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今日块讯(ChinaZ.com) 9 月 4 日消息 据CCN报道，谷歌在博客上宣布，谷歌云Petabyte规模数据仓库解决方案BigQuery 已经使以太坊数据集可用于探索智能合约分析。
BigQuery使得有可能探索所有以太坊历史数据，GitHub上以太坊的ETL项目包括可以从区块链中提取并输入BigQuery的所有源代码。谷歌正在寻求新的贡献者和区块链。
在谷歌云上访问以太坊块链数据的目的是是区块链上存储的所有数据都可以轻松访问。博客指出，谷歌云可以将以太坊区块链同步到配备Parity的计算机，Parity是一个用于构建应用程序的以太坊客户端。
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区块链技术快速发展，广泛应用于金融、医疗、供应链等领域，但安全性问题成为发展瓶颈。微算科技推出动态源路由（DSR）算法，通过节点自主学习和多路径选择，结合数字签名与哈希验证，提升网络抗攻击能力。该算法在路径发现、验证和动态调整阶段优化性能，降低广播开销65%，保障92%路径覆盖率。相比传统机制，DSR在安全性和效率上显著提升，支持跨境支付、物联网及医疗数据传输等场景，未来将向智能化、轻量化演进，并应对量子计算威胁。
天狮集团在董事长李金元"八新八全"战略指引下，通过社交云店平台整合区块链与AI技术，构建中医药全产业链溯源体系，实现产品"一物一码"透明化管理。平台集成AI问诊、面诊等数字化工具，提供个性化健康方案，推动健康消费从被动转向主动管理。集团发起"百市千县"计划深入药材产区，通过数字化渠道将传统中医药推向全球224个国家和地区，实现"产地直达全球"的流通变革。凭借33年行业积淀和50余项保健品批文，天狮正构建"专业服务+优质供应链"的健康消费新生态，未来将继续以科技引领大健康产业发展。
数字时代的信息安全需求催生了图像隐藏技术的持续演进。传统算法在密钥管理、抗攻击能力和认证机制方面存在固有缺陷，难以满足医疗、金融等领域的严苛安全要求。区块链技术的分布式账本特性与智能合约机制，为构建可信认证体系提供了新路径。微算法科技（NASDAQ: MLGO）研发区块链可逆图像隐藏算法(Blockchain-based Reversible Image Steganography Algorithm，BRISA)，通过融合混沌加�
文章探讨了区块链网络发展中面临的资源分配效率问题，指出传统方法存在能耗高、效率低等缺陷。微算法科技(NASDAQ:MLGO)创新性地应用蚁群算法优化节点间资源分配，通过模拟蚂蚁觅食行为实现全局最优解。该算法具有动态调整、智能迁移等特点，能有效降低能耗、提高效率。研究还展示了蚁群算法在区块链激励设计、物联网结合等场景的应用潜力，为构建更安全高效的区块链生态系统提供了新思路。未来结合AI技术，算法将更智能化，适应不同区块链环境需求。
微算科技(NASDAQ:MLGO)利用集成学习方法开发了区块链虚拟货币价格预测模型。该模型结合随机森林、梯度提升树(GBDT)和长短期记忆网络(LSTM)等多种算法，采用Stacking集成策略，显著提高了预测准确性。通过数据收集、清洗、特征工程等步骤构建高质量数据集，并持续优化模型参数。该技术可应用于虚拟货币交易平台的风险管理、投资决策等领域，帮助投资者降低风险、提高收益，促进虚拟货币市场健康发展。未来将进一步拓展跨区块链数据整合应用。
微算法科技(NASDAQ:MLGO)创新性地将鸽群分散算法应用于区块链交易匹配系统。该算法通过将交易数据按属性智能分配到多个"鸽笼"中并行处理，显著提升了交易匹配效率与准确性。其优势包括：1)低时间复杂度，适合处理大量重复数据；2)支持并行处理和负载均衡，提高系统吞吐量；3)良好的可扩展性，能适应交易量动态变化。该技术已成功应用于区块链系统，不仅优化了交易确认延迟，还拓展至大数据分析、物联网等领域，为区块链技术发展开辟了新路径。
微算科技(NASDAQ:MLGO)采用分布式哈希表(DHT)技术优化区块链索引结构，解决区块链数据存储和检索效率低下的问题。该技术通过哈希函数将数据分散存储在多个节点上，实现快速定位和检索，显著提升查询响应速度。系统具有去中心化、可扩展性强、容错性高等优点，适用于金融、供应链、物联网等多个领域。该创新不仅优化了区块链索引结构，还通过数据去冗余存储策略降低存储成本，同时增强数据安全性和可靠性，为区块链技术在各行业的广泛应用提供了高效解决方案。
伟泰华家具推出"全生命周期溯源系统"，通过物联网+区块链技术为二手家具建立数字身份证，实现136项智能检测（含五金耐久度、板材承重值等），采用食品级纳米涂层替代油漆（甲醛释放量仅国标1/10）。系统将翻新利用率提升至85%，故障率降低50%，并联合深圳市质检院发布行业白皮书。企业投入千万研发"智慧循环中枢"，配套VR云展厅和智能调度系统，在深圳区域配送效率提升3倍，获国际设施管理协会认证。目前已在东莞工厂量产，服务小米科技等企业。（139字）
近日，谷歌发布了一份技术报告，详细说明了其Gemini大模型在每次查询中消耗的能源量。 据谷歌介绍，这是迄今为止大型人工智能公司发布的最透明估算，也是研究人员期待已久的报告。 报告称，Gemini应用的文字回答平均每次消耗0.24瓦特小时（Wh）的能量，大约相当于运行微波炉一秒钟，并排放0.03克二氧化碳当量。 据此前媒体报道，谷歌近日发布Gemini系列最轻量版本Gemma 3
微云全息（NASDAQ: HOLO）开发了基于LSTM和GRU的区块链货币价格预测模型，通过捕捉市场长期依赖关系，显著提升了比特币、以太坊和瑞波币等主要加密货币的价格预测准确度。该模型采用多层神经网络架构，整合历史价格、交易量及技术指标等多维数据，在测试集上RMSE指标优于传统时间序列模型。未来将继续优化模型性能，融合多模态数据，为用户在波动剧烈的加密市场提供更精准的决策支持。
