Chúc mừng nhóm sinh viên lớp HTCL2020 có bài báo tại Hội nghị quốc tế đa ngành về Trí tuệ Nhân tạo lần thứ 17 (MIWAI 2024)
The 17th Multi-Disciplinary International Conference on Artificial Intelligence – MIWAI là một hội nghị quốc tế uy tín trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đã tồn tại hơn 16 năm. Hội nghị tạo ra một diễn đàn để các nhà nghiên cứu, nhà phát triển, và chuyên gia trong ngành gặp gỡ, trao đổi và chia sẻ những nghiên cứu, tiến bộ công nghệ và các thách thức thực tiễn trong việc ứng dụng AI vào các vấn đề phức tạp của đời sống. MIWAI không chỉ là nơi các học giả có thể trình bày công trình nguyên bản của mình, mà còn là cơ hội để họ nhận được phản hồi từ một hội đồng chương trình uy tín quốc tế. Hội nghị còn giúp sinh viên nghiên cứu tiếp cận với các nghiên cứu tiên tiến và nhận phản hồi từ các chuyên gia quốc tế.
Hội nghị quốc tế đa ngành về Trí tuệ nhân tạo lần thứ 17 (MIWAI 2024) sẽ diễn ra từ ngày 11/11/2024 đến 15/11/2024 tại thành phố Pattaya, Thái Lan. Các bài báo được chấp nhận sẽ được trình bày trong hai ngày 13/11 và 14/11, với hình thức trình bày trực tiếp tại hội nghị hoặc trực tuyến. Vào ngày 12/11 sẽ diễn ra các hội thảo chuyên đề, trong khi ngày 15/11 sẽ dành cho các buổi hướng dẫn chuyên sâu.
Link hội nghị: https://miwai24.miwai.org/
Tên bài báo: “Optimization methods for Merkle Tree in Blockchain”
Nhóm sinh viên thực hiện:
- 20521372, Phạm Huy Hùng, HTCL2020
- 20521438, Nguyễn Văn Khang, HTCL2020
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Nguyễn Hồ Duy Tri
Abstract: Blockchain technology is becoming increasingly important in various fields, especially in finance and decentralized transactions. Data integrity is a crucial factor in ensuring that transaction data is not altered or tampered with. The Merkle tree is a key tool in ensuring this integrity. This research builds and optimizes variations of the Merkle tree, such as the Sparse Merkle Tree, Merkle Sum, and Patricia Merkle Tree. We propose the Merkle Sparse_Sum Tree, a combination of the previous two variations, implemented in TypeScript. The results show that all variations are effective, with the proposed variation yielding the best results and promising applications in financial and banking transactions.
