區塊鏈技術是近年來的發展趨勢。這種技術允許個人通過高度安全和分散的系統直接交互，而不需要中介。除了提供功能，機器學習還可以幫助基于區塊鏈技術的系統突破自身的限制。機器學習和區塊鏈技術的結合可以提供高性能和有用性。本文將討論如何將機器學習能力與基于區塊鏈技術的系統集成，并討論相關用例。

區塊鏈技術
區塊鏈技術的基礎是分散存儲，使數據不能由特定的參與者擁有或管理。一旦事務記錄在塊中，就不能修改。在參與者記錄之前，需要驗證即將到來的事務。與傳統數據庫不同，數據由分散的節點存儲，不需要特定的中央機構來驗證這些記錄。雖然區塊鏈技術的運行機制實際上非常復雜，但我們可以簡單地將其視為各種塊的集合，這些塊相連形成數據流。在這個區塊鏈，當前塊保存了前塊的哈希值，以此類推。使用這種采用區塊鏈技術的系統可以使其在數據和事務上具有可跟蹤性。正因為如此，舊塊上的數據無法更改，數據的更改意味著哈希值的變化。

區塊鏈由以下三個重要組成部分組成。首先是塊。顧名思義，區塊鏈由許多塊組成。每個塊有三個基本要素:數據和隨機數(Nonce)，哈希值。隨機數為32位整數。它是在生成塊時隨機生成的，并促進了塊頭哈希值的生成。哈希值(Hash它是一個256位數字，非常小，與隨機數連接。每當在鏈中創建塊時，隨機數會立即生成加密的哈希值，該哈希值會被簽名并與塊中的數據綁定。如果在塊中挖掘數據，可以用數據解開當前的哈希值和隨機數。

第二，礦工負責通過一個叫做采礦的過程在鏈中建立新的塊。如前所述，每個塊都由其唯一的隨機數和哈希值組成，而當前塊中的哈希值引用了鏈中前一個塊的哈希值，這使得塊的開采非常困難，尤其是在大鏈中。礦工需要特殊的技術來解決復雜的數學問題，以找到生成的公認哈希值。隨機數只有32位，哈希值是256位，所以在找到正確的組合之前，需要挖掘幾十億種可能的組合。獲得正確組合的礦工通常被稱為黃金隨機數(Golden Nonce)，這將使一個塊被添加到鏈中。

找到黃金隨機數需要大量的時間和計算能力。這使得區塊很難更改，使得區塊中的數據能夠抵抗篡改。第三個是節點:正如我們已經討論過的，構建區塊鏈最重要的概念之一是將數據分散到不同的區塊。沒有一個特定的人能擁有所有的信息。這使得鏈條可能由不同的人或組織擁有。節點可以視為一種設備，它持有區塊數據的副本，并使鏈或網絡按照所需的方向工作。并且每個節點的網絡被設置為批準鏈更新、信任和驗證新塊。區塊鏈的透明度使得檢查或查看賬簿中的每一項操作都很容易。每個參與者都有一個唯一的標志來顯示他們在鏈中的事務。區塊鏈技術有許多應用，如安全數據交易、跨境匯款、實時物聯網操作系統、供應鏈和物流監控、Crypto交易，個人身份安全等。

基于區塊鏈應用的機器學習
機器學習算法具有驚人的學習能力，可以應用于區塊鏈，使區塊鏈比以前更加智能化。這種集成有助于提高區塊鏈分散賬簿的安全性。此外，機器學習(Machine Learning)計算能力可以用來減少尋找黃金隨機數所需的時間，也可以用來使數據共享路由更好。此外，我們還可以利用區塊鏈技術的分散數據結構特性，建立更好的機器學習模型。機器學習模型可以利用存儲在區塊鏈網絡中的數據進行預測或數據分析。我們以基于區塊鏈技術的智能應用為例，從不同的來源收集數據，如傳感器、智能設備、物聯網設備和應用中的區塊鏈。作為應用的一個組成部分，機器學習模型可以應用于實時數據分析或預測。

將數據存儲在區塊鏈網絡中有助于減少機器學習模型的誤差，因為網絡中的數據沒有丟失值、重復或噪聲，這是機器學習模型獲得更高精度的主要要求。以下圖像是基于區塊鏈技術應用程序的機器學習自適應系統結構。集成機器學習的優勢在區塊鏈技術中使用機器學習模型可以帶來很多好處，例如:任何授權用戶在試圖更改區塊鏈時都很容易驗證用戶身份。利用機器學習，我們可以為區塊鏈技術提供廣泛的安全和信任。整合機器學習模型有助于保證之前約定的條款和條件的可持續性。根據區塊鏈的鏈環境，我們可以更新機器學習模型。模型可以幫助從用戶端提取良好的數據。它可以連續計算，并在此基礎上給予用戶獎勵。利用區塊鏈技術的可追溯性，我們也可以評估不同機器的硬件，這樣機器學習模型就不會偏離在環境中分配它們的學習路徑。在區塊鏈環境下，我們可以實現實時可信的支付過程。機器學習和區塊鏈集成系統應用區塊鏈集成的機器學習系統可以有很多應用。加強客戶服務:眾所周知，客戶滿意度是任何使用機器學習模型為客戶服務的組織的首要需求。將自動機器學習框架應用于基于區塊鏈技術的應用，可以提高服務效率和自動化程度。

數據交易:在世界各地使用區塊鏈進行數據交易的公司可以使用區塊鏈的機器學習模型，使服務更快。工作機器學習模型是管理數據的交易路徑。相反，我們也可以用它們來驗證數據和數據Crypto。產品制造:大多數大型制造單位或組織已經開始使用基于區塊鏈的應用來增強生產安全性、透明度和遵從性。集成機器學習算法更有利于在特定時期制定靈活的機械維護計劃。同時，機器學習的集成有助于產品測試和質量控制的自動化。

智慧城市:目前，智慧城市正在幫助提高人們的生活水平。機器學習和區塊鏈技術在智慧城市建設中發揮著至關重要的作用。例如，智能家居可以通過機器學習算法進行監控，基于區塊鏈的個性化設備可以提高生活質量。監控系統:安全是人們關注的重要問題，犯罪率不斷上升。機器學習和區塊鏈技術可用于監控，區塊鏈技術可用于連續數據管理，機器學習可用于數據分析。基于區塊鏈技術的機器學習用例，目前，許多公司已經實施了這兩種技術，它們要么集成在同一個應用中，要么集成在一個系統的不同工作中，致力于更好的輸出。以下是機器學習和區塊鏈技術的一些用例:IBM與Twiga Foods合作為食品供應商推出了基于區塊鏈技術的小額融資策略。他們成功地實現了一些機器學習技術。使用移動設備購買基于區塊鏈的數據時，使用機器學習技術進行處理，以確定信用評分，預測不同用戶的聲譽。這樣，貸款人就可以利用區塊鏈技術來促進貸款和還款。

保時捷作為一家非常受用戶歡迎的汽車制造公司，是早期利用機器學習和區塊鏈技術提高汽車性能和安全性的公司之一。該公司使用區塊鏈技術可以更安全地交換數據，讓用戶更放心，更方便地停車、充電和通過第三方系統訪問他們的汽車。一家總部位于紐約的初創公司也在利用基于區塊鏈的創新技術為當地社區提供能源生產和交易系統。該技術利用基于機器學習模型的微電網智能儀器和基于區塊鏈技術的智能合同來跟蹤和管理能源交易。其他與食品行業相關的公司，如聯合利華和雀巢，正在區塊鏈和機器學習模型處理浪費和食品污染等食品問題，并以高效的方式運營供應鏈。

總結
在這篇文章中，我們簡要介紹了區塊鏈技術及其組件和應用。在此基礎上，探索了區塊鏈技術和機器學習集成的可能性。這種集成有很多優點，我們可以同時使用它們來掩蓋不同技術之間的缺點。

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