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Enregistrement W4221018432 · doi:10.1109/icais53314.2022.9742768

Survey of latest technologies on Decentralized applications using Blockchain

2022· article· en· W4221018432 sur OpenAlexaff
N Sasikala, B. Meenakshi Sundaram, Sougata Biswas, A Sai Nikhil, V S Rohith

Notice bibliographique

Revue2022 Second International Conference on Artificial Intelligence and Smart Energy (ICAIS) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainComputer scienceSoftwareScheme (mathematics)Asset (computer security)World Wide WebArchitectureSoftware engineeringComputer securityDatabaseOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, Websites and Web applications have been playing a significant role in everyday life. In the past decade, the number of websites progressed from three million to more than 1.7 billion. The majority of contributions to this number are produced by CMS (content management systems). Current content delivery and management services has many issues in securing data, and are vulnerable to cyberthreats. Hence, one of the methods to create apps transparent and flexible is by implementing Deoentralized applications (Dapps). This paper describes the major security issues of cms and propose an efficient scheme to build a cms dapp on the most familiar blockchain platform-Ethereum. The main Blockchain has 2 categories: partially DApp and fully DApp for the software architectures in DApps. The full and partial Dapps have their own advantages and disadvantages. Here in this paper, a software architecture for full and partial DApp focusing on simulating asset transactions for comparing both the DApps efficiency has been proposed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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