Bài viết này giới thiệu về việc thực hiện kỹ thuật của Ethereum và đề xuất một giải pháp để áp dụng học máy vào mạng lưới Ethereum để nâng cao tính bảo mật, hiệu suất và khả năng mở rộng. Có những đổi mới đã được thực hiện trong các giao dịch Ethereum, cơ chế đồng thuận, các thuật toán chữ ký, lưu trữ dữ liệu và kiến trúc thực thi. Học máy có thể được áp dụng vào Ethereum để tối ưu hóa xử lý giao dịch, bảo mật hợp đồng thông minh, phân đoạn người dùng và ổn định mạng lưới. Các mô hình như RFM và các thuật toán như DBSCAN có thể giúp xác định người dùng có giá trị cao và tùy chỉnh dịch vụ tài chính. Trong tương lai, Ethereum có thể phát triển các ứng dụng học máy phức tạp hơn để cải thiện hiệu suất và bảo mật mạng lưới, thậm chí đạt được cơ chế quản trị dựa trên trí tuệ nhân tạo.
3/20/2024, 5:11:49 AM