ADC スマート チェーンのメイン ネットワークは、母子マルチチェーン構造、静的台帳と動的ストレージ技術の組み合わせ、ポリモーフィック ノードおよび多様なコンセンサス メカニズムを採用しています。サブチェーンと親チェーンは、システム アーキテクチャ レベルから区別される異なるレベルの 2 種類のチェーンであり、親チェーンはビジネス エコロジー全体の代表であり、サブチェーンはさまざまな産業の代表です。チェーンは親チェーン上で生成され、ADC パブリック チェーンは PoS + POD (循環マイニング) の組み合わせに基づくハイブリッド コンセンサス メカニズムを採用します。サブチェーンは、イーサリアム V ゴッドが発表した新しいシャーディング技術に似ており、複数のトランザクションの並列処理をサポートしており、トランザクションが完了した後、ビジネス要件の高い同時実行シナリオを満たすために、パブリック チェーン トランザクション台帳に非同期的に書き込まれます。 .従来のブロックチェーンの技術的なボトルネックと欠陥を変更し、トランザクションの確認速度を効果的に向上させることができます。
ADC スマート チェーン メイン ネットワーク パブリック チェーンの目的は、最下層の商業生態パブリック チェーンを構築することです。商人は、自分のニーズに応じてサブチェーン アプリケーション エコロジーを構築できます。この商用エコロジカル チェーンの主な特徴は、すべてのデータ (電子タグ データ、商品流通データなどを含む) を改ざんできないように保存および送信し、データ品質の検証をサポートし、タイム スタンプを使用したデータ コンセンサスを実現することです。正直で信頼できる信頼できるビジネス エコシステムです。

アプリケーション シナリオ

サプライ チェーン マネジメント
インテリジェントな仕分けと保管ソリューション。保管ロボットソリューションの完全なセットを確立し、レイアウト設計を最適化し、仕分けプロセスの労働効率を改善し、保管エリアでの基本的な無人操作を実現します。商品が倉庫に入る過程で、機械のスキャンとインテリジェントな計算により、保管に最適な場所が自動的に選択され、保管スペースの最適化、倉庫内の最短の仕分けおよび輸送経路、および「最初の」を実現します。 「先出し」の在庫です。

交通分野
高速道路の交通安全防止および制御システムに関連するコア技術は、交通行動の監視、交通安全の研究と判断、交通危険警告および交通法執行、およびこれらの技術です。人工知能と1つに統合されています。道路交通の運行状況を「見える」、車両の軌跡を「把握」、重要な違法行為を「把握」、隠れた安全事故を「排除」、路面連携・連携の「素早い対応」、交通情報アプリの「サービス」を実現と他の目標。これは、人工知能技術と切り離すことはできません。

農業分野
インテリジェントな農業用小屋ロボットは、センサー技術、画像認識技術、システム統合技術、人工知能技術、通信技術などの最先端の科学技術を統合するだけではありません.さらに、インテリジェント農業ロボットは、端末アクチュエータ、制御デバイス、モバイルデバイス、マシンビジョンシステム、センサーなどの機能デバイスでも構成されています。情報に対する強い認識だけでなく、再プログラミングの機能も備えており、また、種まき、加工、生産などの活動を実現できる、人体の一部の体の動きを模倣する柔軟な自動化または半自動化された機器も備えています。

保険分野
保険業界のサービスには、主にアフターセールスのクレーム処理、ポリシーの更新、顧客相談およびその他のサービスが含まれます。人工知能は、画像認識と検出技術を実現し、損傷場所の分解と位置決め、角度復元、反射防止、クラウドベースの自律比較などの操作を実行し、システムは数秒で正確な損傷評価結果を提供できます。保険金決済における人件費と時間コストを大幅に削減し、自動化の度合いを高め、顧客の待ち時間を大幅に短縮し、保険金決済サービスの満足度を向上させることができます。

教育分野
インテリジェント ロボットは、データ収集、データ処理、ヒューマン マシン インターフェースのあらゆる側面に浸透し、さまざまな教育アプリケーション シナリオを実現します。データ収集能力の向上により、本来は解離していた大量の学習過程データが、コンピュータで処理できる範囲に収まりました。音声認識、画像認識、人工知能を活用し、口述評価や写真検索などを実現します。データ処理能力が向上した後、人間とコンピューターの相互作用インターフェースは、より鮮明で効率的な教育と教授法をもたらします。ユーザー エクスペリエンスの向上により、テクノロジはチップではなくなります。

スマート マニュファクチャリング分野
短期的には、スマート マニュファクチャリングは代替効果と産業移転効果につながり、一部の仕事が失われます。自動車、電子情報、電気機械器具製造などの産業の生産ラインにおける「機械代替」。 China Robot Industry Alliance の統計によると、2017 年に私の国の産業用ロボットの売上高は、世界の T 産業のロボット売上高の 29.3% を占め、2 年連続で世界最大のロボット消費者になりました。 「その中で、ロボットの 90% 以上が積み下ろし、ハンドリング、溶接、スプレー、組み立て、その他のリンクで使用されています。

テクニカル システム

Android チェーン インフラストラクチャ
ビットコインやイーサリアムに代表されるブロックチェーン アーキテクチャは、トランザクションの規模、応答速度、スケーラビリティなどの一連の問題がブロックチェーン コマーシャルの開発と実装を妨げています。アプリケーション。
主要なブロックチェーン ネットワーク アプリケーションである Android チェーンは、高頻度の同時実行、数億のユーザー、ゼロ遅延応答を使用できるブロックチェーン パブリック チェーン上に構築する必要があり、Hit 分散ホスティング システムと組み合わせて、それは本当に成功に帰することができます。
Android チェーンはアプリケーション層とテクノロジー層に分かれています。アプリケーション層は、シーン アプリケーションとコンシューマー端末ハードウェアにさらに分割されます。テクノロジー レイヤーは、アプリケーション テクノロジー、アルゴリズム、およびデータ コンピューティング機能に分かれています。
Android チェーンは、パブリック チェーンとシャード チェーン (論理サブチェーン) を有機的に組み合わせてハイブリッド チェーン インフラストラクチャを形成するハイブリッド シャード チェーン テクノロジを採用しています。 Android チェーンは少量の取引記録コア コンテンツを公開チェーン台帳に保存し、証人履歴、合意記録、事業譲渡などの取引を独立した空間に保存します。

ロボット ビジョン テクノロジー
ロボット ビジョンとは、視覚情報を入力として受け取るだけでなく、その情報を処理して、ロボットにとって有用な情報を抽出することも指します。今日の視覚技術は、人間のジェスチャーや表情を認識できるようになりました。つまり、ヒューマン マシン インターフェースの機能も実現できるようになりました。
a. ビジュアル テクノロジー分析
① 特定のサイズ、カラー モードなど、および類似の画像範囲を持つ画像を検出または追跡します。
②複眼または距離測定器を用いて距離画像を取得します。
③時系列画像から、画像中の各画素の動作状態（オプティカルフローフィールド）を求めます。
④ 時系列画像から移動物体を検出・追跡する。
⑤ 画像処理の結果に応じて、カメラのパラメーターや方向を変更したり、カメラの全体的な位置を移動したり、
または照明条件 (アクティブ ビジョン) を改善したりして、より良い入力画像を取得します。 .
b. 画像処理技術解析
画像処理技術には、点処理、群処理、幾何処理、枠処理の4つの方法があります。画像処理の最も基本的な方法は点処理法で、この方法で処理されるオブジェクトがピクセルであることからその名前が付けられています。ポイント処理法は簡単で効果的で、主に画像の明るさ調整、画像のコントラスト調整、画像の明るさ反転処理に使用されます。画像群処理法は、点処理よりも処理範囲が広く、処理対象が画素の集まりであることから「領域処理またはブロック処理」とも呼ばれます。画像に対するグループ処理方法の適用は、主に、画像のエッジの検出とエッジの強調、画像のソフト化とシャープ化、画像のランダムノイズの増加と削減などに現れます。

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