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近年來，區塊鏈技術的創新發展和廣泛應用已成為社會生活、生產方式向數字化轉型的一個重要核心。如今，區塊鏈技術應用已延伸到疫情管控、智能健康醫療、數字金融、能源區塊鏈、物聯網、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易等多個領域，區塊鏈的分布式共享賬本、密碼算法、共識機制、激勵層、合約層、數據層、網絡層、以及可追溯、可證明性、永恒性、權威性保證等主要功能也是關鍵技術和挑戰所在。

本報告分析了區塊鏈全球發展態勢、國內發展現狀，國內外區塊鏈技術預見、工程難題、標準制定，涵蓋區塊鏈底層技術、跨鏈技術、交換技術、軟硬協同技術、關鍵密碼學技術以及相關監管架構、系統脆弱性分析和政策建議等。報告內容豐富、真實、深厚，有覆蓋全面和關鍵側重，可作為高校、研究機構以及金融、能源、政務服務、司法、醫療健康、產品溯源、智慧城市、物流等區塊鏈應用行業發展和政府部門政策制定的參考。

//www.china-cic.cn/upload/202012/05/4e4d16d7e620490db221f2cb0446f2a7.pdf

摘要： 當前,以網絡數據為代表的跨媒體數據呈現爆炸式增長的趨勢,呈現出了跨模態、跨數據源的復雜關聯及動態演化特性,跨媒體分析與推理技術針對多模態信息理解、交互、內容管理等需求,通過構建跨模態、跨平臺的語義貫通與統一表征機制,進一步實現分析和推理以及對復雜認知目標的不斷逼近,建立語義層級的邏輯推理機制,最終實現跨媒體類人智能推理。文中對跨媒體分析推理技術的研究背景和發展歷史進行概述,歸納總結視覺-語言關聯等任務的關鍵技術,并對研究應用進行舉例。基于已有結論,分析目前跨媒體分析領域所面臨的關鍵問題,最后探討未來的發展趨勢。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210200086

數字貨幣作為區塊鏈技術迄今為止最典型也最成功的應用, 得益于區塊鏈分布式共識與去中心化信任的技術優勢, 也促使了區塊鏈技術與經濟活動的深度融合, 并由此改變了數字社會的組織方式. 近年來, 無論是在基礎理論研究方面, 還是在實踐應用發展方面, 數字貨幣均呈現出了蓬勃向上的態勢. 本文從技術創新、機制設計以及風險監管三個角度梳理了數字貨幣主要研究問題, 詳細闡述了基礎支撐技術、隱私保護技術、共識機制、激勵機制、幣值機制、發行機制、風險分析、監管考量等方面的研究進展、存在問題及應用現狀, 并展望了未來重點研究方向, 致力于為數字貨幣領域的研究提供有益借鑒.

近年來,隨著數字加密貨幣逐步走進人們的視野,其底層的區塊鏈技術也引起了研究者的高度重視。區塊鏈作為一種分布式賬本技術,具有多方維護、不可篡改、公開透明等特點。首先,將區塊鏈結構按層級進行劃分,從低到高介紹了每層的作用和原理,根據開放程度將區塊鏈分為公有鏈、聯盟鏈、私有鏈,以比特幣、Hyperledger Fabric為例分析了公有鏈和聯盟鏈的工作機理。其次,對區塊鏈的底層核心技術共識算法、智能合約、隱私安全做了詳細闡述。最后,分析了區塊鏈的研究進展并進行了展望。

大數據時代,數據已成為驅動社會發展的重要的資產.但是數據在其全生命周期均面臨不同種類、不同層次的安全威脅,極大降低了用戶進行數據共享的意愿.區塊鏈具有去中心化、去信任化和防篡改的安全特性,為降低信息系統單點化的風險提供了重要的解決思路,能夠應用于數據安全領域.該文從數據安全的核心特性入手,介紹區塊鏈在增強數據機密性、數據完整性和數據可用性三個方向的最新研究成果,對各研究方向存在的缺陷進行分析,進而對未來發展方向進行了展望.該文認為,區塊鏈技術的合理應用能夠增強分布式環境下的數據安全,有著廣闊的前景.

//www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSJX202101001.htm

本白皮書在此前兩年版本基礎上，跟蹤國內外區塊鏈發展最新動態，梳理區塊鏈技術和產業圖譜，全景呈現國內外區塊鏈技術產業動態和發展趨勢，探究區塊鏈聯盟生態治理模式，剖析面臨的挑戰，提出了下一步發展的相關建議。

通過學習可觀測數據的概率密度而隨機生成樣本的生成模型在近年來受到人們的廣泛關注, 網絡結構中包含多個隱藏層的深度生成式模型以更出色的生成能力成為研究熱點, 深度生成模型在計算機視覺、密度估計、自然語言和語音識別、半監督學習等領域得到成功應用, 并給無監督學習提供了良好的范式. 本文根據深度生成模型處理似然函數的不同方法將模型分為三類: 第一類方法是近似方法, 包括采用抽樣方法近似計算似然函數的受限玻爾茲曼機和以受限玻爾茲曼機為基礎模塊的深度置信網絡、深度玻爾茲曼機和亥姆霍茲機, 與之對應的另一種模型是直接優化似然函數變分下界的變分自編碼器以及其重要的改進模型, 包括重要性加權自編碼和可用于半監督學習的深度輔助深度模型; 第二類方法是避開求極大似然過程的隱式方法, 其代表模型是通過生成器和判別器之間的對抗行為來優化模型參數從而巧妙避開求解似然函數的生成對抗網絡以及重要的改進模型, 包括WGAN、深度卷積生成對抗網絡和當前最頂級的深度生成模型BigGAN; 第三類方法是對似然函數進行適當變形的流模型和自回歸模型, 流模型利用可逆函數構造似然函數后直接優化模型參數, 包括以NICE為基礎的常規流模型、變分流模型和可逆殘差網絡(i-ResNet), 自回歸模型(NADE)將目標函數分解為條件概率乘積的形式, 包括神經自回歸密度估計(NADE)、像素循環神經網絡(PixelRNN)、掩碼自編碼器(MADE)以及WaveNet等. 詳細描述上述模型的原理和結構以及模型變形后, 闡述各個模型的研究進展和應用, 最后對深度生成式模型進行展望和總結.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190866

受益于當前計算機性能的快速提升, 學習可觀測樣本的概率密度并隨機生成新樣本的生成模型成為熱點. 相比于需要學習條件概率分布的判別模型, 生成模型的訓練難度大、模型結構復雜, 但除了能夠生成新樣本外, 生成模型在圖像重構、缺失數據填充、密度估計、風格遷移和半監督學習等應用領域也獲得了巨大的成功. 當前可觀測樣本的數量和維數都大幅度增加, 淺層的生成模型受到性能瓶頸的限制而無法滿足應用需求, 從而被含有多個隱藏層的深度生成模型替代, 深度生成模型能夠學習到更好的隱表示, 模型性能更好. 本文對有重要意義的深度生成模型進行全面的分析和討論, 對各大類模型的結構和基本原理進行梳理和分類. 本文第1節介紹深度生成模型的概念和分類; 第2節介紹受限玻爾茲曼機和以受限玻爾茲曼機為基礎模塊的幾種深度生成模型, 重點內容是各種模型的不同訓練算法; 第3節介紹變分自編碼器的基本結構、變分下界的推理和重參數化方法; 第4節介紹生成對抗網絡, 主要內容為模型原理、訓練方法和穩定性研究, 以及兩種重要的模型結構; 第5節總結了流模型的結構, 詳細介紹了流模型的技術特點; 第6節分析了自回歸模型的模型結構以及幾種重要分支的研究進展; 第7節將介紹生成模型中的兩個小分支: 矩陣匹配模型和隨機生成模型; 第8節對深度生成模型存在的問題進行分析討論, 并對未來的研究方向和發展趨勢做出了展望.

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

應用場景的日益豐富對區塊鏈技術不斷提出新的要求。京東區塊鏈技術的鮮明特色之一就是在實際應用中的不斷檢驗和動態演進。與此同時，我們也深刻地意識到，區塊鏈技術還處在生長階段，有很多待改進之處，配套的管理機制仍需規劃完善，業界共建、共創、共享十分必要，這便是 2019 年版本《京東區塊鏈技術實踐白皮書》修訂的動因。伴隨白皮書的發布，我們也將正式對外開源自主研發的區塊鏈底層框架系統——JD Chain。JD Chain 全面支持靈活的國密算法和賬本的動態擴展，將幫助我們的伙伴真正實現企業級區塊鏈底層框架的“按需定制”。