ADC-Android chainDetil Deskripsi

ADC-Android chain Detil Deskripsi

Jaringan utama rantai pintar ADC mengadopsi struktur multi-rantai ibu-anak, kombinasi buku besar statis dan teknologi penyimpanan dinamis, simpul polimorfik, dan mekanisme konsensus yang beragam.Keragaman aplikasi. Sub-rantai dan rantai induk adalah dua jenis rantai pada tingkat yang berbeda yang dibedakan dari tingkat arsitektur sistem. Rantai induk mewakili seluruh ekologi bisnis, dan sub-rantai mewakili berbagai industri. Sub-rantai rantai dihasilkan pada rantai induk, dan rantai publik ADC mengadopsi mekanisme konsensus hibrid berdasarkan kombinasi PoS+POD (penambangan sirkulasi). Sub-rantai mirip dengan teknologi sharding baru yang diluncurkan oleh Ethereum V God, yang mendukung pemrosesan paralel dari beberapa transaksi. Setelah transaksi selesai, itu ditulis secara asinkron ke dalam buku besar transaksi rantai publik untuk memenuhi skenario konkurensi tinggi dari persyaratan bisnis . Ini telah mengubah kemacetan teknis dan cacat dari blockchain tradisional, dan secara efektif dapat meningkatkan kecepatan konfirmasi transaksi.
Tujuan dari rantai publik jaringan utama rantai pintar ADC adalah untuk membangun rantai publik ekologis komersial tingkat bawah, dan pedagang dapat membangun ekologi aplikasi sub-rantai sesuai dengan kebutuhan mereka sendiri. Fitur utama dari rantai ekologi komersial ini adalah penyimpanan dan transmisi semua data (termasuk data tag elektronik, data sirkulasi komoditas, dll.), yang tidak dapat dirusak, mendukung verifikasi kualitas data, dan konsensus data dengan stempel waktu, sehingga ekosistem bisnis yang jujur, otentik, dan andal.

Skenario aplikasi

Supply Chain Management
Solusi penyortiran dan penyimpanan yang cerdas. Menetapkan satu set lengkap solusi robot penyimpanan, mengoptimalkan desain tata letak, dan meningkatkan efisiensi tenaga kerja dalam proses penyortiran; pada dasarnya mewujudkan operasi tanpa awak di area penyimpanan. Dalam proses barang memasuki gudang, lokasi yang paling sesuai dipilih secara otomatis untuk penyimpanan melalui pemindaian mesin dan perhitungan cerdas, sehingga mewujudkan optimalisasi ruang penyimpanan, jalur penyortiran dan transportasi terpendek di gudang, dan "pertama dalam , pertama keluar" dari persediaan.

Bidang lalu lintas
Teknologi inti yang terlibat dalam sistem pencegahan dan kontrol keselamatan lalu lintas jalan raya adalah pemantauan perilaku lalu lintas, penelitian dan penilaian keselamatan lalu lintas, peringatan risiko lalu lintas, dan penegakan hukum lalu lintas, dan teknologi ini telah digabungkan dengan kecerdasan buatan menjadi satu. Menyadari status operasi lalu lintas jalan yang "terlihat", lintasan kendaraan yang "dirasakan", tindakan ilegal utama yang "ditangkap", "menghilangkan" insiden keselamatan tersembunyi, "respons cepat" untuk kolaborasi dan hubungan permukaan jalan, dan "layanan" untuk aplikasi informasi lalu lintas Luar biasa" dan tujuan lainnya. Hal ini tidak terlepas dari teknologi kecerdasan buatan.

Di bidang pertanian
Robot gudang pertanian yang cerdas tidak hanya mengintegrasikan sains dan teknologi mutakhir seperti teknologi sensor, teknologi pengenalan gambar, teknologi integrasi sistem, teknologi kecerdasan buatan, dan teknologi komunikasi . Selain itu, robot pertanian cerdas juga terdiri dari perangkat fungsional seperti aktuator terminal, perangkat kontrol, perangkat seluler, sistem penglihatan mesin, dan sensor. Ini tidak hanya memiliki persepsi informasi yang kuat tetapi juga memiliki fungsi pemrograman ulang, dan juga memiliki beberapa otomatisasi fleksibel atau peralatan semi-otomatis yang meniru beberapa gerakan tubuh manusia, yang dapat mewujudkan kegiatan seperti menabur, memproses, dan memproduksi.

Bidang asuransi
Layanan industri asuransi terutama meliputi penyelesaian klaim purna jual, pembaruan polis, dan konsultasi pelanggan serta layanan lainnya. Kecerdasan buatan dapat mewujudkan teknologi pengenalan dan pendeteksian gambar, dan melakukan operasi seperti dekomposisi dan pemosisian lokasi yang rusak, pemulihan sudut, anti-refleksi, dan perbandingan otonom berbasis cloud. Sistem ini dapat memberikan hasil penilaian kerusakan yang akurat dalam beberapa detik. Ini dapat sangat mengurangi biaya tenaga kerja dan waktu dalam penyelesaian klaim, meningkatkan tingkat otomatisasi, secara signifikan mengurangi waktu tunggu pelanggan, dan meningkatkan kepuasan layanan penyelesaian klaim.

Di bidang pendidikan
Robot cerdas menembus semua aspek pengumpulan data, pemrosesan data, dan antarmuka manusia-mesin untuk mewujudkan berbagai skenario aplikasi pendidikan. Peningkatan kemampuan pengumpulan data telah membawa sejumlah besar data proses pembelajaran yang semula dipisahkan ke dalam rentang yang dapat diproses oleh komputer. Pengenalan ucapan, pengenalan gambar, dan kecerdasan buatan dapat digunakan untuk mencapai evaluasi lisan, pencarian foto, dll. Setelah kemampuan pemrosesan data ditingkatkan, antarmuka interaksi manusia-komputer akan membawa metode pendidikan dan pengajaran yang lebih hidup dan efisien. Pengalaman pengguna yang lebih baik membuat teknologi bukan lagi sebuah chip.

Bidang manufaktur pintar
Dalam jangka pendek, manufaktur pintar akan menyebabkan efek substitusi dan efek transfer industri, yang mengakibatkan hilangnya beberapa pekerjaan. "Substitusi mesin" di lini produksi industri seperti mobil, informasi elektronik, mesin listrik, dan manufaktur peralatan. Menurut statistik dari Aliansi Industri Robot China, pada tahun 2017, penjualan robot industri negara saya menyumbang 29,3% dari penjualan robot industri T global, dan telah menjadi konsumen robot terbesar di dunia selama dua tahun berturut-turut. "Di antaranya, lebih dari 90% robot digunakan dalam bongkar muat, penanganan, pengelasan, penyemprotan, perakitan, dan tautan lainnya.

Sistem Teknis

Infrastruktur rantai Android
Arsitektur blockchain yang diwakili oleh Bitcoin dan Ethereum telah mengungkap skala transaksi, kecepatan respons, dan Serangkaian masalah seperti skalabilitas menghambat pengembangan dan implementasi komersial blockchain aplikasi.
Rantai Android, sebagai aplikasi jaringan blockchain terkemuka, perlu dibangun di atas rantai publik blockchain yang dapat menggunakan konkurensi frekuensi tinggi, ratusan juta pengguna, dan respons tanpa penundaan. Dikombinasikan dengan sistem hosting terdistribusi Hit, itu benar-benar dapat dikaitkan dengan kesuksesan.
Rantai Android dibagi menjadi lapisan aplikasi dan lapisan teknologi. Lapisan aplikasi selanjutnya dibagi menjadi aplikasi adegan dan perangkat keras terminal konsumen. Lapisan teknologi dibagi menjadi teknologi aplikasi, algoritma dan kemampuan komputasi data.
Android chain mengadopsi teknologi hybrid shard chain, yang secara organik menggabungkan rantai publik dan rantai shard (sub-rantai logis) untuk membentuk infrastruktur rantai hibrid. Rantai Android menyimpan sejumlah kecil konten inti catatan transaksi di buku besar rantai publik, dan menyimpan transaksi seperti riwayat saksi, catatan konsensus, dan transfer bisnis di ruang independen.

Teknologi penglihatan robot
Penglihatan robot tidak hanya mengacu pada mengambil informasi visual sebagai input, tetapi juga memproses informasi, lalu mengekstrak informasi yang berguna untuk robot. Teknologi penglihatan saat ini telah mampu mengenali gerak tubuh dan ekspresi wajah manusia, sehingga fungsi antarmuka manusia-mesin juga dapat diwujudkan.
a. Analisis teknologi visual
① Mendeteksi atau melacak gambar dengan ukuran tertentu, mode warna, dll. dan rentang gambar serupa.
②Gunakan alat pengukur jarak atau penglihatan multi-mata untuk mendapatkan gambar jarak.
③Menggunakan gambar deret waktu, temukan status pengoperasian (medan aliran optik) dari setiap piksel pada gambar.
④ Mendeteksi dan melacak objek bergerak dari gambar deret waktu.
⑤ Menurut hasil pemrosesan gambar, ubah parameter dan arah kamera, atau pindahkan posisi keseluruhan kamera,
atau perbaiki kondisi pencahayaan (penglihatan aktif) untuk mendapatkan gambar input yang lebih baik .
b. Analisis teknologi citra
Teknologi pemrosesan citra mencakup empat metode: pemrosesan titik, pemrosesan kelompok, pemrosesan geometrik, dan pemrosesan bingkai. Metode pemrosesan citra yang paling dasar adalah metode pemrosesan titik, yang mendapatkan namanya karena objek yang diproses dengan metode ini adalah piksel. Metode pemrosesan titik sederhana dan efektif, dan terutama digunakan untuk penyesuaian kecerahan gambar, penyesuaian kontras gambar, dan pemrosesan inversi kecerahan gambar. Metode pemrosesan grup gambar memiliki rentang pemrosesan yang lebih besar daripada pemrosesan titik, dan objek pemrosesan adalah sekelompok piksel, sehingga disebut juga "pemrosesan area atau pemrosesan blok". Penerapan metode pemrosesan grup pada gambar terutama dimanifestasikan dalam: mendeteksi tepi gambar dan meningkatkan tepi, melembutkan dan mempertajam gambar, menambah dan mengurangi noise acak pada gambar, dll.

*Konten di atas dikelola oleh YouToCoin official. Jika dicetak ulang, sebutkan sumbernya.