NTC如何讓紅綠燈變“智慧”

? ? ? 在以往的時(shí)候彰导,指揮交通完全依靠人工。無論是驕陽似火還是寒風(fēng)刺骨瓶殃,都需要交警在十字路口執(zhí)勤充包。而有了現(xiàn)代科技則不同了,科技取代了人工遥椿,十字路口的紅綠燈就可以指揮了基矮。

? ? ? ?不過,人工指揮的時(shí)代冠场,也有人工指揮的好處家浇。那就是交警可以依據(jù)路口的實(shí)際情況來指揮,他們不受到時(shí)間的限制碴裙,需要放行就放行钢悲,需要攔截就攔截,能夠提高通行效率舔株。而采用了普通的紅綠燈系統(tǒng)之后莺琳,隨之而來的就是“指揮的不靈活”,普通的紅綠燈系統(tǒng)是“教條”的督笆,紅燈的時(shí)間和綠燈的時(shí)間都是提前設(shè)置好的芦昔,不會(huì)依據(jù)人流車流的變化而變化

? ?? 于是,我們就會(huì)遇到這樣的尷尬:明明十字路口的另一邊娃肿,沒有行人咕缎,沒有汽車珠十,可是依然“亮起綠燈”。而明明這邊已經(jīng)集聚了很大的人流和車流凭豪,卻偏偏是“亮起紅燈”焙蹭,導(dǎo)致了十字路通行率的低下。更值得一說的是嫂伞,有的十字路口孔厉,一天的人流車流會(huì)出現(xiàn)不同。比如說帖努,早上的時(shí)候撰豺,中午的時(shí)候,下午的時(shí)候是不同的拼余。比如說污桦,上下班的高峰時(shí)期,和高峰時(shí)期過后的時(shí)段也是不同的匙监。然而凡橱,普通的紅綠燈的時(shí)間設(shè)置卻又是固定的,也導(dǎo)致了通行率的降低亭姥。十字路口成為了市民“焦急的等待”稼钩。

? ? ? 幸好,隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展达罗,有一部分城市出現(xiàn)了智慧指揮系統(tǒng)坝撑。紅綠燈可以借助感應(yīng)系統(tǒng),快速計(jì)算出數(shù)據(jù)氮块,依據(jù)人流和車流的實(shí)際情況绍载,變換綠燈的時(shí)間,需要50秒就給50秒滔蝉,需要30秒就給30秒∷郑看似“小小的變化”蝠引,這對(duì)于大城市,尤其是對(duì)于容易導(dǎo)致?lián)矶碌氖致房趤碚f蛀柴,帶來的則是“巨大的效果”螃概。

? ? ? 在這“小小的變化”背后卻需要足夠的技術(shù)支撐。首先鸽疾,紅綠燈和攝像頭需要捕捉數(shù)據(jù)(物聯(lián)網(wǎng)吊洼,IOT),并將數(shù)據(jù)傳輸至處理器(5G技術(shù))制肮,處理器利用人工智能(AI)識(shí)別人流和車流的實(shí)際情況冒窍,計(jì)算出紅綠燈時(shí)間并回傳至紅綠燈递沪,變換紅綠燈時(shí)間,從而解決堵車問題综液。z但是還有一點(diǎn)是需要解決的款慨,那就是安全問題。如果交通系統(tǒng)被黑客所攻擊谬莹,那造成的損失可能會(huì)非常大檩奠。這個(gè)時(shí)候就需要用到區(qū)塊鏈技術(shù)了。一方面附帽,根據(jù)區(qū)塊鏈的特性埠戳,如果交通網(wǎng)絡(luò)采用POW算法,那黑客很難掌握51%的算力蕉扮,攻擊交通網(wǎng)絡(luò)的難度也大大增強(qiáng)乞而。再加上POS機(jī)制的話,那攻擊難度會(huì)更高慢显。即便黑客挾持了許多電腦同時(shí)攻擊爪模,因?yàn)檫@些電腦沒有抵押,所有被挾持的電腦算力加起來也不會(huì)很高荚藻,同樣對(duì)網(wǎng)絡(luò)無法構(gòu)成損害屋灌。另一方面,所有紅綠燈的變換指令都上鏈应狱。這樣一來共郭,黑客調(diào)用的指令會(huì)被儲(chǔ)存在區(qū)塊鏈上,那么所有的證據(jù)會(huì)被保存下來疾呻,即便黑客自己也無法抹掉證據(jù)除嘹。

? ? ?? 而這只是NTC的眾多應(yīng)用場景的一個(gè)而已。

? ? ?? NTC是法國Discodery團(tuán)隊(duì)歷時(shí)一年半研發(fā)成功的區(qū)塊鏈公鏈岸蜗,并經(jīng)Github源代碼認(rèn)證尉咕,人人可查。Discodery團(tuán)隊(duì)得到了多個(gè)歐洲風(fēng)投機(jī)構(gòu)和天使投資機(jī)構(gòu)總共300萬歐元的戰(zhàn)略投資資金支持璃岳,團(tuán)隊(duì)有充足的資金來進(jìn)行公鏈的研發(fā)維護(hù)與市值維護(hù)年缎。

? ? ?? NTC是NeutronChain的縮寫,中文名譯為中子鏈铃慷,其通證為NeutronCoin单芜。NTC首次提出了POWD(POW+DAG)主網(wǎng)技術(shù),利用POWS(POW+POS)挖礦機(jī)制犁柜,采用分布式智能合約結(jié)合AI洲鸠、IOT、5G的垂直生態(tài)平臺(tái)馋缅。NTC以去中心化的結(jié)構(gòu)扒腕,直接將AI+IOT+5G生態(tài)鏈上的組成分子有機(jī)地鏈接起來绢淀,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)和個(gè)體數(shù)據(jù)、信息袜匿、價(jià)值的直接對(duì)接更啄、無論流通和安全存儲(chǔ)。NTC通過POW+POS提供全網(wǎng)安全保障居灯,采用DAG鏈上機(jī)制實(shí)現(xiàn)交易轉(zhuǎn)賬祭务,從根本上解決了區(qū)塊鏈領(lǐng)域的安全、效率怪嫌、去中心化倒三角問題义锥。

? ? ? NTC總量2.6億枚,團(tuán)隊(duì)只預(yù)留總量的5%岩灭,即1300萬枚拌倍,其余95%由挖礦產(chǎn)出,或者獎(jiǎng)勵(lì)給礦工及投資者噪径。

? ? ? NTC的挖礦機(jī)制對(duì)于礦工特別友好柱恤,采用X11隨機(jī)亂序算法,平衡了CPU和GPU的挖礦難度和產(chǎn)出找爱,并抵抗ASIC專業(yè)礦機(jī)梗顺,杜絕算力競賽和壟斷,保護(hù)了礦工的利益车摄。另外寺谤,NTC團(tuán)隊(duì)支持礦工自建礦池,每一位礦工都可以邀請(qǐng)其他礦工加入自己的礦池挖礦吮播,在壯大自建礦池算力的同時(shí)变屁,可以獲得一定的礦池手續(xù)費(fèi)。

? ? ?? 總而言之意狠,無論在技術(shù)實(shí)力還是市值維護(hù)方面粟关,NTC團(tuán)隊(duì)都值得稱頌。對(duì)于礦工而言摄职,NTC目前處于挖礦最前期誊役,收益肯定非常高。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末谷市,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子击孩,更是在濱河造成了極大的恐慌迫悠,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 211,194評(píng)論 6 490
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件巩梢,死亡現(xiàn)場離奇詭異创泄,居然都是意外死亡艺玲,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,058評(píng)論 2 385
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門鞠抑,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來饭聚,“玉大人,你說我怎么就攤上這事搁拙∶胧幔” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 156,780評(píng)論 0 346
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵箕速,是天一觀的道長酪碘。 經(jīng)常有香客問我,道長盐茎,這世上最難降的妖魔是什么兴垦? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,388評(píng)論 1 283
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮字柠,結(jié)果婚禮上探越,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己窑业,他們只是感情好钦幔,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 65,430評(píng)論 5 384
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著数冬,像睡著了一般节槐。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上拐纱,一...
    開封第一講書人閱讀 49,764評(píng)論 1 290
  • 那天铜异,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼秸架。 笑死揍庄,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的东抹。 我是一名探鬼主播蚂子,決...
    沈念sama閱讀 38,907評(píng)論 3 406
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼缭黔!你這毒婦竟也來了食茎?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 37,679評(píng)論 0 266
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤馏谨,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎别渔,沒想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,122評(píng)論 1 303
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡哎媚,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 36,459評(píng)論 2 325
  • 正文 我和宋清朗相戀三年喇伯,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片拨与。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,605評(píng)論 1 340
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡稻据,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出买喧,到底是詐尸還是另有隱情捻悯,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 34,270評(píng)論 4 329
  • 正文 年R本政府宣布岗喉,位于F島的核電站秋度,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏钱床。R本人自食惡果不足惜荚斯,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,867評(píng)論 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望查牌。 院中可真熱鬧事期,春花似錦、人聲如沸纸颜。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,734評(píng)論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽胁孙。三九已至唠倦,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間涮较,已是汗流浹背稠鼻。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,961評(píng)論 1 265
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留狂票,地道東北人候齿。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 46,297評(píng)論 2 360
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像闺属,于是被迫代替她去往敵國和親慌盯。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 43,472評(píng)論 2 348