區塊鍊作為一種嶄新的、颠覆性的技術，是國内外活躍的研究領域和畢業設計選題方向。本文列出最新的一組區塊鍊方面的論文，希望可以對選擇區塊鍊畢業設計的同學們有所幫助，這是彙智網編輯整理的區塊鍊畢業設計論文系列中的第三篇。
1、Hyperledger Fabric賬本資料查詢平台
區塊鍊是最流行的分布式賬本技術之一，它可以解決企業間的信任問題。Hyperledger Fabric是一個面向企業應用的許可制區塊鍊，但是，與傳統的分布式資料庫解決方案相比，基于區塊鍊的應用開發的一個問題在于其有限的資料通路能力。對于Fabric而言，隻能利用Fabric SDK或鍊碼提供的有限接口來通路賬本資料。為了滿足資料查詢需求并為基于Hyperledger Fabric開發的實際應用提供靈活的查詢功能，本論文提出了賬本資料查詢平台這一概念并将其命名為Ledgerdata Refiner。基于這一賬本資料分析中間件，我們為使用者擷取區塊或交易資料提供了充足有效的通路接口。
Ledgerdata Refiner中間件也可以用來跟蹤任何狀态的曆史操作。另外，中間件對
賬本狀态資料結構進行了分析和聚類處理，進而讓使用者能夠針對賬本資料進行豐富的查詢。最後，我們在真實應用中驗證了本論文提出的查詢平台的有效性。
- 論文PDF下載下傳： Ledgerdata Refiner: A Powerful Ledger Data Query Platform for Hyperledger Fabric
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2、區塊鍊資料抓取分析技術與應用
以太坊網絡已經有超過5億交易，企業區塊鍊系統也足以滿足全球化部署的要求，
區塊鍊應用正快速出現在許多業務和科研領域。在本論文中，我們回顧之前圍繞
區塊鍊資料的摘要、擷取和分析所作的工作，介紹在抽取區塊鍊資料中遇到的
伸縮性問題和語義挑戰，以及如何通過交叉引用智能合約接口和鍊上資料來保持
每個交易的原始中繼資料：
論文随後讨論科研工作流中的科研用例，我們随後讨論如何使用兩種非監督機器
學習算法分析抓取的公開區塊鍊資料，來識别系統中的局外賬戶或智能合約。論文最後對比兩種機器學習方法并利用公開網站交叉驗證本論文所提出方法的有效性。
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3、機器學習+區塊鍊：未來與挑戰
機器學習（包括深度學習和強化學習）和區塊鍊是近年來最受關注的兩種技術。
機器學習是人工智能和大資料的基礎，區塊鍊則已經顯著地颠覆了金融行業。這兩種技術都是資料驅動的，是以将其結合起來進行安全高效的資料共享和分析正在吸引越來越多的興趣。
在本論文中，我們将審視區塊鍊和機器學習技術結合方面的研究，展示這兩者可以高效協作。最後，我們指出一些未來的方向并期待這兩個有潛力的技術之間的更深度的結合。
4、解構區塊鍊：關于共識、成員和結構的調查報告
不誇張的說，自從bitcoin出現，區塊鍊已經成為撼動世界的颠覆式技術。然而，這一快速流行的範式導緻了各種對初始bitcoin規範的匆忙改進。這些工作增加了現有區塊鍊生态系統的複雜度，并且因各種白皮書中的細節欠缺而進一步放大。
在本論文中，我們嘗試以一種簡單的方式來解讀區塊鍊，将複雜的區塊鍊解構為三個相對簡單的關鍵元件：成員選擇、共識機制和結構。我們提出了一種評估架構用于洞察系統模型、期望的屬性和分析條件，并使用這一架構為被分析的系統提供清晰、直覺性的設計原則概述以及可以實作的屬性。我們希望這些努力可以幫助澄清區塊鍊提議的目前狀态并未分析未來的提議提供方向。
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5、用AI和聯盟區塊鍊控制機器人
區塊鍊是一種通常用于金融應用的颠覆式技術，但是在特定的機器人控制場景
中，區塊鍊也會非常有價值，例如當需要注冊不可修改的事件時。在機器人環境中我們發現區塊鍊的幾個特性，不僅僅是不可修改性，而且資料的去中心化特性、不可逆轉性等等都很有幫助。
在本論文中，我們提出了一種架構，使用區塊鍊作為賬本，使用智能合約進行機器人控制，使用預言機處理資料。論文闡述了如何安全地注冊事件，如何使用智能合約控制機器人，以及如何利用外部的人工智能算法進行圖像分析。論文提出的架構是子產品化的，可用于多種應用場景，例如制造、網絡控制、機器人控制等，而且該架構易于內建、調整并擴充到新的領域。
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區塊鍊畢業設計必讀論文【2019第3期】 - 彙智網