区块链是一条由无数个数据块连接的数据链。起源于2008年“中本聪”(Satoshinakamoto)发表《比特币：一种点对点电子现金系统》[1]，其特点是：数据共享、数据防篡改、数据溯源。其发展历程可归纳为：以比特币为代表的1.0数字货币模式，以可编程金融系统为主要特征的2.0数字资产与智能合约模式和以可编程社会为主的3.0模式[2]。目前，区块链正处于2.0初期[3],其技术特点和应用优势很快引起了社会广泛的关注，例如：2016年1月，英国政府发布专题报告，积极推进区块链在金融和政府事务中应用[4]；中国人民银行召开数字货币研讨会探讨采用区块链技术发行虚拟货币的可行性，以提高金融活动的效率，便利性和透明度；《贵阳区块链发展和应用》白皮书于2016年12月31日正式发布，旨在五年建成主权区块链应用示范区[5]；2017年中国国际大数据产业博览会把区块链作为七个主要板块之一展开五场论坛等，去中心化的比特币已经依靠算法信用创造出与欧洲小国体量相当的全球性经济体。预计2027年，全球10%的GDP 将会通过区块链技术存储[6]。

文献[7] 提出以能源区块链为支撑的能源互联网基本框架，该框架把能源流分为利用、传输和供应模块共同纳入一条能源区块链中，使得链下实体和链上信息有映射关系，文献[8]设计了多中心认证架构，并以煤炭行业为实例构建了相应的认证模型。部分区块链应用中链架构都是单链，而通用的一条链设计不符合实际数据存储需求，也涉及到用户隐私保护问题。文献[9]所设计的双链结构把账户信息分离出来单独成链，保证了隐私性，通过并行计算提升效率也节省算力，用于公信和金融服务。

1.3 评定标准 ①GAD-7评定标准：0～4分没有焦虑；5～9分轻度焦虑；10～14分中度焦虑；15～21分重度焦虑。②PHQ-9评分标准：0～4分无抑郁；5～9分有抑郁症状；10～14分有明显抑郁症状；15～19分中重度抑郁；20～27分重度抑郁。

本文将以区块链数据存储技术为基础，改进其原有数据链结构，提出一条主链和n条次链的MC+nSC应用模型，应用于精准扶贫管理过程。

1 区块链技术原理

区块链数据可分为两类：当前数据(待共识数据)、历史数据(链数据)，其运作过程就是把当前数据转化为历史数据。

1.1 区块链当前数据

共识即在多方共享数据的网络体系中如何对某一提案达成正确性和一致性。决策权越分散的系统达到共识的效率就越低，但系统稳定性和满意度就越高；而决策权越集中的系统更易达成共识，但同时更易出现专制和独裁[10]。从1.0到目前为止其共识机制包括：工作量证明(Proof of work,PoW)机制，俗称挖矿，该机制解决了双重支付问题和拜占庭将军问题[2，11]；权益证明(Proof of stake, PoS)机制[12]，本质是由系统中具有最高权益而非最高算力的节点获得记账权利；授权股份证明(Delegated proof of stake, DPoS)机制[13]，让每一个持有比特股的人进行投票；实用拜占庭容错算法(PBFT)[14] 是一种容错共识算法，相比起较早的Byzantine fault-tolerant algorithms算法[11]的复杂度从指数级降低到多项式级，使其能够应用在分布式系统中，其本质是针对异步状态机(Finite State Machine)拜占庭系统[15]并能够容纳相当于整个分布式系统节点数1/3的拜占庭节(恶意节点)。

在数学求解过程中，经常会见到“换一句话说”这样的表述形式，其实就是“构造一个等价命题”的通俗说法。简单地说，一个命题的充要条件称为它的等价命题。所谓等价转化是指通过将所解决的问题转化为它的等价命题，使得问题的条件或结论之间更趋于匀称、和谐，联系更为紧密，从而有利于解决问题〔3〕59。恒等变形是等价转化的一种方法，通过恒等变形变换问题的形式，从而使问题得以求解。

1.2 区块链历史数据

与现有分布式存储方式不同，区块链分布式账本是同步的，而不是在一个账本形成之后，再复制成多个备份，系统的各个节点对当前数据达成一致后将数据块纳入链中。此时，当前块数据变为历史数据并始终不能修改。以比特币为例，块中主要数据项如图1。

综上可见，除个别BITs“保护与安全”条款相对较理想、较适合目前和未来中国防范在发展中国家投资的安全风险外，与多发展中国家的BITs“保护与安全”条款空泛和模糊，总体上未能超越国际习惯法最低待遇标准，其国际法效果是，中国难以主张东道国对安全风险损害承担国家责任，不能为中国投资者及其投资和人员提供充分有效的保护与安全。

  

图1 区块链数据结构

2 区块链应用需求与架构设计

2.1 区块链应用需求

文献[16] 以多能源系统协同4个场景为例说明区块链技术在能源互联网中的具体应用方式，文献[17-18]分别描述区块链技术应用在食品安全溯源，中医药的医疗、教学和防伪方面都有极大的应用价值，但缺少具体应用方案。

(9)AC索引(Pre_Action_Index)：记录交易行为的区块号；

(2)文件系统层：该层为区块链层，分成三条链，链中块数据分别以Merkle树存储来自于数据库层数据的Hash值，如图2。

其次，扶贫区块链应用必须摒弃比特币的巨大算力消耗的PoW机制，选择或设计一种符合实际情况的共识算法。

再次，扶贫区块链应用需根据具体的需求设计链架构，各链各自溯源或协同溯源以求信息的精准、全面、迅速。

2.2 区块链应用架构设计

扶贫区块链应用中，用户为各级部门和贫困户，如市扶贫办、市民政局、市发改委等。凡是扶贫资金流过的点都必须成为链上用户节点纳入共识体系中，形成第一条次链-用户链；扶贫资金以代币模式在系统中流通，同时，必须以建立特定的物资供应点，该物质供应点只接受扶贫代币，物资总价值与扶贫代币对等，形成第二条次链-物资供应链。架构设计中，主链的设计以行为为基本粒度即两条次链交互形成以行为为主要数据项的行为链；用户链以用户属性变化为依据进行溯源；物资链以物资供应变化为依据进行溯源，三条链形成MC+nSC模型，如图2。

  

图2 扶贫区块链三链结构图

次链1(UC)-用户链(User_Chain)，主要数据字段为:

(1)扶贫项目期数(Version)；

(2)区块大小(Block_Size)；

(3)标记共识算法(Consensus)；

(4)最高区块的Hash值(PreBlock_hash)；

(5)时间戳(Timestamp)；

(6)区块编号(Block_Number)；

(7)标记(Flag):扶贫部门或贫困户；

(8)部门属性(Property)：记录部门在体系中的权限、责任、信誉、办事效率、服务态度等；贫困户属性，记录贫困级别、应获资助量、资金用途、信用等级等；

(9)代币流(Token_Flow)：记录代币流入部门和代币流出部门；

(10)AC索引(Pre_Action_Index)：记录交易行为的区块号；

(11)索引值(Index)，该值是生物信息、图片、音视频的对应Hash值，通过index可快速查询数据库中的具体信息。

次链2(GSC)-物质供应链(Goods_Supply_Chain)，主要数据字段为：

(1)记录扶贫项目期数(Version)；

(2)区块大小(Block_Size)；

(3)标记共识算法(Consensus)；

(4)最高区块的Hash值(PreBlock_hash)；

(5)时间戳(Timestamp)；

(6)区块编号(Block_Number)；

(7)物质属性(Property)：价格、用途、供应商、专用供应点、限制用途以及物品本身物理和化学属性等；

学生有没有“会学数学”的能力和素养，直接影响到学生学习数学的成效，能总结出知识的内在联系与脉络结构，形成整体理解，同时能理解哪些地方是关键。

(8)物质流(Goods_Flow)：记录扶贫物质的发放接受单位；

学生虽然深知“数学解题就是由未知向已知不断转化的过程”，但考试时却又常常受制于“转化目标不明”和“调控受阻思维能力不强”两大因素，导致无谓失分．因此，从教“怎样想”入手，深入挖掘中考试题解题思路的生成过程，培养学生良好的思维习惯，对提升转化能力必大有裨益．

(10)索引值(Index)，该值是生物信息、图片、音视频的对应Hash值，通过index可快速查询数据库中的具体信息。

物资认证：扶贫物资入链时需认证是否属于法律允许范围、扶贫区域范围等。

主链(AC)-行为链(Action_Chain)，主要数据字段为：

(1)记录扶贫项目期数(Version)；

(2)区块大小(Block_Size)；

(3)标记共识算法(Consensus)；

采用自行改进的PBFT算法，在信息流数量上大幅度减少，效率得到提升。

(5)时间戳(Timestamp)；

(6)区块编号(Block_Number)；

(7)智能合约编号(Contract_Number)；

3.3 提高脂溶性姜黄素的生物利用度 曾晓会等[24]对姜黄素微囊进行大鼠体内动力学研究，取15只健康大鼠，并对其进行浓度为58.6 mg/kg的姜黄素微囊制剂灌胃给药，结果显示姜黄素微囊的峰浓度提高为2.66 mg/L，分别是姜黄素混悬液和脂质体的5.78和5.02倍；药时曲线下面积为5.92 mg/(h·L)，分别为姜黄素混悬液和脂质体的7.6倍和8.4倍。可见,与混悬液和脂质体相比，姜黄素微囊的生物利用度和血药浓度提高更为明显。

(8)以Merkle树记录代币和物质的兑换记录，该记录中包含所调用的UC和GSC的区块号码(Transactions)；

(9)用户链的最新Hash值(UC_Hash)；

(10)物质供应链的最新Hash值(GSC_Hash)；

行为认证：主要认证用户使用扶贫物资的权限、范围、用途等。

模型MC+nSC的三链交互形态形成数据层:数据底层(数据库层)和数据上层(文件系统层)。

今天人工智能领域中大放异彩的人工神经网络，是自上世纪50年代发展而来的众多类型智能系统之一。既然只是方案之一，那么它必然有相对于其他方案的优势和劣势，且围绕众多有关“智能”的不同定义，人工神经网络的“智能性”也并非无懈可击。尽管如此，相对于更加简洁直白的基于规则的演绎法和基于树的搜索法，神经网络的构造不仅复杂，而且迥异于哲学界熟悉的众多理论模型。本文试图对这一哲学上较少涉足的问题进行一次深入浅出的解释，并力求探索这一方法的优点和不足，尝试发现其中的哲学问题。

(1)数据库层：该层存储资金流、物资流和用户的具体细节数据，数据量庞大，数据种类多样，例如声音、图片、视频和生物信息等多种数据，此层数据并不纳入区块中；

首先，扶贫区块链应用需解决实名制问题，链上虚拟用户和链下实际用户有绝对的单射映射，链上代币和链下真实货币或扶贫物质必须价值对等。扶贫区块链应用并不像比特币那样有海量的用户，随便任何用户都可以接入共识网中，入链必须经过严格的审核并出示相关部门的证书方可加入。

Owing to the advantages of varied wavelength features, different compounds were used to expand the wavelength range in the semiconductor structure. The wavelength of the GaSb based SDLs has been extended from 2.0 μm to 2.8 μm and the gain element structures have been listed in the Table 18–15.

物资链和用户链的最新Hash值作为行为链的数据项嵌入行为链的块头，该三链架构把静态数据(不常变数据)、动态数据(常变数据)、重量级数据(不宜纳入链的数据，如视频、图片等)和轻量级数据(区块溯源数据)分开存储但又可以同时协同溯源，既加强了信息验证的多样性、全面性和完整性又提高了溯源效率。其溯源流程如图3。

  

图3 溯源行为图

3 区块链形成过程及跳块溯源

3.1 区块链形成

(1)认证

用户认证:要接入共识网络的用户从CA取得证书，接入系统后从全网各节点以P2P方式取得用户链(UC)数据(按需求和权限自行下载数据)并纳入用户链中。

13.2%的低收入家庭申请过小额贷款(表8)，所占比例虽不高，但通过对其资金用途的分析，发现其贷款除了用于农业生产(33.9%)与孩子上学(19.1%)之外，11%的低收入家庭将其用于盖房与买房(图4)，甚至超过了给家人看病的比例(9.4%)以及经营性生产(8.2%)的比例。

(11)索引值(Index)，该值是生物信息、图片、音视频的对应Hash值，通过index可快速查询数据库中的具体信息。

(2)共识

(4)最高区块的Hash值(PreBlock_hash)；

实验材料油棕叶片取自海南大学实验基地，所用野生型拟南芥为哥伦比亚(Col-0)。pMD19-T克隆载体和pCAMBIA1304-35s植物表达载体，以及根瘤农杆菌GV3101均为本实验室保存。

(3)成链

可根据需求寻找溯源切入点，如图3中的行为链区块号(Action_Block_Number，ABN)、用户链区块号(UC_Block_Number, UBN)、物资链区块号(GSC_Block_Number, GBN)三链交叉溯源，得到具体数据的Hash值后再查找数据库寻求细节，重量级数据存储在数据库中，与之对应的轻量级数据可存储在PC端或移动端，可随时通过用户链(UC)和物资链(GSC)中的Pre_Action_Index项进行跳块溯源(Hop-Trace)下载(下载与自己相关的区块)并认证。

由于本设计资料中的超高过渡是按三次抛物线渐变的，通过设计横断面资料可得汽车左右轮的超高，并对离散的点进行三次抛物线拟合，其得到的数据经过软件自动修正后如图3所示。然后通过点生成谱的方式，并且令谐波数分别等于10 000随机生成路段的左右轮不平顺，将超高与不平顺叠加导入UM中，经过UM自动修正后，生成仿真路段超高不平顺如图4所示。

3.2 跳块溯源

跳块溯源(Hop-Trace)即三条链协同溯源，如图4，PAI=Pre_Action_Index，T.GBN和T.UBN是行为链数据块中Transaction字段中所包含的GBN和UBN，该图从UC入口溯源，反之从AC和GSC入口亦然。

 

①用户得到最新用户链块编号UBN；②从字段PAI中得到行为链块号ABN；③从T.GBN找到关联物资链中的块号；④通过GSC中的PAI反向查询ABN；⑤从T.UBN找到关联用户链中的块号。

图4 跳块溯源

3.3 实验测试

实验环境：CPU(Corei7-4710),内存16 G，Windows8.1，编程语言Python，数据库MySQL。

第三阶段称为 “实训”(解决问题)阶段，即Tackle。解决了工作岗位上的各种任务之后，我们为学生提供了各种实训场所，包括语言实训室、汽车实训室和元通快修店的模拟仿真教学实训和物产元通旗下的4S店的顶岗实习，这些都为学生用英语解决各种岗位问题提供了有效的发挥空间。

详细了解后，才知这娃生来命苦，幼年时父母双亡，由爷奶养大成人。爷爷奶奶相继去世，他成了一名真正的“孤儿”。考虑长远的爷爷生前把养牛的手艺传授给他，希望他能有一技之长混口饭吃。无奈手头没钱，养牛不成，之后加之娶媳妇又遭挫折，一时精神受到打击，最后自暴自弃，成了村里半精半傻的年轻人。

在MySQL中提取1 G的物资交易数据，以此数据为基础生成单链的区块数据链，如图5所示。以1024笔交易为一个区块，共生成1000万笔交易10000个区块，此条链为传统意义上的单链结构。为保证每笔交易的精准性，每次新来的交易都必须从头溯源，而传统的单链想要验证区块信息的真伪，需要从最新区块开始，逐步向后溯源。如图6中实线所示从第18块溯源到13块，当前交易要追溯用户和物资的最初始状态区块才能确保交易的正确性，而中途的区块中的交易可能根本与本次交易无关。

  

图5 测试数据成块

  

图6 单链验证

以此单链数据为基础，分离出两条数据链，用户链和物资链。块体结构如图7所示。

  

图7 链块体结构

次链状态变更中添加状态来源项，记录本次状态变换的前一地址，在交易层面提供链接结构，同时，块体的Merkle树，除最顶层外，更改为一层一交易模型，准确地记录了每一笔交易的坐标。

实验结果：区块动态地从1块增加到10000块时，每当有新交易产生时对交易进行溯源验证。在交易层通过状态地址和状态来源进行验证，在区块层通过跳块溯源跨越不需要的区块。单链模型和MC+nSC模型溯源验证时间如图8所示。由图可知，MC+nSC模型明显比原有的单链模式消耗更少的时间。单链溯源模式随着区块的增多，时间近似线性增加；MC+nSC曲线跳动的原因是，因为跳块溯源不是顺着链往上溯源，当两个逻辑相邻的交易在物理层相差较多的区块时，就会把当前载入的区块换出，而从外存里换入相关区块。

  

图8 单链和多链溯源时间对比

4 结论

本文通过分析区块链的数据结构提出一种多链模型MC+nSC和在此结构基础上的数据跳块溯源(Hop-Trace)方法。该模型分离轻、重两种数据，并用不同的方式存储，为扶贫的精准性提供了多媒体证明数据和验证方法，并通过实验测试了MC+nSC模型的溯源验证效率。该模型实际上是利用空间换时间。下一步准备对多链溯源中，区块内外存交换耗时进行研究。

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