CyberVein

Die Big-Data-Lösung von CyberVein basiert auf der verteilten Datenbank PISR (Private, Interlink, Secure, Robust). Die Lösung konzentriert sich auf maßgeschneiderte "Blockchain + Big Data"-Dienste auf Unternehmensebene.

CVT ist der native Utility-Token, der verwendet wird für:

Speicherzahlung: Der Datenbesitzer zahlt die entsprechende Speichergebühr basierend auf der Datei Größe und Bandbreite, die in einem solchen Prozess verbraucht werden. Rechenleistungszahlung: Zahlungen vom Nutzer an den Eigentümer für die Nutzung und Vergütungen für Softwareentwickler werden ausschließlich in CVT abgewickelt. Datenaustausch: Auf der föderierten Lernplattform von CyberVein der Datenerwerber handelt die Daten zu einem zwischen den beiden Parteien vereinbarten Preis für verteilte Modellierungsanwendungen. CROSS NFT-Ausgabezahlung: Dapp-Unternehmen sind verpflichtet, angesichts der belegten Netzwerkressourcen für den Speicher und den Datenaustausch zu zahlen, und können CyberVein-Token als Zahlungsmittel einrichten, um NFT auszugeben oder Geschäfte gemäß ihrem gewünschten Geschäftsmodell durchzuführen.

CyberVein-Tools umfassen:

PISR-Konsortium-Datenbank, schafft ein besseres Datenmanagement: Durch den sicheren und zuverlässigen Betrieb virtueller Maschinen und die Wartung von Benutzerdaten werden Daten effizient für Upstream-Daten aggregiert und die Rückverfolgbarkeit und Verfolgung von Daten wird realisiert, um die Zuverlässigkeit der Datenquellen und -ergebnisse und einen ebenen- und abteilungsübergreifenden Datenaustausch erreichen, um die Aktualität, Vielfalt, Datenbestand und -dichte, um den kommerziellen Wert von Daten zu realisieren und die Probleme im Datenfluss wirklich zu lösen. DAG-Speicherkette, schafft sicherere Datenspeicherung mit besserer Effizienz, ohne Blockbestätigung, niedrigen Transaktionsgebühren und eliminiert auch Miner, unterstützt asynchrone Überprüfung und parallele Verarbeitung jedes Knotens, je mehr Knoten, desto schneller die Geschwindigkeit, desto stärker die Skalierbarkeit, was zu einer besseren Skalierbarkeit führt. Das Datenbank-Backup in der DAG-Speicherkette bietet eine zusätzliche Sicherheitsebene für Unternehmen. Cytrix, ermöglicht die gemeinsame Nutzung der GPU. Nodes können einen Teil ihrer GPU zum Netzwerk beitragen, im Gegenzug für eine Entschädigung durch den Proof of Contribution-Mechanismus. Die bereitgestellte GPU kann Unternehmen oder Einzelpersonen bei der Datenmodellierung mit föderiertem Lernen unterstützen. Federated Learning Platform, ermöglicht die Monetarisierung von Daten. Federated Learning ist ein verteilter Machine-Learning-Workflow. Die Datensätze werden zunächst lokal trainiert und die Daten aller Parteien werden lokal gespeichert, ohne die Privatsphäre preiszugeben oder gegen Vorschriften zu verstoßen. Einzelne Terminals geben trainierte Modelle an den Server zurück, um ein gemeinsam genutztes Modell zu erstellen. Datenschutz und -sicherheit effektiv schützen, das Problem des Informationssilos lösen und so den Wert von Daten erkennen. Die Plattform wird auch Algorithmen zur Unterstützung von Datenmodellierungsvorgängen durch Unternehmen und Einzelpersonen bereitstellen.