Das Hauptnetzwerk der ADC Smart Chain übernimmt die Mutter-Kind-Multi-Chain-Struktur, die Kombination aus statischem Ledger und dynamischer Speichertechnologie, polymorphen Knoten und diversifizierten Konsensmechanismen. Die Unterkette und die Elternkette stellen zwei Arten von Ketten auf verschiedenen Ebenen dar, die sich von der Systemarchitekturebene unterscheiden.Die Elternkette ist der Repräsentant der gesamten Betriebsökologie, und die Unterkette ist der Repräsentant verschiedener Branchen. Die Kette wird auf der übergeordneten Kette generiert, und die öffentliche ADC-Kette übernimmt einen hybriden Konsensmechanismus, der auf der Kombination von PoS+POD (Circulation Mining) basiert. Die Unterkette ähnelt der neuen Sharding-Technologie von Ethereum V God, die die parallele Verarbeitung mehrerer Transaktionen unterstützt.Nach Abschluss der Transaktion wird sie asynchron in das Transaktionsbuch der öffentlichen Kette geschrieben, um das Szenario mit hoher Parallelität der Geschäftsanforderungen zu erfüllen . Es hat die technischen Engpässe und Mängel der traditionellen Blockchain geändert und kann die Transaktionsbestätigungsgeschwindigkeit effektiv verbessern.
Der Zweck der öffentlichen Kette des ADC-Smart-Chain-Hauptnetzwerks besteht darin, eine kommerzielle ökologische öffentliche Kette auf unterster Ebene aufzubauen, und Händler können eine Sub-Chain-Anwendungsökologie entsprechend ihren eigenen Bedürfnissen aufbauen. Die Hauptmerkmale dieser kommerziellen ökologischen Kette sind die Speicherung und Übertragung aller Daten (einschließlich elektronischer Tag-Daten, Warenumlaufdaten usw.), die nicht manipuliert werden können, die Überprüfung der Datenqualität und der Datenkonsens mit Zeitstempeln, so dass ein ehrliches, authentisches und zuverlässiges Geschäftsökosystem.

Anwendungsszenario

Supply Chain Management
Intelligente Sortier- und Lagerlösungen. Richten Sie einen kompletten Satz von Lagerroboterlösungen ein, optimieren Sie das Layoutdesign und verbessern Sie die Arbeitseffizienz im Sortierprozess; realisieren Sie im Wesentlichen unbemannte Operationen im Lagerbereich. Im Prozess des Wareneingangs im Lager wird durch maschinelles Scannen und intelligente Berechnung automatisch der am besten geeignete Ort für die Lagerung ausgewählt, um die Optimierung des Lagerraums, den kürzesten Sortier- und Transportweg im Lager und das „First in , first out" aus dem Inventar.

Verkehrsbereich
Die Kerntechnologien des Verkehrssicherheits-Präventions- und Kontrollsystems für Autobahnen sind die Überwachung des Verkehrsverhaltens, Verkehrssicherheitsforschung und -beurteilung, Warnung vor Verkehrsrisiken und Strafverfolgung im Straßenverkehr und diese Technologien wurden mit künstlicher Intelligenz zu einem kombiniert. Realisieren Sie „sichtbaren“ Straßenverkehrsbetriebsstatus, „wahrgenommene“ Fahrzeugtrajektorien, „erfasste“ wichtige illegale Handlungen, „beseitigte“ versteckte Sicherheitsvorfälle, „schnelle Reaktion“ für die Zusammenarbeit und Verknüpfung von Straßenoberflächen und „Dienste“ für Verkehrsinformationsanwendungen. und andere Ziele. Dies ist untrennbar mit der Technologie der künstlichen Intelligenz verbunden.

Im Bereich der Landwirtschaft
Intelligente landwirtschaftliche Stallroboter integrieren nicht nur modernste Wissenschaft und Technologie wie Sensortechnologie, Bilderkennungstechnologie, Systemintegrationstechnologie, Technologie der künstlichen Intelligenz und Kommunikationstechnologie . Darüber hinaus bestehen intelligente Landwirtschaftsroboter auch aus funktionalen Geräten wie Endaktuatoren, Steuergeräten, mobilen Geräten, Bildverarbeitungssystemen und Sensoren. Es hat nicht nur eine starke Wahrnehmung von Informationen, sondern hat auch die Funktion der Neuprogrammierung und verfügt auch über eine flexible Automatisierung oder halbautomatische Ausrüstung, die einige Körperbewegungen des menschlichen Körpers imitiert und Aktivitäten wie Aussaat, Verarbeitung und Produktion realisieren kann.

Versicherungsbereich
Die Dienstleistungen der Versicherungsbranche umfassen hauptsächlich Schadenregulierung nach dem Verkauf, Erneuerung von Policen sowie Kundenberatung und andere Dienstleistungen. Künstliche Intelligenz kann Bilderkennungs- und Erkennungstechnologie realisieren und Operationen wie Zerlegung und Positionierung beschädigter Stellen, Winkelwiederherstellung, Antireflexion und Cloud-basierten autonomen Vergleich durchführen. Das System kann innerhalb weniger Sekunden genaue Schadensbewertungsergebnisse liefern. Es kann den Personal- und Zeitaufwand bei der Schadenregulierung erheblich reduzieren, den Automatisierungsgrad verbessern, die Wartezeit der Kunden erheblich verkürzen und die Zufriedenheit mit den Schadenregulierungsdiensten verbessern.

Im Bildungsbereich
Intelligente Roboter dringen in alle Aspekte der Datenerfassung, Datenverarbeitung und Mensch-Maschine-Schnittstelle ein, um vielfältige pädagogische Anwendungsszenarien zu realisieren. Die Erweiterung der Datenerfassungsfähigkeit hat eine große Menge von Lernprozessdaten, die ursprünglich dissoziiert waren, in den Bereich gebracht, der durch den Computer verarbeitet werden kann. Spracherkennung, Bilderkennung und künstliche Intelligenz können verwendet werden, um eine mündliche Bewertung, Fotosuche usw. zu erreichen. Nachdem die Datenverarbeitungsfähigkeit verbessert wurde, wird die Mensch-Computer-Interaktionsschnittstelle lebendigere und effizientere Bildungs- und Lehrmethoden bringen. Eine bessere Benutzererfahrung macht Technologie nicht länger zu einem Chip.

Bereich Smart Manufacturing
Smart Manufacturing wird kurzfristig zu Substitutionseffekten und industriellen Transfereffekten führen, was zum Verlust einiger Arbeitsplätze führen wird. "Maschinenersatz" in den Produktionslinien von Branchen wie Automobilen, elektronischer Information, elektrischer Maschinen- und Geräteherstellung. Laut Statistiken der China Robot Industry Alliance machten die Verkäufe von Industrierobotern in meinem Land im Jahr 2017 29,3 % der weltweiten Verkäufe von Robotern der T-Industrie aus, und es ist in zwei aufeinanderfolgenden Jahren zum weltweit größten Roboterverbraucher geworden. "Unter ihnen werden mehr als 90 % der Roboter zum Be- und Entladen, Handhaben, Schweißen, Sprühen, Montieren und anderen Aufgaben eingesetzt.

Technisches System

Android-Chain-Infrastruktur
Die von Bitcoin und Ethereum repräsentierte Blockchain-Architektur hat Transaktionsumfang, Reaktionsgeschwindigkeit und eine Reihe von Problemen wie Skalierbarkeit aufgedeckt, die die Entwicklung und Implementierung von Blockchain-Geschäften behindern Anwendungen.
Die Android-Kette muss als führende Blockchain-Netzwerkanwendung auf einer öffentlichen Blockchain-Kette aufbauen, die Hochfrequenz-Parallelität, Hunderte Millionen Benutzer und verzögerungsfreie Reaktion nutzen kann. In Kombination mit dem verteilten Hosting-System von Hit es kann wirklich dem Erfolg zugeschrieben werden.
Die Android-Kette ist in Anwendungsschicht und Technologieschicht unterteilt. Die Anwendungsschicht ist weiter unterteilt in Szenenanwendungen und Verbraucherendgerätehardware. Die Technologieschicht ist unterteilt in Anwendungstechnologie, Algorithmen und Datenverarbeitungsfähigkeiten.
Die Android-Kette übernimmt die Hybrid-Shard-Chain-Technologie, die die öffentliche Kette und die Shard-Kette (logische Unterkette) organisch kombiniert, um eine Hybrid-Ketten-Infrastruktur zu bilden. Die Android-Kette speichert eine kleine Menge des Kerninhalts von Transaktionsaufzeichnungen im Hauptbuch der öffentlichen Kette und speichert Transaktionen wie Zeugenverlauf, Konsensaufzeichnungen und Geschäftsübertragungen in einem unabhängigen Bereich.

Roboter-Vision-Technologie
Roboter-Vision bezieht sich nicht nur darauf, visuelle Informationen als Input zu nehmen, sondern auch die Informationen zu verarbeiten und dann nützliche Informationen für den Roboter zu extrahieren. Die heutige Vision-Technologie ist in der Lage, menschliche Gesten und Mimik zu erkennen, d. h. auch die Funktionen der Mensch-Maschine-Schnittstelle können realisiert werden.
A. Visuelle Technologieanalyse
① Erkennen oder Verfolgen von Bildern mit einer bestimmten Größe, einem bestimmten Farbmodus usw. und ähnlichen Bildbereichen.
②Verwenden Sie ein Multi-Eye-Vision- oder Entfernungsmessgerät, um Entfernungsbilder zu erhalten.
③Ermitteln Sie anhand von Zeitreihenbildern den Betriebszustand (optisches Strömungsfeld) jedes Pixels im Bild.
④ Erkennen und verfolgen Sie sich bewegende Objekte aus Zeitreihenbildern.
⑤ Ändern Sie entsprechend den Ergebnissen der Bildverarbeitung die Parameter und Richtung der Kamera oder verschieben Sie die Gesamtposition der Kamera,
oder verbessern Sie die Lichtverhältnisse (aktives Sehen), um ein besseres Eingangsbild zu erhalten .
b. Bildtechnologieanalyse
Die Bildverarbeitungstechnologie umfasst vier Verfahren: Punktverarbeitung, Gruppenverarbeitung, geometrische Verarbeitung und Rahmenverarbeitung. Die grundlegendste Methode der Bildverarbeitung ist die Punktverarbeitungsmethode, die ihren Namen erhält, weil das durch diese Methode verarbeitete Objekt ein Pixel ist. Das Punktverarbeitungsverfahren ist einfach und effektiv und wird hauptsächlich zur Bildhelligkeitseinstellung, Bildkontrasteinstellung und Bildhelligkeitsumkehrverarbeitung verwendet. Das Bildgruppenverarbeitungsverfahren hat einen größeren Verarbeitungsbereich als die Punktverarbeitung, und das Verarbeitungsobjekt ist eine Gruppe von Pixeln, daher wird es auch als "Flächenverarbeitung oder Blockverarbeitung" bezeichnet. Die Anwendung des Gruppenverarbeitungsverfahrens auf das Bild manifestiert sich hauptsächlich in: Erfassen der Kante des Bildes und Verbessern der Kante, Weichzeichnen und Schärfen des Bildes, Erhöhen und Reduzieren des zufälligen Rauschens des Bildes usw.

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