重要信息
官网：www.iccsb.net
时间：2025年8月1-3日
地点：中国·深圳
部分组委，主讲嘉宾见官网
征稿主题
计算机科学 |
计算伦理
神经网络
图像处理
数据压缩
计算机算法
计算机网络
计算机模拟
计算机安全
计算机视觉
数据挖掘技术
移动计算机处理技术
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人工智能
模糊逻辑
人机交互
深度学习
人工智能算法
自然语言处理
计算学习理论
信号和图像处理
语音与自然语言处理
计算机视觉与图像理解
信息检索与融合
其他相关主题
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区块链 |
区块链技术和系统
分布式一致性算法和协议
区块链性能
信息储存系统
区块链可扩展性
区块链分散自治组织
区块链系统的安全
继续区块链的安全类应用
区块链智能合约安全
区块链加密方向安全
DNS安全类应用
数据模型的设计
交易执行流程
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网络通信
共识协议的优化
共识算法
分布式身份
区块链商业应用
版权和互联网内容领域
闭环业态内的金融应用
自组织的对等协作领域
与金融学科相结合的主题
其他相关主题
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计算机科学与区块链
Computer Science and Blockchain
一、核心概念解析
🧠 计算机科学（Computer Science）
计算机科学是研究信息表示、处理、存储、传输及其自动化过程的学科，涉及算法、编程语言、操作系统、人工智能、网络、软件工程、计算理论等多个领域。
🔗 区块链技术（Blockchain Technology）
区块链是一种分布式账本技术（DLT），通过密码学、共识机制和分布式网络结构实现数据的不可篡改、可追溯和去中心化管理。它是比特币的底层技术，但已广泛应用于金融、政务、医疗、教育、能源等多个行业。
二、区块链的核心技术原理
模块 |
技术说明 |
数据结构 |
区块链由一个个按时间顺序连接的区块组成，每个区块包含若干交易记录和前一个区块的哈希指针 |
加密算法 |
使用哈希算法（如 SHA256）确保数据完整性，使用公钥加密（RSA、ECDSA）实现身份验证与签名 |
共识机制 |
分布式网络通过算法一致决定交易合法性，如 PoW、PoS、DPoS、PBFT |
智能合约 |
运行在链上的自动执行代码逻辑（如 Solidity 合约在以太坊上执行） |
点对点网络（P2P） |
网络中各节点地位平等，数据分布式存储与同步，无单点故障 |
三、与计算机科学融合的方向
计算机领域 |
融合方式 |
网络安全 |
区块链提供抗篡改、防伪造机制，结合零知识证明、同态加密增强隐私保护 |
分布式系统 |
区块链本质是去中心化分布式系统，强化一致性与容错能力 |
数据库系统 |
区块链可视为防篡改的分布式数据库，挑战在于性能、存储与查询优化 |
编程语言与智能合约 |
Solidity、Vyper等用于区块链合约编程，引入形式化验证与语言安全分析 |
人工智能（AI） |
AI模型训练数据上链确保可溯源，AI决策结合链上可信记录 |
软件工程 |
区块链系统开发需支持智能合约测试、部署、升级与版本控制 |
操作系统 |
区块链节点需高效调度、资源隔离、任务并发，操作系统优化是关键支撑 |
四、典型应用场景
领域 |
应用示例 |
金融 |
数字货币、DeFi（去中心化金融）、支付清算、跨境汇款 |
医疗 |
电子病历上链、药品溯源、AI诊断数据可信管理 |
教育 |
学位证书上链、教学数据存证、在线考试防篡改 |
供应链 |
商品追溯、防伪溯源、供应商信用机制 |
司法 |
电子证据存证、公证平台、司法链平台 |
能源 |
分布式能源交易、电网信任协作平台 |
数字版权 |
音视频内容确权、NFT 资产交易、创作者激励系统 |
五、研究方向与前沿技术
研究方向 |
关键问题或发展 |
高性能区块链系统 |
TPS提升、链下计算、分片技术、Layer2扩展方案 |
区块链+AI融合 |
AI结果可信性验证、数据隐私保护、联邦学习上链 |
区块链安全 |
双花攻击防御、智能合约漏洞检测、抗量子加密 |
跨链互操作 |
解决多链之间资产与数据转移的可信性问题（如 Polkadot、Cosmos） |
DAO与Web3.0 |
去中心化组织管理、用户数据自治、新型互联网架构 |
NFT与数字资产 |
链上资产确权、生成内容上链、数字藏品流转 |
六、开题/竞赛/项目选题示例
项目题目 |
技术融合点 |
基于区块链的电子病历共享系统 |
分布式存储 + 身份认证 + 数据加密 |
去中心化社交网络平台设计 |
区块链身份体系 + 内容存证 + P2P通信 |
智能合约自动化审计工具开发 |
编译原理 + 静态分析 + 安全检测 |
跨链资产交易协议设计 |
分布式共识 + 加密算法 + 跨链桥机制 |
教育证书上链系统实现 |
数据结构 + 网络通信 + UI交互 |
区块链支持的数字版权保护系统 |
NFT + 数字签名 + 可验证存证系统 |
区块链驱动的可信 AI 模型训练平台 |
联邦学习 + 数据上链 + 零知识证明 |
七、发展趋势与挑战
📈 趋势
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向 高性能、高安全性、强隐私保护演进（如 ZK-Rollup、MPC）
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与 大模型、元宇宙、Web3.0 等新兴技术深度融合
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构建国家级、行业级 联盟链 与可信基础设施（如 BSN、长安链）
⚠️ 挑战
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性能与扩展性不足（尤其是公链 TPS 低）
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智能合约漏洞频出，安全性难保障
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法律监管与隐私保护制度尚未健全
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开发成本高，通用开发工具与生态仍不成熟
八、小结
区块链为计算机科学开辟了“去中心化信任”维度，是新一代可信计算、智能社会、数字资产的核心支撑。
它融合了计算机各领域的前沿技术，从底层架构到上层应用，推动形成“数据可信、行为可控、价值可流通”的数字世界新形态。
