知識圖譜加區塊鏈

1. 區塊鏈架構設計有哪些

區塊鏈作為一種架構設計的實現，與基礎語言或平台等差別較大。區塊鏈是加密貨幣背後的技術，是當下與VR虛擬現實等比肩的熱門技術之一，本身不是新技術，類似Ajax，可以說它是一種技術架構，所以我們從架構設計的角度談談區塊鏈的技術實現。無論你擅長什麼編程語言，都能夠參考這種設計去實現一款區塊鏈產品。與此同時，梳理與之相關的知識圖譜和體系，幫助大家系統去學習研究。

從架構設計上來說，區塊鏈可以簡單的分為三個層次，協議層、擴展層和應用層。其中，協議層又可以分為存儲層和網路層，它們相互獨立但又不可分割。

區塊鏈架構圖

鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

2. 區塊鏈+物聯網可以怎麼結合

在「物聯網」——數十億之前靜音日常用品，如冰箱、門閂和草坪灑水裝置。從IBM最近的一份題為「設備民主」的報告，認為不可能集中跟蹤和管理這些數以十億美元計的設備，這樣的嘗試也不明智；這種嘗試會讓他們容易受到黑客攻擊以及政府的監督。分布式寄存器似乎是一個不錯的選擇。
物聯網使用區塊鏈作為物和物之間的溝通橋梁,為了實現這點,我們可以使用
Ethereum提供的可編程性，不僅僅是讓人們的財產被跟蹤和注冊。它有一些新的用途。在各種各樣的方法規則下，車鑰匙中嵌入Ethereum blockchain，就可以被出售或出租，產生出租或共享汽車的新P2P。更遠，一些人談論應用該項技術，使自動駕駛的汽車成為社會公共資源。根據預先設置的程序規則，這樣的車輛可以自己存儲一些數字的錢來支付他們從出租燃料，維修和停車位。

3. 現在提出區塊鏈加實體對企業具體好處是什麼

區塊鏈是一個發展趨勢很多企業都會使用上的

4. 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!

5. 什麼是數據區塊鏈(BlockChain)

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。區塊鏈（Blockchain），是比特幣的一個重要概念，

它本質上是一個去中心化的資料庫，同時作為比特幣的底層技術，是一串使用密碼學方法相關聯產生的數據塊，每一個數據塊中包含了一批次比特幣網路交易的信息，用於驗證其信息的有效性（防偽）和生成下一個區塊。

(5)知識圖譜加區塊鏈擴展閱讀

大多區塊鏈公鏈受到了擴展性的限制。區塊鏈技術最大的特徵就是去中心化，這就要求網路中的所有賬本都需要處理記賬流程。分布式記賬的安全性高，誤操作率低，還具有政治中立性和正確性。

但是區塊鏈技術在擁抱了這些特性的同時，犧牲掉了擴展性，無法滿足個性化監管，在保護數據隱私方面略顯不足。而且，隨著的賬本數量的增長，交互延遲會呈指數式增長，也就是說區塊鏈網路中的賬本越多延遲就會越高。

6. 知識圖譜有什麼用處

知識圖譜 (Knowledge Graph) 是當前的研究熱點。自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學術界和工業界掀起了一股熱潮。各大互聯網企業在之後的短短一年內紛紛推出了自己的知識圖譜產品以作為回應。比如在國內，互聯網巨頭網路和搜狗分別推出」知心「和」知立方」來改進其搜索質量。那麼與這些傳統的互聯網公司相比，對處於當今風口浪尖上的行業 - 互聯網金融， 知識圖譜可以有哪方面的應用呢？

目錄
1. 什麼是知識圖譜？
2. 知識圖譜的表示
3. 知識圖譜的存儲
4. 應用
5. 挑戰
6. 結語

1. 什麼是知識圖譜？

知識圖譜本質上是語義網路，是一種基於圖的數據結構，由節點(Point)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里，每個節點表示現實世界中存在的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。知識圖譜是關系的最有效的表示方式。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個關系網路。知識圖譜提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。

知識推理

推理能力是人類智能的重要特徵，使得我們可以從已有的知識中發現隱含的知識， 一般的推理往往需要一些規則的支持【3】。例如「朋友」的「朋友」，可以推理出「朋友」關系，「父親」的「父親」可以推理出「祖父」的關系。再比如張三的朋友很多也是李四的朋友，那我們可以推測張三和李四也很有可能是朋友關系。當然，這里會涉及到概率的問題。當信息量特別多的時候，怎麼把這些信息（side information）有效地與推理演算法結合在一起才是最關鍵的。常用的推理演算法包括基於邏輯（Logic） 的推理和基於分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。隨著深度學習在人工智慧領域的地位變得越來越重要，基於分布式表示方法的推理也成為目前研究的熱點。如果有興趣可以參考一下這方面目前的工作進展【4,5,6,7】。

大數據、小樣本、構建有效的生態閉環是關鍵

雖然現在能獲取的數據量非常龐大，我們仍然面臨著小樣本問題，也就是樣本數量少。假設我們需要搭建一個基於機器學習的反欺詐評分系統，我們首先需要一些欺詐樣本。但實際上，我們能拿到的欺詐樣本數量不多，即便有幾百萬個貸款申請，最後被我們標記為欺詐的樣本很可能也就幾萬個而已。這對機器學習的建模提出了更高的挑戰。每一個欺詐樣本我們都是以很高昂的「代價」得到的。隨著時間的推移，我們必然會收集到更多的樣本，但樣本的增長空間還是有局限的。這有區別於傳統的機器學習系統，比如圖像識別，不難拿到好幾十萬甚至幾百萬的樣本。

在這種小樣本條件下，構建有效的生態閉環尤其的重要。所謂的生態閉環，指的是構建有效的自反饋系統使其能夠實時地反饋給我們的模型，並使得模型不斷地自優化從而提升准確率。為了搭建這種自學習系統，我們不僅要完善已有的數據流系統，而且要深入到各個業務線，並對相應的流程進行優化。這也是整個反欺詐環節必要的過程，我們要知道整個過程都充滿著博弈。所以我們需要不斷地通過反饋信號來調整我們的策略。

6. 結語

知識圖譜在學術界和工業界受到越來越多的關注。除了本文中所提到的應用，知識圖譜還可以應用在許可權管理，人力資源管理等不同的領域。在後續的文章中會詳細地講到這方面的應用。

參考文獻

【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.

【2】User Behavior Tutorial

【3】劉知遠 知識圖譜——機器大腦中的知識庫 第二章 知識圖譜——機器大腦中的知識庫

【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.

【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).

【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).

【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).

7. 如何要打造區塊鏈平台

在很多區塊鏈商業應用的案例中，我們總能看到BaaS這個字眼，BaaS是Blockchain as a Service的縮寫，中文譯為「區塊鏈即服務」。那麼區塊鏈即服務BaaS究竟是什麼？我們就帶著這個疑問跟隨著人人鏈區塊鏈技術團隊的小王來仔細的探討下。
據小王介紹：區塊鏈即服務BaaS主要是由微軟、IBM兩個巨頭提出的概念，說白了它其實就是一種新型的雲服務，一種結合區塊鏈技術的雲服務。比如微軟的Azure雲計算平台、IBM的Bluemix Garage雲平台都提供區塊鏈即服務BaaS。
區塊鏈即服務BaaS是微軟、IBM這些企業從自己的雲服務網路中開辟出一個空間，用來運行某個區塊鏈節點。和普通節點及交易所節點相比，BaaS節點的用途主要是：快速建立自己所需的開發環境，提供基於區塊鏈的搜索查詢、交易提交、數據分析等一系列操作服務，這些服務既可以是中心化的，也可以是非中心化的，用來幫助開發者更快地驗證自己的概念和模型。BaaS節點的服務性體現在：工具性更強，便於創建、部署、運行和監控區塊鏈。

8. hyperledger fabric 部署的區塊鏈，是否能夠動態添加vp 節點

這個是一個純技術的東西，太負責了，不知道如何去解決。建議去咨詢專業的技術人員或者去找官方解決。
普銀是經由三方倉儲、鑒定、評估、確權的優質藏茶資產，經由加密數字化發行的本位制數字貨幣，普銀嚴格按照其運營指導大綱——《本位制數字貨幣白皮書》理念踐行。也是一種基於區塊鏈技術開發的數字貨幣。