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去中心化應用 - 探索 波場 區塊鏈上 網路3 未來的可擴展安全解決方案 - cover

去中心化應用 - 探索 波場 區塊鏈上 網路3 未來的可擴展安全解決方案

Fouad Sabry

Translator Jin Tsui

Publisher: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Summary

透過《去中心化應用》(波場 區塊鏈系列的一部分),踏入去中心化創新的變革世界。這本必讀書籍揭示了去中心化應用 (去中心化應用) 如何塑造數位化未來——它不僅影響著金融和技術,也深刻影響著政治體系和社會治理的結構。
 
章節概要:
 
1:去中心化應用程式:介紹 去中心化應用、其架構以及它們在 波場 上的作用。
 
2:緊張的 網路:探討 緊張的 的分層設計及其與 波場 的互通性。
 
3:MetaMask:詳細介紹 MetaMask 如何促進對基於 波場 的 去中心化應用 的存取。
 
4:雪崩(區塊鏈平台):探討 雪崩 的共識機制及其與 波場 的相似之處。
 
5:0x(去中心化交易所基礎設施):介紹 0x 如何支援與 波場 相容的交易所。
 
6:隱私與區塊鏈:探討 波場 及更廣泛的去中心化系統中的資料保護。
 
7:波場(區塊鏈):深入探討 波場 的使命、架構和 去中心化應用 生態系統。
 
8:分散式帳本:解釋分散式帳本及其在 波場 資料模型中的基礎。
 
9:以太坊經典:重點介紹以太坊經典的發展路徑,並將其與 波場 的演變進行比較。
 
10:波爾卡圓點(區塊鏈平台):結合 波場 的方法分析 波爾卡圓點 的跨鏈願景。
 
11:智能合約:詳細介紹智能合約及其在 波場 網路上的去信任化執行。
 
12:加密經濟學:探討推動 波場 激勵參與的代幣經濟。
 
13:區塊鏈:全面介紹區塊鏈技術以及 波場 如何增強其應用。
 
14:權益證明:描述 銷售點機 共識、其變體以及 波場 的實現。
 
15:索拉納(區塊鏈平台):將 索拉納 對可擴展性的關注與 波場 的策略進行比較。
 
16:以太坊:回顧以太坊的影響力以及 波場 如何在其基礎上發展。
 
17:去中心化自治組織:探討 去中心化的自律組織 以及 波場 如何支持去中心化治理。
 
18:Uniswap:展示 Uniswap 及其對基於 波場 的 DeFi 創新的啟發。
 
19:加密貨幣錢包:介紹與 信任 去中心化應用 互動的關鍵錢包技術。
 
20:去中心化金融:分析 DeFi 的崛起以及 波場 在該領域日益壯大的影響力。
 
21:卡爾達諾(區塊鏈平台):評估 卡爾達諾 的概念並與 波場 進行比較。
 
本書是專業人士、學生和區塊鏈愛好者的強大伴侶。它不僅提供技術知識,也提供背景洞見,尤其適合重視去中心化網路政治層面的人士。對這本書的投資在理解和遠見方面獲得了回報。
Available since: 08/14/2025.
Print length: 216 pages.

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    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:DNA 數字數據存儲
     
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    第 3 章:人類基因組
     
    第 4 章:基因組學
     
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    第 13 章:人工基因合成
     
    第 14 章: ABI 固體測序
     
    第 15 章:全基因組測序
     
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    雲機器人 - 利用網路智慧迎接下一代自主機器

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    1:雲端機器人:雲端機器人簡介,解釋雲端基礎設施如何支援機器人的處理和儲存能力。
     
    2:客戶端-伺服器模型:詳細了解促進機器人和雲端伺服器之間通訊的客戶端伺服器架構。
     
    3:神經形態運算:探索神經形態運算如何模仿大腦的神經網絡,從而推進機器人的學習和決策。
     
    4:同步定位與建圖:重點融合雲端運算,優化機器人即時建圖與定位。
     
    5:運算智慧:深入研究用於改善機器人在雲端環境中自主決策的運算智慧技術。
     
    6:神經資訊學:研究神經資訊學在連接雲端中的神經運算和機器人技術中的作用。
     
    7:機器人學習:討論機器人的機器學習策略,利用雲端資源增強學習和適應。
     
    8:格雷戈里·杜德克:強調 格雷戈里·杜德克 對機器人領域的貢獻以及他對基於雲端的機器人研究的影響。
     
    9:邊緣運算:探討邊緣運算如何與雲端機器人集成,以更接近源頭處理數據,提高效率。
     
    10:網路物理系統:對雲端機器人技術中使用的網路物理系統的分析,用於將實體機器人與基於雲端的數據和軟體連接起來。
     
    11:雲端運算:涵蓋雲端運算基礎知識,強調其在雲端機器人技術的發展與演變的重要性。
     
    12:深度學習:研究機器人技術中的深度學習技術,展示機器人如何使用基於雲端的深度學習模型來增強自主性。
     
    13:谷歌大腦:了解 谷歌大腦 如何為人工智慧和基於雲端的機器人技術做出貢獻,徹底改變機器人的機器學習模型。
     
    14:人工智慧加速器:探索人工智慧加速器如何為雲端機器人提供動力,透過先進的運算能力增強機器人的能力。
     
    15:阿米爾·侯賽因(認知科學家):回顧 阿米爾·侯賽因 在認知機器人方面的工作以及它如何為雲端機器人開發提供資訊。
     
    16:霧機器人:研究霧運算及其與雲端機器人的協同作用,以處理資料並增強邊緣機器人的性能。
     
    17:多工優化:討論多任務優化的方法,確保雲端機器人有效率地同時處理複雜的任務。
     
    18:奧德·比拉德:研究 奧德·比拉德 在機器人學習方面的開創性工作及其與雲端系統的整合以改善機器人行為。
     
    19:翁巨陽:強調翁巨陽對機器人技術的貢獻,特別是在認知建模和基於雲端的機器人智慧方面。
     
    20:快取(運算):深入了解快取運算以及快取技術如何優化雲端機器人以獲得更好的效能。
     
    21:點對點:最後探索了雲端機器人技術中的點對點網絡,實現了機器人之間的分散且高效的通訊。
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