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- 📢 #Gate广场征文活动第二期# 正式启动！
分享你对 $ERA 项目的独特观点，推广ERA上线活动， 700 $ERA 等你来赢！
💰 奖励：
一等奖（1名）： 100枚 $ERA
二等奖（5名）： 每人 60 枚 $ERA
三等奖（10名）： 每人 30 枚 $ERA
👉 参与方式：
1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
3.将你的文章或观点同步到X，加上标签：Gate Square 和 ERA
4.征文内容涵盖但不限于以下创作方向：
ERA 项目亮点：作为区块链基础设施公司，ERA 拥有哪些核心优势？
ERA 代币经济模型：如何保障代币的长期价值及生态可持续发展？
参与并推广 Gate x Caldera (ERA) 生态周活动。点击查看活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/46169。
欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
⚠️ 活动要求：
原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
每篇文章必须获得 至少3个互动，否则无法获得奖励
鼓励图文并茂、深度分析，观点独到。
⏰ 活动时间：2025年7月20日 17
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你能解出这道加密题吗？
💰 $10 合约体验券 * 4 位获奖者
参与方式：
1️⃣ 关注 Gate广场_Official
2️⃣ 点赞此条动态贴文
3️⃣ 在评论中留下你的答案
📅 截止时间：7 月 22 日 12:00（UTC+8）
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1.话题不服来辩！
带 #ETH冲击4800# 和 #ETH# 在 广场 或 K线ETH下 围绕一下主题展开讨论：
-ETH是否有望突破4800？
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2. X平台同步嗨
在X平台发帖讨论，记得带 #GateSquare# 和 #ETH冲击4800# 标签！
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✨发帖要求：
-内容须原创，字数不少于100字，且带活动指定标签
-配图、行情截图、分析看法加分，图文并茂更易精选
-禁止AI写手和灌水刷屏，一旦发现取消奖励资格
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⏰ 活动时间：2025年7月18日 16:00 - 2025年7月28日 23:59（UTC+8）
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- 🎉 #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 联合推广任务上线！
本次活动总奖池：1,250 枚 ES
任务目标：推广 Eclipse（$ES）Launchpool 和 Alpha 第11期 $ES 专场
📄 详情参考：
Launchpool 公告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46134
Alpha 第11期公告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46137
🧩【任务内容】
请围绕 Launchpool 和 Alpha 第11期 活动进行内容创作，并晒出参与截图。
📸【参与方式】
1️⃣ 带上Tag #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 发帖
2️⃣ 晒出以下任一截图：
Launchpool 质押截图（BTC / ETH / ES）
Alpha 交易页面截图（交易 ES）
3️⃣ 发布图文内容，可参考以下方向（≥60字）：
简介 ES/Eclipse 项目亮点、代币机制等基本信息
分享你对 ES 项目的观点、前景判断、挖矿体验等
分析 Launchpool 挖矿 或 Alpha 积分玩法的策略和收益对比
🎁【奖励说明】
评选内容质量最优的 10 位 Launchpool/Gate - 和其他领域不一样的是：你想支持一个 Web3 游戏项目，你必须要「双投」——既要投时间，也要投钱。
全同态加密:隐私计算革新 多方协作数据保护新范式
全同态加密技术简介及应用场景
全同态加密(FHE)是一种特殊的加密方案,允许在不解密的情况下直接对密文进行函数计算,从而保护数据隐私。与传统的静态加密和传输加密不同,FHE可以在密文上执行复杂的处理,适用于多方协作的隐私保护场景。
FHE的一个典型应用是线上投票系统。选民可以加密自己的投票结果提交给中间机构,该机构可以直接对加密数据进行统计,得到最终结果后再解密公布,全程无需接触明文数据。相比依赖可信第三方或硬件隔离的方案,FHE提供了纯软件层面的安全保证。
FHE系统通常包含以下几种密钥:
解密密钥:主密钥,用于解密FHE密文,通常只由用户本地保管。
加密密钥:用于将明文转换为密文,在公钥模式下可以公开。
计算密钥:用于对密文进行同态运算,可以公开但不会泄露原始数据。
FHE的常见应用模式包括:
FHE的优势在于安全性基于密码学算法而非硬件,不受侧信道攻击影响。但其计算开销较大,目前主要用于线性计算为主的场景。未来随着专用硬件的发展,FHE有望在更多领域得到应用。