BSV区块链在人工智能时代的数字化转型中的角色
发表时间:2024年6月13日
企业数字化转型已有约30年的历史,而人工智能(以下简称AI)将这种转型提升到了一个全新的高度。这并不难理解,因为AI终于使企业能够发挥其潜力,实现更宏大的目标。然而,这种快速而剧烈的变化也为企业带来了许多不确定性。
比如,如何确定你的数字技术是否如预期协同那样工作?如何确定得出的结论基于可靠的数据,并且使用的数据和设备没有被篡改?对越来越多的企业来说,这些问题的答案是:区块链。
BSV协会近期发布了一个题为《驾驭数字化转型:在自动化世界中建立信任——区块链在数据保护和交易优化中的角色》的报告。这份报告聚焦于区块链在数据保护和交易优化方面可以发挥的关键作用,展示了区块链技术如何让信任变得可触可及。
报告可见:
https://shorturl.at/5RePU
借助区块链,企业能够清晰地追踪数据的起源、变更和流转路径。区块链作为透明、安全且不可篡改的数字账本,为企业设备和数据按预期运行提供了信心和可靠保障。
信任是商业成功的基石,但在不断变化的环境之中,企业要稳固自己的地位并不容易。在数字领域,我们看到以下方面的数据都在呈现指数级增长:
关联身份: 随着在线互动的激增和加速,无论是人类还是机器的数字身份和数据源,在数量和类型上都有了爆炸性的增长。每个数字身份都有其独特的特征、属性和权限。
交易: AI现在在自动化交易中扮演着重要角色,它接管了那些原本需要人类来完成的交易任务。值得注意的是,这也使得每笔交易都产生更多数据。
数字化流程: 企业为了实现效率提升,就需要将某些物理流程数字化——例如,使用生成式AI(GenAI)进行客户服务和追加销售,以及,引入扩展现实技术,包括虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)等。
当前新一波数字化转型浪潮的一个主要推动力是经济效益。在过去一年半的时间里,企业对生成生成式AI进行了大量投资,这是有充分理由的。根据波士顿咨询集团的报告,使用生成式AI工具能够迅速把工人的生产力提高10%到20%,甚至更多。AI的应用还可能最终解决长期存在的技术人才短缺问题。用更少的人完成更多的工作,AI的应用可以显著地为企业节省成本。
迄今为止,企业领导者倾向于通过面对面的互动和实物证据来验证身份:亲自签署合同;查看官方印章、封缄或身份证、接受现金支付等。然而,今天的数字技术使信任问题变得更加复杂。当物联网设备在无人参与的情况下进行交互时,我们如何确保信任?当人工智能技术的发展使得“真实”与“伪造”之间的界限变得模糊,我们如何确定图片或声音的真实性?
另一方面,生成式AI带来的风险是确实存在的。2023年,AI生成的美国五角大楼“爆炸”图片导致股市下跌。数据滥用、安全漏洞和虚假信息等问题对数字时代的信任构成了棘手的挑战。随着企业使用更多种类的数字化技术,这些的风险和不确定性也在增加。企业能否确保设备、系统和解决方案安全可信,确保它们能够处理工作负载,并确保它们之间的数据交换和交互是透明且可验证的,这对今天的商业运作至关重要。
身份信任: 确保他们交互的数字身份是真实且可验证的。区块链可以作为可信身份验证的不可篡改的,透明的信息源,因为其交易记录或“账本”是不可更改的。
所有权信任: 验证知识产权、版权和数字资产、信息及数据的所有权。区块链账本充当数字足迹,让你清楚知道每份数据的起源和时间点。
数据信任: 保证信息保持不变,并从源头可追溯。区块链的透明机制让你能够检验数据的完整性,确认数据可靠性。
系统信任: 减少防止数据传输错误所需的反复检查。区块链可以在缺乏信任的环境中实现可信的数据共享。例如,它可以帮助确定内容的来源,确保企业对使用这些数据的自动化系统的信任。
AI时代的企业信任构建至关重要。BSV区块链凭借其透明和不可篡改的特性,在身份验证、数据安全和系统可靠性方面发挥了关键作用。通过结合AI与区块链技术,企业不仅能够提升效率,还能确保在数字化转型过程中保持信任与安全。这种双管齐下的策略,将成为企业在快速变化的市场中保持竞争优势的关键。
目前,全球已有超过400个项目构建于BSV区块链之上。凭借坚如磐石的协议及超高的网络性能,BSV生态系统迅猛发展,我们期待未来出现更多前所未有的商业应用。
- 对BSV区块链开发感兴趣的朋友,可以前往我们的中文开发者专区:BSV区块链
相关文章:

BSV区块链在人工智能时代的数字化转型中的角色
发表时间:2024年6月13日 企业数字化转型已有约30年的历史,而人工智能(以下简称AI)将这种转型提升到了一个全新的高度。这并不难理解,因为AI终于使企业能够发挥其潜力,实现更宏大的目标。然而࿰…...
android audio 相机按键音:(二)加载与修改
相机按键音资源,加载文件路径: frameworks/av/services/camera/libcameraservice/CameraService.cpp 按键音,加载函数: void CameraService::loadSoundLocked(sound_kind kind) { ATRACE_CALL(); LOG1("Cam…...
Linux grep技巧 提取log中的json数据
目录 一. 前提1.1 数据准备1.2 需求1.3 分析 二. 数据提取2.1 提取所有的json数据2.2 提取子项目的全部json数据2.3 提取指定项目的json数据 一. 前提 1.1 数据准备 545-1 2024/07/20 18:20:21 [ERROR] MPX001 eventControlleraupay transactionIdA545 {"event":&q…...
HDShredder 7 企业版案例分享: 依照国际权威标准,安全清除企业数据
HDShredder 7 企业版用户案例 天津鸿萌科贸发展有限公司是德国 Miray 公司 HDShredder 数据清除软件的授权代理商。近日,上海某网络科技有限公司采购 HDShredder 7 企业版x4,为公司数据存储资产的安全清除工作流程配备高效的执行工具。HDShredder 7 企业…...
centos系统使用mysqldump数据备份与恢复
文章目录 使用mysqldump备份数据库一、数据库备份1. 基础备份2. 额外选项(一般组合使用) 二、数据库恢复 使用mysqldump备份数据库 一、数据库备份 1. 基础备份 #备份单个数据库 mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 备份文件.sql#备份多个数据库 mysqldump -u 用户名 -p …...

【element ui】input输入控件绑定粘贴事件,从 Excel 复制的数据粘贴到输入框(el-input)时自动转换为逗号分隔的数据
目录 1、需求2、实现思路:3、控件绑定粘贴事件事件修饰符说明: 4、代码实现🚀写在最后 1、需求 在 Vue 2 和 Element UI 中,要实现从 Excel 复制空格分隔的数据,并在粘贴到输入框(el-input)时自动转换为逗号分隔的数据…...

Chapter18 基于物理的渲染——Shader入门精要学习
Chapter18 基于物理的渲染 一、PBS理论和数学基础1.光是什么微表面模型 2.渲染方程3.精确光源4.双向反射分布函数 BRDF5.漫反射项(Lambert 模型)Lambertian BRDF为:Disney BRDF中漫反射项 6.高光反射项微面元理论BRDF的高光反射项①菲涅尔反射…...

DolphinScheduler学习
1.查看文档 点击访问:https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs 我们可以看到相关的文档简介里有 介绍 DolphinScheduler是Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景,提供了一个可视化…...

我用Tauri开发的待办效率工具开源了!
开源仓库地址 gitee Git仓库地址:https://gitee.com/zhanhongzhu/zhanhongzhu.git 应用地址 windows应用地址下载 https://kestrel-task.cn 具体内容 也可以看🎉使用Taurivitekoa2mysql开发了一款待办效率应用 这篇文章。 💻技术栈 Tauri: Tauri…...

【黑科技】:Laravel 项目性能提升 20 倍
令人激动的黑科技:Laravel 项目性能提升 20 倍 这个项目能够在无需修改任何代码且无需第三方扩展的前提下,将你的 Laravel 项目性能提高 20 倍。它仅依赖于 PHP 原生的 pcntl、posix、fiber 和 sockets。 项目灵感 起因是看到官方发布的 PHP 8.1 更新…...

User Allocation In MEC: A DRL Approach 论文笔记
论文:ICWS 2021 移动边缘计算中的用户分配:一种深度强化学习方法 代码地址:使用强化学习在移动边缘计算环境中进行用户分配 目录 Ⅰ.Introduction II. MOTIVATION-A.验证假设的观察结果 II. MOTIVATION-A Motivating Example 数据驱动…...
leetcode 69. x 的平方根
可以使用二分查找法或牛顿迭代法来实现 LeetCode 问题 69. x 的平方根。下面是使用二分查找法和牛顿迭代法的 C 实现。 二分查找法 #include <iostream>class Solution { public:int mySqrt(int x) {if (x 0) return 0;int left 1, right x, ans 0;while (left <…...

基于词级ngram的词袋模型对twitter数据进行情感分析
按照阿光的项目做出了学习笔记,pytorch深度学习实战项目100例 基于词级ngram的词袋模型对twitter数据进行情感分析 什么是 N 符? N 格是指给定文本或语音样本中 n 个项目的连续序列。这些项目可以是音素、音节、字母、单词或碱基对,具体取…...
Linux-Centos-改密码(单用户登陆)
笔记一: centos7单用户修改root密码 在CentOS 7中,如果您是唯一的用户或者您确信其他用户不会登录,您可以按照以下步骤来修改root密码: 1.重启系统。 2.启动时出现引导界面时,按任意键进入GRUB菜单。 3.选择要启动的内…...

java实现OCR图片识别,RapidOcr开源免费
先看一下识别效果(自我感觉很牛逼),比Tess4J Tesseract省事,这个还需要训练,安装软件、下载语言包什么的 很费事,关键识别率不高 RapidOcr不管文字的横竖,还是斜的都能识别(代码实现…...

PCB工艺边设计准则
在PCB设计时,通常会在电路板的边缘预留一定的空间,这部分空间被称为工艺边。它有助于在生产过程中确保电路板的尺寸和形状的准确性。以使得组装时更加顺畅、便捷。而工艺边的加工,使得线路板上的元件可以精准地与设备对接,从而提高…...

CTF-NSSCTF题单[GKCTF2020]
[GKCTF 2020]CheckIN 这道题目考察:php7-gc-bypass漏洞 打开这道题目,开始以为考察反序列化,但实际并不是,这里直接用$_REQUEST传入了参数便可以利用了。这里出现了一个eval()函数,猜测考察命…...
redis的分片集群(仅供自己参考)
前言:为什么使用分片集群:因为redis的主从和哨兵机制主要是用来解决redis的高并发读的问题,还有redis的高并发的写的问题没有解决。使用分片集群就可以很好的解决redis写的问题,有多个master就可以实现并发的写。同时,…...

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列01之常考公式推导(01)
李群李代数扰动bundle adjustment 这个博客系列会分为C STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。在知乎和牛客也会同步更新,全网…...
netty入门-5 ServerBootstrap与Bootstarp
前言 本来这篇应该紧接着说明Future和Promise。 但是考虑前文第三篇即用到了ServerBootstrap来启动一个服务器,并且我读的闪电侠netty,先写的服务器与客户端启动这部分。索性就先写出来了。主要内容来自闪电侠netty ServerBootstrap ServerBootstrap就…...
ubuntu搭建nfs服务centos挂载访问
在Ubuntu上设置NFS服务器 在Ubuntu上,你可以使用apt包管理器来安装NFS服务器。打开终端并运行: sudo apt update sudo apt install nfs-kernel-server创建共享目录 创建一个目录用于共享,例如/shared: sudo mkdir /shared sud…...
DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径
目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...
day52 ResNet18 CBAM
在深度学习的旅程中,我们不断探索如何提升模型的性能。今天,我将分享我在 ResNet18 模型中插入 CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,并采用分阶段微调策略的实践过程。通过这个过程,我不仅提升…...
【Linux】C语言执行shell指令
在C语言中执行Shell指令 在C语言中,有几种方法可以执行Shell指令: 1. 使用system()函数 这是最简单的方法,包含在stdlib.h头文件中: #include <stdlib.h>int main() {system("ls -l"); // 执行ls -l命令retu…...
测试markdown--肇兴
day1: 1、去程:7:04 --11:32高铁 高铁右转上售票大厅2楼,穿过候车厅下一楼,上大巴车 ¥10/人 **2、到达:**12点多到达寨子,买门票,美团/抖音:¥78人 3、中饭&a…...
工程地质软件市场:发展现状、趋势与策略建议
一、引言 在工程建设领域,准确把握地质条件是确保项目顺利推进和安全运营的关键。工程地质软件作为处理、分析、模拟和展示工程地质数据的重要工具,正发挥着日益重要的作用。它凭借强大的数据处理能力、三维建模功能、空间分析工具和可视化展示手段&…...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型
1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统,支持多语言对话(如 中文,英文,日语),语音情感(如 开心,悲伤)&#x…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

华为云Flexus+DeepSeek征文|DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建
华为云FlexusDeepSeek征文|DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建 前言 如今大模型其性能出色,华为云 ModelArts Studio_MaaS大模型即服务平台华为云内置了大模型,能助力我们轻松驾驭 DeepSeek-V3/R1,本文中将分享如何…...