CN110597906A - 基于区块链的入学积分生成方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
基于区块链的入学积分生成方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110597906A CN110597906A CN201910852531.6A CN201910852531A CN110597906A CN 110597906 A CN110597906 A CN 110597906A CN 201910852531 A CN201910852531 A CN 201910852531A CN 110597906 A CN110597906 A CN 110597906A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- applicant
- target
- data
- institution
- blockchain
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 238000012550 audit Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 46
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 31
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 22
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 17
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 12
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 10
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 9
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000007115 recruitment Effects 0.000 description 4
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 230000008676 import Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 238000012954 risk control Methods 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/64—Protecting data integrity, e.g. using checksums, certificates or signatures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Finance (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Computing Systems (AREA)
Abstract
本申请公开了一种基于区块链的入学积分生成方法、装置、设备及存储介质，属于区块链技术领域。本申请通过基于申请人对目标教育机构的申请请求，在区块链系统上生成入学合约，根据入学合约中的审核数据类别和申请人的身份标识，从区块链中获取申请人的目标数据，基于获取到的目标数据以及目标教育机构的积分规则，计算申请人在该目标教育机构的入学积分，在这种入学积分生成方式中，由区块链系统自动根据入学合约所对应的审核数据类别，从区块链上获取申请人的用户数据，由于存储在区块链上的数据不可篡改，可以确保获取到的数据的真实有效，可以避免因数据作假而造成入学积分的计算结果有误，有效提高了入学积分计算结果的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及区块链技术领域，特别涉及一种基于区块链的入学积分生成方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在义务教育阶段，各中、小学校在招生前，需要对报名学生的学生信息进行采集，例如学生的户籍信息、家庭房产实际所在区域信息等，再基于获取到的学生信息和本校的招生规则，计算该学生在本校的入学积分。
目前，在这种入学积分生成过程中，通常由学生或家长填写学校提供的信息采集表格，该信息采集表格中填写的学生信息即为该学生入学积分的主要计算依据，但是，由于学生信息是由学生或家长自行提供的，学校无法确保获取到学生信息的真实性、准确性，若该学生信息为虚假信息，则会对入学积分的计算结果造成严重影响，进而影响学校招生的公正性。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于区块链的入学积分生成方法、装置、设备及存储介质，可以解决相关技术中入学积分计算结果不准确的问题。该技术方案如下：
一方面，提供了一种基于区块链的入学积分生成方法，该方法包括：
基于对目标教育机构的申请请求，在该区块链系统的区块链上生成入学合约，该入学合约包括该目标教育机构的机构标识、申请人的身份标识以及审核数据类别；
当该入学合约验证通过时，基于该审核数据类别以及该身份标识，从该区块链系统中获取目标数据，该目标数据携带有该身份标识，且属于该审核数据类别；
获取该区块链系统上的该目标教育机构的积分处理信息，该积分处理信息包括该审核数据类别中各类数据的评分标准；
基于该目标教育机构的积分处理信息与该目标数据，生成该申请人在该目标教育机构的入学积分。
一方面，提供了一种基于区块链的入学积分生成装置，该装置包括：
合约生成模块，用于基于对目标教育机构的申请请求，在该区块链系统的区块链上生成入学合约，该入学合约包括该目标教育机构的机构标识、申请人的身份标识以及审核数据类别；
数据获取模块，用于当该入学合约验证通过时，基于该审核数据类别以及该身份标识，从该区块链系统中获取目标数据，该目标数据携带有该身份标识，且属于该审核数据类别；
信息获取模块，用于获取该区块链系统上的该目标教育机构的积分处理信息，该积分处理信息包括该审核数据类别中各类数据的评分标准；
积分生成模块，用于基于该目标教育机构的积分处理信息与该目标数据，生成该申请人在该目标教育机构的入学积分。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：
存储模块，用于将该至少一所教育机构的积分处理信息以及该至少一所教育机构的录取条件信息存储至该区块链系统的区块链上。
在一种可能实现方式中，该数据获取模块用于：
基于该身份标识，从该区块链系统中，查询该申请人的用户数据；
基于该审核数据类别，从该用户数据中获取该审核数据类别所指示的数据作为目标数据。
在一种可能实现方式中，该目标数据包括该申请人的居住地。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：
房产获取模块，用于基于该申请人的身份标识，从该区块链系统中获取该申请人的至少一处家庭房产实际所在地；
录像获取模块，用于获取该至少一处家庭房产实际所在地的至少一段视频监控录像；
居住地确定模块，用于对该至少一段视频监控录像进行视频识别，基于识别结果确定该申请人的居住地。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：
接收模块，用于接收该目标教育机构发起的查询请求，该查询请求携带该申请人的身份标识以及该目标教育机构的机构标识；
对比模块，用于将该申请人的身份标识和该目标教育机构的机构标识与各个入学合约的合约编号进行对比；
合约确定模块，用于若任一入学合约的合约编号包含该身份标识和该机构标识，则确定该入学合约验证通过。
一方面，提供了一种计算机设备，该计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，该一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码由该一个或多个处理器加载并执行以实现该基于区块链的入学积分生成方法所执行的操作。
一方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现该基于区块链的入学积分生成方法所执行的操作。
本申请实施例提供的技术方案，通过基于申请人对目标教育机构的申请请求，在区块链系统上生成入学合约，根据入学合约中的审核数据类别和申请人的身份标识，从区块链中获取申请人的目标数据，基于获取到的目标数据以及目标教育机构的积分规则，计算申请人在该目标教育机构的入学积分，在这种入学积分生成方式中，由区块链系统自动根据入学合约中所授权的数据类别，从区块链上获取申请人的用户数据，由于存储在区块链上的数据不可篡改，可以确保获取到的数据的真实有效，可以避免因数据作假而造成入学积分的计算结果有误，有效提高了入学积分计算结果的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种基于区块链的入学积分生成方法的实施环境示意图；
图2是本申请实施例提供的一种基于区块链的入学积分生成方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的一种录取结果生成方法的流程图；
图4是本申请实施例提供的一种数据存储方式的示意图；
图5是本申请实施例提供的一种基于区块链的入学积分生成装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
图1是本申请实施例提供的一种基于区块链的入学积分生成方法的实施环境示意图，参见图1，该实施环境可以包括多个计算机设备，该多个计算机设备可以为区块链系统中的多个节点设备，区块链系统中的任意一个节点设备均可以执行本申请实施例提供的入学积分生成方法中的一个或多个步骤。该多个计算机设备可以为属于同一个机构的多个节点设备，也可以属于不同的机构的多个节点设备。例如，该多个计算机设备可以均属于教育机构，该教育机构中的每个部门对应于其中的至少一个计算机设备，或者该多个计算机设备中的至少一个计算机设备为用户设备，至少一个计算机设备属于教育机构，当然，还可以有至少一个计算机设备属于其他机构，例如，房地产公司、物业公司等。
上述多个计算机设备可以为服务器，也可以为终端，本申请实施例对此不做具体限定。
为了便于理解本申请实施例的技术过程，下面对本申请实施例所涉及的一些名词进行解释：
区块链(Block chain)：是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。
区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。
平台产品服务层提供典型应用的基本能力和实现框架，开发人员可以基于这些基本能力，叠加业务的特性，完成业务逻辑的区块链实现。应用服务层提供基于区块链方案的应用服务给业务参与方进行使用。
共识机制(Consensus mechanism)：是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。在区块链系统中，通过特殊节点的投票，可以在很短的时间内完成对交易的验证和确认，对一笔交易，如果利益不相干的若干个节点能够达成共识，就可以认为系统中的全部节点对此也能够达成共识。
智能合约(Smart contract)：是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。区块链系统中的各个节点根据特定条件自动执行的合约程序，可以对链上存储的数据进行操作，是用户与区块链进行交互、利用区块链实现业务逻辑的重要途径。智能合约的目的是提供优于传统合约的安全方法，并减少与合约相关的其他交易成本，它允许在没有第三方的情况下进行可信交易，这些交易可追踪且不可逆转。
图2是本申请实施例提供的一种基于区块链的入学积分生成方法的流程图，该保险数据处理方法可以应用于该区块链系统中的任一节点设备，参见图2，该实施例具体可以包括以下步骤：
201、第一节点设备将至少一所教育机构的积分处理信息以及该至少一所教育机构的录取条件信息存储至区块链系统的区块链上。
其中，该积分处理信息可以用于指示教育机构的入学积分计算规则，该积分处理信息可以包括多个类别数据的评分标准，该多个类别数据用于指示申请该教育机构时所需审核的用户数据，该教育机构可以基于该记分处理信息对申请人的入学资格进行评估，将该申请人的各项数据量化为入学积分。该录取条件信息可以用于指示申请人在申请该教育机构时需满足的条件，例如，录取条件信息可以包括该申请人的入学积分应满足的条件。
在本申请实施例中，该第一节点设备可以为任一教育机构所对应的节点设备，教育机构在招生前需要对外发布招学生信息，该教育机构在发布该招生信息时，可以触发信息发布指令，该信息发布指令可以携带有该教育机构的机构标识以及招生信息，该第一节点设备可以基于该信息发布指令，将该教育机构招生信息发布至该区块链系统。其中，该机构标识可以用于唯一的标识一所教育机构，在一种可能实现方式中，该机构标识可以为该教育机构的公钥，该招生信息可以包括该教育机构的积分处理信息以及该教育机构的录取条件信息。
在一种可能实现方式中，该第一节点设备将该招生信息发布至该区块链系统具体可以包括以下步骤：
步骤一、该第一节点设备基于该教育机构的招生信息生成目标区块。
在区块链技术中，数据可以采用电子记录的形式储存在区块中，在本申请实施例中，该第一节点设备接收到该教育机构的信息发布指令时，可以获取该信息发布指令所携带的机构标识、招生信息等，该第一节点设备可以将一段时间内获取到的数据打包，基于这些数据生成目标区块。
在一种可能实现方式中，该第一节点设备生成该目标区块的过程可以为：将区块链中当前最后一个区块称为上一区块(也即是当前时间点区块链上区块高度最大的区块)，第一节点设备可以从区块链中获取该上一区块的所有信息，从而可以基于该上一区块的所有信息，生成上一区块的区块头特征值，并对需要存入该目标区块中的数据，例如机构标识、招生信息等，进行特征值计算，得到该目标区块的区块主体特征值，进而，该第一节点设备可以将上一区块的区块头特征值、目标区块的区块主体特征值存储至目标区块的区块头，并将该机构标识、该招生信息等数据存储至目标区块的区块主体，从而生成目标区块。这样该上一区块和目标区块通过上一区块的区块头特征值相关，可以实现在区块链中将区块串联起来的目的，也就能够使得后一个区块能够用于验证前一个区块是否正确。需要说明的是，上述对区块生成过程的说明仅是一种区块生成方式的示例性描述，本申请实施例对具体采用哪种区块生成方式不做限定。
步骤二、该第一节点设备基于共识机制将该目标区块添加至区块链上。
该区块链系统可以对该目标区块进行共识，来确定该目标区块中的信息是否准确，也即是对该目标区块中的信息进行验证。在一种可能实现方式中，该第一节点设备生成该目标区块后，可以向其他节点设备广播该目标区块，其他节点设备可以对该目标区块进行验证，并各自在该区块链系统中广播验证结果，当该区块链系统中验证结果为通过的节点设备的数目大于目标比例时，该区块链系统可以确定该目标区块共识通过，将该目标区块添加至该区块链系统中的区块链上。其中，该目标比例可以由开发人员进行设置，本申请实施例对此不做限定。上述共识过程可以基于共识机制实现，例如，该共识机制可以为工作量证明机制、权益证明机制、股份授权证明机制等。需要说明的是，上述共识过程仅为一种示例性描述，本申请实施例对此不做限定。当然，当共识未通过时，则可以不进行区块的上链操作。
202、第二节点设备将采集到的用户数据存储至该区块链系统的区块链上。
其中，该用户数据可以为基于任一种用户行为生成的数据，一个用户数据可以对应于一种数据类别，该用户数据可以包括该用户的工作记录、教育信息、医疗记录等，当然该用户数据还可以包括该用户的基本身份信息和家庭关系信息，例如，该基本身份信息可以包括该用户的姓名、性别、年龄、证件号等，该家庭关系信息可以包括该用户的父母的身份信息等。在本申请实施例中，该第二节点设备生成的用户数据中可以携带有该用户的身份标识，该身份标识可以用于唯一的标识一个用户，在一种可能实现方式中，该身份标识可以为该用户的公钥。
在本申请实施例中，该第二节点设备可以为该区块链系统中的任一节点设备，该第二节点设备可以基于任一用户的用户行为生成用户数据，按照目标周期，将一个周期内采集的用户数据打包生成一个区块，该区块通过共识后，该区块中的数据可以扩散至该区块链系统中的各个节点设备，其中，该目标周期可以由该区块链系统的运营方基于事业务需求进行设置，例如，比特币的区块链系统的记账周期为10分钟，即每10分钟产生一个新的区块。上述区块的生成和共识过程与步骤201中目标区块的生成和共识过程同理，在此不做赘述。
203、第三节点设备基于对目标教育机构的申请请求，在该区块链系统的区块链上生成入学合约，该入学合约包括该目标教育机构的机构标识、申请人的身份标识以及审核数据类别。
在一种可能实现方式中，申请人可以在任一设备上发起申请请求，该任一设备即为该第三节点设备。
在一种可能实现方式中，该申请请求中可以携带有该申请人的身份标识、目标教育机构的机构标识，该第三节设备可以基于该申请请求中的机构标识，从该区块链系统的区块链上获取该目标教育机构的积分处理信息，基于该积分处理信息中的审核数据类别以及该申请请求中的身份标识、机构标识生成入学合约。该入学合约用于授权该目标教育机构读取该申请人的用户数据，其中，该审核数据类别即为该申请人授权给该目标教育机构的可读取数据类别。在本申请实施例中，该审核数据类别可以由该目标教育机构设置，各个教育机构可以基于自身的招生需求，制定不同招生规则，不同的招生规则可以对应于不同的审核数据类别。
204、该第一节点设备基于该审核数据类别以及该身份标识，从该区块链系统中获取目标数据，该目标数据携带有该身份标识，且属于该审核数据类别。
该目标教育机构在与该申请人签订入学合约后，需对审核该申请人是否具有入学资格，也即是该目标教育机构所对应的第一节点设备需从该区块链系统中获取该申请人所授权读取的数据，对这些数据进行处理。
在本申请实施例中，该第一节点设备在获取该申请人的用户数据之前，还可以对该入学合约进行验证，判断该目标教育机构是否有权查询该申请人的用户数据，具体地，该第一节点设备可以接收该目标教育机构发起的查询请求，该查询请求携带该申请人的身份标识以及该目标教育机构的机构标识，该第一节点设备可以将该申请人的身份标识和该目标教育机构的机构标识与各个入学合约的合约编号进行对比，若任一入学合约的合约编号包含该身份标识和该机构标识，则确定该入学合约验证通过。
该第一节点设备确认该入学合约验证通过后，可以获取该入学合约中的申请人身份标识和审核数据类别，基于该申请人的身份标识，从该区块链系统中，查询该申请人的用户数据，基于该审核数据类别，从该用户数据中获取该审核数据类别所指示的数据作为目标数据。
通过上述数据获取方式，无需申请人自行提供用户数据，且存储在区块链上的数据不可篡改，可以确保获取到的用户数据真实、有效。
205、该第一节点设备获取该区块链系统上的该目标教育机构的积分处理信息，该积分处理信息包括该审核数据类别中各类数据的评分标准。
在一种可能实现方式中，上述获取该目标数据和该积分处理信息的步骤可以基于智能合约执行，在一种可能实现方式中，可以将该入学合约的查询结果作为智能合约的触发方式，当查询到该入学合约时，则可以自动触发该区块链上的该智能合约，使该第一节点设备执行上述获取该目标数据和该积分处理信息的步骤，当未查询到该授权合约时，则不触发该智能合约。
在本申请实施例中，采用先获取目标数据，再获取积分处理信息的执行顺序进行描述，但在一些实施方式中，还可以先执行获取积分处理信息的步骤，再执行获取目标数据的步骤，或者，两个步骤同时进行，本申请实施例对此不做具体限定。
206、该第一节点设备基于该目标教育机构的积分处理信息与该目标数据，生成该申请人在该目标教育机构的入学积分。
该目标数据中可以包括多个数据类别，该第一节点设备可以在该积分处理信息中查询各个数据类别所对应的评分标准，基于该评分标准将该各个数据量化为一个得分，再将各个得分相加，得到该申请人的入学积分。在一种可能实现方式中，该评分标准可以包括不同数据所对应的得分分值，例如，该评分标准可以包括“户口所在地是否为朝阳区，‘是’积10分，‘否’积0分”、“居住地是否在目标区域内，‘是’积10分，‘否’积0分”，当该申请人的户口所在地为朝阳区、居住地不在目标区域内时，该申请人的入学积分为10分。
在一种可能实现方式中，该第一节点设备还可以基于该积分处理信息对获取到的目标数据进行处理，例如，该积分处理信息中的一项评分标准可以为“居住地是否在目标区域内，‘是’积10分，‘否’积0分”，该目标教育机构所设置的审核数据类别可以包括申请人的家庭房产实际所在地、该家庭房产实际所在地的视频监控录像，则该第一节点设备可以基于对该视频监控录像的分析结果，确定该申请人的实际居住地，具体可以包括以下步骤：
步骤一、该第一节点设备可以基于该申请人的身份标识，从该区块链系统中获取该申请人的至少一处家庭房产实际所在地。
在一种可能实现方式中，存储在区块链上的家庭房产信息可以包括房产标识、家庭房产实际所在地以及全部居住人的身份标识，该第一节点设备可以在该区块链上查找携带该申请人身份标识的至少一个家庭房产信息，从各个家庭房产信息中获取该申请人的家庭房产实际所在地。
步骤二、该第一节点设备可以获取该至少一处家庭房产实际所在地的至少一段视频监控录像。
在本申请实施例中，该区块链系统中可以包括物业公司、公安机关、交通部门等可以提供监控服务的机构所对应的多个节点设备，一个该节点设备可以获取至少一个监控设备所采集的监控信息，将该监控信息存储至区块链上。当然，在一种可能实现方式中，各个监控设备也可以作为该区块链系统中的节点设备，将一段时间内采集到的监控信息打包上传至区块链，具体地，以一个监控设备为例进行说明，该监控设备可以将一个目标周期内采集到的视频监控录像打包，基于该视频监控录像生成一个区块，该区块通过共识后即可添加至该区块链上。其中，该目标周期可以由开发人员进行设置，例如，该目标周期可以设置为24小时，即该监控设备可以每24小时生成一段视频监控录像。在本申请实施例中，该监控设备在将采集到的视频监控录像添加至该区块链上时，需要在该视频监控录像中添加该监控设备的设备标识和时间戳，该设备标识可以用于唯一的标识一个监控设备，在一种可能实现方式中，该设备标识可以为该监控设备的公钥，该时间戳可以用于指示该视频监控录像的采集时间。当然，该区块链上还可以存储有该监控设备的设备信息，该设备信息可以包括该监控设备的监控区域、设备型号等，该设备信息同样可以携带有该监控设备的设备标识。
在本申请实施例中，该第一节点设备可以获取目标时间段内各个家庭房产实际所在地所对应的至少一段监控视频录像，具体地，以基于一个家庭房产实际所在地获取视频监控录像为例进行说明，该第一节点设备可以获取各个监控设备的监控区域，将该家庭房产实际所在地与各个监控设备的监控区域进行对比，将监控区域包括该家庭房产实际所在地的至少一个监控设备作为目标监控设备，获取各个目标监控设备的设备标识，基于各个设备标识，从区块链上获取携带该各个设备标识中任一设备标识的多段视频监控录像，再基于该多段视频监控录像中所携带的时间戳，确定各个视频监控录像的采集时间，获取采集时间在该目标时间段内的至少一段视频监控录像。其中，该目标时间段可以由教育机构进行设置，本申请实施例对此不作限定。
步骤三、该第一节点设备可以对该至少一段视频监控录像进行视频识别，基于识别结果确定该申请人的居住地。
在一种可能实现方式中，该区块链上可以存储有用于进行视频人脸识别的识别模型，用于存储该识别模型的区块中可以对应存储有用于指示该识别模型的模型标识。该识别模型可以为基于深度神经网络构件的模型，例如，Facenet(脸谱网络)模型、Deepface(深度脸谱)模型等，本申请实施例对具体采用哪种识别模型不做限定。
在本申请实施例中，该第一节点设备可以基于该申请人的身份标识，从该区块链系统中获取该申请人的多张照片，该模型标识从该区块链系统中获取该识别模型，该第一节点设备可以将该申请人的多张照片输入该识别模型，对该识别模型进行训练，使该识别模型可以学习到该申请人的人脸特征，再将一段监控视频录像输入训练好的识别模型，将该视频监控录像转换为视频帧，该识别模型可以基于学习到的该申请人的人脸特征，对各个视频帧进行特征提取，基于图像目标检测算法得到检测结果，再基于各个视频帧的上下文信息对检测结果进行修正，基于修正后的检测结果输出识别到该申请人的次数。上述对视频人脸识别方法的说明仅是一种识别方法的示例性介绍，本申请实施例对具体采用哪种视频人脸识别方法不做具体限定。
该第一节点设备可以获取各个视频监控录像中识别到该申请人的次数，基于该各个视频监控录像中所携带的设备标识，统计各个监控设备所拍摄到该申请人的次数，基于该各个监控设备的监控区域以及该申请人的家庭房产所在地，确定该申请人在各个家庭房产所在地的出现次数，将最大出现次数所对应的家庭房产所在地作为该申请人的居住地。
在本申请实施例中，该第一节点设备获取到该申请人的入学积分后，可以将该入学积分基于获取到的目标数据存储至区块链上，以备日后查验。具体地，该第一节点设备可以基于该申请人在该目标教育机构的入学积分以及该目标数据，生成区块，基于共识机制，将该区块添加至该区块链系统的区块链上。上述将入学积分和目标数据存储至区块链上的过程与步骤201中将招生信息存储至区块链上的过程同理，在此不做赘述。
本申请实施例提供的技术方案，通过基于申请人对目标教育机构的申请请求，在区块链系统上生成入学合约，根据入学合约中的审核数据类别和申请人的身份标识，从区块链中获取申请人的目标数据，基于获取到的目标数据以及目标教育机构的积分规则，计算申请人在该目标教育机构的入学积分，在这种入学积分生成方式中，由区块链系统自动根据入学合约中所授权的数据类别，从区块链上获取申请人的用户数据，由于存储在区块链上的数据不可篡改，可以确保获取到的数据的真实有效，可以避免因数据作假而造成入学积分的计算结果有误，有效提高了入学积分计算结果的准确性。
上述实施例主要介绍了区块链系统中的节点设备基于申请人的用户数据以及教育机构的积分处理信息，生成该申请人的入学积分的过程，在一种可能实现方式中，该申请人可以向多所教育机构发起申请请求，获取该申请人在各个教育机构的入学积分，基于该多个入学积分生成录取结果。参见图3，图3是本申请实施例提供的一种录取结果生成方法的流程图，该方法具体可以包括以下步骤：
301、第四节点设备从该区块链系统的区块链上获取该申请人在至少一所教育机构的至少一个入学积分。
在一种可能实现方式中，该区块链系统中的任一节点设备均可以接收其他节点设备发送的入学积分，该任一节点设备接收到入学积分后，可以将该入学积分与自身存储的数据进行对比，当该任一节点设备所存储的数据中不包含该入学积分时，该节点设备可以基于该入学积分携带的身份标识，将携带该身份标识的数据打包在一起，存储至区块链上，参见图4，图4是本申请实施例提供的一种数据存储方式的示意图，同一申请人的用户数据可以存储在一起，该用户数据可以包括该申请人的基本身份信息、家庭关系信息以及积分信息，例如，该申请人的性别、年龄、证件号等基本身份信息，父亲证件号、母亲证件号等家庭关系信息，“教育机构A：90”、“教育机构B：92”、“教育机构C：97”等积分信息均可存储在一起。
在本申请实施例中，该第四节点设备可以为该区块链系统中的任一节点设备，该第四节点设备可以基于该申请人的身份标识，从该区块链系统的区块链上获取携带该身份标识的至少一个入学积分，当然，该各个入学积分还可以携带有各个教育机构的机构标识。
302、该第四节点设备从该区块链系统的区块链上获取所述申请人的志愿优先级信息。
在一种可能实现方式中，该申请人向任一教育机构发送的申请请求中可以包括该申请人的志愿优先级信息、该申请人的身份标识等，具体地，该申请人可以在该区块链系统的任一节点设备上发起该申请请求，该任一节点设备上可以显示有目标页面，该目标页面可以包括身份信息输入区域、教育机构信息输入区域、志愿优先级输入区域以及确认控件，当该任一节点设备检测到该申请人对该查确认控件的触发操作后，可以获取该身份信息输入区域、该教育机构信息输入区域以及该志愿优先级输入区域的输入信息，以基于该输入信息向该教育机构发送申请请求，并将该申请请求存储至区块链上。该第四节点设备可以基于该申请人的身份标识从该区块链系统的区块链上获取该申请人所提供的志愿优先级信息。
303、该第四节点设备基于该至少一个入学积分、该至少一所教育机构的录取条件信息以及该申请人的志愿优先级信息，生成该申请人的录取结果信息。
在一种可能实现方式中，该第四节点设备获取到该申请人的全部入学积分之后，可以基于该入学积分中携带的教育机构的机构标识，从该区块链系统中的区块链系统的区块链上获取该教育机构的录取条件信息，判断该申请人的入学积分是否满足该录取条件信息，其中，该录取条件信息可以由该教育机构设置，例如，该录取条件信息可以为入学积分大于80分。当该申请人的入学积分满足该录取条件信息时，该第四节点设备可以将该教育机构确定为可录取教育机构。
在本申请实施例中，该志愿优先级信息可以包括多所教育机构的机构标识以及各个教育机构所对应的优先级。该第四节点设备获取到该申请人的至少一所可录取机构之后，可以基于该志愿优先级信息确定各个可录取机构的优先级，将优先级最高的可录取机构确定为该申请人的录取教育机构，并生成录取结果信息，在一种可能实现方式中，该录取结果信息中可以包括该申请人的身份标识、该录取教育机构的机构标识以及该申请人在该录取教育机构的入学积分。
在一种可能实现方式中，该第四节点设备在获取到该申请人的至少一所可录取机构之后，可以基于该至少一所可录取机构的机构标识以及申请人的身份标识生成录取情况信息，将该录取情况信息存储至该区块链上，该录取情况信息存储完成后，可以扩散至该区块链系统中的各个节点设备，以备日后查验。
图5是本申请实施例提供的一种基于区块链的入学积分生成装置的结构示意图，参见图5，该装置包括：
合约生成模块501，用于基于对目标教育机构的申请请求，在该区块链系统的区块链上生成入学合约，该入学合约包括该目标教育机构的机构标识、申请人的身份标识以及审核数据类别；
数据获取模块502，用于基于该审核数据类别以及该身份标识，从该区块链系统中获取目标数据，该目标数据携带有该身份标识，且属于该审核数据类别；
信息获取模块503，用于获取该区块链系统上的该目标教育机构的积分处理信息，该积分处理信息包括该审核数据类别中各类数据的评分标准；
积分生成模块504，用于基于该目标教育机构的积分处理信息与该目标数据，生成该申请人在该目标教育机构的入学积分。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：
区块生成模块，用于基于该申请人在该目标教育机构的入学积分以及该目标数据，生成目标区块；
添加模块，用于基于共识机制，将该目标区块添加至该区块链系统的区块链上。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：
积分获取模块，用于从该区块链系统的区块链上获取该申请人在至少一所教育机构的至少一个入学积分；
录取结果生成模块，用于基于该至少一个入学积分、该至少一所教育机构的录取条件信息以及该申请人的志愿优先级信息，生成该申请人的录取结果信息。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：
志愿获取模块，用于从该区块链系统中获取该申请人提供的志愿优先级信息。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：
存储模块，用于将该至少一所教育机构的积分处理信息以及该至少一所教育机构的录取条件信息存储至该区块链系统的区块链上。
在一种可能实现方式中，该数据获取模块502用于：
基于该身份标识，从该区块链系统中，查询该申请人的用户数据；
基于该审核数据类别，从该用户数据中获取该审核数据类别所指示的数据作为目标数据。
在一种可能实现方式中，该目标数据包括该申请人的居住地。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：
房产获取模块，用于基于该申请人的身份标识，从该区块链系统中获取该申请人的至少一处家庭房产实际所在地；
录像获取模块，用于获取该至少一处家庭房产实际所在地的至少一段视频监控录像；
居住地确定模块，用于对该至少一段视频监控录像进行视频识别，基于识别结果确定该申请人的居住地。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：
接收模块，用于接收该目标教育机构发起的查询请求，该查询请求携带该申请人的身份标识以及该目标教育机构的机构标识；
对比模块，用于将该申请人的身份标识和该目标教育机构的机构标识与各个入学合约的合约编号进行对比；
合约确定模块，用于若任一入学合约的合约编号包含该身份标识和该机构标识，则确定该入学合约验证通过。
本申请实施例提供的装置，通过基于申请人对目标教育机构的申请请求，在区块链系统上生成入学合约，根据入学合约中的审核数据类别和申请人的身份标识，从区块链中获取申请人的目标数据，基于获取到的目标数据以及目标教育机构的积分规则，计算申请人在该目标教育机构的入学积分。应用这种基于区块链的入学积分生成装置，由区块链系统自动根据入学合约中所授权的数据类别，从区块链上获取申请人的用户数据，由于存储在区块链上的数据不可篡改，可以确保获取到的数据的真实有效，可以避免因数据作假而造成入学积分的计算结果有误，有效提高了入学积分计算结果的准确性。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。
需要说明的是：上述实施例提供的基于区块链的入学积分生成装置在生成入学积分时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的基于区块链的入学积分生成装置与基于区块链的入学积分生成方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
上述技术方案所提供的计算机设备可以实现为终端或服务器，例如，图6是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。该终端600可以是：智能手机、平板电脑、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端600还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。
通常，终端600包括有：一个或多个处理器601和一个或多个存储器602。
处理器601可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器601可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器601可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器601还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器602可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器602还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器602中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器601所执行以实现本申请中方法实施例提供的基于区块链的入学积分生成方法。
在一些实施例中，终端600还可选包括有：外围设备接口603和至少一个外围设备。处理器601、存储器602和外围设备接口603之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口603相连。具体地，外围设备包括：射频电路604、显示屏605、摄像头组件606、音频电路607、定位组件608和电源609中的至少一种。
外围设备接口603可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器601和存储器602。在一些实施例中，处理器601、存储器602和外围设备接口603被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器601、存储器602和外围设备接口603中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
射频电路604用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路604通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路604将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路604包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路604可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路604还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。
显示屏605用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏605是触摸显示屏时，显示屏605还具有采集在显示屏605的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器601进行处理。此时，显示屏605还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏605可以为一个，设置终端600的前面板；在另一些实施例中，显示屏605可以为至少两个，分别设置在终端600的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏605可以是柔性显示屏，设置在终端600的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏605还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏605可以采用LCD(LiquidCrystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件606用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件606包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件606还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。
音频电路607可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器601进行处理，或者输入至射频电路604以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端600的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器601或射频电路604的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路607还可以包括耳机插孔。
定位组件608用于定位终端600的当前地理位置，以实现导航或LBS(LocationBased Service，基于位置的服务)。定位组件608可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。
电源609用于为终端600中的各个组件进行供电。电源609可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源609包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
在一些实施例中，终端600还包括有一个或多个传感器610。该一个或多个传感器610包括但不限于：加速度传感器611、陀螺仪传感器612、压力传感器613、指纹传感器614、光学传感器615以及接近传感器616。
加速度传感器611可以检测以终端600建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器611可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器601可以根据加速度传感器611采集的重力加速度信号，控制显示屏605以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器611还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。
陀螺仪传感器612可以检测终端600的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器612可以与加速度传感器611协同采集用户对终端600的3D动作。处理器601根据陀螺仪传感器612采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。
压力传感器613可以设置在终端600的侧边框和/或显示屏605的下层。当压力传感器613设置在终端600的侧边框时，可以检测用户对终端600的握持信号，由处理器601根据压力传感器613采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器613设置在显示屏605的下层时，由处理器601根据用户对显示屏605的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。
指纹传感器614用于采集用户的指纹，由处理器601根据指纹传感器614采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器614根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器601授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器614可以被设置终端600的正面、背面或侧面。当终端600上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器614可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。
光学传感器615用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器601可以根据光学传感器615采集的环境光强度，控制显示屏605的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高显示屏605的显示亮度；当环境光强度较低时，调低显示屏605的显示亮度。在另一个实施例中，处理器601还可以根据光学传感器615采集的环境光强度，动态调整摄像头组件606的拍摄参数。
接近传感器616，也称距离传感器，通常设置在终端600的前面板。接近传感器616用于采集用户与终端600的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器616检测到用户与终端600的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器601控制显示屏605从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器616检测到用户与终端600的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器601控制显示屏605从息屏状态切换为亮屏状态。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构并不构成对终端600的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
图7是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图，该服务器700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或多个处理器(central processing units，CPU)701和一个或多个的存储器702，其中，该一个或多个存储器702中存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码由该一个或多个处理器701加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的方法。当然，该服务器700还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该服务器700还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由处理器执行以完成上述实施例中的基于区块链的入学积分生成方法。例如，该计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
上述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种基于区块链的入学积分生成方法，其特征在于，应用于区块链系统中的任一节点设备上，所述方法包括：
基于对目标教育机构的申请请求，在所述区块链系统的区块链上生成入学合约，所述入学合约包括所述目标教育机构的机构标识、申请人的身份标识以及审核数据类别；
当所述入学合约验证通过时，基于所述审核数据类别以及所述身份标识，从所述区块链系统中获取目标数据，所述目标数据携带有所述身份标识，且属于所述审核数据类别；
获取所述区块链系统上的所述目标教育机构的积分处理信息；
基于所述目标教育机构的积分处理信息与所述目标数据，生成所述申请人在所述目标教育机构的入学积分。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述申请人在所述目标教育机构的入学积分之后，所述方法还包括：
基于所述申请人在所述目标教育机构的入学积分以及所述目标数据，生成目标区块；
基于共识机制，将所述目标区块添加至所述区块链系统的区块链上。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于共识机制，将所述目标区块添加至所述区块链系统的区块链上之后，所述方法还包括：
从所述区块链系统的区块链上获取所述申请人在至少一所教育机构的至少一个入学积分；
基于所述至少一个入学积分、所述至少一所教育机构的录取条件信息以及所述申请人的志愿优先级信息，生成所述申请人的录取结果信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成所述申请人的录取结果信息之前，所述方法还包括：
从所述区块链系统中获取所述申请人提供的志愿优先级信息。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个入学积分、所述至少一所教育机构的录取条件信息以及所述申请人的志愿优先级信息，生成所述申请人的录取结果信息之前，所述方法还包括：
将所述至少一所教育机构的积分处理信息以及所述至少一所教育机构的录取条件信息存储至所述区块链系统的区块链上。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述审核数据类别以及所述身份标识，从所述区块链系统中获取目标数据，包括：
基于所述身份标识，从所述区块链系统中，查询所述申请人的用户数据；
基于所述审核数据类别，从所述用户数据中获取所述审核数据类别所指示的数据作为目标数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据包括所述申请人的居住地。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述审核数据类别以及所述身份标识，从所述区块链系统中获取目标数据之前，所述方法还包括：
基于所述申请人的身份标识，从所述区块链系统中获取所述申请人的至少一处家庭房产实际所在地；
获取所述至少一处家庭房产实际所在地的至少一段视频监控录像；
对所述至少一段视频监控录像进行视频识别，基于识别结果确定所述申请人的居住地。
9.根据权利要1所述的方法，其特征在于，所述基于所述审核数据类别以及所述身份标识，从所述区块链系统中获取目标数据之前，所述方法还包括：
接收所述目标教育机构发起的查询请求，所述查询请求携带所述申请人的身份标识以及所述目标教育机构的机构标识；
将所述申请人的身份标识和所述目标教育机构的机构标识与各个入学合约的合约编号进行对比；
若任一入学合约的合约编号包含所述身份标识和所述机构标识，则确定所述入学合约验证通过。
10.一种基于区块链的入学积分生成装置，其特征在于，应用于区块链系统中的任一节点设备上，所述装置包括：
合约生成模块，用于基于对目标教育机构的申请请求，在所述区块链系统的区块链上生成入学合约，所述入学合约包括所述目标教育机构的机构标识、申请人的身份标识以及审核数据类别；
数据获取模块，用于当所述入学合约验证通过时，基于所述审核数据类别以及所述身份标识，从所述区块链系统中获取目标数据，所述目标数据携带有所述身份标识，且属于所述审核数据类别；
信息获取模块，用于获取所述区块链系统上的所述目标教育机构的积分处理信息，所述积分处理信息包括所述审核数据类别中各类数据的评分标准；
积分生成模块，用于基于所述目标教育机构的积分处理信息与所述目标数据，生成所述申请人在所述目标教育机构的入学积分。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
区块生成模块，用于基于所述申请人在所述目标教育机构的入学积分以及所述目标数据，生成目标区块；
添加模块，用于基于共识机制，将所述目标区块添加至所述区块链系统的区块链上。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
积分获取模块，用于从所述区块链系统的区块链上获取所述申请人在至少一所教育机构的至少一个入学积分；
录取结果生成模块，用于基于所述至少一个入学积分、所述至少一所教育机构的录取条件信息以及所述申请人的志愿优先级信息，生成所述申请人的录取结果信息。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
志愿获取模块，用于从所述区块链系统中获取所述申请人提供的志愿优先级信息。
14.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述指令由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求9任一项所述的基于区块链的入学积分生成方法所执行的操作。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求9任一项所述的基于区块链的入学积分生成方法所执行的操作。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910852531.6A CN110597906B (zh) | 2019-09-10 | 2019-09-10 | 基于区块链的入学积分生成方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910852531.6A CN110597906B (zh) | 2019-09-10 | 2019-09-10 | 基于区块链的入学积分生成方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110597906A true CN110597906A (zh) | 2019-12-20 |
| CN110597906B CN110597906B (zh) | 2023-07-14 |
Family
ID=68858710
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910852531.6A Active CN110597906B (zh) | 2019-09-10 | 2019-09-10 | 基于区块链的入学积分生成方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110597906B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111324663A (zh) * | 2020-01-22 | 2020-06-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于区块链的数据处理方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN111339568A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-26 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 用于生成录取结果的方法和装置 |
| CN112650813A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-13 | 杭州趣链科技有限公司 | 分布式审核的数据共享方法 |
| CN114037576A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-02-11 | 北京大学 | 学位资源的分配系统及方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107392813A (zh) * | 2017-09-12 | 2017-11-24 | 杭州趣链科技有限公司 | 一种基于区块链的学籍信息共享系统 |
| CN108764701A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-06 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种学位资源分配公示方法、系统及设备和存储介质 |
| CN109146573A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-04 | 深圳正品创想科技有限公司 | 基于区块链的商品积分方法及其装置、区块链节点 |
| CN109146648A (zh) * | 2018-04-25 | 2019-01-04 | 福建圈子互联网金融服务有限公司 | 一种基于区块链的竞标方法及终端 |
| CN109345423A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-02-15 | 上海第二工业大学 | 一种基于区块链的在校学生诚信管理系统及其方法 |
| CN109544250A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-03-29 | 弗洛格（武汉）信息科技有限公司 | 一种基于联盟链的通用积分的应用方法及通用积分系统 |
-
2019
- 2019-09-10 CN CN201910852531.6A patent/CN110597906B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107392813A (zh) * | 2017-09-12 | 2017-11-24 | 杭州趣链科技有限公司 | 一种基于区块链的学籍信息共享系统 |
| CN109146648A (zh) * | 2018-04-25 | 2019-01-04 | 福建圈子互联网金融服务有限公司 | 一种基于区块链的竞标方法及终端 |
| CN108764701A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-06 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种学位资源分配公示方法、系统及设备和存储介质 |
| CN109146573A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-04 | 深圳正品创想科技有限公司 | 基于区块链的商品积分方法及其装置、区块链节点 |
| CN109345423A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-02-15 | 上海第二工业大学 | 一种基于区块链的在校学生诚信管理系统及其方法 |
| CN109544250A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-03-29 | 弗洛格（武汉）信息科技有限公司 | 一种基于联盟链的通用积分的应用方法及通用积分系统 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111324663A (zh) * | 2020-01-22 | 2020-06-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于区块链的数据处理方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN111339568A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-26 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 用于生成录取结果的方法和装置 |
| CN112650813A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-13 | 杭州趣链科技有限公司 | 分布式审核的数据共享方法 |
| CN112650813B (zh) * | 2020-12-28 | 2023-12-29 | 杭州趣链科技有限公司 | 分布式审核的数据共享方法 |
| CN114037576A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-02-11 | 北京大学 | 学位资源的分配系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110597906B (zh) | 2023-07-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110602089B (zh) | 基于区块链的医疗数据存储方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110401715B (zh) | 资源收集任务管理方法、装置、存储介质及系统 | |
| CN110689460B (zh) | 基于区块链的交通事故数据处理方法、装置、设备及介质 | |
| CN110245144B (zh) | 协议数据管理方法、装置、存储介质及系统 | |
| CN110569909B (zh) | 基于区块链的故障预警方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110889772B (zh) | 保单处理方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN111008839A (zh) | 资源转移数据管理方法、装置及存储介质 | |
| CN110555780B (zh) | 基于区块链的保险数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111339086B (zh) | 区块处理方法、基于区块链的数据查询方法及装置 | |
| CN110706371B (zh) | 基于区块链的行车安全管理方法、系统及存储介质 | |
| CN110597906B (zh) | 基于区块链的入学积分生成方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110598879B (zh) | 基于区块链的垃圾回收方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111080443B (zh) | 基于区块链的业务处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111612168A (zh) | 一种机器学习任务的管理方法以及相关装置 | |
| CN111340482B (zh) | 冲突检测方法、装置、节点设备及存储介质 | |
| CN110933113B (zh) | 基于区块链的互动行为检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111159474B (zh) | 基于区块链的多线取证方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110599328B (zh) | 基于区块链的风险用户确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111260347A (zh) | 基于区块链的资源处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110581891A (zh) | 基于区块链的游戏数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111212074B (zh) | 基于区块链的资格认定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111667371B (zh) | 基于区块链的资源聚合方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN110598386A (zh) | 基于区块链的数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113034265A (zh) | 数据验证方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 | |
| CN110659975B (zh) | 基于区块链的资源转移方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |