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Blockchain Polymorphie - Blockchain Polymorphism

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Blockchain Polymorphie - Blockchain Polymorphism
tronbotix smart blockchain solution

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Blockchain Polymorphie - Blockchain Polymorphism

  1. 1. Hinter dem Begriff "Blockchain Polymorphie" verbirgt sich das Konzept der Blockchain im Zusammenspiel mit der k�nstlichen Intelligenz und der Objektorientierten Entwicklung. Eine Blockchain kann innerhalb Ihres Systems weitere Blockchains beinhalten. Ein Blockchain Verbund, in einer gro�en Blockchain kann sich mit anderen Blockchains verbinden, Informationen austauschen und Transaktionen durchf�hren. Die "Blockchain Polymorphie" baut auf das Asymmetrisches Kryptosystem, dem Public- Key-Verschl�sselungsverfahren und dem Hash-Verfahren auf. Dadurch werden Transaktionen und Daten verschl�sselt. Die Authentifizierung, Verifizierung, Sicherheit, Kollisionssicherheit, Integrit�t und Schnelligkeit, aller Benutzer, Ihrer Daten und den Transaktionen werden durch diese Verfahren immer Gew�hrleistet. Da die Blockchain sowohl im Internet als auch im Intranet der einzelnen Aktuere eingesetzt werden kann, entstehen hier eigene und einzigartige "smart blockchain systeme", welche den gleichen Anfangskern habe aber durch unterschiedliche Transaktionen und Prozesse, wachsen und mit der Zeit eine eigene Gestalt annehmen. Durch die m�glichen Vielgestaltigkeiten der Systeme und dem m�glichen Informationsaustausch untereinander, k�nnen die System in Konkurrenz zu einander antreten um so ein einzigartiges System f�r alle Aktuere zur verf�gung zu stellen. Die K�nstliche Intelligenz in der "Blockchain Polymorphie" : Die Verarbeitung von Daten zu bestimmten Problemen, zur Automatisierung und Verbesserung der F�higkeiten in der Prozessoptimierung zeigt seit langem schon einen enormen Fortschritt in der Optimierung einer Probleml�sung. Die relevanten Konzepte, die der "Blockchain Polymorphie. zu Grunde liegen, bestehen aus dem Machine Learning, der Wahrscheinlichkeitstheorie, der linearen Algebra und der numerischen Berechnung. In der Praxis werden Deep-Learning-Techniken, wie Optimierungsalgorithmen, Sequenzmodellierung, praxisorientierte Methodologie und Feedforward-Netze eingesetzt. Durch das Deep Learning, einer Form des Machine Learnings, werden Computer Systeme in die Lage versetzt aus komplexen Prozessen zu lernen, in dem sie Erfahrungen sammeln, zu Wachsen und die Ansammlung des Wissens selbst�ndig und ohne dem Zutun eines Menschen zu verarbeiten und bereitzustellen. Beispiel Aufbau eines Blockchain Polymorphie Objektes:
  2. 2. OBJ_TNX { /* tronbotix Objekt Schl�ssel */ TNX_ID = b3fc96e579262e24bb2397cea98d49268a2798ba53766aea41803294136d4f22 /* tronbotix Blockchain Schl�ssel */ BC_ID = 33e2d9e2e8f6f501a98288434663883a60b0b2580258eb78084c551d6446b6e7 /* Aktueller Zeitstempel */ TIME_ID = 1328618073 /* Service Name */ NAME = Objekt1 /* Objekt Typ */ TYPE = Blockchain } Der minimale Aufbau besteht aus folgenden Teilen: Minimal OBJ_TNX Var Content TNX_ID Transaktion ID BC_ID Blockchain ID TIME_ID Aktueller Zeitstempel NAME Aktueller Name des Service TYPE Service Typ Der TYP kann am Anfang eine Blockchain, Kryptow�hrung, Vertrag, Leistung oder eine Beschreibung sein. OBJ_ID TNX_ID BC_ID TIME_ID NAME 045a9d7e0754c41943a41a590d970fa5d27d0dea5e053598b46760038863a Aus den 4 Teilen des Objektes OBJ_TNX wird eine eindeutige Objekt ID (OBJ_ID) generiert. Diese OBJ_ID ist eine einzigartige und eindeutige Objekt ID in dem ECO-System.
  3. 3. Im "tronbotix experimental laboratory" werden folgende Verschl�sselungsverfahren eingesetzt und getestet: - Ed25519 - ECDSA - RSA - SHA-3 - RIPEMD-160 - Whirlpool

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