深度学习，不汇聚能不能也训练出来一个智能程度相等的，或者是分类功能相等的这样的一个网络 。 这个问题当然我们把网络分解成加法、乘法、非线性多项式来替代 。 这里面出现的误差能不能影响，在同态的情况下存在这样的一个问题 。
还有背靠背交集场景，手机注册用户名单，我们要在交集之间进行合作，但是交集是有用的，但是前提不能给你钱，你给不能给我钱 。
还有医院、保险公司，保险公司依据医院的数据 。
平台公司，平台做的事情是按照一些规则做的一些向平台的成员进行服务，我们就提出一个问题，平台可以有，公司是不是一定可以有？如果公司可以无人化，平台本身可以无人化，不需要公司行不行，这样我们可以少很多数据化 。 尤其是我们说的隐私保护，这样的一些以后，跟区块链现有的技术进行结合就可以做到 。
包括刷单，能不能做到刷单的人，经过确认买单的人，买单的人但是他们来做这个平台，但同时他们是谁，当然区块链加上一些英法德的技术都可以解决 。
总得来看我们可以看到大的数据，区块链、大数据、人工智能可以有融合的方式 。 数据是隔离在一些藩篱之内，不去碰它，但是数据在藩篱内可以进行一些计算 。 预计算，或者是什么东西 。 但是在这些主体之间传输的不是真正数据，而是数据训练之后形成的模型，或者是什么都不是，是更加保密的一些东西 。 比如说数据的同态加密的性质 。 然后中间通过信任而产生群体，相当于数据汇聚以后的效果 。
所以我们看做一下总结，区块链最本质的特征是时间的不可逆，最鲜明的特色是进行群体见证，最重要的卖点是价值守恒和可编程 。 最刺激的挑战就是刚才讲的三条，怎么样提升性能、跨链，见证的同时又能够保护数据，最后形成一个场景，信任+数据+智能，是非常的诱人的，也对这样的一个应用的模式，渗透到各行各业 。
谢谢，我的分享完毕！
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