Az ADC intelligens lánc fő hálózata az anya-gyermek többláncos struktúrát, a statikus főkönyvi és dinamikus tárolási technológia, a polimorf csomópontok és a változatos konszenzusmechanizmus kombinációját alkalmazza. Alkalmazások sokfélesége. Az allánc és a szülőlánc a rendszerarchitektúra szintjétől eltérő, kétféle, különböző szintű lánc, az anyalánc a teljes üzleti ökológia, az allánc pedig a különböző iparágak képviselője. lánc generálódik a szülőláncon, és az ADC nyilvános lánc egy hibrid konszenzus mechanizmust alkalmaz, amely a PoS+POD (circulation mining) kombinációján alapul. Az allánc hasonló az Ethereum V God által elindított új sharding technológiához, amely több tranzakció párhuzamos feldolgozását támogatja. A tranzakció befejezése után aszinkron módon bekerül a nyilvános lánc tranzakciós főkönyvébe, hogy megfeleljen az üzleti követelmények magas egyidejűségi forgatókönyvének. . Megváltoztatta a hagyományos blokklánc technikai szűk keresztmetszeteit és hibáit, és hatékonyan javíthatja a tranzakció megerősítési sebességét.
Az ADC intelligens lánc főhálózati nyilvános láncának célja egy alsó szintű kereskedelmi ökológiai nyilvános lánc felépítése, a kereskedők pedig saját igényeik szerint építhetik ki az allánc alkalmazásökológiáját. Ennek a kereskedelmi ökológiai láncnak a fő jellemzői az összes olyan adat tárolása és továbbítása (beleértve az elektronikus címkeadatokat, áruforgalmi adatokat stb.), amelyek nem manipulálhatók, támogatják az adatok minőségének ellenőrzését és az adatkonszenzust időbélyegekkel, így őszinte, hiteles és megbízható üzleti ökoszisztéma.

Alkalmazási forgatókönyv

Ellátási lánc menedzsment
Intelligens válogatási és tárolási megoldások. Hozzon létre egy komplett tárolórobot-megoldást, optimalizálja az elrendezést és javítsa a munka hatékonyságát a válogatási folyamatban; alapvetően pilóta nélküli műveleteket valósítson meg a tárolási területen. A raktárba kerülő áruk folyamatában gépi szkenneléssel és intelligens számítással automatikusan kiválasztásra kerül a legmegfelelőbb tárolási hely, hogy megvalósuljon a raktárterület optimalizálása, a legrövidebb válogatási és szállítási útvonal a raktárban, valamint , először ki" a készletből.

Közlekedési terület
Az autópálya-forgalombiztonsági megelőzési és ellenőrzési rendszer alapvető technológiái a forgalmi viselkedés figyelése, a közlekedésbiztonsági kutatás és megítélés, a forgalmi kockázatokra való figyelmeztetés és a közlekedési szabályok végrehajtása, valamint ezek a technológiák kombinálták a mesterséges intelligenciával eggyé. A „látható” közúti forgalom működési állapotának felismerése, „észlelt” járműpályák, „elfogott” kulcsfontosságú jogellenes cselekmények, „kiküszöbölhető” rejtett biztonsági események, „gyors reagálás” az útburkolati együttműködéshez és összekapcsoláshoz, valamint „szolgáltatások” a közlekedési információs alkalmazásokhoz Kiváló és egyéb célok. Ez elválaszthatatlan a mesterséges intelligencia technológiájától.

A mezőgazdaság területén
Az intelligens mezőgazdasági fészerrobotok nem csak az élvonalbeli tudományt és technológiát integrálják, mint például a szenzortechnológiát, a képfelismerő technológiát, a rendszerintegrációs technológiát, a mesterséges intelligencia technológiát és a kommunikációs technológiát . Ezen túlmenően az intelligens mezőgazdasági robotok olyan funkcionális eszközökből is állnak, mint a terminál működtetők, vezérlőeszközök, mobil eszközök, gépi látórendszerek és érzékelők. Nemcsak erős információérzékeléssel rendelkezik, hanem átprogramozó funkcióval is rendelkezik, emellett rendelkezik néhány rugalmas automatizálási vagy félautomata berendezéssel, amely utánozza az emberi test bizonyos mozgásait, amelyek olyan tevékenységeket valósítanak meg, mint a vetés, a feldolgozás és a termelés.

Biztosítási terület
A biztosítási ágazat szolgáltatásai főként az értékesítés utáni kárrendezést, a kötvény megújítását, valamint az ügyfél-tanácsadást és egyéb szolgáltatásokat foglalják magukban. A mesterséges intelligencia képes megvalósítani a képfelismerési és -detektálási technológiát, és végrehajtani olyan műveleteket, mint a sérült helyek felbontása és pozicionálása, szöghelyreállítás, tükröződésmentesítés és felhőalapú autonóm összehasonlítás.A rendszer néhány másodpercen belül pontos kárfelmérési eredményeket tud adni. Nagymértékben csökkentheti a kárrendezés munkaerő- és időköltségét, javíthatja az automatizálás mértékét, jelentősen csökkentheti az ügyfelek várakozási idejét, és javíthatja a kárrendezési szolgáltatások elégedettségét.

Az oktatás területén
Az intelligens robotok behatolnak az adatgyűjtés, az adatfeldolgozás és az ember-gép interfész minden aspektusába, hogy különféle oktatási alkalmazási forgatókönyveket valósítsanak meg. Az adatgyűjtési képesség továbbfejlesztése nagy mennyiségű, eredetileg disszociált tanulási folyamat adatot hozott a számítógép által feldolgozható tartományba. A beszédfelismerés, képfelismerés és mesterséges intelligencia segítségével szóbeli értékelés, fotókeresés stb. Az adatfeldolgozási képesség fejlesztése után az ember-számítógép interakciós felület élénkebb és hatékonyabb oktatási és oktatási módszereket hoz. A jobb felhasználói élmény miatt a technológia már nem chip.

Intelligens gyártási terület
Az intelligens gyártás rövid távon helyettesítési hatásokhoz és ipari transzferhatásokhoz vezet, ami egyes munkahelyek elvesztését eredményezi. „Géphelyettesítés” olyan iparágak gyártósoraiban, mint az autóipar, az elektronikus információ, az elektromos gépek és berendezések gyártása. A China Robot Industry Alliance statisztikái szerint 2017-ben hazám ipari robotértékesítése a globális T-ipari roboteladások 29,3%-át tette ki, és két egymást követő évben a világ legnagyobb robotfogyasztójává vált. „Egyébként a robotok több mint 90%-át be- és kirakodáshoz, kezeléshez, hegesztéshez, permetezéshez, összeszereléshez és egyéb munkákhoz használják.

Műszaki rendszer

Android lánc infrastruktúra
A Bitcoin és az Ethereum által képviselt blokklánc architektúra felfedte a tranzakciók méretét, a válaszsebességet és számos probléma, például a méretezhetőség akadályozza a blokklánc kereskedelmi fejlesztését és megvalósítását alkalmazások.
Az Android-láncnak, mint vezető blokklánc-hálózati alkalmazásnak, egy nyilvános blokklánc-láncra kell épülnie, amely magas frekvenciájú egyidejűséget, több száz millió felhasználót és nulla késleltetésű választ tud használni. A Hit elosztott tárhelyrendszerrel kombinálva, valóban a sikernek tulajdonítható.
Az Android lánc alkalmazási rétegre és technológiai rétegre oszlik. Az alkalmazási réteg tovább oszlik jelenet alkalmazásokra és fogyasztói terminál hardverekre. A technológiai réteg alkalmazástechnológiára, algoritmusokra és adatszámítási képességekre oszlik.
Az Android lánc hibrid shard lánc technológiát alkalmaz, amely szervesen egyesíti a nyilvános láncot és a shard láncot (logikai allánc), hogy hibrid lánc infrastruktúrát alkosson. Az Android lánc elment egy kis mennyiségű tranzakciórekord alapvető tartalmat a nyilvános lánckönyvbe, és független helyre menti a tranzakciókat, például a tanúk előzményeit, a konszenzusos rekordokat és az üzleti transzfereket.

Robot látástechnológia
A robotlátás nem csak a vizuális információ bemeneti bevitelére vonatkozik, hanem az információ feldolgozására is, majd hasznos információk kinyerésére a robot számára. A mai látástechnika képes volt felismerni az emberi gesztusokat, arckifejezéseket, vagyis az ember-gép interfész funkciói is megvalósíthatók.
a. Vizuális technológia elemzés
① Adott méretű, színmódú stb. és hasonló képtartományú képek észlelése vagy követése.
②Használjon többszemű látást vagy távolságmérő eszközt távolságképek készítéséhez.
③Idősoros képek segítségével keresse meg a kép egyes pixeleinek működési állapotát (optikai áramlási mező).
④ Mozgó objektumok észlelése és követése idősoros képekről.
⑤ A képfeldolgozás eredményei szerint módosítsa a kamera paramétereit és irányát, vagy mozgassa a kamera általános helyzetét,
vagy javítsa a fényviszonyokat (aktív látás) a jobb bemeneti kép elérése érdekében .
b) Képtechnológiai elemzés
A képfeldolgozási technológia négy módszert foglal magában: pontfeldolgozás, csoportfeldolgozás, geometriai feldolgozás és keretfeldolgozás. A képfeldolgozás legalapvetőbb módszere a pontfeldolgozási módszer, amely azért kapta a nevét, mert az ezzel a módszerrel feldolgozott objektum egy pixel. A pontfeldolgozási módszer egyszerű és hatékony, és főként a kép fényerejének beállítására, a kép kontrasztjának beállítására és a kép fényerejének inverziós feldolgozására szolgál. A képcsoport-feldolgozási módszer nagyobb feldolgozási tartományú, mint a pontfeldolgozás, a feldolgozó objektum pedig egy pixelcsoport, ezért "területfeldolgozásnak vagy blokkfeldolgozásnak" is nevezik. A csoportos feldolgozási módszer képen való alkalmazása elsősorban a kép szélének észlelésében és a szél fokozásában, a kép lágyításában, élesítésében, a kép véletlenszerű zajának növelésében és csökkentésében nyilvánul meg, stb.

*A fenti tartalmat a YouToCoin hivatalos szervezője. Ha újranyomtatja, kérjük, adja meg a forrást.