重磅｜2026QS亚洲大学排名正式发布！香港大学荣登亚洲榜首，北京大学位居第二。新加坡南洋理工大学（NTU）上升一位，与新加坡国立大学（NUS）并列第三。 复旦大学第五，清华大学名列第九。中国（内地）、中国香港特别行政区和新加坡的高校包揽了亚洲排名前十位。北京拥有40所上榜院校，成为亚洲上榜院校数量最多的城市，上海以22所高校上榜位列第五，西安和南京分别拥有18所和17所上榜院校。

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基于批准投票的VANET中用于消息传播的区块链突出•全面的车辆节点评估提供了更彻底的选型依据。•批准投票避免了单一决策流程的复杂性和延迟。•声誉奖励优化节点行为并确保公平权重。•博弈论分析证实了该机制可以防止串通攻击效应。•满意度批准投票提高了消息传播延迟性能。抽象随着车载自组织网络（VANET）在智能交通系统中的部署越来越多，高效传播应急事件信息已成为增强交通安全和应急响应能力的关键问题。该文提出了一种基于批准投票机制的紧急消息传播方法，旨在通过多跳传输和中继节点选择策略提高消息传播的效率和可靠性。此外，所提方案通过声誉激励机制量化节点的行为可信度，可以有效增强信息传播的可靠性。将所提出的方案与传统的基于信誉的中继节点选择方法进行比较的实验表明，它在消息传递成功率、传播延迟和网络稳定性方面优于经典方法，在100个节点下实现了183ms的最小传播延迟。研究表明，不同的中继节点策略对信息传播的影响不同，基于满意度的方法能够提高效率。图形摘要介绍车载自组网（VANET）作为智能交通系统（ITS）的关键组成部分，已成为支撑自动驾驶、车载信息娱乐和智慧城市发展的核心技术。VANET构成了一种独特的移动自组织网络形式，其中车辆以无线方式交换数据，从而形成一个广泛的动态重新配置的交通信息系统[1]。车载传感器和通信技术的快速发展使车间信息交换成为可能，从而显着提高道路安全、交通效率和环境可持续性[2]。通过独立于固定网络基础设施运行，VANET有助于快速响应路况的突然变化[3]。这确保了信息的高效、实时传播，使车辆能够立即获得环境意识，从而做出更精确的决策。特别是在紧急情况或交通事故的情况下，VANET可以显著提高交通管理效率，降低事故率[4]。然而，VANET的开放性和动态特性带来了巨大的挑战，特别是在消息传播效率和安全性方面。在通信效率方面，高车辆密度和快速移动性很容易在紧急消息传播过程中引发“广播风暴”现象[5]。其特点是冗余数据包在局部区域内激增，导致严重的信道拥塞和数据包冲突，这自相矛盾地损害了关键信息的实际传播。为了解决这个问题，研究人员提出了采用多跳传播进行消息传播。早期的方法主要根据物理参数选择中继节点。最新和更复杂的方法继续在此基础上发展。例如，SravaniPotula等[6]提出了一种基于车速、车间距离和链路质量等参数的中继选择方法，并结合最佳的单中继选择机制来优化数据传输效率。然而，这种方法忽视了所选中继节点的可靠性。随后开发了基于人工智能或复杂优化算法的方案;例如，一些研究人员利用模糊逻辑和Q学习创建了一种适应动态网络拓扑的智能中继选择策略[7]，尽管这些策略通常存在巨大的计算开销或长期决策延迟的风险，使其不适合VANET中紧急场景的严格实时要求。在安全方面，尽管已经建立了IEEE1609.2等行业标准，通过数字签名和加密为VANET通信提供基本的安全保障，从而确保消息源的真实性和内容的完整性，但仍然存在重大限制。Ismail等[8]提出了一种基于区块链的轻量级身份验证方案，旨在在不依赖中心化机构的情况下实现安全高效的相互身份验证。然而，此类方案主要旨在减轻外部攻击，在解决与内部网络节点相关的行为安全问题方面效果较差[9]。它无法阻止经过合法认证但自私的车辆拒绝转发关键消息，也无法阻止一群串通的车辆纵中继选择过程[10]。因此，我们的工作并不是为了取代这个基础安全层。相反，它是在符合IEEE1609.2标准的环境的假设下开发的，以解决车载网络内协作消息传播中的行为安全挑战[11]。现有的安全解决方案，包括新兴的基于区块链的应用程序，增强了数据的不变性，但它们通常存在一个关键瓶颈：工作量证明（PoW）等共识机制引入了大量的通信延迟[12]。对于车辆安全应用来说，这种延迟是不可接受的，因为车辆安全应用通常需要在毫秒级时间限制内做出响应。因此，仍然存在一个巨大的研究空白：迫切需要一种轻量级的、去中心化的中继选择机制，既能有效抑制广播风暴问题，又能抵制内部节点的自私和恶意行为，而不会产生过多的决策延迟[13]。针对这一研究空白，提出了一种基于ApprovalVoting的中继节点选举机制。选择批准投票是因为它固有的分布式性和极低的计算复杂性。这使得节点可以在很短的时间窗口内根据一组评估标准对相邻候选人做出并行的“批准”或“不批准”判断，从而促进快速、民主的选举过程，与高度动态的VANET环境完美契合。在此基础上，进一步引入声誉机制作为量化行为信任和激励合作行为的动态工具。通过跟踪多个长期行为指标，系统为各个节点分配投票权重。这种设计不仅有效地激励了节点诚实行事，还减轻了低声誉节点的影响，即那些可能自私或恶意行事的节点，从而为应用层的信任管理建立了一道强大的防线。一个系统如果不能同时确保效率、安全性和公平性，就会本质上破坏VANET在支持碰撞警告、道路危险警报和协同驾驶等关键安全应用方面的可靠性和可信度。这不仅对公共安全构成潜在威胁，还削弱了社会对新兴自动驾驶技术的信心，从而推迟了其广泛采用。然后，这些声誉分数和投票结果被记录在轻量级分布式账本上，以确保其不可变性和可审计性。这种设计对于安全关键型VANET应用和大规模自动驾驶系统尤为重要，在这些系统中，及时、可信和防篡改的通信是不容谈判的。所提出的机制支持在不牺牲时延要求的情况下选择可扩展和安全的中继，为下一代智能车载网络的可靠、高效部署奠定了坚实的基础。以下是这项研究的两个主要贡献：•基于批准投票的中继选择：我们采用批准投票模型来促进从当地社区快速、分布式地选择最佳中继节点。选择基于满意度标准，包括通信距离、信道质量和节点可靠性。批准投票与区块链的协同集成创造了一个独特、公平和安全的选择机制。•基于声誉的激励机制：我们设计了一种基于声誉的动态激励机制，根据多个因素计算每个节点的投票权重。这种多维度的方法使得节点可靠性能够更公平、更准确地评估。此外，通过将节点的声誉分数与其投票权重绑定，节点的声誉直接影响其在选举过程中的影响，从而赋予高声誉节点更大的决策权。本文的其余部分组织如下。第2节概述了相关工作。第3节介绍了所提出的系统的架构。第4节描述了该机制的详细设计。第5节介绍了基于权重函数的激励机制。第6节提供了该机制的博弈论分析。第7节介绍了评估模型性能的实验结果。最后，第8节结束了本文。部分片段相关工作在VANET中，高效、可靠地传播紧急消息对于提高交通安全和网络服务质量至关重要。由于车辆节点的高移动性和网络拓扑的动态性，难以保持稳定的数据传输路径。因此，通过多跳路由传输的消息经常会出现延迟、丢包甚至恶意攻击。为了应对这些挑战，研究人员提出了各种改进系统型号一个。节点类型：我们的方案中有两种类型的节点：源节点和中继节点。•源节点：源节点是VANET中的关键实体，负责检测紧急事件并启动信息传播。在紧急情况下，它使用多源传感器数据识别事故，并生成包含位置、时间和严重程度等详细信息的交易提案。该提案通过高效的通信协议广播到附近的车辆。来源制备在加入区块链网络之前，车辆必须在中央机构（CA）注册。CA为每辆车分配一个钱包地址以及公钥-私钥对和用于安全通信。我们假设此注册和密钥管理过程符合IEEE1609.2标准中定义的安全凭证管理系统（SCMS），确保每辆车都拥有可验证的、基于假名的身份。此公钥-私钥对用于声誉每辆新加入的车辆都会被分配一个初始声誉分数基于其提供的验证信息，例如车辆类型、制造商认证和车牌凭证。为了减轻初始信息不足对公平性的影响，初始分数设置在保守的范围内，并根据后续行为进行动态调整。该机制可确保信任平稳过渡，同时保持系统完整性。声誉分数被授予安全分析车载自组织网络（VANET）的开放性和动态性使其本质上容易受到各种安全威胁。确保消息传播系统的稳健性和可靠性对于其实际应用至关重要。本节对我们提出的基于区块链的方案进行了全面的安全分析。实验分析为了评估所提出的方法在车辆网络环境中的性能，本节提供了全面的实验分析。首先，确定并验证实验中使用的关键参数。随后，进行仿真实验，对所得实验数据进行详细分析，如表4所示。对于实验分析，我们进行了广泛的仿真，以评估所提出的解决方案的性能，使用结论在本文中，我们提出了一种基于区块链的基于批准投票的消息传播系统，该系统将批准投票应用于车载网络中的中继节点选择机制，从而提高紧急消息传播的效率。通过利用基于投票的中继节点选择机制和基于声誉的激励系统，我们鼓励节点诚实地参与，并激励他们为网络利益的最大化做出贡献。这种方法不仅CRediT作者贡献声明杜志强：写作–原稿。郑思琦：写作–原稿。孙梦泽：数据策划、写作–审校和编辑。黄慕红：方法论。傅艳芳：资源。张晓鹏：数据策展。张文东：调查。阿尔文·霍夫曼：写作——审阅和编辑。

小糊涂

ruc金专打卡day.1（不知道有无day.2版p1是自研的公司理财大框架，客观上把ruc金综公司理财部分可能会考的地方都大概总结进来了，主观上用自己多年孝证混来的一点点金融素养（）把各个部分努力用逻辑联系起来了（可能）。比较特别的东西主要集中在对风险-收益那一章的理解，简单概括一下就是无论CAPM、APT还是其他什么三因子、四因子的定价模型，本质上都是在均值方差体系下，以风险厌恶者的视角拿风险资产的波动率去锚定它的合理定价（投资者对这个风险资产的要求回报率）。从这一点出发，这章被教材放在投融资分析的中间就显得非常合理了，因为折现率/要求回报率/融资资本成本这三个概念放在风险资产身上其实是一个东西。详细来说，投资风险资产需要折现率来估值，比如DCM等一些没有明确折现率参数的模型（因为没有像债券估值一样可以直接用来近似的相似风险资产的收益率），采取的就是用CAPM计量出来的那个要求回报率来作为近似折现率；而在公司用举债、发股（本质向市场供给风险资产）等融资方式进行融资的时候，它的融资资本成本也可以体现为对公司进行投资的投资者们的要求回报率，所以同样允许用CAPM计量出来使用。其他地方就没有啥特别之处了，这玩意总共考60分来的，两道计算题就占了40分，这部分一是没有像宏观金融那边那么多纠缠的经济学理论要辨析，二也根本没有什么主观题需要你进行推导，因此其实做这个框架只是因为本人单纯爱做框架而已，其次做这种偏主观创造性质的工作会感受到比较强的习得感，遂制作。然后这一张纸本来是随手打个草稿打算回忆一下今天总结了啥的，写完之后意外发现还画得挺好看（或许他真的有手写笔记的排版天赋。？🌝），各个部分的衔接知识点居然恰好能连在一起，遂又拿出书来补全了一下知识点😒p2是宏观货银国金部分的框架草图，不一定有day2了所以先一起贴出来。p3是之前学博弈论时候的理解性笔记，用来论证一下前面关于手写笔记的观点🙃。其实可能我真的挺喜欢自己写的笔记的，虽然可能把每个字单独拿出来看都不咋滴，但是合在一起看好像还是比较好看的，至少我自己认可了，嗯。离参加考试还有43天，只是刚刚做完了框架，甚至连一遍参考书都没过完🌝。虽然说起来好像去年这个时候就已经花了一个多月把神书公司理财啃得差不多了，但是一年的时间对人脑记忆耐久度来说还是太长了，哎，能学到哪算哪吧，加油#金融专硕#金综#金融学综合

哈雷路亚·哈普提森 🤖

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