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MATRIX는 인공지능 기술과 블록체인 기술을 깊이 결합한 퍼블릭 체인으로 차세대 블록체인이자 글로벌 인공지능 + 블록체인 분야의 지지자이자 리더입니다. MATRIX는 고급 인공 지능 기술을 잘 활용하여 효율성, 속도, 보안, 사용 용이성 및 유연성 측면에서 기존의 다양한 블록체인 기술/플랫폼의 문제와 병목 현상을 해결하고 자체 최적화 블록체인 네트워크를 구축할 수 있습니다.
<시간>MATRIX는 스마트 계약 및 기계 학습 서비스를 지원하는 오픈 소스 블록체인 플랫폼입니다. 인공 지능(AI) 기술을 기반으로 재건된 인프라를 통해 MATRIX는 전체 프로세스를 더 빠르고 쉽고 안전하게 만들어 스마트 계약을 실행하는 사용자 경험을 혁신합니다. MATRIX는 적응형 자체 최적화 및 다중 체인 협업을 지원하는 매우 유연한 블록체인 네트워크를 구축하기 위한 획기적인 기술을 제공합니다. MATRIX는 AI로 블록체인을 리팩토링하는 것 외에도 마이닝 기능을 통해 AI 기반 빅 데이터 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
<시간>Matrix는 사용하기 쉽고 안전하며 효율적이고 유연한 차세대 스마트 퍼블릭 체인 개발을 목표로 블록체인과 인공 지능 기술을 결합합니다. Matrix는 딥 러닝을 통한 스마트 계약 자동 생성, AI 기술을 통한 스마트 계약의 보안 감사, MCMC 알고리즘을 통한 채굴 등 일련의 획기적인 기술 혁신을 보유하고 있습니다.
<시간>MATRIX 플랫폼은 고급 블록체인, 분산 컴퓨팅 및 기계 학습 기술을 기반으로 데이터의 가치를 지속적으로 채굴하고 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 위한 견고한 기반을 마련합니다. 다양한 분야에서 인공지능의 새로운 가능성을 지속적으로 탐색하고, 블록체인과 인공지능 기술의 지속적인 발전을 위한 견고한 원동력을 제공합니다.
1. 사용하기 쉬움: 프로그래밍 기반 없이도 사용자가 스마트 계약을 설계할 수 있도록 지원합니다.
2. 더 안전함: 인공 지능 기술을 통해 블록체인은 악의적인 공격을 방지할 수 있는 더 강력하고 포괄적인 기능을 갖출 수 있습니다.
3. 더 빠름: 응용 프로그램이든 트랜잭션이든 MATRIX의 모든 작업은 효율성과 전송 속도가 더 빠릅니다.
4. 더 유연함: 프라이빗 체인과 퍼블릭 체인의 공존과 완벽하게 호환되며 자체 조정 매개변수와 자연스러운 진화 능력이 있습니다.
<시간>자동 코딩된 스마트 계약
프로그래밍 없이 자연어 입력. 자연어 프로그래밍(음성 의미 인식 기술)을 통해 특정 사양을 만족하는 자연어로부터 자동으로 스마트 계약을 생성할 수 있습니다. 딥 러닝 기술의 도움으로 스마트 계약 샘플을 지속적으로 학습하고 스마트 계약의 보안을 강화하며 더 복잡한 계약 조건을 처리할 수 있습니다. 현재 영어와 중국어가 지원되며 향후 더 많은 언어가 추가될 예정입니다.
AI 능동방어
인공지능 기반 보안 가상머신은 잠재적인 허점과 악의적인 행동을 식별할 수 있으며 동시에 생성된 대결 네트워크를 사용하여 상대방의 디스크를 시뮬레이션하여 계약이 발효되기 전에 계약을 공격하여 허점을 찾고 견고성을 보장합니다. MATRIX 네트워크의 Dark Guardian 맬웨어 및 기타 불법 활동이 노출됩니다.
다윈의 진화
멀티 체인 협력 기능을 사용하여 퍼블릭 체인과 프라이빗 체인의 원활한 통합을 실현합니다. 네트워크의 자체 조정 및 자체 최적화를 지원하고 하드 포크 없이 일부 블록체인 매개 변수를 조정할 수 있으며 사용자와 함께 개발할 수 있습니다. 비즈니스 및 정부를 위한 생태계 설계.
좋은 컴퓨팅 파워
독특한 베이지안 메커니즘을 사용하여 컴퓨팅 성능을 사용하여 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 알고리즘을 실행하여 실용적인 문제를 해결할 수 있으며 실용적인 응용 가치가 있습니다. 현재 MATRIX는 베이징 암 연구 병원과 협력하여 MATRIX 인공 지능 블록체인 시스템을 사용하여 암 진단의 속도와 정확성을 향상시키고 있습니다.
웜홀 네트워크
POS와 POW를 통합한 고유한 HPOW 합의 메커니즘은 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 인공 지능 클러스터링 알고리즘을 통해 탈중앙화 특성을 희생하지 않으면서 높은 동시성을 보장하며 이론적으로는 대규모 동시성을 지원합니다.
