Cross Domain Engine — 跨域引擎

EVEZ 跨领域关联引擎 发现不同研究领域之间的隐藏关联。 何时使用 发现新颖的跨领域连接，别人不会想到交叉引用 检测新兴技术交叉点，在它们变得明显之前 在网络安全、金融和材料科学领域跨引用威胁模式 从低估的研究交叉点中识别投资信号 在领域之间开采未被认领的专利领地 架构 引擎运行 EVEZ OODA 循环： OBSERVE — 扫描领域，收集信号并计算强度分数和关键词 ORIENT — 根据关键词重叠、强度和基础新颖性计算跨领域对的分数 BRANCH — 生成可验证的关联事件，带有置信度分数 ACT — 提交到追加式主链（无更新、无删除） COMPRESS — 将循环哈希到不可变账本中 关键概念 Spine 协议：每个事件只写入一次，不更新，不删除。历史即状态。 关联事件：携带唯一 ID、置信度分数、领域分类和加密哈希 poly_c = τ × ω × topo / 2√N：EVEZ 的拓扑近似度评分公式 MAES 模式：受 VQC 研究和 FinCEN SAR 模式之间 0.82 相关性的自主发现启发 验证 每个关联事件都可以： 通过检查哈希链进行验证 通过追加式主链进行审计 通过 VERIFIED/PENDING/INVESTIGATING 状态系统进行伪造 公式 poly_c = τ × ω × topo / 2√N 其中： τ = 时间权重（信号的新鲜度） ω = 领域权重（每个领域的重要性） topo = 拓扑近似度（领域之间的关键词重叠） N = 观察到的信号数量（归一化因子） 参考 请参阅 scripts/correlation_engine.py 中的完整实现。 使用 GitHub 和 API 进行协作和集成。 使用 CLI 进行命令行交互。