創新使用區塊鏈、大數據、人工智慧等技術

人工智慧、區塊鏈和大數據技術。

人工智慧

人工智慧出現了三波。第一波是知識工程軟體。第二波是機器學習，在複雜數據模式識別方面取得巨大成功。這導致了自然語言處理（NLP），這是一種由於需要機器以人類語言來理解和與人交流而建立的技術。一項新的市場調查顯示，2016年NLP市場規模估計為76.3億美元，預計到2021年將達到160.7億美元，複合年增長率為16.1％。

第三次浪潮被稱為主要破壞者，有潛力去探索大數據，提取統計模式並生成新的演算法，這些演算法可以用來解釋這些模式存在的原因。

基於人工智慧的機器人和機器學習應用程序在不同領域的客戶服務中越來越受歡迎。例如，在人工智慧機器人實現後，金融機構已經整合了人工智慧解決方案，以創建更新的技術支持和客戶支持系統。人工智慧現在是一個熱門話題，在不久的將來，情況不會改變。

區塊鏈

而區塊鏈則提供了一種防篡改的數字選項。區塊鏈代表了一場社會革命。它的主要優點是能夠維護安全的數據和交易。當人們決定以一種透明的、可相互理解的方式進行交易時，中介就會減少，透明性得到提高，最終的結果是提高信任和效率。

儘管該技術主要涉及虛擬支付，但它是一個安全交易和傳輸數據、金錢、版稅、記錄和更多信息的中心。我們正處於對區塊鏈技術先進開發的高度興趣和大量投資的階段。很快，我們將看到這種創新技術的大規模增長和分配。

大數據

在當前的時代，我們必須處理大量的數據，因此需要收集、存儲、處理並將其轉換為有價值的信息。但是「大」是多大的數據呢?根根據IDC的報告，2016年全球數據區為16.1ZB。最近的一項預測顯示，最近的一項預測表明，到2025年，全球數據球場預計將增長到163兆位元組（大約1萬億兆位元組）。這可以從下圖中詳細顯示。這一數據量將提供一種與具有大量商業機會的用戶進行交互的新方式。

圖1所示。巨大的數據增長

數據存儲是絕大多數機構的重要組成部分，因此在大數據中處理解決方案的需求日益增加。大數據分析進一步允許用改進的軟體系統替代手工工作，加速過程並減少出現小錯誤的機會。除此之外，大數據處理工具已經被證明對一大群人有用。在此之前，數據必須由人們手工整理到複選框或報告資料庫中，但是這些工具已經使自動地構造信息以增加可以進行分析的數據量成為可能。

另一方面，大數據導致了諸如自然語言處理、機器學習和人工智慧等其他技術的存在。這些被稱為認知系統。這些技術幫助將數據分析技術從一個不尋常的實踐變成了一個充滿戰略決策過程的練習。IDC估計，到2025年，數據分析的全球數據量將會以50比5.2的速度增長。認知系統分析的數據預計在2025年將增長100到1.4ZB。

2018年，這些趨勢將變得越來越大，現在深入了解它們的存在還為時尚早。

在AI、區塊鏈、大數據和其他技術的未來創新平台。

GraphGrail Ai是世界上第一個也是最適合用於區塊鏈的人工平台，作為自然處理技術和分散應用的中心。它的使命是創造一個強大的人工智慧(AI)，它對大眾開放，並由來自世界各地的開發者改進。

它包括所有最新的技術進步，如人工智慧、區塊鏈和大數據處理。他們還提供了一個優秀的布局服務，包括通用的語言應用程序，數據標記的生態系統，人工智慧實驗室，以及現代世界的現成應用市場。主要的重點是銀行業、數字、零售、安全、生物技術、執法和醫藥以及小企業。

一個公認的用於解決區塊鏈系統技術問題的中心。

小型和大型企業花了很大一部分錢來支付給那些執行簡單任務的員工，這些人可以通過人工智慧實現自動化。他們大多數都不知道使用人工智慧來實現業務流程自動化的好處。

GraphGrail Ai創建了一個友好的基礎架構，用於分析文本數據，包括在語言域模型的幫助下收集、清理、數據標記，以及測試不同業務的網路(見下圖)。這大大提高了區塊鏈技術系統，所有工作階段的工作伴隨著數據被記錄。系統自動計算處理後的數據的哈希速率，並存儲在平台上的每個任務的區塊鏈中。所有這些活動都是基於評級系統、完成的工作範圍、僅僅提到少數幾個方面來完成的。

圖2所示。GraphGrail Ai平台架構

由於區塊鏈系統，一個分散的應用程序市場已經形成，在這裡，TOKEN用於創建和改進語言模型。這一技術也為人工智慧產品的快速發展創造了條件，這要感謝數據專家和世界各地的開發人員團隊。區塊鏈在平台上的集成將使社區能夠訪問系統並使用數據來訓練人工神經網路。該平台是開發人員的服務提供者，任何人都可以通過這種夥伴關係獲得對API的訪問而獲得收益。

使用區塊鏈和TOKENS的主要原因是讓所有者和買方都受益。他們充當內部貨幣。通過TOKEN，客戶可以訪問系統並下訂單或以應用程序的軟體開發形式接收解決方案，並為其標記數據。

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