站长之家(ChinaZ.com) 10月31日 消息:上周，国家宣布将区块链作为重点科技发展之后，关于区块链的知识引发了众多网友的关于。那么区块链到底是啥?为此，中国“比特币首富”李笑来写了一份科普读物《区块链小白书》进行说明。
今天，李笑来发微博称，突然之间有那么多人心急火燎地想要了解区块链…… 我就写了一个《区块链小白书》，注册了个独立域名 blockchainlittlebook.com，供小白迅速无压力入门。
据悉，《区块链小白书》主要介绍比特币和区块链，以及如何避开投资陷阱。值得一提的是，书中提出，比特币不可能替代法币，原因很简单：日常生活中人们需要的货币必须是价格相对稳定的。
李笑来认为，在可预见的未来相当长一段时间里，比特币的价格不可能稳定;恰恰相反，它的价格波动剧烈 —— 仅此一点，就使得它没办法成为日常生活中人们所最普遍使用的货币。
长期来看，即便比特币的价格因为绝大多数人都接受而趋于稳定，它也只不过会成为地球上众多货币之中的一个而已，不可能替代所有法币。
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文章指出数据已成为21世纪的核心战略资源，被称为"21世纪的石油"。全球科技巨头激烈争夺数据资源，我国也通过《数据安全法》加强保护。区块链技术被列为国家核心技术突破口，"十四五"规划提出到2025年实现产业实力达世界先进水平的目标。但行业发展仍面临技术融合不足、"数据孤岛"、标准不统一等挑战。欧科云链等企业通过技术融合构建可信数字基础设施，在金融监管等领域实现创新应用，助力破解传统调查难题。未来需推动区块链从"小众创新"走向"大众赋能"，构建技术可信、价值共享的区块链新生态，为数字经济发展奠定基础。
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。
文章探讨了区块链技术在边缘存储/计算领域的应用。当前边缘存储系统存在数据流通机制缺陷，导致设备间数据共享困难。微云全息提出基于区块链的解决方案，通过将数据存储在靠近数据源的边缘设备上，减少传输延迟和网络拥堵。该系统利用区块链的去中心化、不可篡改特性确保数据安全，并通过智能合约管理数据访问和交换规则。架构包含边缘节点、区块链网络、智能合约和数据存储四部分，实现分布式存储计算功能。该方案能有效解决物联网等场景下大数据传输慢、实时性差的问题，同时保障数据安全性和真实性。
文章探讨了区块链技术在数字化转型中的重要作用，指出其去中心化、透明且不可篡改的特性正逐步渗透金融、供应链管理、物联网等多个领域。重点介绍了基于信任的集成共识机制，该机制结合灰狼优化算法(GII)来提升区块链网络的信任水平。微算科技(NASDAQ:MLGO)采用这一创新方法，通过信任评估模型为节点分配信任度评分，并运用GWO算法动态调整共识策略，使网络能适应不断变化的环境需求。这种结合信任评估与优化算法的共识机制不仅提高了区块链网络的性能和响应速度，还增强了其抵御恶意攻击的能力，为构建更高效、安全和可靠的区块链应用提供了有力技术支撑。
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。
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