AI智投區塊鏈打不開了

Ⅰ 我們網站被ddos攻擊了怎麼辦呀，我們是做區塊鏈的呀網站打不開，現在要怎麼解決呢

這個需要接入專業的高防公司做防護，1、要看是ddos流量攻擊還是CC攻擊，防流量攻擊比較粗暴簡單，比拼帶寬資源，大多數公司是這類本地防護。但是遇到CC攻擊，很少有能防住並且防護效果好的。2、銳速雲專業網路安全公司，儲備了4T+的高防帶寬資源，CC防護基於獨特的特徵碼分析技術，根據被攻擊特徵定製化防護，而且是雲防護，不限源伺服器地域，十分鍾內可以快速接入我們銳盾防護系統，可以做四層七層等各種應用系統的防護，幫助很多棋牌、虛擬貨幣交易所、支付、電商等知名客戶成功抵禦黑客攻擊。3、免費接入防護磨合，防護效果滿意再進行後面的正式合作。

Ⅱ AI將如何改變區塊鏈

區塊鏈極其強大，但也存在自身的限制。其中一些是技術相關的，而有的則來自於金融服務領域固有的思想陳舊的文化，但所有這些都會在某種程度上受到AI的影響：
電力消耗：挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力以及金錢才能完成。而AI已經被證明是優化電力消耗的有效手段，所以類似結果也可以在區塊鏈方面實現，這也許會導致挖礦硬體方面的投資下降。
可擴展性：區塊鏈正在穩步地以每10分鍾1MB的節奏在發展，目前累計已達85GB。中本聰首次提出可以把「區塊鏈修剪」（比方說刪除有關已完全消費交易的不必要的數據）作為可能的解決方案，AI可以引入諸如聯邦學習等新的去中心化學習系統，或者引入新的數據分片技術來讓系統更加高效。
安全性：即便區塊鏈幾乎不可能被攻擊，但區塊鏈更深的層和應用就沒那麼安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。過去2年機器學習取得的不可思議的進展使得AI成為區塊鏈極好的盟友來保障安全的應用部署，尤其是鑒於該系統架構的固定性；
隱私：擁有個人數據的隱私問題引起了對競爭優勢的監管和戰略性擔憂。同態加密（直接對加密數據進行操作）、Enigma項目、Zerocash項目，都是可行的解決方案，這個問題跟前面的可擴展性和安全問題是緊密關聯的，重要程度也是一樣；
效率：德勤（世界四大會計事務所之一）估計區塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右。一個智能系統可能可以最終實時計算出特定節點成為第一個執行特定任務的節點的可能性，從讓其他礦工有可能可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。此外，即便存在某些結構性的約束，效率更好能耗更低也許也能降低網路時延，從而讓交易更快；
硬體：礦工（未必是公司也可以是個人）把難以置信的金錢投入到專門硬體組件中。既然電力消耗一直都是關鍵問題，很多解決方案都被提了出來，未來還會引入更多。只要系統變得更加高效，其中一部分的硬體可能就會被轉化（有時候是部分轉化）為神經網路所用（挖礦巨頭Bitmain正在這么做）；
人才缺乏：這是信仰之躍，但同樣地我們正在試圖自動化數據科學本身，我看不出為什麼我們無法創建可以創建新的分類賬的虛擬代理（甚至影響和維護分類賬）；
數據：在未來當我們所有的數據都放在區塊鏈上，公司可以直接向我們購買時，需要幫助來進訪問授權，跟蹤數據使用，通常還需要以計算機的速度弄清楚個人信息發生了什麼事情，這正是智能機器的工作。
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。

Ⅲ 人工智慧和區塊鏈有什麼關系

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。

Ⅳ 區塊鏈如何改變AI

首先，區塊鏈將促進更干凈、更有組織的個人數據的建立。其次，區塊鏈會促進新市場的出現：
1、比如數據市場（這個是比較容易實現的）；
2、比如模型市場（這個要有趣得多）；
3、甚至最後可能還會出現AI市場。因此，簡單的數據共享和新的市場，再加上區塊鏈數據驗證一起，這些將提供更加順暢的集成，從而降低小企業的進入門檻，縮小科技巨頭的競爭優勢。在降低進入門檻的努力中，實際上解決了兩個問題，即提供更廣泛的數據訪問以及更有效的數據貨幣化機制 ;
增加對人工的信任：一旦部分任務將交給自動虛擬代理來管理，清晰的審計跟蹤將可以幫助機器人相互信任（並且幫助我們去信任它們）。在有了分項數據以及協調決策，再加上有健壯的機制到達法定人數（與群體機器人和多代理場景高度相關）的安全手段之後，這最終還將增加機器與機器之間的交互和交易。
減少災難性風險：DAO中編寫的具有特定智能合約的AI只能執行那些動作，除此以外再無更多（那麼它的行動空間也是受限的）。盡管AI跟區塊鏈技術的交互能夠帶來諸多好處，但是還有一個大問題：
AI是誕生在一個開源的環境下的，在這樣的環境下數據是真正的護城河。但隨著這一數據的民主化以及軟體的開源化，如何才能確保AI能取得成功並且不斷發展呢？新的護城河又會是什麼？現階段我唯一的猜測是……人才。
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Ⅳ 區塊鏈解決了什麼問題

如果用一句話說明就是：去中心化。
區塊鏈(Blockchain)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。
所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學演算法。
狹義來講，區塊鏈是一種按照時間順序將數據區塊以順序相連的方式組合成的一種鏈式數據結構， 並以密碼學方式保證的不可篡改和不可偽造的分布式賬本。
廣義來講，區塊鏈技術是利用塊鏈式數據結構來驗證與存儲數據、利用分布式節點共識演算法來生成和更新數據、利用密碼學的方式保證數據傳輸和訪問的安全、利用由自動化腳本代碼組成的智能合約來編程和操作數據的一種全新的分布式基礎架構與計算方式。
優點：
1)演算法簡單，容易實現；
2)節點間無需交換額外的信息即可達成共識；
3)破壞系統需要投入極大的成本。
缺點：
1)浪費能源；
2)區塊的確認時間難以縮短；
3)新的區塊鏈必須找到一種不同的散列演算法，否則就會面臨比特幣的算力攻擊；
4)容易產生分叉，需要等待多個確認；
5)永遠沒有最終性，需要檢查點機制來彌補最終性。

Ⅵ 區塊鏈解決了什麼問題嗎

區塊鏈作為一種去中心化的資料庫，具有開放性、分布式、不可逆性等特點，其作為一種電子數據存儲平台具有低成本、高效率、穩固性的優勢，目前區塊鏈應用到多個領域中，為生活也帶來了很多變化，現在很多的電子合同平台比如法大大、法據鏈等就應用了這種區塊鏈技術，並且區塊鏈技術存證也得到了法院受理的認可

Ⅶ 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。

Ⅷ 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!

Ⅸ AI，區塊鏈和機器人有了這些，我會失去工作嗎

AI目前還是初期起步階段，要發展到那樣的程度還沒那麼快，需要一定的時間。機器人也是需要時間發展的，所以短期內不必過於擔心；不過長期以後，就難說了。