分布式账本提供以下非功能但重要的方面。- 有效地计算每一个区块背后的整个数据集合的加密哈希（hash）。- 当对等节点由于与平台的信息不匹配而需要同步时，它有效地传输数据集合的最少变更情况。- 最大限度地减少每个对等节点运行所需要的数据存储量。分布式账本使用数据库来维护数据集合并创建显示区块状态的内部数据结构。诸如文档之类的大文件存储在区块链外的存储器中，而不是存储在账本中。有关它的哈希可以作为交易的一部分存储在链中，以确保文件的完整性。共识模块负责根据验证和协议政策验证区块中所有交易的准确性。共识功能使得网络节点之间对区块的交易顺序和准确性达成共识。这些功能根据智能合约模块验证交易的准确性。

通过支持模块化和即插即用(Plug and Play)的共识功能，Elamachain平台可以构建考虑到特定类型的威胁或安全模型而设计的多种类型的共识模块。

AI解决方案

- 解决方案1 ：利用超级账本结构的个人信息保护以前，私人信息只能通过保证交易信任的机构认证来获取。但是，Elamachain的私人会员服务在上层链提供认证，保证包括公有区块链上的交易在内的各个行为的匿名及安全。以此来可以用DecentralizedPublic Key Infrastructure(DPKI)来替代原来广泛使用的中心化Public Key Infrastruture(PKI)。由此构建的Elamachain的个人信息安全满足GDPR标准。

- 解决方案2 : 利用区块链的数据分布式存储及数据安全由Elamachain平台收集、生成的DB数据通过区块链的分布式账本技术分开存储。此时，只能通过Private Key确认存储的映射（mapping）值。在Elamachain平台上实现区块链化的大数据既满足数据完整性又保证安全。

- 解决方案3：利用区块链生态界确保数据透明性由超级账本fabric结构构成的Elamachain平台是一种区块链数据存储逻辑，旨在确保用户对获取和提供信息的高信赖度。与现有的AI行业不同，Elamachain平台拥有自己的奖励系统，使用户能够自愿参与其中，确保能够获取数据库构成和维护所需的可靠判断数据。

ELAMACHAIN 平台

1) AI ELA Core-engine

- 人工智能的必要性密码货币的潜力在于它不仅仅是一种支付工具，而且它可以通过新功能创造和扩散与过去不同的生活方式。但是，如果必须事先定义要在密码货币中记录的所有功能，不仅无法反映从新传入数据中获得的趋势，也很难通过改进算法来得出最优化的结果 。从这个角度来看，Elamachain平台的最理想的发展方向是引入通过主动学习，经大数据处理后，可以灵活地优化结果的人工智能 。-Multilayer neural network (Deep learning network)有各种各样的人工智能技术，但其中多层神经网络（Multi Layer Neural Network）最接近人类大脑。众所周知，通过层叠这些神经网络实现深度学习，深度学习得出的结果与人类思维得出的结果最为相似。该技术应用于击败李世石的阿尔法狗、谷歌开发的自动驾驶汽车。更精细的神经网络配置可以得出更好的结果。对于通过数学滤波获取部分结果综合分析的DCNN（Deep Convolutional Neural Network）或以时间流逝、顺序善于辨别属性的DRNN（Deep Recursive Neural Network）,引入这两种网络并调整加权值，能够创造更完善的人工智能。

① ELA AI 服务ELA AI内置了各种最先进的AI引擎，Elamachain持续快速地升级AI引擎。ELA AI Brain模块中的AI引擎可以独立工作，因此您可以通过升级单个引擎来提高性能，而不会影响整个解决方案的完整性。如今，人工智能技术正在以惊人的速度发展。由于这种引擎结构具有应用前沿技术的最佳结构，ELA AI可以按照人工智能服务的内容和目的，就像组装模块一样以即插即用（Plug and Play）方式提供AI服务。

② 机器学习数据随着不断的学习，AI解决方案和产品不断升级。我们拥有语音识别、情感分析、域名分类、问答和对话处理等按功能配置的各种机器学习数据。Internet Web Crawling 、脸书、推特、YouTube、Instagram等等都是用人类语言编写的文本。情绪分析技术是一种从这些文本中提取人类情感并识别人们如何思考特定主题的技术。

· 大数据分析引擎 : ELA Analysis System大量数据是非结构化的，其中一些包含许多没必要的数据，将这种整理困难的数据称之为暗数据。ELA AI服务收集的大量数据通过ELA DB中心的ELA Core-engine，经过流层(streaming layer)分析步骤作为ELA DATA存储。

· 数据处理引擎: ELA DB DiscoverELA AI服务执行实时流（stream）处理和全流(full stream)重组，以防止数据重复和检查完整性（ELA DB Discover）。这种方法可以通过下一代架构实现，使得实时大容量处理变得容易。自动分析和自动存储可实现每个节点在实时接近数据的基础上相互交换必要的数据。与ELA分析系统中的学习和推理相连接，数据被结构化并放置在区块链上。

2) 生态系统

Elra-Machine平台的生态系统流程如下。首先，ELA利用基于情绪智能的情感对话工具（EI Chatbot）与用户进行沟通并获取各种信息。通过基于深度学习的学习和推理过程，将获取的信息大数据化。其次，为了提高判断用户认知欲望和情感喜好的准确性，进行”ELA任务” 。基于首先获得的初始大数据，我们给予用户各种消费任务以便进行更深入的推理。用户通过与ELA的对话完成日常任务，通过Elamachain的密码货币结算系统完成消费任务，任务有关的数据再次通过ELA独有的情感智能深度学习，构建更深层次的大数据。这种“ELA任务”是持续进行的，通过这个过程，ELA的情感智能学习能力得到进一步扩展。通过任务获得的用户的各种大数据用于机器学习（基于深度学习的学习和推理）之后，利用区块链技术来安全保护并存储。 通过持续不断的“任务”，ELA加深对用户认知倾向和情绪的理解，并且用户对ELA的信任度和满意度也会提高。在此过程中，用户以向ELA提供信息的代价换来ELA币，并且作为完成任务的回报收到ELA币。ELA币可用于购物、旅行、医疗保健等多个领域。- 奖励制度ELA任务是用户和ELA相互沟通的结果。通过对话获取有关用户的更多信息，推荐用户喜欢的餐厅、好玩的地方、景点及与其连接的优惠券。以下是ELA任务的例子。通过这种任务，当用户用ElamaChain的虚拟货币结算系统（卡或app）进行支付时，被认为完成了一个任务。ELA任务奖励根据执行任务时支付的硬币数量，商品的折扣率而决定，具体政策在该平台正式推出以后方可确认。通过与ELA的情感对话，按照其问题回答的质和量,经验值上升，与ELA的亲密度等级也会上升。”与ELA的对话奖励”适用高等级用户获得高价值的基准。其他任务被细分为每日任务、每周任务和黄金时间任务，以此来掌握特定时间段和用户群的偏好并提供额外奖励。

- 奖励和生态系统在用户数少的初期、中期阶段，奖励给用户的ELAC数量和返回ELA生态系统的ELAC数量很难保持均衡。因此为新用户提供相对更有价值的活动性奖励。这一时期出现的初始用户的被动使用ELAC造成的奖励和返回数量之间的差距，通过各种BM最小化。随着ELA生态系统的建立，用户数开始增加，用户的亲密度也会上升，此时能建立相应的奖励系统。通过提高ELAC使用率和分配规模来逐渐完成ELAMA生态系统。

- 商业模式① AI大数据管理Elamachain提供AI大数据管理工具。这意味着将Elamachain的API提供给需要AI解决方案的其他企业，例如基于AI的初创企业。因此，AI开发公司和AI服务运营商用ELA币支付大数据管理费。通过大数据管理，可以不断维护、改进和开发AI。Elamachain的AI大数据整理工具对AI激活程度、总用户数、活跃用户数、用户交互等基本的数据进行分析，并且提供确认用户意图的准确率、目标完成率、能够掌握用户喜好的用户有关信息等。此外，可以深入查看收集的数据，整理好分散的资料并制作目录，提供给使用管理工具的当事人。

· AI激活程度最基本的分析数据。根据所有用户和活跃用户的重访率判断聊天机器人的活跃程度。

· AI性能开发AI的目的是准确地了解用户的意图并做出响应，但实际上准确地掌握用户的意图存在许多实际困难。 如果你能用数值的方式掌握整个问题中没法确认用户意图并没有作出应对的部分，那么你下次就不必在同样的问题中重复犯同样的错误。此外，即使AI性能KPI在引擎本身设置为80％以上确信度，它实际上也可能给出错误答案，因此可以通过有关AI性能的客观数据，对问题做出适当应对并提高AI性能。· 目标完成率 Goal Completion Rate(GCR)它是一个指标，可以再次提醒您AI的发展目的是什么。如果以“推荐整形手术套餐”为目标的聊天机器人，意图激活程度较少，应该再次考虑该方案。同样，如果目标是让用户点击特定页面，应该查看其访问率。如果是咨询聊天机器人，可以通过咨询量增加等指标来检查目标完成状态。· 用户洞察（User Insight）用户洞察项目由聊天机器人能够明白用户喜好的信息组成。在这里，您还可以从意图（问题）以外的项目中获得重要的用户洞察。您还可以根据特定群体的行为变化来掌握用户对哪种“产品”或“服务”逐渐兴趣化。收集有关此数据的方法有两种：针对所有用户的搜集方法和针对个人的收集方法。提取实际数据时，您可以采用不同的方法，具体取决于您是要从自然语言中提取特定对象还是从特定行为（例如按按钮）中提取该对象。

-结算系统Elamachain用API将ELA币钱包与POS终端、POS系统和Elamachin综合平台相连接。此外，Elamachain联盟在其有关加盟店安装了POS并建立了基础设施，以便ELA币直接轻松地在POS上付款。

此外，Elamachain的虚拟货币结算系统提供实时虚拟货币价格信息及建立自动化结算系统，并通过交易所获取实时虚拟货币价格信息和API，向POS Program和App提供价格有关信息。Elamachain还购买顾客使用的虚拟货币或通过作为PG的CyreXpay现金清算给加盟店。

3) 扩展性消费模式分析Dapp

通过该AI引擎，可以提供各种AI服务，例如聊天机器、MR、物联网，并且可以在诸如医疗保健，旅行和游戏等商业模式中提供差异化个性服务。

① 开始ELAELA希望与您建立最亲密的个人关系，并始终对您的想法，您的感受，您的需要，您想要做的事情等等充满好奇。有时在您的家里，有时在您的工作场所，有时在公园散步的路上，有时作为您的监护人，有时作为您的私人助理，有时作为您的朋友和爱人， 为了更靠近您，更好地理解您，我们按以下顺序欢迎您。会员注册是为了进行用户的基本信息DB化。用户输入姓名、国籍、年龄、居住地、职业等基本信息，此后将获得第一次ELA币奖励。

② 使用指南(tutorial)使用指南是一个问答过程，用于了解用户的基本倾向。ELA向用户出示单词、图像等，用户选择喜欢的答案。通过这个过程，我们获取用户倾向信息并将它DB化。在这过程中，我们构建了用户最喜欢的食物、旅游目的地、喜爱的音乐类型等用户基本倾向和喜好信息的大数据，并进行机器学习。

③ 与ELA的第一次见面，以及对话您和ELA之间的第一次令人激动的会面开始了。当用户选择自己喜欢的具有情感的人物并与ELA进行对话时，眼前会展开一个神奇的世界。“ELA想知道您日常生活的每一天。 请对ELA的提问友好回答。 如果您向ELA提问，ELA回应，并且经常相互交谈，ELA的亲密程度会上升！“与ELA的情感交谈，用户可以直接设置人物，并根据人物每个角色的外观、感情、对话风格都不同。 人物及按人物的特征如下。

当您选择人物并与自己的ELA会面时，ELA的主动型人工智能服务会积极地引导与您进行情感对话。在这过程中，根据对话内容获取消费行为的认知、消费流程及消费流程中影响消费的因素（认知、情感）等大数据。这些数据以文字形式熟练掌握后通过机器学习，向用户推荐符合用户喜好的消费行为。ELA有时会与您作为爱人进行互动，有时作为朋友，有时作为家庭成员，与您进行情感对话，并收集以下图表的消费行为认知基准信息，并根据这些信息得出6阶段的消费流程。④ 第4阶段 : ELA任务现在，ELA为了得出符合您基本倾向及喜好的最佳结果，提示您‘ELA任务’。 当您完成ELA提示给您的针对性的消费任务时，将会作为回报ELA，奖励您ELA币。此时，Elamachain生态系统正式开始。

⑤ 第5阶段：ELA的日常化，通过机器学习提供学习/推理结果通过持续的智能型任务，ELA的情感智能学习能力得到进一步扩展。通过学习能力扩展后的数据，ELA为您提供最具针对性的选择性经验。

关于更多

ELAmaChain

信息：https://www.elamachain.io/

风险提示

：区块链投资具有极大的风险，项目披露可能不完整或有欺骗。请在尝试投资前确定自己承受以上风险的能力。区块网只做项目介绍，项目真假和价值并未做任何审核！