Proof imdb的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

使用分散式亂數生成實踐區塊鏈有效工作量證明

為了解決Proof imdb的問題，作者黃定銳 這樣論述：

　　我們認為，在下個世代的網路世界中，原生的數位金融工具，和普及的深度學習模型，會幫助每個人更加有效的面對不斷增長的資料，和虛實邊界上，不斷發生的價值交換；也寄望這樣的趨勢，可以鼓勵來自不同背景的開發者，創造更多過去從未有人嘗試過的應用，解決各自專業領域、乃至生活中的不便。如果一個區塊鏈的設計，不只是儲存金融上的價值，也能帶來更加平易近人的深度學習應用，想必能夠讓這樣的夢想更近一步！　　在本篇論文之中我們希望證明，類神經網路的訓練可以作為工作量證明（Proof-of-Work）使用，為此，我們量測了幾種主流的神經元類型，在不同大小和深度的情況下，執行於不同規格的裝置上，會有什麼樣的效能表現。

在測試過程中，我們驗證了隨著時間逐漸調降目標準確度（難度）的作法，可以隨著不同的神經網路之間效能表現的差異改變，使得每次區塊的生成速度，穩定維持在一定的範圍之內。另外，為了有效的分派工作，我們也討論了如何使用分散式亂數生成器（Distributed Random Number Generator，DRNG），和其與區塊鏈之間的整合。

數位內容授權之挑戰與趨勢—以圖文著作之個別化授權機制為中心

為了解決Proof imdb的問題，作者趙御廷 這樣論述：

數位化時代使得許多事物有了根本性的變化，衝擊了既有的法律制度及長期以來所構築的交易機制，Web 2.0浪潮帶動各式新興網路服務，「使用者生成內容(User-generated content, UGC)」、「混搭作品(Remix)」作為現今網路時代的主要趨勢，可受著作權法保護的數位內容大量產生，其中又以圖像、語文類別的著作最為明顯，導致既存的著作權規範和交易制度需做出不少檢討及修改。以創作人及權利人角度觀之，其所創作的成果因各種因素而無法帶來適當報酬，同時需耗費龐大心力維護著作內容的權利，導致著作內容變現效率不佳；利用人則可能因交易成本或利用著作的法律風險過高而無法輕易近用著作內容；加上目前

普遍採用的「集體化」管理模式亦有諸多問題仍待解決。儘管對於上述議題已從科技應用、商業模式或制度規範方面進行改革，但從層出不窮的案例中可得知既有的授權交易機制仍有重新檢討的必要。本研究將以數位圖文著作為例，從數位圖文著作授權市場現況開始談起，以創作人、權利人及利用人的觀點出發，探討傳統「集體化」管理制度所衍生出以授權方式為主的交易機制，目前所面臨的困境。針對上述議題，本研究認為數位圖文著作交易實務未來趨勢將會走向「個別化」管理機制，並提出「個別化」管理機制應有機能，以此作為標準檢視近年興起的中國版權營運平台模式及以區塊鏈技術為基礎的商業個案，是否能有效降低交易成本，維護創作人、權利人及利用人等市

場參與者的權益。