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DDD は Scry.info プロジェクトのデジタル トークン シンボルです。 Scry.info は、ブロックチェーン ベースの定量的データ提供および取引プラットフォームです。目標は、インテリジェントなブロックチェーン社会のためのデジタル コントラクト エンジンを提供することです。これにより、開発者や個人は、スポーツ、エンターテイメント、輸送、気象、金融、農業から情報を見つけることができます。 、遺伝子モデルおよびその他のデータ ソースを提供し、世界中のより多くのコミュニティ開発者、多国籍組織、企業、および個人がデータ ソースを記述して、ブロックチェーン データ ノードのクラスター インテリジェント認証に参加することを奨励します。
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SCRY.INFO は、開発者や個人がスポーツ、エンターテイメント、輸送、天気、金融、農業、遺伝子モデルなどから情報を見つけることができるように、インテリジェントなブロックチェーン社会のためのデジタル コントラクト エンジンを提供したいと考えています。データ ソース、世界中のより多くのコミュニティ開発者、多国籍組織、企業、および個人が、ブロックチェーン データ ノードのクラスター インテリジェント認証 (認証契約ベースのスウォーム インテリジェンスで認証を使用) に参加するデータ ソースを作成することを奨励します。
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1. すべての予測市場アプリケーションのための共有リアル データ サービス
現在のブロックチェーン エコシステム全体では、予測アプリケーションは巨大な市場ですが、多くの予測アプリケーション アプリケーションはしばしば導入する必要がありますこれらの開発者の本来の意図はアプリケーションに集中することであるため、特定の予測市場アプリケーションで導入されたデータを他のアプリケーションが共有することは困難です。これは、ブロックチェーン リソースの浪費を引き起こしただけでなく、特定の予測アプリケーションのユーザー ベースが小さすぎたため、投票結果の信頼性が不十分でした。
SCRY.INFO は、各予測アプリケーション間のデータ障壁を打破することを目的として、統合されたパブリック データ サービスの概念を提案します.たとえば、予測アプリケーションのデータは、アプリケーションによって使用され、B にも提供されます。料金は SCRYCOIN を使用して一律に決済されます。これに基づいて、市場を予測するために使用されるデータは、事業報告、世論調査、その他のアプリケーションにも使用できます. 契約で規定された各種送金手数料は、すべての参加者の権利と利益を保証します.
2. データ プロバイダーとデータ コンシューマー向けの情報市場
データを相互運用可能にし、データの価値を最大化するには？
SCRY.INFO は、データ プロバイダーに一連の柔軟なメカニズムを提供します。データ要求者に特定のデータを提供するだけでなく、データ要求者はデータを個別にリリースし、SCRY.INFO を通じてこのデータを市場全体にプッシュすることもできます。は、データ プロバイダーとデータ公証人に 1 回限りのクエリ料金を支払うことで、データを取得し、サービスを検証できます。これにより、データ プロバイダーの独立性が保証され、既存のデータ要求者への依存が軽減されます。
ここでのデータ コンシューマーは、実際には比較的広いグループです. たとえば、ビジネス レポート プロバイダーは典型的なデータ コンシューマーです。この要件。
例: データ プロバイダー A が供給契約 Y を作成し、公証プロセスに合格したとします。このとき、レポート提供者 B は、自身のレポート コントラクト Z で Y のデータを必要とします。このとき、B はクエリ料金を支払い、Y のデータをクエリして、データを自身の Z コントラクトに保存し、 Z 検証関数 Y で認証 API を呼び出すコードが含まれています。将来、B が Z コントラクトでこのデータのソースを証明する必要がある場合、証明者は Z によって提供された検証コードを呼び出すだけで済みます。
3. ビジネス インテリジェンス投票ホットスポット マーケティング ツール
ビジネス インテリジェンス投票と市場ホットスポット マーケティング調査も、データに大きく依存する業界です。たとえば、事業体は、今年の冬服の色のデザインの参考にするために、昨年の自社ブランドの冬服の色について人々の意見を調査したいと考えています。過去の経験からすると、チラシを配布するが人件費が高く非効率である、公式サイトで投票を開始してプレゼントを贈る、しかし公式サイトは知名度が低く参加者が少ない、データを購入するなどの慣行が考えられる。サードパーティの中央集権組織から、ただし、料金は安くはなく、真正性は保証できません。
SCRY.INFO は、彼らに効率的なサービスを提供したいと考えています。例えば:
ブランド組織は、SCRY.INFO でレファレンダム合意契約 (報酬の性質) を開始し、関連するオプション、説明、レファレンダム数の制限、法的情報を入力できます。国民投票の比率やその他のパラメータ、その後リリースされます。 SCRY.INFO エコシステムの参加者は、この報酬の注文に気づき、直接公証プロセスに入り、セット オプションに投票します。投票が正常に終了した後、参加者は報奨金 (SCRYCOIN) を受け取り、NGO はサンプル データを取得するという、win-win の状況です。また、ブランド所有者は翌年と翌年に結果を確認できるため、継続的な蓄積により、SCRY MSP (参加者の相互作用と取引を促進する多面的なプラットフォーム) は、将来に対応するための年間のユーザー意図トレンド テーブルを形成できます。 . 市場政策は、真の信頼できるデータ ガイダンスを提供します。
4. 個人および企業向けの証拠保管サービス
同時に、特別な設定の後、SCRY.INFO が提供するデータ プロトコルは、財産の公証などの実生活のサービスも提供できます。預金サービスなどの意志公証。このタイプのサービスには、従来の意味での機能があるだけでなく、いくつかのユニークな利点もあります。まず第一に、これらの電子契約は、ブロックチェーンの分散化と不変性の特徴を持ち、証拠を預けるのに特に重要です.第二に、SCRY によって提供されるプロトコル.これらの預金証明書を直接使用するための明確な形式的ロジックの証明可能でレビュー可能な方法,これは困難です.従来の証明書預金サービスの場合。
具体的な利用方法は、まず委託供給契約書を作成し、データライターとデータ公証人をホワイトリストモードに設定し、同時にデータライターとデータ公証人の身元を指定してから、データライター そして、データ公証人がデータを書き、データを公証する際に、この契約書に独自の署名データを添付し、契約書を提出した後、複数の署名によって認証されたデータ寄託証明書が生成されます。
テクノロジーの面では、ブロックチェーンはデータ ストレージに基づいているため、データをどのように格納するかが、最も突破しなければならない技術的な問題になっています。
SDBC は新しい分散型データ ストレージ ブロックチェーンです.現在、小さなデータは ETH に配置され、より大きなデータはインデックスの形で IPFS に配置されますが、これらのサードパーティ ストレージは多かれ少なかれあまり満足していません。 SCRY.INFO のデータ ストレージとクエリ動作。彼らは、SCRY.INFOクエリビジネスとより一致するストレージとクエリ用のブロックチェーンを開発することを計画しています.SCRY.INFOは、より大きなストレージ容量、より安全なデータ、およびより高速なクエリ速度を備えた基本サービスをSCRY.INFOに提供できます.
データ ストレージのニーズを満たすために、開発にはいくつかの重要な目標があります。
1) 保存されたデータの整合性を確保する: データをブロックに保存することにより、これらのデータ ブロックはネットワーク全体の特定の位置に存在します。ノード。 MerkleTree を使用してその整合性を検証するだけでなく、クエリ用のストレージを最適化し、クエリで使用します。
2) データ ストレージのセキュリティ: 格納されたデータに署名するためのさまざまなセキュリティ レベル (DSA、RSA、ECDSA など) と、マルチパーティ署名の形式を設定します。ノードの正当性を検証するには、MerkelTree を使用します。暗号的に安全な疑似乱数ジェネレーター (CSPRNG) を使用して秘密鍵を生成し、楕円曲線アルゴリズムを介して対応する公開鍵を取得します。公開鍵変換後のアドレスを各ノードの識別子として使用する予定、つまり、公開鍵をSHA演算後のアドレスに変換する：Base58(識別子+公開鍵+head4(SHA256(SHA256(public))) key))) など。
3) SQL に似た単純な操作コマンドを提供して、より複雑なビジネス クエリを完了することができます。Azure クラウド データベースに似た軽量の分散型リレーショナル データ ストレージと処理を提供します。 3 次元ビニング ブルーム フィルター テーブル (TF) に基づく SCRYO-Top クエリ アルゴリズムを採用する予定です。実験結果は、アルゴリズムがデータ オブジェクトへの繰り返しアクセスを回避し、低い偽陽性率で大規模データの効率的なクエリ処理を実現できることを示しています。 NRA や BPA と比較して、属性リストが 4 を超えるとオーバーヘッドが大幅に削減され、大規模なデータに直面するクエリ処理アプリケーションに適しています。
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