Hovednettverket til ADC smart kjede tar i bruk mor-barn flerkjedestrukturen, kombinasjonen av statisk hovedbok og dynamisk lagringsteknologi, polymorfe noder og diversifisert konsensusmekanisme. Mangfold av applikasjoner. Underkjeden og moderkjeden er to typer kjeder på ulike nivåer skilt fra systemarkitekturnivået Moderkjeden er representanten for hele virksomhetsøkologien, og underkjeden er representanten for ulike bransjer. kjeden genereres på moderkjeden, og den offentlige ADC-kjeden tar i bruk en hybrid konsensusmekanisme basert på kombinasjonen PoS+POD (sirkulasjonsmining). Underkjeden ligner på den nye sharding-teknologien lansert av Ethereum V God, som støtter parallell behandling av flere transaksjoner. Etter at transaksjonen er fullført, skrives den asynkront inn i den offentlige kjedetransaksjonsboken for å møte det høye samtidighetsscenarioet med forretningskrav . Det har endret de tekniske flaskehalsene og defektene til den tradisjonelle blokkjeden, og kan effektivt forbedre transaksjonsbekreftelseshastigheten.
Formålet med ADC smart kjede hovednettverk offentlig kjede er å bygge en kommersiell økologisk offentlig kjede på bunnnivå, og selgere kan bygge underkjede applikasjonsøkologi i henhold til deres egne behov. Hovedtrekkene til denne kommersielle økologiske kjeden er lagring og overføring av alle data (inkludert elektroniske merkedata, varesirkulasjonsdata, etc.), som ikke kan tukles med, støtter verifisering av datakvalitet og datakonsensus med tidsstempler, slik at et ærlig, autentisk og pålitelig forretningsøkosystem.

Applikasjonsscenario

Supply Chain Management
Intelligente sorterings- og lagringsløsninger. Etabler et komplett sett med lagringsrobotløsninger, optimer layoutdesignet og forbedre arbeidseffektiviteten i sorteringsprosessen; realiser i utgangspunktet ubemannede operasjoner i lagringsområdet. I prosessen med at varer kommer inn på lageret, velges den mest passende plasseringen automatisk for lagring gjennom maskinskanning og intelligent beregning, for å realisere optimalisering av lagringsplass, den korteste sorterings- og transportveien i lageret, og den "første i , først ut" av inventaret.

Trafikkfelt
Kjerneteknologiene som er involvert i forebyggings- og kontrollsystemet for trafikksikkerhet på motorveier er trafikkatferdsovervåking, trafikksikkerhetsforskning og vurdering, trafikkrisikovarsling og trafikklovhåndhevelse, og disse teknologiene har blitt kombinert med kunstig intelligens til ett. Innse "synlig" veitrafikkdriftsstatus, "oppfattede" kjøretøybaner, "fanget" viktige ulovlige handlinger, "eliminerte" skjulte sikkerhetshendelser, "rask respons" for veidekkesamarbeid og kobling, og "tjenester" for trafikkinformasjonsapplikasjoner Utmerket" og andre mål. Dette er uatskillelig fra kunstig intelligens-teknologi.

I landbruksfeltet
Intelligente landbruksskurroboter integrerer ikke bare banebrytende vitenskap og teknologi som sensorteknologi, bildegjenkjenningsteknologi, systemintegrasjonsteknologi, kunstig intelligens-teknologi og kommunikasjonsteknologi . Dessuten er intelligente landbruksroboter også sammensatt av funksjonelle enheter som terminalaktuatorer, kontrollenheter, mobile enheter, maskinsynssystemer og sensorer. Den har ikke bare en sterk oppfatning av informasjon, men har også funksjonen til å omprogrammere, og har også noe fleksibel automatisering eller halvautomatisk utstyr som imiterer noen kroppsbevegelser av menneskekroppen, som kan realisere aktiviteter som såing, prosessering og produksjon.

Forsikringsfeltet
Tjenester i forsikringsbransjen inkluderer hovedsakelig skadeoppgjør etter salg, fornyelse av polisen og kundekonsultasjon og andre tjenester. Kunstig intelligens kan realisere bildegjenkjennings- og deteksjonsteknologi, og utføre operasjoner som dekomponering og posisjonering av skadede steder, vinkelgjenoppretting, antirefleksjon og skybasert autonom sammenligning.Systemet kan gi nøyaktige skadevurderingsresultater innen få sekunder. Det kan i stor grad redusere arbeidskraft- og tidskostnadene ved skadeoppgjør, forbedre graden av automatisering, redusere ventetiden til kundene betydelig og forbedre tilfredsheten til skadeoppgjørstjenester.

På utdanningsfeltet
Intelligente roboter trenger inn i alle aspekter av datainnsamling, databehandling og menneske-maskin-grensesnitt for å realisere en rekke pedagogiske applikasjonsscenarier. Forbedringen av datainnsamlingsevnen har brakt en stor mengde læringsprosessdata som opprinnelig ble dissosiert i området som kan behandles av datamaskinen. Talegjenkjenning, bildegjenkjenning og kunstig intelligens kan brukes for å oppnå muntlig evaluering, fotosøk m.m. Etter at databehandlingsevnen er forbedret, vil menneske-datamaskin-interaksjonsgrensesnittet gi mer levende og effektive utdannings- og undervisningsmetoder. Bedre brukeropplevelse gjør at teknologi ikke lenger er en brikke.

Smart produksjonsfelt
På kort sikt vil smart produksjon føre til substitusjonseffekter og industrielle overføringseffekter, noe som resulterer i tap av noen arbeidsplasser. "Maskinsubstitusjon" i produksjonslinjene til bransjer som biler, elektronisk informasjon, elektriske maskiner og utstyrsproduksjon. I følge statistikk fra China Robot Industry Alliance, i 2017, utgjorde mitt lands industrirobotsalg 29,3 % av det globale T-industriens robotsalg, og det har blitt verdens største robotforbruker i to år på rad. "Blant dem brukes mer enn 90 % av robotene til lasting og lossing, håndtering, sveising, sprøyting, montering og andre ledd.

Teknisk system

Android-kjedeinfrastruktur
Blockchain-arkitekturen representert av Bitcoin og Ethereum har avdekket transaksjonsskala, responshastighet og En rekke problemer som skalerbarhet hindrer utviklingen og implementeringen av kommersielle blokkjeder. applikasjoner.
Android-kjeden, som en ledende blokkjedenettverksapplikasjon, må bygges på en offentlig blokkjedekjede som kan bruke høyfrekvent samtidighet, hundrevis av millioner brukere og null-forsinkelsesrespons. Kombinert med det distribuerte Hit-vertssystemet, det kan virkelig tilskrives suksess.
Android-kjeden er delt inn i applikasjonslag og teknologilag. Applikasjonslaget er videre delt inn i sceneapplikasjoner og forbrukerterminalmaskinvare. Teknologilaget er delt inn i applikasjonsteknologi, algoritmer og databeregningsmuligheter.
Android-kjeden tar i bruk hybrid shard-kjedeteknologi, som organisk kombinerer offentlig kjede og shard-kjede (logisk underkjede) for å danne en hybrid kjedeinfrastruktur. Android-kjeden lagrer en liten mengde kjerneinnhold for transaksjonsposter i den offentlige kjedeboken, og lagrer transaksjoner som vitnehistorikk, konsensusposter og virksomhetsoverføringer på et uavhengig sted.

Robotsynsteknologi
Robotsyn refererer til å ikke bare ta visuell informasjon som input, men også behandle informasjonen og deretter trekke ut nyttig informasjon for roboten. Dagens synsteknologi har vært i stand til å gjenkjenne menneskelige gester og ansiktsuttrykk, det vil si at funksjonene til menneske-maskin-grensesnittet også kan realiseres.
a. Visuell teknologianalyse
① Oppdag eller spor bilder med en gitt størrelse, fargemodus osv. og lignende bildeområder.
②Bruk flerøyesyn eller avstandsmåler for å få avstandsbilder.
③Bruk tidsseriebilder, finn driftstilstanden (optisk flytfelt) for hver piksel i bildet.
④ Oppdag og spor bevegelige objekter fra tidsseriebilder.
⑤ I henhold til resultatene av bildebehandlingen, endre parametrene og retningen til kameraet, eller flytt den generelle posisjonen til kameraet,
eller forbedre lysforholdene (aktivt syn) for å få et bedre inngangsbilde .
b. Bildeteknologianalyse
Bildebehandlingsteknologi inkluderer fire metoder: punktbehandling, gruppebehandling, geometrisk prosessering og rammebehandling. Den mest grunnleggende metoden for bildebehandling er punktbehandlingsmetoden, som har fått navnet sitt fordi objektet som behandles med denne metoden er en piksel. Punktbehandlingsmetoden er enkel og effektiv, og brukes hovedsakelig til justering av bildelysstyrke, justering av bildekontrast og inversjon av bildelysstyrke. Bildegruppebehandlingsmetoden har et større behandlingsområde enn punktbehandling, og behandlingsobjektet er en gruppe piksler, så det kalles også "områdebehandling eller blokkbehandling". Anvendelsen av gruppebehandlingsmetoden på bildet manifesteres hovedsakelig i: oppdage kanten av bildet og forbedre kanten, myke opp og gjøre bildet skarpere, øke og redusere den tilfeldige støyen i bildet, etc.

*Innholdet ovenfor er organisert av YouToCoin-offisielle. Hvis det skrives ut på nytt, vennligst oppgi kilden.