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Enregistrement W4409603849 · doi:10.61091/jcmcc127b-161

Research on Consistency Assurance Mechanism of Distributed Database Based on Blockchain Technology

2025· article· en· W4409603849 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Data Security Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainConsistency (knowledge bases)DatabaseDistributed databaseData consistencyComputer scienceMechanism (biology)Computer securityArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rapid development of blockchain technology, consistency assurance of distributed database has become one of the key issues.In this paper, a blockchain distributed database consistency assurance mechanism based on the practical Byzantine fault tolerance (Rpbft) algorithm and its improved algorithm is studied in depth.The RPBFT algorithm combines the RSA algorithm and the PBFT consensus algorithm, and then performs the signature operation after message encryption in order to increase the system security.Aiming at the shortcomings of the master node selection mechanism of the original algorithm and the RPBFT algorithm, a master node selection mechanism that includes the time factor is proposed, which introduces the role of the recording node, so that the waiting time of the node can be adjusted dynamically.Meanwhile the algorithm changes the conditions of view switching and reduces the system consumption.Through simulation experiments to verify the performance of this paper's R-PBFT algorithm and OmniLedger and RapidChain two programs in the same network conditions, this paper's algorithm compared to the comparison algorithm can be more effective in guaranteeing the consistency of the distributed database, when the number of slices is 20, the transaction latency time is 13s, 25s lower than that of RapidChain and OmniLedger, respectively.When the number of shards is 20, the transaction delay time is lower than that of RapidChain and OmniLedger by 13s and 25s respectively, which provides strong support for the application of blockchain technology in the field of distributed database.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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