Мы изучаем данные Ethereum и проблемы их использования. Мы начнем с описания виртуальной машины Ethereum и поддерживаемых ею данных состояния и несостояния. Затем мы рассмотрим проблемы, в том числе интерпретацию скомпилированного байт-кода, наблюдение за вызовами между контрактами и многое другое. Понимание виртуальной машины Ethereum (EVM) — Что такое EVM? — Как поддерживается состояние EVM? — Что не данные EVM существуют? Проблемы с использованием данных Ethereum —..

Надежно храните и делитесь своими медицинскими записями с помощью смарт-контрактов Использование блокчейна для общедоступных данных: сложный вопрос Вопрос о том, подходит ли блокчейн для общедоступных данных, сложен, и не существует универсального решения. Тем не менее, есть несколько возможных решений, которые можно было бы рассмотреть: Частная сеть. Одним из решений проблем конфиденциальности, связанных с технологией блокчейна, является использование частного блокчейна вместо..

Понимание того, как данные могут обрабатываться и монетизироваться на каждом этапе конвейера данных Специалисты по данным всегда находятся в поиске новых и инновационных способов использования данных. Данные используются для понимания мира и прогнозирования будущего, а применительно к ИИ данные становятся основой обучения алгоритмов машинного обучения. Они направлены на изучение точной модели мира в конкретных сценариях и приложениях, таких как робототехника, медицинская диагностика,..

DB-LSH: хэширование с учетом местоположения с динамическим группированием на основе запросов ( arXiv ) Автор: Яо Тянь , Си Чжао , Сяофан Чжоу Аннотация . Среди многих решений многомерной задачи поиска приближенных ближайших соседей (ANN) хэширование с учетом местоположения (LSH) известно сублинейным временем запроса и надежной теоретической гарантией точности запроса. Традиционные методы LSH могут быстро генерировать небольшое количество кандидатов из хеш-таблиц, но..