Маалымат инфраструктурасынын инновациялык чечимдери
fvb'де биз 1b+ түзмөгүнүн телеметриялык агымдарын жана сындуу чөйрөлөрдө ишенимдүүлүктү жана натыйжалуулукту жогорулатуу үчүн синтетикалык ката сценарийлерин колдонуп, өркүндөтүлгөн маалымат инфраструктурасына адистешкен.
Edge кызматташуусун кеңейтүү
Аномалияларды аныктоонун революциячылдыгы
Биздин техникалык компоненттерибиз, анын ичинде edgefrl жана q-bft, кечиктирүүнү жана коопсуздукту оптималдаштыруу үчүн иштелип чыккан, бул акылдуу шаар тиркемелеринде жана андан тышкары жерлерде туруктуу иштөөнү камсыз кылат.
Бул изилдөө төмөнкү негизги илимий маселелерге басым жасоо менен бөлүштүрүлгөн IoT архитектурасындагы чектүү интеллект менен ресурстук чектөөлөрдүн ортосундагы негизги карама-каршылыкты чечүүгө багытталган:
1.Ресурстарды бөлүштүрүү: • Федерацияланган бекемдөө боюнча окуу Парето-оптималдуу четки ресурстарды бөлүштүрүүгө жетише алабы? • Гипотеза: Оюн-теориялык кызматташуу графигинин натыйжалуулугун 60% жакшыртат.
2. Берилиштерди бириктирүү: • Кайчылаш сенсордук аналитика үчүн мультимодалдык четтик билим графиктерин кантип түзүүгө болот? • Гипотеза: Убакыттын мейкиндигине көңүл буруу өзгөчөлүктөрдүн туура эмес жайгашуусун 12% чейин азайтат.
3. Коопсуздук: • Квантка туруктуу BFT консенсусу 100к түзмөк/сек коопсуз аутентификацияны иштете алабы? • Гипотеза: Тор криптографиясы + AI аныктоо 99,97% чабуулдун алдын алат