Huvudnätverket för ADC smarta kedjan antar moder-barns flerkedjestruktur, kombinationen av statisk huvudbok och dynamisk lagringsteknologi, polymorfa noder och diversifierad konsensusmekanism. Mångfald av applikationer. Underkedjan och moderkedjan är två typer av kedjor på olika nivåer som skiljer sig från systemarkitekturnivån Moderkedjan är representanten för hela företagsekologin och underkedjan representerar olika branscher. kedjan genereras på moderkedjan, och den offentliga ADC-kedjan antar en hybrid konsensusmekanism baserad på kombinationen av PoS+POD (cirkulationsmining). Underkedjan liknar den nya skärningsteknologin som lanserats av Ethereum V God, som stöder parallell bearbetning av flera transaktioner. Efter att transaktionen är slutförd skrivs den asynkront in i den offentliga kedjetransaktionsreskontran för att möta det höga samtidighetsscenariot med affärskrav . Det har förändrat de tekniska flaskhalsarna och defekterna i den traditionella blockkedjan och kan effektivt förbättra transaktionsbekräftelsens hastighet.
Syftet med ADC:s smarta kedjas huvudnätverks offentliga kedja är att bygga en kommersiell ekologisk offentlig kedja på bottennivå, och handlare kan bygga underkedjeapplikationsekologi enligt sina egna behov. Huvuddragen i denna kommersiella ekologiska kedja är lagring och överföring av all data (inklusive elektroniska taggdata, varucirkulationsdata, etc.), som inte kan manipuleras, stöder verifiering av datakvalitet och datakonsensus med tidsstämplar, så att ett ärligt, autentiskt och pålitligt affärsekosystem.

Ansökningsscenario

Supply Chain Management
Intelligenta sorterings- och lagringslösningar. Etablera en komplett uppsättning lagringsrobotlösningar, optimera layoutdesignen och förbättra arbetseffektiviteten i sorteringsprocessen; realisera i princip obemannade operationer i lagringsområdet. När varor kommer in i lagret väljs den mest lämpliga platsen automatiskt för lagring genom maskinskanning och intelligent beräkning, för att förverkliga optimeringen av lagringsutrymmet, den kortaste sorterings- och transportvägen i lagret, och "först i , först ut" ur lagret.

Trafikfält
Kärnteknologierna som är involverade i systemet för förebyggande och kontroll av trafiksäkerhet på motorvägar är trafikbeteendeövervakning, trafiksäkerhetsforskning och bedömning, trafikriskvarning och trafiklagsbekämpning, och dessa tekniker har kombinerats med artificiell intelligens till ett. Inse "synlig" trafikstatus för vägtrafiken, "upplevda" fordonsbanor, "fångade" olagliga viktiga handlingar, "eliminerade" dolda säkerhetsincidenter, "snabb respons" för samverkan och länkning av vägytan, och "tjänster" för trafikinformationsapplikationer Utmärkt" och andra mål. Detta är oskiljaktigt från artificiell intelligens-teknik.

Inom jordbruksområdet
Intelligenta jordbruksbodsrobotar integrerar inte bara banbrytande vetenskap och teknologi som sensorteknik, bildigenkänningsteknik, systemintegrationsteknik, artificiell intelligens och kommunikationsteknik . Dessutom är intelligenta jordbruksrobotar också sammansatta av funktionella enheter som terminalställdon, kontrollenheter, mobila enheter, maskinseendesystem och sensorer. Den har inte bara en stark uppfattning om information utan har också funktionen att omprogrammera, och har också viss flexibel automatisering eller halvautomatisk utrustning som imiterar vissa kroppsrörelser i människokroppen, vilket kan förverkliga aktiviteter som sådd, bearbetning och produktion.

Försäkringsområdet
Försäkringsbranschens tjänster omfattar huvudsakligen skadereglering efter försäljning, förnyelse av försäkringen och kundrådgivning och andra tjänster. Artificiell intelligens kan realisera bildigenkänning och detekteringsteknik, och utföra operationer som sönderdelning och positionering av skadade platser, vinkelåterställning, antireflektion och molnbaserad autonom jämförelse. Systemet kan ge korrekta skadebedömningsresultat inom några sekunder. Det kan avsevärt minska arbetskrafts- och tidskostnaderna vid skadereglering, förbättra graden av automatisering, avsevärt minska kundernas väntetid och förbättra tillfredsställelsen av skaderegleringstjänsterna.

Inom utbildningsområdet
Intelligenta robotar tränger in i alla aspekter av datainsamling, databehandling och människa-maskin-gränssnitt för att realisera en mängd olika scenarier för utbildningsapplikationer. Förbättringen av datainsamlingsförmågan har medfört en stor mängd inlärningsprocessdata som ursprungligen dissocierades till det intervall som kan bearbetas av datorn. Taligenkänning, bildigenkänning och artificiell intelligens kan användas för att uppnå muntlig utvärdering, fotosökning m.m. Efter att databehandlingsförmågan har förbättrats kommer gränssnittet för interaktion mellan människa och dator att ge mer levande och effektiva utbildnings- och undervisningsmetoder. Bättre användarupplevelse gör att tekniken inte längre är ett chip.

Smart tillverkningsområde
På kort sikt kommer smart tillverkning att leda till substitutionseffekter och industriella överföringseffekter, vilket resulterar i att vissa jobb går förlorade. "Maskinsubstitution" i produktionslinjerna för industrier som bilar, elektronisk information, elektriska maskiner och utrustningstillverkning. Enligt statistik från China Robot Industry Alliance, 2017, stod mitt lands industrirobotförsäljning för 29,3 % av den globala T-industrins robotförsäljning, och den har blivit världens största robotkonsument under två år i rad. "Bland dem används mer än 90 % av robotarna vid lastning och lossning, hantering, svetsning, sprutning, montering och andra länkar.

Tekniskt system

Android-kedjans infrastruktur
Blockkedjearkitekturen som representeras av Bitcoin och Ethereum har avslöjat transaktionsskala, svarshastighet och En serie problem som skalbarhet hindrar utvecklingen och implementeringen av kommersiell blockchain applikationer.
Android-kedjan, som en ledande blockchain-nätverksapplikation, måste byggas på en offentlig blockchain-kedja som kan använda högfrekvent samtidighet, hundratals miljoner användare och noll-fördröjningssvar. Kombinerat med det distribuerade värdsystemet Hit, det kan verkligen tillskrivas framgång.
Android-kedjan är uppdelad i applikationsskikt och teknikskikt. Applikationsskiktet är vidare uppdelat i scenapplikationer och konsumentterminalhårdvara. Teknikskiktet är uppdelat i applikationsteknik, algoritmer och databeräkningsmöjligheter.
Android-kedjan använder hybrid shard chain-teknologi, som organiskt kombinerar offentlig kedja och shard kedja (logisk underkedja) för att bilda en hybrid kedja infrastruktur. Android-kedjan sparar en liten mängd kärninnehåll för transaktionsposter i den offentliga kedjeboken och sparar transaktioner som vittneshistorik, konsensusposter och företagsöverföringar i ett oberoende utrymme.

Robot vision-teknik
Robot vision syftar på att inte bara ta visuell information som input, utan också bearbeta informationen och sedan extrahera användbar information för roboten. Dagens visionteknologi har kunnat känna igen mänskliga gester och ansiktsuttryck, det vill säga att funktionerna i gränssnittet människa-maskin också kan realiseras.
a. Visuell teknikanalys
① Upptäck eller spåra bilder med en given storlek, färgläge etc. och liknande bildintervall.
②Använd multi-eye vision eller avståndsmätare för att få avståndsbilder.
③Använd tidsseriebilder, hitta drifttillståndet (optiskt flödesfält) för varje pixel i bilden.
④ Upptäck och spåra rörliga objekt från tidsseriebilder.
⑤ Ändra kamerans parametrar och riktning enligt resultaten av bildbehandlingen, eller flytta kamerans övergripande position,
eller förbättra ljusförhållandena (aktiv syn) för att få en bättre ingångsbild .
b. Bildteknikanalys
Bildbehandlingsteknik omfattar fyra metoder: punktbearbetning, gruppbearbetning, geometrisk bearbetning och rambearbetning. Den mest grundläggande metoden för bildbehandling är punktbearbetningsmetoden, som har fått sitt namn eftersom objektet som bearbetas med denna metod är en pixel. Punktbearbetningsmetoden är enkel och effektiv och används huvudsakligen för justering av bildens ljusstyrka, justering av bildkontrast och bearbetning av bildljusstyrka. Bildgruppsbehandlingsmetoden har ett större bearbetningsområde än punktbearbetning, och bearbetningsobjektet är en grupp av pixlar, så det kallas också "områdesbehandling eller blockbearbetning". Tillämpningen av gruppbearbetningsmetoden på bilden manifesteras huvudsakligen i: att upptäcka kanten på bilden och förbättra kanten, mjuka upp och skärpa bilden, öka och minska det slumpmässiga bruset i bilden, etc.

*Ovanstående innehåll är organiserat av YouToCoin-tjänstemannen. Om det skrivs ut igen, vänligen ange källan.