AI和云计算的融合: DeepCloudAI

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DeepCloudAI的主要理念是通过人工智能构建自组织的分布式网络。DeepCloudAI专注于在区块链基础上构建分布式云基础设施,而不是构建未使用的存储、人工智能计算平台或数据库即服务等特定服务。这些服务分别应用于Filecoin、DeepBrainChain和Bluzelle。

去中心化云基础设施的性能受多种挑战的影响。从节点同步算起,匹配算法、调度目标以及给予任何网络贡献者公平激励都在其列。此外,还有网络中的负载均衡和市场供应的成本效益。

DeepCloudAI面临的这些挑战分布在不同的架构级别。使用成员协议和服务证明构建网络,以满足用户dApp、服务和节点配置的要求。选择成员协议是因为该协议允许节点相互发现,快速传播信息,并在应用程序集群中的节点之间保持一致的视图。除了成员协议之外,人工智能控制器还基于以下几个方面。控制器的主要方面是分片和侧链。由于网络是依托人工智能的自组织网络,用户从每个节点所能获得的信息越多,网络就会更好。

Aragon将财库部分资金置换为ETH、DAI和BTC,以提高安全性和抗审查性:11月28日消息,据官方博客,DAO解决方案提供商Aragon在过去一周将财库中1000万枚USDC和973.45枚wBTC(约合1500万美元)置换为ETH,从而增加财库资产中ETH的占比。此外,其还将2000万枚USDC置换为DAI。官方表示,将更多的资金转移到ETH、DAI和BTC可以提高我们的安全性和抗审查性,方法是减少我们对存在管理不善或中心化力量干扰风险的资产的风险敞口。

目前Aragon财库资金占比前三为:稳定币为43.4%,ETH为42.3%,ANT为7.7%。[2022/11/28 21:06:53]

网络用户通过按需服务在分布式网络中运行自己的去中心化应用。平台中的每个网络用户都可以通过用户控制面板为自己的应用程序定制用户服务。另外,用户可以从应用程序市场的预定义应用程序中选择dApp。在这些规范的基础上,使用特定的Gossip协议为此应用程序提供服务。

John McAfee:更支持DAI和Menero:6月23日消息,加密货币爱好者、杀软件支付John McAfee在推特上表示,他一直在使用加密货币购物,其中他最喜欢DAI和Monero(XMR)。而XMR是一种在暗网上被普遍使用的加密货币。(U.Today)[2020/6/24]

另一方面,网络资源提供者是指为网络提供资源并获得DEEP代币的人。网络贡献者可以根据网络贡献者控制面板中的节点配置共享存储和特定计算能力。通过网络资源提供者控制面板,贡献者可以根据自己所共享的资源来配置网络中的节点。

主节点相当于网络的大脑。主节点可以看到网络中的所有资源。使用DeepCloudAI的人工智能匹配引擎,控制器可以根据实时分析动态来配置和分配资源。网络中的任何共识都是通过主节点得出的。如果有任何网络集群需要额外资源,则会通过主节点之间的共识来处理资源分配。

动态 | 报告:IBM在美国AI和区块链专利领域领先:金色财经报道,根据以技术为重点的媒体Database Trends and Applications的报告,科技巨头IBM 2019年获得了9626项专利,其中包括人工智能(AI)和区块链技术。此前2019年7月,Cointelegraph报告称,自2018年以来,IBM在美国获得的区块链专利数量增加了两倍,当时拥有100多个活跃专利系列。[2020/2/6]

1.公平激励

????在任何分布式系统中,从独立运行的网络资源提供者处获取带宽都具有挑战性。为所有提供资源和共享带宽的节点提供动态按需激励已是当务之急。DeepCloudAI采用让节点充分知情的成比例公平方案来达成此目标。

动态 | “科技先驱在描述AI和区块链时面临困难”成11月关于AI的最受欢迎推文之一:数据和分析公司GlobalData根据其影响力平台的数据,列出了2019年11月关于人工智能最受欢迎的10条推文。其中包括Salesforce首席数字布道师Vala Afshar在推特上解释人工智能和区块链所面临的困难。Afshar在推特上分享了比尔?盖茨1995年在David Letterman主持的一个脱口秀节目上接受采访的视频,谈到了科技先锋在描述人工智能和区块链时目前面临的困难。2019年11月19日,Afshar在推特上写道:“1995年,就在万维网诞生两年后,比尔?盖茨试图向Letterman解释‘互联网’。如今,科技先驱们在试图描述人工智能和区块链时,也面临着同样的困难和嘲笑。”此条推文获得了969个赞和467条转发。(GlobalData)[2019/12/23]

2.故障检测

????网络资源提供者通过控制面板向平台发送请求,提供自己的节点贡献详情,以此加入网络。随后,平台根据网络配置和负载将其分配至正确的集群。主节点协调集群内全部节点的网络ping,并维持心跳信号以检测故障。当节点无法访问时,将从集群中删除该节点,运行在该节点上的所有应用程序工作都会自动部署到该集群中的其他工作节点上。

3.分片和侧链

????分片是数据库中的一种常用手段,用于将超大型数据库分割为更小、更快、更易于管理的部分,这些部分称为数据分片。在DeepCloudAI中,分片是影响网络性能的重要因素。它主要用于划分网络中的复杂查询,使其在分布式网络中变得更小、更快。区块链/加密货币空间出现了一种全球性趋势,即构建与主链相连的侧链。每个项目的侧链属性各不相同。DeepCloudAI使用人工智能在网络实时监控和历史数据的基础上配置并调整侧链的角色。每个分片的主节点都与侧链相连。根据主节点定义网络中侧链的角色,用于处理任何瓶颈或其他问题。

4.数据复制和完整性

???DeepCloudAI正在构建用于数据存储的API,以便应用开发者能够更轻松地备份数据并与其他去中心化存储服务进行整合。另外,DeepCloudAI还简化了中心化和分布式存储系统之间的数据迁移。

5.负载平衡

????去中心化云的核心是基于人工智能的。网络中发生的每笔交易都有实时数据记录。如前所述,根据网络状态动态配置分片和资源分配。此外,调整运行服务队列优先级,平衡网络流量。此外,节点按集群分类,如果任何集群中存在问题,主节点会管理网络流量。通常有两种情况:第一种情况,主节点使用侧链节点来处理负载不平衡问题。第二种情况,主节点依赖于网络贡献者。当网络贡献者在网络中共享资源时,网络贡献者可以为特定目的指定节点。或者,可以将节点设置为动态节点,从而获得更多回报。这可以保证根据网络需求实时配置网络中的节点。

6.人工智能控制器和匹配算法

??所有分布式系统都必须具备匹配算法。此外,去中心化应用需要许多靠近来源的资源。DeepCloudAI的人工智能匹配算法基于包括来自网络用户的请求信息、使用位置以及主节点中网络贡献者的状态等多种参数。此外,每个主节点会将网络贡献者按服务类别分入不同的集群。每个请求都将根据服务、网络状态以及主节点之间的共识进行处理。

DEEP代币在DeepCloudAI平台上的用途包括:

1.访问DeepCloudAI的网络系统;

2.供高端用户使用高级功能;

3.网络用户和应用开发者的支付手段;

4.网络资源提供者和应用程序市场提供者的支付手段。

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