导语： 2018 年 4 月 12 日，腾讯区块链业务总经理蔡弋戈放出代号Z的区块链游戏《一起来捉妖》。一年后《一起来捉妖》于 4 月 11 号开启公测后直接霸榜APP榜。从游戏性质上来说，这是一款LBG(基于位置游戏)+AR(增强现实)的游戏，区块链只是一个挂件。玩家在《一起来捉妖》中化身御
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文章介绍了浙江文交所旗下"乐数通"平台在文化数字化领域的创新实践。该平台通过数字技术让敦煌壁画、《山海经》异兽等传统文化以新形式呈现，构建了包含音乐、影视、戏曲等多领域的文化数字生态。作为全国首家文化数字资产持牌交易机构，浙江文交所率先开展数字音乐、数字文创等资产交易探索，推出"乐数通"等交易平台。平台通过数字呈现、资产化、交易赋能的闭环服务，实现供需双方价值共创。同时，浙江文交所还参与编制《文化数字资产交易实施指南》等国家标准，推动行业规范化发展。文章展现了数字技术如何让传统文化在新时代焕发新生。
随着云计算发展，传统资源管理方式面临效率低、成本高、安全性不足等问题。微云全息基于Quorum区块链平台开发了新型身份管理模型，利用区块链的去中心化、不可篡改和透明特性，结合智能合约实现自动化身份验证、授权和计费。该方案通过分布式应用程序(DApp)提供用户界面，确保资源管理的安全高效。模型优化了传统云计算的资源分配方式，但仍需大规模性能测试。未来可结合5G、物联网等技术，为云计算资源管理带来革命性变革。
随着城市化进程加速和私家车数量激增，通勤体验成为一大挑战。微美全息公司推出基于区块链多任务学习的车联网优化技术框架，通过区块链保障数据安全与隐私，利用多任务学习算法分析车辆轨迹、交通流量等数据，精准预测用户出行需求并提供最优路线规划。该技术能有效缓解交通拥堵，提升通勤效率，同时为城市交通管理提供智能决策支持，推动交通系统向智能化、高效化方向发展。
微全息公司(HOLO)开发了一种基于集成学习的区块链异常交易检测模型，通过结合决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法，显著提升了比特币交易欺诈检测的准确性。该模型采用ADASYN-TL技术解决数据不平衡问题，并运用随机搜索等方法优化超参数。评估显示模型在准确率、F1分数等指标表现优异，同时通过SHAP方法增强可解释性。这一创新不仅提高了检测精度，还为区块链安全领域带来了新的技术突破。
微算法科技(NASDAQ:MLGO)开发了TCA(可信共识算法)，该算法结合可信执行环境(TEE)和有向无环图(DAG)技术，旨在解决区块链微服务架构中的数据一致性和安全性问题。TCA通过引入安全隔离的执行空间确保数据传输完整性，利用DAG结构提高数据处理效率，降低共识延迟和能耗。该技术可广泛应用于金融、供应链管理和物联网领域，实现高效安全的分布式系统。未来随着技术进步，TCA性能将进一步提升，成为构建分布式系统的重要工具。
2025年6月20-22日，IEEE全球区块链大会在上海举行，主题为"通全球，链世界——打造可信数字未来"。趣链科技创始人李伟博士受邀出席并作主题报告，提出区块链技术正与隐私计算、人工智能等前沿技术融合，构建数据要素流通的"经脉"。趣链科技已建立覆盖数据全生命周期的产品体系，在长三角落地多个应用案例，包括打造长三角示范区和浙江省减污降碳协同增效平台。作为国际标准制定参与者，公司牵头制定超80项国际标准，未来将加快国际化布局，为全球数据治理贡献力量。
微云全息(NASDAQ:HOLO)开发了新型区块链治理博弈模型(BGGM)，通过去中心化网络设计有效防御攻击。该模型结合随机博弈理论和波动理论，分析攻击者行为模式，优化网络防护策略。研究显示，BGGM能提升区块链安全性和稳定性，为首次代币发行(ICO)和新链服务提供安全保障。微云全息将持续优化该模型，推动区块链技术发展，为用户带来更安全可靠的体验。
微云全息(HOLO)推出创新区块链重建方案，采用可验证秘密共享(VSS)技术解决许可区块链的安全隐患。该方案通过数据加密存储、改进共识机制和智能合约集成，确保在节点受损时仍能保持区块链完整性。VSS技术将密钥信息分散存储，需足够数量节点联合才能重建，防止单点故障。方案还设计了隐私保护机制，即使在不诚实重建情况下也能保护用户私钥。这一技术能快速响应攻击，允许用户独立重建，增强系统稳定性和用户信任，为加密市场带来更高安全性和稳定性。
物联网(IoT)技术快速发展，边缘计算成为解决海量数据处理的关键方案。微算法科技(NASDAQ:MLGO)创新性地将AI驱动的CO-ETS任务调度策略与区块链技术结合，构建了智能、安全、高效的物联网任务调度系统。该系统通过模拟棕熊觅食行为的优化算法，动态调整任务分配，最小化能耗并最大化执行效率；同时利用区块链技术确保任务调度的透明性和不可篡改性。该方案可广泛应用于智慧城市、工业物联网和智能家居等领域，显著提升系统性能和安全性，为物联网发展带来革命性突破。
微算科技(NASDAQ:MLGO)创新性地将可解释人工智能(XAI)技术应用于区块链网络安全领域，开发出智能威胁检测系统。该系统通过深度学习模型识别攻击模式，并利用可解释性模块清晰展示决策依据，显著提升了检测准确率和可信度。目前已成功应用于异常交易识别、恶意节点检测和智能合约审计等多个场景，帮助区块链网络实现更高效、透明的安全防护。该技术不仅提高了威胁检测能力，也为后续模型优化提供了依据，未来将在更广泛领域推动构建更安全的网络空间。
