Rețeaua principală a lanțului inteligent ADC adoptă structura multi-lanț mama-copil, combinația dintre registrul static și tehnologia de stocare dinamică, noduri polimorfe și mecanism de consens diversificat. Diversitatea aplicațiilor. Sub-lanțul și lanțul-mamă sunt două tipuri de lanțuri la niveluri diferite, care se disting de nivelul arhitecturii sistemului. Lanțul-mamă este reprezentantul întregii ecologie a afacerii, iar sub-lanțul este reprezentantul diferitelor industrii. lanțul este generat pe lanțul părinte, iar lanțul public ADC adoptă un mecanism de consens hibrid bazat pe combinația PoS+POD (exploatare în circulație). Sub-lanțul este similar cu noua tehnologie de sharding lansată de Ethereum V God, care acceptă procesarea paralelă a mai multor tranzacții. După finalizarea tranzacției, este scrisă asincron în registrul public al tranzacțiilor în lanț pentru a îndeplini scenariul de concurență ridicată al cerințelor de afaceri. . A schimbat blocajele tehnice și defectele blockchain-ului tradițional și poate îmbunătăți efectiv viteza de confirmare a tranzacției.
Scopul lanțului public al rețelei principale a lanțului inteligent ADC este de a construi un lanț public ecologic comercial de nivel inferior, iar comercianții pot construi ecologie a aplicațiilor sub-lanțului în funcție de propriile nevoi. Principalele caracteristici ale acestui lanț ecologic comercial sunt stocarea și transmiterea tuturor datelor (inclusiv date de etichete electronice, date de circulație a mărfurilor etc.), care nu pot fi modificate, susțin verificarea calității datelor și consensul datelor cu marcaje temporale, astfel încât un ecosistem de afaceri onest, autentic și de încredere.

Scenariu de aplicare

Gestionarea lanțului de aprovizionare
Soluții inteligente de sortare și stocare. Stabiliți un set complet de soluții de roboți de stocare, optimizați designul aspectului și îmbunătățiți eficiența forței de muncă în procesul de sortare; practic, realizați operațiuni fără echipaj în zona de depozitare. În procesul de intrare a mărfurilor în depozit, cea mai potrivită locație este selectată automat pentru depozitare prin scanarea mașinii și calcul inteligent, astfel încât să se realizeze optimizarea spațiului de depozitare, cea mai scurtă cale de sortare și transport din depozit și „prima din , primul ieşit" din inventar.

Domeniul traficului
Tehnologiile de bază implicate în sistemul de prevenire și control al siguranței traficului pe autostrăzi sunt monitorizarea comportamentului traficului, cercetarea și judecata siguranței traficului, avertizarea riscurilor de trafic și aplicarea legii rutiere și aceste tehnologii. au fost combinate cu inteligența artificială într-unul singur. Realizați starea „vizibilă” de funcționare a traficului rutier, traiectoriile vehiculelor „percepute”, actele ilegale cheie „capturate”, incidentele de siguranță „eliminate” ascunse, „răspunsul rapid” pentru colaborarea și legătura cu suprafața drumului și „servicii” pentru aplicațiile de informații despre trafic Excelent” si alte scopuri. Acest lucru este inseparabil de tehnologia inteligenței artificiale.

În domeniul agriculturii
Roboții inteligenți pentru magazii agricole nu integrează doar știința și tehnologia de ultimă oră, cum ar fi tehnologia senzorilor, tehnologia de recunoaștere a imaginilor, tehnologia de integrare a sistemelor, tehnologia inteligenței artificiale și tehnologia comunicațiilor . În plus, roboții agricoli inteligenți sunt, de asemenea, compuși din dispozitive funcționale, cum ar fi dispozitive de acționare terminale, dispozitive de control, dispozitive mobile, sisteme de viziune artificială și senzori. Nu numai că are o percepție puternică a informației, dar are și funcția de reprogramare și are, de asemenea, unele automatizări flexibile sau echipamente semi-automate care imită unele mișcări ale corpului uman, care pot realiza activități precum însămânțarea, prelucrarea și producția.

Domeniul asigurărilor
Serviciile din industria asigurărilor includ în principal soluționarea daunelor după vânzare, reînnoirea polițelor și consultarea clienților și alte servicii. Inteligența artificială poate realiza tehnologia de recunoaștere și detecție a imaginilor și poate efectua operațiuni precum descompunerea și poziționarea locațiilor deteriorate, restaurarea unghiului, anti-reflexia și compararea autonomă bazată pe cloud. Sistemul poate oferi rezultate precise de evaluare a daunelor în câteva secunde. Poate reduce considerabil costurile cu forța de muncă și timp în soluționarea daunelor, poate îmbunătăți gradul de automatizare, poate reduce semnificativ timpul de așteptare al clienților și poate îmbunătăți satisfacția serviciilor de soluționare a daunelor.

În domeniul educației
Roboții inteligenți pătrund în toate aspectele colectării datelor, procesării datelor și interfeței om-mașină pentru a realiza o varietate de scenarii de aplicații educaționale. Îmbunătățirea capacității de colectare a datelor a adus o cantitate mare de date despre procesul de învățare care au fost inițial disociate în intervalul care poate fi procesat de computer. Recunoașterea vorbirii, recunoașterea imaginilor și inteligența artificială pot fi utilizate pentru a realiza evaluarea orală, căutarea de fotografii etc. După ce capacitatea de procesare a datelor este îmbunătățită, interfața de interacțiune om-calculator va aduce metode de educație și predare mai vii și mai eficiente. O experiență mai bună a utilizatorului face ca tehnologia să nu mai fie un cip.

Domeniul de producție inteligentă
Pe termen scurt, producția inteligentă va duce la efecte de substituție și de transfer industrial, ducând la pierderea unor locuri de muncă. „Înlocuirea mașinilor” în liniile de producție ale industriilor precum automobile, informații electronice, fabricarea de mașini și echipamente electrice. Conform statisticilor de la China Robot Industry Alliance, în 2017, vânzările de roboți industriali din țara mea au reprezentat 29,3% din vânzările globale de roboți din industria T și a devenit cel mai mare consumator de roboți din lume timp de doi ani consecutivi. „Dintre aceștia, mai mult de 90% dintre roboți sunt folosiți la încărcare și descărcare, manipulare, sudare, pulverizare, asamblare și alte legături.

Sistem tehnic

Infrastructura lanțului Android
Arhitectura blockchain reprezentată de Bitcoin și Ethereum a expus amploarea tranzacțiilor, viteza de răspuns și O serie de probleme precum scalabilitatea împiedică dezvoltarea și implementarea blockchain-ului comercial. aplicatii.
Lanțul Android, ca o aplicație de top blockchain de rețea, trebuie să fie construit pe un lanț public blockchain care poate utiliza concurența de înaltă frecvență, sute de milioane de utilizatori și răspunsul fără întârziere. Combinat cu sistemul de găzduire distribuită Hit, se poate atribui cu adevărat succesului.
Lanțul Android este împărțit în strat de aplicație și strat de tehnologie. Stratul de aplicație este împărțit în continuare în aplicații de scenă și hardware terminal de consum. Stratul tehnologic este împărțit în tehnologie de aplicație, algoritmi și capabilități de calcul a datelor.
Lanțul Android adoptă tehnologia de lanț hibrid de shard, care combină organic lanțul public și lanțul shard (sub-lanț logic) pentru a forma o infrastructură de lanț hibrid. Lanțul Android salvează o cantitate mică de conținut de bază în înregistrarea tranzacțiilor în registrul public al lanțului și salvează tranzacții precum istoricul martorilor, înregistrările de consens și transferurile de afaceri într-un spațiu independent.

Tehnologia vederii robotului
Viziunea robotului se referă nu numai la preluarea informațiilor vizuale ca intrare, ci și la procesarea informațiilor și apoi la extragerea de informații utile pentru robot. Tehnologia vederii de astăzi a fost capabilă să recunoască gesturile umane și expresiile faciale, adică funcțiile interfeței om-mașină pot fi, de asemenea, realizate.
a. Analiza tehnologiei vizuale
① Detectați sau urmăriți imagini cu o anumită dimensiune, mod de culoare etc. și intervale de imagini similare.
②Utilizați viziune multi-ochi sau dispozitiv de măsurare a distanței pentru a obține imagini de la distanță.
③Folosind imagini din seria temporală, găsiți starea de funcționare (câmp de flux optic) a fiecărui pixel din imagine.
④ Detectați și urmăriți obiectele în mișcare din imagini din seria temporală.
⑤ În funcție de rezultatele procesării imaginii, modificați parametrii și direcția camerei sau mutați poziția generală a camerei,
sau îmbunătățiți condițiile de iluminare (viziune activă) pentru a obține o imagine de intrare mai bună .
b. Analiza tehnologiei imaginii
Tehnologia de procesare a imaginii include patru metode: procesare punctuală, procesare în grup, procesare geometrică și procesare cadru. Cea mai de bază metodă de procesare a imaginii este metoda de procesare a punctelor, care își primește numele deoarece obiectul procesat prin această metodă este un pixel. Metoda de procesare a punctelor este simplă și eficientă și este utilizată în principal pentru ajustarea luminozității imaginii, ajustarea contrastului imaginii și procesarea inversării luminozității imaginii. Metoda de procesare a grupului de imagini are o gamă de procesare mai mare decât procesarea punctuală, iar obiectul de procesare este un grup de pixeli, deci este numit și „procesare zonă sau procesare bloc”. Aplicarea metodei de procesare în grup asupra imaginii se manifestă în principal în: detectarea marginii imaginii și sporirea marginii, înmuierea și ascuțirea imaginii, creșterea și reducerea zgomotului aleator al imaginii etc.

*Conținutul de mai sus este organizat de oficialul YouToCoin. Dacă este retipărit, vă rugăm să indicați sursa.