解决现代加密货币中GPU、ASIC和僵尸网络对PoW方案造成的硬件不平等问题。Equihash基于 广义生日问题，其核心创新在于要求生成证明需要大量的 内存（即“内存困难”特性），但验证过程却是 即时 的，从而实现了内存不对称性。作者通过引入 算法绑定 技术来防止成本摊销，并展示了该方案具有可调节的 时间-空间权衡 特性，对尝试减少内存的使用者施加了巨大的计算惩罚。文章还回顾了现有的内存困难PoW方案（如Hashcash、scrypt和Cuckoo Cycle）的不足，并提出了一种从 计算难题 构建 ASIC-和僵尸网络抵抗型PoW的通用方法，指出Equihash在性能和安全性方面超越了现有方案。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/48