Новая волна академических исследовательских наград Sui: 17 проектов получили финансирование в размере 420000 долларов США, участие принимают ведущие университеты мира.
Объявлены новые академические исследовательские премии Sui: участвуют ведущие университеты мира, 17 проектов получили финансирование в размере 420000 долларов США
Недавно фонд Sui опубликовал список победителей нового раунда академических исследовательских наград. Эта программа направлена на финансирование исследовательских проектов, способствующих развитию Web3, особенно в таких областях, как расширение технических границ блокчейнов, программирование смарт-контрактов и продукты, построенные на базе Sui.
В этом раунде 17 исследовательских предложений от международно известных университетов получили финансирование на общую сумму 425 000 долларов США. Участвующие университеты включают Корейский научно-технический институт, Университет Лондонского колледжа, Федеральную политехническую школу Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Вот краткое описание некоторых награждённых проектов:
Исследование разнообразия голосующих групп DAOs (Корнеллский университет)
Данный проект направлен на создание показателей для измерения степени децентрализованности децентрализованной автономной организации (DAO) и исследование практических методов повышения децентрализованности внутри организации.
Адаптивный безопасный асинхронный протокол консенсуса DAG (Университетский колледж Лондона)
Разработать протокол асинхронного ориентированного ациклического графа (DAG) для повышения устойчивости к атакам и адаптации к постоянно меняющейся среде противника.
Аудит смарт-контрактов Sui на основе больших языковых моделей (Университетский колледж Лондона)
Использование крупных языковых моделей, таких как GPT-4, для улучшения процесса аудита смарт-контрактов Move и расширения его на оценку безопасности смарт-контрактов Sui.
Исследование области консенсусных протоколов (Университет Берна)
Путем исследования текущей области консенсуса предоставляются новые идеи для криптографических протоколов консенсуса, что способствует лучшему пониманию существующих алгоритмов.
Высоконадежная верификационная рамка децентрализованного оракула (Университет Карнеги-Меллона)
Создайте рамки для строгого анализа и верификации блокчейн-оракулов с использованием формальных методов, чтобы обеспечить точность и справедливость внешних данных в смарт-контрактах.
Идентификация узких мест масштабируемости блокчейна (Швейцарская федеральная политехническая школа Цюриха)
Определение узких мест, вызванных недостатками в дизайне смарт-контрактов, для повышения потенциала параллелизации блокчейн-приложений.
Механизированная верификация протокола Bullshark (Национальный университет Сингапура)
Используйте современные инструменты для проверки, чтобы официально подтвердить свойства Bullshark и продвинуть исследования консенсусного протокола на основе DAG.
Стандартная рамка бенчмаркинга блокчейна (Университет Лихай)
Создание стандартизированного формата для базового уровня блокчейна для справедливого сравнения производительности L1 блокчейнов и L2 решений по расширению.
Построение масштабируемого и децентрализованного слоя общего последовательности (Корейский научно-технический институт)
Исследование использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма сортировки для совместного использования, позволяющего нескольким Rollup использовать Sui в качестве слоя сортировки.
Оптимизация местного рынка сборов с учетом цен на перегрузку (Нью-Йоркский университет)
Изучение местного рынка сборов для оптимизации механизма ценообразования в условиях перегрузки блокчейн-сети с целью достижения наилучшего распределения ресурсов.
Автоматический маркетмейкер с фрагментацией (Технион - Израильский технологический институт)
Разработка концепции контрактов разделения, использование нескольких контрактов для повышения параллельности и решения таких проблем, как фрагментация ликвидности.
Частное раскрытие в конкурентном механизме (Университет Роматоравиата)
Изучение новых методов проектирования рыночных механизмов, исследование влияния частного раскрытия информации на рыночные результаты.
Генерация смарт-контрактов Sui на основе больших языковых моделей (Университет Карнеги-Меллона)
Путем тонкой настройки больших языковых моделей повысить их способности в генерации смарт-контрактов на языке Move.
Move язык преобразования сравнительной рамки (Университет Никосии)
Завершите комплексный сравнительный анализ между Solidity и Move, чтобы способствовать переходу разработчиков к разработке на Move.
Оптимизация DeFi: методы глубокого обучения (Швейцарская высшая техническая школа в Лозанне)
Разработка гибридной модели глубокого обучения для оптимизации ликвидности и динамических сборов в Sui DeFi протоколе.
Оценка способности прогнозирования волатильности SUI (Кипрский университет)
Исследование эффективности алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui.
Низкомемориальные постквантовые прозрачные zkSNARKs (Университет Пенсильвании)
Разработка масштабируемых zkSNARK, решение таких проблем, как временная сложность доказателя, пространственная сложность и размер SRS.
Эти исследовательские проекты охватывают множество передовых областей технологии блокчейн, от механизмов консенсуса до безопасности смарт-контрактов, от оптимизации DeFi до защиты конфиденциальности. Поддерживая эти академические исследования, фонд Sui стремится продвигать инновации и развитие технологии блокчейн, закладывая прочный фундамент для будущего экосистемы Web3.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
24 Лайков
Награда
24
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
ILCollector
· 08-13 20:49
Может ли академическое исследование спасти цену токена?
Новая волна академических исследовательских наград Sui: 17 проектов получили финансирование в размере 420000 долларов США, участие принимают ведущие университеты мира.
Объявлены новые академические исследовательские премии Sui: участвуют ведущие университеты мира, 17 проектов получили финансирование в размере 420000 долларов США
Недавно фонд Sui опубликовал список победителей нового раунда академических исследовательских наград. Эта программа направлена на финансирование исследовательских проектов, способствующих развитию Web3, особенно в таких областях, как расширение технических границ блокчейнов, программирование смарт-контрактов и продукты, построенные на базе Sui.
В этом раунде 17 исследовательских предложений от международно известных университетов получили финансирование на общую сумму 425 000 долларов США. Участвующие университеты включают Корейский научно-технический институт, Университет Лондонского колледжа, Федеральную политехническую школу Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Вот краткое описание некоторых награждённых проектов:
Исследование разнообразия голосующих групп DAOs (Корнеллский университет) Данный проект направлен на создание показателей для измерения степени децентрализованности децентрализованной автономной организации (DAO) и исследование практических методов повышения децентрализованности внутри организации.
Адаптивный безопасный асинхронный протокол консенсуса DAG (Университетский колледж Лондона) Разработать протокол асинхронного ориентированного ациклического графа (DAG) для повышения устойчивости к атакам и адаптации к постоянно меняющейся среде противника.
Аудит смарт-контрактов Sui на основе больших языковых моделей (Университетский колледж Лондона) Использование крупных языковых моделей, таких как GPT-4, для улучшения процесса аудита смарт-контрактов Move и расширения его на оценку безопасности смарт-контрактов Sui.
Исследование области консенсусных протоколов (Университет Берна) Путем исследования текущей области консенсуса предоставляются новые идеи для криптографических протоколов консенсуса, что способствует лучшему пониманию существующих алгоритмов.
Высоконадежная верификационная рамка децентрализованного оракула (Университет Карнеги-Меллона) Создайте рамки для строгого анализа и верификации блокчейн-оракулов с использованием формальных методов, чтобы обеспечить точность и справедливость внешних данных в смарт-контрактах.
Идентификация узких мест масштабируемости блокчейна (Швейцарская федеральная политехническая школа Цюриха) Определение узких мест, вызванных недостатками в дизайне смарт-контрактов, для повышения потенциала параллелизации блокчейн-приложений.
Механизированная верификация протокола Bullshark (Национальный университет Сингапура) Используйте современные инструменты для проверки, чтобы официально подтвердить свойства Bullshark и продвинуть исследования консенсусного протокола на основе DAG.
Стандартная рамка бенчмаркинга блокчейна (Университет Лихай) Создание стандартизированного формата для базового уровня блокчейна для справедливого сравнения производительности L1 блокчейнов и L2 решений по расширению.
Построение масштабируемого и децентрализованного слоя общего последовательности (Корейский научно-технический институт) Исследование использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма сортировки для совместного использования, позволяющего нескольким Rollup использовать Sui в качестве слоя сортировки.
Оптимизация местного рынка сборов с учетом цен на перегрузку (Нью-Йоркский университет) Изучение местного рынка сборов для оптимизации механизма ценообразования в условиях перегрузки блокчейн-сети с целью достижения наилучшего распределения ресурсов.
Автоматический маркетмейкер с фрагментацией (Технион - Израильский технологический институт) Разработка концепции контрактов разделения, использование нескольких контрактов для повышения параллельности и решения таких проблем, как фрагментация ликвидности.
Частное раскрытие в конкурентном механизме (Университет Роматоравиата) Изучение новых методов проектирования рыночных механизмов, исследование влияния частного раскрытия информации на рыночные результаты.
Генерация смарт-контрактов Sui на основе больших языковых моделей (Университет Карнеги-Меллона) Путем тонкой настройки больших языковых моделей повысить их способности в генерации смарт-контрактов на языке Move.
Move язык преобразования сравнительной рамки (Университет Никосии) Завершите комплексный сравнительный анализ между Solidity и Move, чтобы способствовать переходу разработчиков к разработке на Move.
Оптимизация DeFi: методы глубокого обучения (Швейцарская высшая техническая школа в Лозанне) Разработка гибридной модели глубокого обучения для оптимизации ликвидности и динамических сборов в Sui DeFi протоколе.
Оценка способности прогнозирования волатильности SUI (Кипрский университет) Исследование эффективности алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui.
Низкомемориальные постквантовые прозрачные zkSNARKs (Университет Пенсильвании) Разработка масштабируемых zkSNARK, решение таких проблем, как временная сложность доказателя, пространственная сложность и размер SRS.
Эти исследовательские проекты охватывают множество передовых областей технологии блокчейн, от механизмов консенсуса до безопасности смарт-контрактов, от оптимизации DeFi до защиты конфиденциальности. Поддерживая эти академические исследования, фонд Sui стремится продвигать инновации и развитие технологии блокчейн, закладывая прочный фундамент для будущего экосистемы Web3.