Основна мережа інтелектуального ланцюга ADC використовує багатоланцюгову структуру мати-дитина, поєднання статичної книги та технології динамічного зберігання, поліморфні вузли та диверсифікований механізм консенсусу. Різноманітність застосувань. Суб-ланцюг і материнський ланцюг — це два типи ланцюгів на різних рівнях, які відрізняються від рівня архітектури системи. ланцюг генерується на батьківському ланцюзі, а публічний ланцюг ADC приймає гібридний механізм консенсусу, заснований на комбінації PoS+POD (циркуляційний майнінг). Суб-ланцюжок схожий на нову технологію шардингу, запущену Ethereum V God, яка підтримує паралельну обробку кількох транзакцій. Після завершення транзакції вона асинхронно записується в публічну книгу транзакцій ланцюга, щоб відповідати сценарію високого паралелізму бізнес-вимог. . Він змінив технічні вузькі місця та дефекти традиційного блокчейну та може ефективно покращити швидкість підтвердження транзакцій.
Метою загальнодоступного ланцюга основної мережі розумного ланцюга ADC є створення комерційного екологічного публічного ланцюга нижнього рівня, а торговці можуть створювати екологію додатків субланцюга відповідно до власних потреб. Основними особливостями цього комерційного екологічного ланцюга є зберігання та передача всіх даних (включаючи дані електронних тегів, дані про обіг товарів тощо), які неможливо підробити, підтримка перевірки якості даних та консенсус даних із мітками часу, так що чесна, автентична та надійна бізнес-екосистема.

Сценарій застосування

Керування ланцюгом поставок
Розумні рішення для сортування та зберігання. Встановіть повний набір рішень для складських роботів, оптимізуйте дизайн макета та підвищте ефективність праці в процесі сортування; в основному реалізуйте безлюдні операції в зоні зберігання. У процесі надходження товарів на склад автоматично вибирається найбільш підходяще місце для зберігання за допомогою машинного сканування та інтелектуального розрахунку, щоб реалізувати оптимізацію простору для зберігання, найкоротший шлях сортування та транспортування на складі та «перший у , перший з інвентарю.

Сфера дорожнього руху
Основними технологіями, задіяними в системі запобігання та контролю безпеки дорожнього руху, є моніторинг поведінки дорожнього руху, дослідження та оцінка безпеки дорожнього руху, попередження про ризик дорожнього руху та дотримання правил дорожнього руху, а також ці технології були об’єднані зі штучним інтелектом в одне ціле. Реалізація «видимого» стану руху на дорозі, «сприйнятих» траєкторій транспортних засобів, «зафіксованих» ключових протиправних дій, «усунених» прихованих інцидентів безпеки, «швидкого реагування» для взаємодії та зв’язку дорожнього покриття та «служб» для додатків інформації про дорожній рух Відмінно» та інші цілі. Це невіддільне від технології штучного інтелекту.

У сфері сільського господарства
Інтелектуальні сільськогосподарські роботи-сараї не лише об’єднують передові науки та технології, такі як сенсорна технологія, технологія розпізнавання зображень, технологія системної інтеграції, технологія штучного інтелекту та технологія зв’язку . Крім того, інтелектуальні сільськогосподарські роботи також складаються з функціональних пристроїв, таких як виконавчі механізми терміналів, пристрої керування, мобільні пристрої, системи машинного зору та датчики. Він не тільки має сильне сприйняття інформації, але також має функцію перепрограмування, а також має деяку гнучку автоматизацію або напівавтоматичне обладнання, що імітує деякі рухи людського тіла, яке може реалізувати такі дії, як посів, обробка та виробництво.

Сфера страхування
Послуги галузі страхування включають в основному врегулювання претензій після продажу, оновлення полісів, консультації клієнтів та інші послуги. Штучний інтелект може реалізувати технологію розпізнавання та виявлення зображень і виконувати такі операції, як декомпозиція та позиціонування пошкоджених місць, відновлення кута, антивідблиск і автономне порівняння в хмарі.Система може надати точні результати оцінки пошкоджень протягом кількох секунд. Це може значно скоротити трудові та часові витрати на врегулювання претензій, підвищити ступінь автоматизації, значно скоротити час очікування клієнтів і підвищити задоволеність послугами врегулювання претензій.

У сфері освіти
Розумні роботи проникають у всі аспекти збору даних, обробки даних та інтерфейсу «людина-машина», щоб реалізувати різноманітні сценарії освітніх програм. Покращення можливості збору даних принесло велику кількість даних процесу навчання, які спочатку були розділені на діапазон, який може обробити комп’ютер. Розпізнавання мовлення, розпізнавання зображень і штучний інтелект можна використовувати для досягнення усного оцінювання, пошуку фотографій тощо. Після покращення здатності обробки даних інтерфейс взаємодії людини та комп’ютера принесе більш яскраві та ефективні методи навчання та навчання. Кращий користувацький досвід робить технологію більше не чіпом.

Сфера інтелектуального виробництва
У короткостроковій перспективі інтелектуальне виробництво призведе до ефекту заміщення та ефекту переміщення промисловості, що призведе до втрати деяких робочих місць. «Заміна машин» у виробничих лініях таких галузей, як виробництво автомобілів, електронної інформації, електричних машин і обладнання. Згідно зі статистичними даними Альянсу індустрії роботів Китаю, у 2017 році продажі промислових роботів у моїй країні становили 29,3% світових продажів роботів T-індустрії, і вона стала найбільшим споживачем роботів у світі протягом двох років поспіль. «Серед них понад 90% роботів використовуються для завантаження та розвантаження, обробки, зварювання, розпилення, складання та інших ланок.

Технічна система

Інфраструктура ланцюга Android
Архітектура блокчейну, представлена ​​біткойнами та Ethereum, виявила масштаб транзакцій, швидкість відповіді та низку проблем, таких як масштабованість, які перешкоджають розробці та впровадженню комерційних блокчейнів програми.
Мережа Android, як провідний мережевий додаток блокчейну, має бути побудована на загальнодоступній ланцюзі блокчейну, яка може використовувати високочастотний паралелізм, сотні мільйонів користувачів і відповідь без затримки. У поєднанні з розподіленою системою хостингу Hit, це справді можна віднести до успіху.
Ланцюг Android поділяється на прикладний і технологічний рівень. Рівень додатків далі поділяється на додатки сцени та споживче термінальне обладнання. Технологічний рівень поділяється на прикладні технології, алгоритми та можливості обчислення даних.
У ланцюжку Android використовується технологія гібридного ланцюга сегментів, яка органічно поєднує публічний ланцюг і ланцюг сегментів (логічний підланцюжок), щоб утворити інфраструктуру гібридного ланцюга. Мережа Android зберігає невелику кількість основного вмісту записів транзакцій у загальнодоступній книзі ланцюжків, а також зберігає такі транзакції, як історія свідків, консенсусні записи та передачі бізнесу, у незалежному просторі.

Технологія роботизованого бачення
Роботизоване зір означає не лише отримання візуальної інформації як вхідних даних, але й обробку інформації, а потім вилучення корисної інформації для робота. Сучасні технології зору змогли розпізнавати людські жести та міміку, тобто також можна реалізувати функції людино-машинного інтерфейсу.
a. Аналіз візуальних технологій
① Виявляти або відстежувати зображення заданого розміру, колірного режиму тощо та подібних діапазонів зображень.
②Використовуйте багатоочний зір або пристрій вимірювання відстані, щоб отримати зображення відстані.
③Використовуючи зображення часових рядів, знайдіть робочий стан (поле оптичного потоку) кожного пікселя на зображенні.
④ Виявляти та відстежувати рухомі об’єкти за зображеннями часових рядів.
⑤ За результатами обробки зображення змініть параметри та напрямок камери, або перемістіть загальне положення камери,
або покращте умови освітлення (активне бачення) для отримання кращого вхідного зображення .
b. Аналіз технології зображення
Технологія обробки зображення включає чотири методи: точкову обробку, групову обробку, геометричну обробку та кадрову обробку. Найпростішим методом обробки зображень є метод точкової обробки, який отримав свою назву тому, що об’єкт, який обробляється цим методом, є пікселем. Метод точкової обробки є простим і ефективним і в основному використовується для налаштування яскравості зображення, налаштування контрастності зображення та обробки інверсії яскравості зображення. Метод обробки групи зображень має більший діапазон обробки, ніж точкова обробка, а об’єктом обробки є група пікселів, тому його також називають «обробкою області або обробкою блоку». Застосування методу групової обробки на зображенні в основному проявляється у: виявленні краю зображення та посиленні краю, пом’якшенні та різкості зображення, збільшенні та зменшенні випадкових шумів зображення тощо.

*Наведений вище вміст організовано офіційною особою YouToCoin. У разі повторного друку вкажіть джерело.