知识图谱加区块链

1. 区块链架构设计有哪些

区块链作为一种架构设计的实现，与基础语言或平台等差别较大。区块链是加密货币背后的技术，是当下与VR虚拟现实等比肩的热门技术之一，本身不是新技术，类似Ajax，可以说它是一种技术架构，所以我们从架构设计的角度谈谈区块链的技术实现。无论你擅长什么编程语言，都能够参考这种设计去实现一款区块链产品。与此同时，梳理与之相关的知识图谱和体系，帮助大家系统去学习研究。

从架构设计上来说，区块链可以简单的分为三个层次，协议层、扩展层和应用层。其中，协议层又可以分为存储层和网络层，它们相互独立但又不可分割。

区块链架构图

链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

2. 区块链+物联网可以怎么结合

在「物联网」——数十亿之前静音日常用品，如冰箱、门闩和草坪洒水装置。从IBM最近的一份题为「设备民主」的报告，认为不可能集中跟踪和管理这些数以十亿美元计的设备，这样的尝试也不明智；这种尝试会让他们容易受到黑客攻击以及政府的监督。分布式寄存器似乎是一个不错的选择。
物联网使用区块链作为物和物之间的沟通桥梁,为了实现这点,我们可以使用
Ethereum提供的可编程性，不仅仅是让人们的财产被跟踪和注册。它有一些新的用途。在各种各样的方法规则下，车钥匙中嵌入Ethereum blockchain，就可以被出售或出租，产生出租或共享汽车的新P2P。更远，一些人谈论应用该项技术，使自动驾驶的汽车成为社会公共资源。根据预先设置的程序规则，这样的车辆可以自己存储一些数字的钱来支付他们从出租燃料，维修和停车位。

3. 现在提出区块链加实体对企业具体好处是什么

区块链是一个发展趋势很多企业都会使用上的

4. 人工智能与区块链的关系

人工智能和区块链的共同点
区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。人工智能和区块链共同拥有几个特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动。下面列出了三个主要特点。
1. 人工智能和区块链需要数据共享
分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样，人工智能依靠大数据，特别是数据共享。可供分析的开放数据越多，机器的预测和评估则会更加正确，生成的算法也更加可靠。
2. 安全
处理区块链网络上进行高价值交易时，这对网络的安全性有很大的要求。这可通过现有协议实施。对于人工智能来说，机器的自主性也需要很高的安全性，以降低发生灾难性事件的可能性。
3. 信任是必要条件
对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁，也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。
区块链和人工智能对普通人的影响
简单来说，区块链是一个基于社区的技术，它能让价值交换变得更安全，区块链就像它的名字一样。是一串由很多数据区块连在一起的不断延长的链条，每一个区块都包含了一个加密的交易记录，区块按时间顺序排列，并用密码系统保障安全。区块链是一项能改变规则的技术，它的出现是革命性的创新。
区块链的作用也很多，具体应用也很广泛。举个例子吧：如果将区块链用于食品行业，百姓就再也不担心吃到有害食品了。如果将区块链用于钻石生产，那么消费者再也不用担心买到假的钻石了。如果将区块链用于到教育行业，可以加强知识产权保护。如果将区块链用于保险行业，可以缓解保险业务的信息不对称和有助于提升保险业务的安全性等等。
区块链与人工智能对普通人的影响可谓是巨大的。试想一下，若将区块链和人工智能结合在一起，那么它们的作用会扩大吗?是的，二者的结合，确实可以产生更多的影响来改变普通人的生活。
区块链和人工智能是技术领域的两个极为重要的角色，各自为我们的生产生活带来方便。如果我们找到一种智能的方法来使它们一起工作，那么它们之间交互后产生的影响是不可想象的。这也是OMT的核心所在，这两种技术结合后，未来的应用场景都是革命性的并且激动人心，在新的生态建构中，数据存储、共享机制、平台问题、安全性问题等，都可以利用彼此的技术实现攻坚克难。OMT将通过区块链+人工智能技术为全球用户、企业创造最大化价值，为普通百姓带来更多方便。
回答完毕，望采纳，谢谢!

5. 什么是数据区块链(BlockChain)

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，

它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

(5)知识图谱加区块链扩展阅读

大多区块链公链受到了扩展性的限制。区块链技术最大的特征就是去中心化，这就要求网络中的所有账本都需要处理记账流程。分布式记账的安全性高，误操作率低，还具有政治中立性和正确性。

但是区块链技术在拥抱了这些特性的同时，牺牲掉了扩展性，无法满足个性化监管，在保护数据隐私方面略显不足。而且，随着的账本数量的增长，交互延迟会呈指数式增长，也就是说区块链网络中的账本越多延迟就会越高。

6. 知识图谱有什么用处

知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头网络和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？

目录
1. 什么是知识图谱？
2. 知识图谱的表示
3. 知识图谱的存储
4. 应用
5. 挑战
6. 结语

1. 什么是知识图谱？

知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识推理

推理能力是人类智能的重要特征，使得我们可以从已有的知识中发现隐含的知识， 一般的推理往往需要一些规则的支持【3】。例如“朋友”的“朋友”，可以推理出“朋友”关系，“父亲”的“父亲”可以推理出“祖父”的关系。再比如张三的朋友很多也是李四的朋友，那我们可以推测张三和李四也很有可能是朋友关系。当然，这里会涉及到概率的问题。当信息量特别多的时候，怎么把这些信息（side information）有效地与推理算法结合在一起才是最关键的。常用的推理算法包括基于逻辑（Logic） 的推理和基于分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。随着深度学习在人工智能领域的地位变得越来越重要，基于分布式表示方法的推理也成为目前研究的热点。如果有兴趣可以参考一下这方面目前的工作进展【4,5,6,7】。

大数据、小样本、构建有效的生态闭环是关键

虽然现在能获取的数据量非常庞大，我们仍然面临着小样本问题，也就是样本数量少。假设我们需要搭建一个基于机器学习的反欺诈评分系统，我们首先需要一些欺诈样本。但实际上，我们能拿到的欺诈样本数量不多，即便有几百万个贷款申请，最后被我们标记为欺诈的样本很可能也就几万个而已。这对机器学习的建模提出了更高的挑战。每一个欺诈样本我们都是以很高昂的“代价”得到的。随着时间的推移，我们必然会收集到更多的样本，但样本的增长空间还是有局限的。这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。

在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的重要。所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反馈系统使其能够实时地反馈给我们的模型，并使得模型不断地自优化从而提升准确率。为了搭建这种自学习系统，我们不仅要完善已有的数据流系统，而且要深入到各个业务线，并对相应的流程进行优化。这也是整个反欺诈环节必要的过程，我们要知道整个过程都充满着博弈。所以我们需要不断地通过反馈信号来调整我们的策略。

6. 结语

知识图谱在学术界和工业界受到越来越多的关注。除了本文中所提到的应用，知识图谱还可以应用在权限管理，人力资源管理等不同的领域。在后续的文章中会详细地讲到这方面的应用。

参考文献

【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】刘知远 知识图谱——机器大脑中的知识库 第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库

【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. 如何要打造区块链平台

在很多区块链商业应用的案例中，我们总能看到BaaS这个字眼，BaaS是Blockchain as a Service的缩写，中文译为“区块链即服务”。那么区块链即服务BaaS究竟是什么？我们就带着这个疑问跟随着人人链区块链技术团队的小王来仔细的探讨下。
据小王介绍：区块链即服务BaaS主要是由微软、IBM两个巨头提出的概念，说白了它其实就是一种新型的云服务，一种结合区块链技术的云服务。比如微软的Azure云计算平台、IBM的Bluemix Garage云平台都提供区块链即服务BaaS。
区块链即服务BaaS是微软、IBM这些企业从自己的云服务网络中开辟出一个空间，用来运行某个区块链节点。和普通节点及交易所节点相比，BaaS节点的用途主要是：快速建立自己所需的开发环境，提供基于区块链的搜索查询、交易提交、数据分析等一系列操作服务，这些服务既可以是中心化的，也可以是非中心化的，用来帮助开发者更快地验证自己的概念和模型。BaaS节点的服务性体现在：工具性更强，便于创建、部署、运行和监控区块链。

8. hyperledger fabric 部署的区块链，是否能够动态添加vp 节点

这个是一个纯技术的东西，太负责了，不知道如何去解决。建议去咨询专业的技术人员或者去找官方解决。
普银是经由三方仓储、鉴定、评估、确权的优质藏茶资产，经由加密数字化发行的本位制数字货币，普银严格按照其运营指导大纲——《本位制数字货币白皮书》理念践行。也是一种基于区块链技术开发的数字货币。