Hlavní síť inteligentního řetězce ADC využívá víceřetězcovou strukturu matka-dítě, kombinaci statické účetní knihy a technologie dynamického úložiště, polymorfní uzly a diverzifikovaný mechanismus konsenzu. Rozmanitost aplikací. Podřetězec a nadřazený řetězec jsou dva typy řetězců na různých úrovních, které se liší od úrovně architektury systému. Nadřazený řetězec je zástupcem celé podnikatelské ekologie a podřetězec je zástupcem různých průmyslových odvětví. řetězec je generován na nadřazeném řetězci a veřejný řetězec ADC přijímá hybridní konsenzuální mechanismus založený na kombinaci PoS+POD (cirkulační těžba). Podřetězec je podobný nové technologii shardingu spuštěné společností Ethereum V God, která podporuje paralelní zpracování více transakcí. Po dokončení transakce je asynchronně zapsána do knihy transakcí veřejného řetězce, aby byl splněn scénář vysoké souběžnosti obchodních požadavků. . Změnila technická úzká místa a defekty tradičního blockchainu a může účinně zlepšit rychlost potvrzování transakcí.
Účelem veřejného řetězce hlavní sítě inteligentního řetězce ADC je vybudovat komerční ekologický veřejný řetězec na nejnižší úrovni a obchodníci mohou budovat ekologii podřetězcových aplikací podle svých vlastních potřeb. Hlavními rysy tohoto obchodního ekologického řetězce je uchovávání a přenos všech údajů (včetně údajů z elektronických štítků, údajů o oběhu komodit atd.), se kterými nelze manipulovat, podporuje ověřování kvality údajů a konsensus údajů s časovými razítky tak, aby čestný, autentický a spolehlivý obchodní ekosystém.

Scénář aplikace

Supply Chain Management
Inteligentní řešení pro třídění a ukládání. Vytvořte kompletní sadu řešení skladovacích robotů, optimalizujte návrh rozvržení a zvyšte efektivitu práce v procesu třídění, v podstatě realizujte bezobslužné operace ve skladovém prostoru. V procesu vstupu zboží do skladu se automaticky vybere nejvhodnější místo pro uskladnění pomocí strojového skenování a inteligentního výpočtu tak, aby byla realizována optimalizace skladového prostoru, nejkratší třídicí a přepravní cesta ve skladu a „první v , první ze skladu.

Dopravní pole
Základními technologiemi zapojenými do systému prevence a kontroly bezpečnosti silničního provozu jsou monitorování chování v silničním provozu, výzkum a posuzování bezpečnosti provozu, varování před dopravními riziky a vymáhání dopravního práva a tyto technologie byly spojeny s umělou inteligencí do jednoho. Uvědomte si „viditelný“ stav provozu na silnici, „vnímané“ trajektorie vozidel, „zachycení“ klíčových nezákonných činů, „eliminaci“ skrytých bezpečnostních incidentů, „rychlou reakci“ pro spolupráci a propojení povrchu vozovky a „služby“ pro aplikace dopravních informací Vynikající“ a další cíle. To je neoddělitelné od technologie umělé inteligence.

V oblasti zemědělství
Inteligentní zemědělské roboty nejen integrují špičkovou vědu a technologii, jako je senzorová technologie, technologie rozpoznávání obrazu, technologie systémové integrace, technologie umělé inteligence a komunikační technologie . Inteligentní zemědělské roboty se navíc skládají z funkčních zařízení, jako jsou terminálové akční členy, řídicí zařízení, mobilní zařízení, systémy strojového vidění a senzory. Má nejen silné vnímání informací, ale má také funkci přeprogramování a také má některé flexibilní automatizační nebo poloautomatické zařízení napodobující některé tělesné pohyby lidského těla, které může realizovat činnosti, jako je setí, zpracování a výroba.

Pojistná oblast
Služby v pojišťovnictví zahrnují zejména poprodejní likvidace pojistných událostí, obnovování pojistek, konzultace se zákazníky a další služby. Umělá inteligence dokáže realizovat technologii rozpoznávání a detekce obrazu a provádět operace, jako je rozklad a umístění poškozených míst, obnovení úhlu, antireflexe a autonomní porovnávání v cloudu. Systém dokáže poskytnout přesné výsledky hodnocení poškození během několika sekund. Může výrazně snížit personální a časové náklady při likvidaci pojistných událostí, zlepšit stupeň automatizace, výrazně zkrátit čekací dobu zákazníků a zlepšit spokojenost služeb při likvidaci pojistných událostí.

V oblasti vzdělávání
Inteligentní roboti pronikají do všech aspektů sběru dat, zpracování dat a rozhraní člověk-stroj, aby realizovali různé scénáře vzdělávacích aplikací. Zlepšení schopnosti sběru dat přineslo velké množství dat procesu učení, která byla původně disociována do rozsahu, který lze zpracovat počítačem. Rozpoznávání řeči, rozpoznávání obrázků a umělá inteligence lze použít k dosažení ústního hodnocení, vyhledávání fotografií atd. Poté, co se zlepší schopnost zpracování dat, rozhraní interakce člověk-počítač přinese živější a efektivnější metody výuky a výuky. Díky lepší uživatelské zkušenosti již technologie nejsou čipy.

Pole inteligentní výroby
V krátkodobém horizontu povede inteligentní výroba k substitučním efektům a efektům průmyslového transferu, což povede ke ztrátě některých pracovních míst. "Strojová náhrada" ve výrobních linkách průmyslových odvětví, jako jsou automobily, elektronické informace, výroba elektrických strojů a zařízení. Podle statistik China Robot Industry Alliance v roce 2017 tvořily prodeje průmyslových robotů v mé zemi 29,3 % z celosvětového prodeje robotů v průmyslu T a dva roky po sobě se stala největším spotřebitelem robotů na světě. „Mezi nimi se více než 90 % robotů používá při nakládání a vykládání, manipulaci, svařování, stříkání, montáži a dalších spojích.

Technický systém

Infrastruktura řetězce Android
Blockchainová architektura reprezentovaná bitcoiny a ethereem odhalila rozsah transakcí, rychlost odezvy a řadu problémů, jako je škálovatelnost, brání rozvoji a implementaci komerčních blockchainů aplikací.
Řetězec Android, jako přední blockchain síťová aplikace, musí být postaven na veřejném blockchainovém řetězci, který může využívat vysokofrekvenční souběžnost, stovky milionů uživatelů a odezvu s nulovým zpožděním. V kombinaci s distribuovaným hostingovým systémem Hit, to lze skutečně připsat úspěchu.
Řetězec Androidu je rozdělen na aplikační vrstvu a technologickou vrstvu. Aplikační vrstva se dále dělí na scénické aplikace a spotřební terminálový hardware. Technologická vrstva je rozdělena na aplikační technologii, algoritmy a možnosti zpracování dat.
Řetězec Android využívá technologii hybridního řetězce fragmentů, která organicky kombinuje veřejný řetězec a řetězec fragmentů (logický podřetězec) za účelem vytvoření infrastruktury hybridního řetězce. Řetězec Android ukládá malé množství základního obsahu transakčních záznamů do veřejné knihy řetězce a ukládá transakce, jako je historie svědků, záznamy konsensu a obchodní převody, do nezávislého prostoru.

Technologie robotického vidění
Robotické vidění znamená nejen přijímání vizuálních informací jako vstupu, ale také jejich zpracování a následné získávání užitečných informací pro robota. Dnešní technologie vidění dokázala rozpoznat lidská gesta a výrazy obličeje, to znamená, že lze realizovat i funkce rozhraní člověk-stroj.
a. Analýza vizuální technologie
① Detekce nebo sledování obrázků s danou velikostí, barevným režimem atd. a podobnými rozsahy obrázků.
②Použijte multi-eye vidění nebo zařízení pro měření vzdálenosti k získání snímků vzdálenosti.
③Pomocí obrázků časové řady zjistěte provozní stav (optické tokové pole) každého pixelu v obrázku.
④ Detekce a sledování pohybujících se objektů ze snímků časové řady.
⑤ Podle výsledků zpracování obrazu změňte parametry a směr kamery, případně posuňte celkovou polohu kamery,
nebo vylepšete světelné podmínky (aktivní vidění) pro získání lepšího vstupního obrazu .
b. Analýza technologie obrazu
Technologie zpracování obrazu zahrnuje čtyři metody: bodové zpracování, skupinové zpracování, geometrické zpracování a zpracování snímků. Nejzákladnější metodou zpracování obrazu je metoda bodového zpracování, která dostala svůj název, protože objekt zpracovávaný touto metodou je pixel. Metoda bodového zpracování je jednoduchá a efektivní a používá se hlavně pro úpravu jasu obrazu, úpravu kontrastu obrazu a zpracování inverze jasu obrazu. Metoda zpracování skupiny snímků má větší rozsah zpracování než bodové zpracování a objektem zpracování je skupina pixelů, proto se také nazývá „zpracování oblasti nebo blokové zpracování“. Aplikace metody skupinového zpracování na snímku se projevuje především: detekcí okraje snímku a zvýrazněním okraje, změkčením a doostřením snímku, zvýšením a snížením náhodného šumu snímku atp.

*Výše uvedený obsah organizuje oficiální představitel YouToCoin. V případě přetištění uveďte zdroj.