安全性和通信网络
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最新进展区块链和人工智能集成:可行性分析、研究问题,应用,挑战,和未来的工作

表2

总结区块链和人工智能的应用集成等。
主题 文学 时间 贡献 目标
共享应用程序 (41] 2018年 提出了一种数据采集方案基于强化学习 智能移动终端数据收集和共享
(42] 2019年 使用深度强化学习来优化系统的缓存资源利用率 实现安全的无线网络资源共享
(43] 2020年 选定的节点通过深度强化学习来提高联邦学习的效率 解决问题的协同训练在互联网的车辆
(44] 2020年 提供blockchain-based隐私保护多媒体智能视频监控 确保基于云计算的智能监控系统的完整性和安全性
(45] 2019年 集成的机器学习和自然语言处理,检测不同类型的心血管临床资料 预测疾病和简化诊断过程的类型
(46] 2018年 提出了一个基于机器学习的数据检测模块 安全地分享个人信息
安全应用 (47] 2019年 结合机器学习和起毛来检测合同漏洞 智能检测合同漏洞
(48] 2020年 提出了一种基于GNN漏洞检测模型 智能检测合同漏洞
(49] 2019年 提出了一种检测框架基于强化学习 检测漏洞区块链的激励机制
(50] 2018年 提出了一种分类模型结合数据挖掘和机器学习 检测在Ethereum庞氏骗局
(51] 2019年 提出了DOORChain模型,集成了深度学习,本体和运筹学 在区块链检测恶意事务
事务的应用程序 (52] 2018年 提出了两个基于循环卷积网络预测模型和短期记忆算法,分别 比特币的价格预测
(53] 2019年 提出了一个基于二进制分类协会计划 比特币地址相关分析
(54] 2018年 提出了一个基于款识别方案 比特币address-user识别
存款的应用程序 (55] 2020年 提出了一个疫苗区块链系统结合机器学习 疫苗的监督和建议
(56] 2020年 提出了一种智能电车充电系统基于财团区块链 解决问题的独立能源公司和不透明的收费信息的操作
(57] 2018年 设计了一种blockchain-based信用评价体系 加强食品监督管理的有效性供应链
(58] 2019年 设计了一个基于区块链的电子投票系统使用智能代理 保证安全的投票
资源应用管理 (59] 2018年 提出了一个基于深度学习的最优拍卖机制 边缘计算资源分配
(60] 2019年 提出了一种新的分层强化学习算法 物联网系统的动态资源管理
(63年] 2019年 提出了一个actor-critic与异步算法优势的稳定的训练 解决计算卸载移动边界计算的问题
(64年] 2020年 提出了一个安全、智能车辆任务卸载策略基于区块链和学习算法 减少任务延迟和切换开销的前提下确保安全,隐私,和公平
(65年] 2020年 提出了一个基于深度强化学习资源管理方案 系统资源管理
(66年] 2020年 提出了一种融合的区块链和宽度的学习模式 能源需求预测用户
(67年] 2017年 研究了云数据中心的智能资源管理策略基于区块链 节约能源成本
可伸缩性优化应用程序 (68年] 2019年 利用机器学习委员会建立共识 提高区块链可伸缩性
(69年] 2020年 基于k - means算法解决集群和碎片 高效的碎片
(70年] 2019年 设计了一个很深的强化学习算法来提高区块链的可伸缩性 工业物联网的解决可伸缩性问题,提高吞吐量
(71年] 2020年 结合联合学习提高区块链可伸缩性 设计一个安全的联邦边学习系统