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區塊鏈與大數據智能

發布時間: 2021-06-16 05:17:00

『壹』 人工智慧與區塊鏈的關系

人工智慧和區塊鏈的共同點
區塊鏈關注的是保持准確的記錄、認證和執行,而人工智慧則助力於決策、評估和理解某些模式和數據集,最終產生自主交互。人工智慧和區塊鏈共同擁有幾個特點,可以確保在不久的將來能夠實現無縫互動。下面列出了三個主要特點。
1. 人工智慧和區塊鏈需要數據共享
分布式資料庫強調了在特定網路上的多個客戶端之間共享數據的重要性。同樣,人工智慧依靠大數據,特別是數據共享。可供分析的開放數據越多,機器的預測和評估則會更加正確,生成的演算法也更加可靠。
2. 安全
處理區塊鏈網路上進行高價值交易時,這對網路的安全性有很大的要求。這可通過現有協議實施。對於人工智慧來說,機器的自主性也需要很高的安全性,以降低發生災難性事件的可能性。
3. 信任是必要條件
對於任何廣泛接受的技術的進步,沒有比缺乏信任具有更大的威脅,也不排除人工智慧和區塊鏈。為了使機器間的通信更加方便,則需要有一個預期的信任級別。想要在區塊鏈網路上執行某些交易,信任則是一個必要條件。
區塊鏈和人工智慧對普通人的影響
簡單來說,區塊鏈是一個基於社區的技術,它能讓價值交換變得更安全,區塊鏈就像它的名字一樣。是一串由很多數據區塊連在一起的不斷延長的鏈條,每一個區塊都包含了一個加密的交易記錄,區塊按時間順序排列,並用密碼系統保障安全。區塊鏈是一項能改變規則的技術,它的出現是革命性的創新。
區塊鏈的作用也很多,具體應用也很廣泛。舉個例子吧:如果將區塊鏈用於食品行業,百姓就再也不擔心吃到有害食品了。如果將區塊鏈用於鑽石生產,那麼消費者再也不用擔心買到假的鑽石了。如果將區塊鏈用於到教育行業,可以加強知識產權保護。如果將區塊鏈用於保險行業,可以緩解保險業務的信息不對稱和有助於提升保險業務的安全性等等。
區塊鏈與人工智慧對普通人的影響可謂是巨大的。試想一下,若將區塊鏈和人工智慧結合在一起,那麼它們的作用會擴大嗎?是的,二者的結合,確實可以產生更多的影響來改變普通人的生活。
區塊鏈和人工智慧是技術領域的兩個極為重要的角色,各自為我們的生產生活帶來方便。如果我們找到一種智能的方法來使它們一起工作,那麼它們之間交互後產生的影響是不可想像的。這也是OMT的核心所在,這兩種技術結合後,未來的應用場景都是革命性的並且激動人心,在新的生態建構中,數據存儲、共享機制、平台問題、安全性問題等,都可以利用彼此的技術實現攻堅克難。OMT將通過區塊鏈+人工智慧技術為全球用戶、企業創造最大化價值,為普通百姓帶來更多方便。
回答完畢,望採納,謝謝!

『貳』 區塊鏈技術是如何與大數據結合起來應用的

重慶金窩窩分析:區塊鏈以其可信任性、安全性和不可篡改性,讓更多數據被解放出來,推進數據的海量增長。
區塊鏈的可追溯特性使得數據從採集、交易、流通,以及計算分析的每一步記錄都可以留存在區塊鏈上,使得數據的質量獲得前所未有的強信任背書,也保證了數據分析結果的正確性和數據挖掘的效果。

『叄』 人工智慧、區塊鏈、雲計算、大數據將如何影響未來

最近幾年區塊鏈和人工智慧一直很熱門

首先區塊鏈是建立去中心化的網路,所謂的去中心化,就是說這個網路不屬於你也不屬於我。

它屬於所有人。

而人工智慧是指研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。也就是說,「機器的自我學習」

這樣一來我們就可以思考區塊鏈與人工智慧的結合了。

首先我們要了解到,區塊鏈目前可以簡單的分為三個階段。

而在前三個階段中,都存在著:無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、 網路總是以最大容量運行等問題。嚴重的浪費資源並降低效率。

那麼我們是不是可以將人工智慧結合到底層公鏈技術當中,來解決這些問題呢?

答案是可以的!並且已經有團隊研發,並已經取得了一定的進度。

Velas 是一個通過人工智慧(AI)優化的神經網路來增強 其共識演算法,進行自我學習和自我優化的公鏈,致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。 Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識,在不 降低安全性和交易速度的情況下,完全實現去中心化。不光如此, AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 ;Velas 只在需要時出塊; 每 1 秒到每 2 分鍾之間 ;可擴展性(可擴展至 30,000 TPS) ; 區塊生產商是通過人工直覺選出的。

『肆』 請問區塊鏈和大數據之間有什麼樣的關系

區塊鏈和大數據都是熱門的話題,大數據的發展早於區塊鏈,目前已經成為了一個龐大的產業,而將發展中的區塊鏈技術與大數據相結合,就會碰撞出不一樣的效應。從技術角度看,大數據技術用信任換取了計算資源,而區塊鏈技術用計算資源換取了信任,所以兩者的結合就掀起了信息安全的新浪潮。基於區塊鏈分布式數據存儲、去中心化、不可篡改、可追溯、可信任等特性,重慶金窩窩網路科技集團組建了強大的區塊鏈研究團隊,專業提供以區塊鏈為底層技術的大數據服務。

『伍』 大數據,人工智慧和區塊鏈來了,HR們准備好了嗎

大數據、人工智慧(AI)、區塊鏈,是當前熱門話題,這些新興技術將時刻改變我們未來的生活。那麼,對於HR的從業者,這些新興技術對HR會產生哪些影響呢?
大數據
大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
過去,在招聘人員的時候,是先根據理論建立一個能力模型。這個模型是基於一定的經驗、邏輯和假設,並沒有在實踐中予以檢驗是否真的正確和有效,而是更關注前後的邏輯推論。但是,大數據的核心,是通過海量的數據去推測未來可能會發生什麼,而不是建立因果關系。它源自於過去實踐的總結。Google可以說是利用大數據技術招聘的先行者。Google首先讓在職的所有員工完成一份幾百題的問卷,然後利用大數據分析得出一套數學模型,從而根據這套數學模型去尋找合適人才。如此讓Google不再是單一的根據文憑、成績來判斷求職者的能力,而能發現那些學校、成績不太好卻極具潛力的求職者。

大數據目前在HR中運用,主要是將公司現有人員行為特徵數據化,通過大數據和演算法去建立能力素質模型。運用的難點在於如何行為數據化,如何去建立數學模型。
人工智慧
人工智慧(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI,它是研究人類智能活動的規律,構造具有一定智能的人工系統,研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。比如我們常見的智能搜索,就是AI應用的一種。
預測性演算法和機器學習作為一種鎖定最佳候選人的工具快速興起,涌現了許多AI+招聘的公司。藉由AI快速評估求職者的個人素質,通過對用語偏好、微動作、心理情緒到社交媒體用語等的考察得出結論。還可以通過AI工具篩選簡歷和在資料庫中搜索,來節省招聘人員的時間,並自動向合格的應聘者推銷工作。AI的招聘軟體可被用於早期招聘階段以縮小候選者范圍,到了招聘後期,僱主多會選擇於求職者面對面交流,人為判斷。這種軟體提高了招聘效率,降低了篩選的偏見。

目前,AI在HR的應用,主要還是在外部招聘軟體服務上,內部去建立基於AI的招聘在成本上投入很大。
區塊鏈
區塊鏈(Blockchain)是一種加密的數字記錄總帳,它們被組織成一組數據,稱為『塊』,並分布在一個網路上。這些塊位於伺服器上,稱為「節點」像鏈一樣連接在一起。每當發生新的交易時,區塊鏈就會在網路上被認證。因此,需要每個節點的認證才能將塊添加到鏈中。區塊鏈創建信任,因為顯示每個事務的鏈的副本由整個網路持有。這是一種分散數據的方法,只與你想要與之共享的人共享數據,並且數據只能由其所有者修改或刪除。它是加密的,而且幾乎不可能改變,除非你是該數據的驗證所有者。

區塊鏈的信息不可修改性和開放性特徵,使之這種數據存儲方式非常可信。過去,我們需要花費大量時間去核實教育證書真實性、技能有效性,甚至還需要通過外部背景調查機構去核實相關信息。同樣,求職者也擔心個人信息泄露而不願公開相關信息。區塊鏈這種技術,可以幫助招聘人員以高度安全的方式驗證候選人的證書,並減少證書被更改或偽造的可能性,同時也可以有效保護求職者信息。這樣我們就會減少信息驗證所花費的時間,提高招聘效率。
目前,區塊鏈的應用還僅僅是創想和構思,它需要大量的人和組織參與其中共同按照這個方式去構建數據,未來才有可能在HR領域中得以應用。

『陸』 區塊鏈與大數據之間的區別與聯系

在區塊鏈上實現的去中心化大數據交易,可以有效的減少原始數據的接觸者,從根本上保障數據的安全。
未來的金窩窩將著力於以區塊鏈技術促進大數據的合法流通和商業應用。

『柒』 區塊鏈技術與大數據的關系是什麼

重慶市金窩窩分析:區塊鏈以其可信任性、安全性和不可篡改性,讓更多數據被解放出來,推進數據的海量增長。

『捌』 區塊鏈技術與大數據之間的關系是什麼

重慶金窩窩分析區塊鏈技術與大數據之間的關系如下:
區塊鏈和大數據關系並不是很大。大數據主要的是對於海量數據進行管理,而區塊鏈的核心是在沒有中心化中介計入的情況下實現數據的高安全性和高可靠性。
所以區塊鏈和大數據並不互相沖突,也不會取代,完全是面對不同場景情況下對於數據的不同解決方案。

『玖』 區塊鏈技術與大數據之間有什麼關系呢

金窩窩分析區塊鏈技術與大數據之間的關系如下:
區塊鏈和大數據關系並不是很大。大數據主要的是對於海量數據進行管理,而區塊鏈的核心是在沒有中心化中介計入的情況下實現數據的高安全性和高可靠性。
所以區塊鏈和大數據並不互相沖突,也不會取代,完全是面對不同場景情況下對於數據的不同解決方案。

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