作者刘志毅为中国人工智能领军科学家、上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员、上海交大清源研究院研究员，2024年选福布斯中国“十大人工智能影响力人物”，曾出版《智能经济》《数字经济学》《具身智能》等多本学术专著，具有较高的知名度和影响力 本书内容与有以下特： （1）内容全面，结构合理：系统性地覆盖AI与区块融合的理论基础、关键技术和典型应用，突出工程实践导向；
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6.4
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版权页
内容提要
前言
第1部分 理论基础
第1章 人工智能与区块链融合导论
1.1 历史演进与核心概念
1.1.1 人工智能的发展历程
1.1.2 区块链技术的演进
1.1.3 AI-区块链融合系统的核心概念
1.2 数学预备知识
1.2.1 概率论与数理统计
1.2.2 线性代数
1.2.3 最优化理论
1.3 分布式计算模型与AI-区块链融合系统架构
1.3.1 分布式计算模型
1.3.2 AI-区块链融合系统架构
1.3.3 交互模式
1.4 AI-区块链融合系统设计原则与工程约束
1.4.1 AI-区块链融合系统设计原则
1.4.2 工程约束
问题与练习
第2章 算法基础
2.1 计算复杂性理论
2.1.1 基本概念与定义
2.1.2 计算复杂性分析方法
2.2 分布式系统：基础模型、算法与一致性模型
2.2.1 分布式系统基础模型
2.2.2 分布式算法
2.2.3 一致性模型
2.3 密码学原语
2.3.1 基础密码学
2.3.2 高级密码学原语
2.3.3 区块链中的密码学应用
2.4 博弈论与机制设计
2.4.1 博弈论基础
2.4.2 机制设计
2.4.3 区块链中的博弈
问题与练习
第3章 机器学习基础
3.1 统计学习理论
3.1.1 学习理论基础
3.1.2 泛化理论
3.2 优化方法
3.2.1 梯度优化
3.2.2 高阶优化方法
3.3 神经网络架构
3.3.1 基础神经网络架构
3.3.2 高级神经网络架构
3.3.3 训练技巧
3.4 概率模型与推理
3.4.1 概率图模型
3.4.2 推理方法
问题与练习
第2部分 核心技术
第4章 共识与验证算法
4.1 拜占庭容错机制
4.1.1 理论基础
4.1.2 PBFT算法详解
4.1.3 现代BFT算法
4.2 证明机制
4.2.1 工作量证明
4.2.2 权益证明
4.2.3 混合与新兴证明机制
4.3 AI增强的共识协议
4.3.1 智能预测模型
4.3.2 自适应优化机制
4.3.3 学习型共识系统
4.4 网络安全与攻击模型
4.4.1 攻击类型分析
4.4.2 安全防护机制
4.4.3 AI辅助安全防护
问题与练习
第5章 智能合约系统
5.1 合约理论与设计模式
5.1.1 合约理论基础
5.1.2 智能合约设计模式
5.1.3 合约优化策略
5.2 形式化验证方法
5.2.1 形式化规范说明
5.2.2 验证技术与工具
5.2.3 验证实践应用
5.3 基于AI的合约分析
5.3.1 智能静态分析
5.3.2 动态行为分析
5.3.3 AI驱动的合约优化
5.4 安全性与隐私性考量
5.4.1 安全威胁分析
5.4.2 安全防护机制
5.4.3 隐私保护技术
问题与练习
第6章 系统架构与实现
6.1 分布式系统设计
6.1.1 系统架构模式
6.1.2 一致性模型
6.1.3 容错机制设计
6.2 网络层协议
6.2.1 P2P网络拓扑
6.2.2 消息传播机制
6.2.3 网络优化策略
6.3 存储与计算模型
6.3.1 分布式存储架构
6.3.2 计算引擎设计
6.3.3 数据索引优化
6.4 跨链集成
6.4.1 跨链架构设计
6.4.2 跨链互操作性协议
6.4.3 跨链安全与治理
问题与练习
第3部分 高级主题
第7章 AI驱动的区块链系统
7.1 区块链上的联邦学习
7.1.1 基础架构
7.1.2 模型聚合
7.1.3 分布式训练
7.2 链上AI模型训练
7.2.1 计算框架
7.2.2 优化策略
7.2.3 性能评估
7.3 去中心化AI市场
7.3.1 市场机制
7.3.2 信用系统
7.3.3 资源调度
7.4 隐私保护的AI计算
7.4.1 安全计算框架
7.4.2 数据保护
7.4.3 隐私增强技术
问题与练习
第8章 安全与隐私
8.1 密码协议分析
8.1.1 安全性模型
8.1.2 协议分析
8.2 隐私增强技术
8.2.1 混淆技术
8.2.2 隐私计算
8.3 攻击向量与防御
8.3.1 攻击分类
8.3.2 防御策略
8.4 零知识证明
8.4.1 基础理论
8.4.2 实现技术
问题与练习
第9章 性能优化
9.1 可扩展性解决方案
9.1.1 链下扩展技术
9.1.2 链上扩展优化
9.1.3 混合扩展模式
9.2 分片技术
9.2.1 分片架构设计
9.2.2 分片间通信
9.2.3 分片安全机制
9.3 二层协议
9.3.1 Rollup技术体系
9.3.2 状态通道网络
9.3.3 二层协议互操作
9.4 基于AI的性能调优
9.4.1 智能资源调度
9.4.2 参数智能优化
9.4.3 性能预测与监控
问题与练习
第4部分 研究前沿
第10章 新兴技术
10.1 量子计算的影响
10.1.1 量子计算基础
10.1.2 对密码系统的威胁
10.1.3 对区块链系统的冲击
10.2 后量子密码学
10.2.1 后量子密码学基础
10.2.2 标准化与实现
10.2.3 在区块链中的应用
10.3 先进AI架构
10.3.1 神经架构搜索
10.3.2 量子机器学习
10.3.3 自主学习系统
10.4 未来研究方向
10.4.1 技术融合趋势
10.4.2 基础设施革新
10.4.3 理论突破方向
问题与练习
第5部分 应用设计
第11章 实现项目
11.1 供应链平台
11.1.1 溯源系统
11.1.2 多方协作
11.2 AI治理框架
11.2.1 模型管理
11.2.2 决策机制
11.2.3 激励机制
11.3 去中心化数据市场
11.3.1 数据资产化
11.3.2 数据定价机制
问题与练习
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