智链ChainNova携手IBM推出端到端区块链联合解决方案

智链ChainNova与IBM合作,采用区块链技术实现粮食生产全流程追溯,确保食品安全及农民增收。该方案是国内首个农业区块链项目,旨在建立可追溯体系标准,提升电商平台价值,并促进跨行业合作。

9月1日 IBM Systems Forum 区块链联合解决方案Demo区


在食品安全成为全民话题的今天,如何保障粮食安全并提升产粮区农民收入?智链ChainNovaIBM正计划通过构建区块链大农场来解决这一难题。区块链大农场不仅仅是国内首个实现区块链技术在农业行业全流程落地的项目,在国际上也是首例。

 

为了实现区块链大农场,双方基于丰富的行业经验和落地能力,推出端到端的行业区块链联合解决方案,这一方案将应用于农业领域的粮食溯源,确保农业粮食生产的安全性并提升农民的收入,还将应用于包括审计、保险、信息披露、资产托管、信用证、供应链金融等在内的金融行业应用场景。



全球首例区块链大农场的三大价值创新

区块链大农场项目的核心诉求是保证生产品质,保证出产质量、实现快捷便利流通以及提高农民真实收入。通过区块链技术构建区块链大农场的实践,将带来三方面的价值创新。

 

首先是建立一套生产可追踪溯源产品的体系标准。实现全过程可追踪,运用物联网、区块链、智能制造等技术的组合,保证粮食是放心粮。同时,产生的体系标准可以在其他领域复制和推广。

 

其次是建立具有可追踪溯源属性的电商平台。区块链技术可以实现从生产到销售,从线下到线上的全程数字化追踪和记录,且数据无法篡改。通过全过程的数据价值采集和激活,不仅实现商品真实溯源,还将区块链大农场每亩土地产出提升了1500元以上。

 

最后,通过区块链大农场的落地,产业链相关各方,如区块链、物联网领域的专家、科院院校、政府等建立了良好的合作平台与沟通机制,为区块链大农场的推广以及其他行业的应用开发积累了经验。

 

 “目前,项目已经完成一期研发,年内将把第一批大农场放心粮借助区块链技术追踪溯源送到消费者手中。在构建区块链大农场的过程中,如何将海量的IoT设备采集的数据上链,如何将区块链技术与当前成熟的技术体系融合并提供同样高的服务质量,如何从技术上确保线上与线下一致,如何做到全流程无死角等这些都是其他已经发布的区块链项目没能实现的,也是遇到的最大挑战。”智链ChainNova CEO董宁在接受采访时说到。

 

为了应对这些挑战,智链ChainNova设计了区块链大农场平台基础架构,区块链技术在整个区块链大农场平台架构中处于底层,而整个区块链大农场的业务还嵌入了实时计算、大数据处理、认知智能等模块。此外,由于大农场将会产生巨大的数据量以及并发数据,必须有高效的实时计算和大数据平台来承载对接IoT,而为了让用户更好的认知整个溯源历史,也在大数据的基础上做了数据可视化等。

 

智链ChainNova&IBM 部分团队合影


强强联合打造开箱即用的企业级区块链平台

在双方联合打造的区块链端到端解决方案中,IBM LinuxONE将作为硬件基础平台,这是解决方案的最底层平台,直接决定了解决方案对计算、数据存储与传输等需求。

 

 “引入业界最高标准的IBM LinuxONE平台,能极大提升区块链的效率和安全性。双方联合打造的企业级区块链平台,能为企业级客户提供开箱即用的区块链平台化产品,以及从底层平台到PaaS层、到SaaS层的端到端的行业解决方案,能结合客户应用层面的需求,解决客户实际的业务问题。智链ChainNova CEO董宁在描述双方合作的愿景时表示。


优势互补,打造更丰富商业场景

作为一家以推动区块链技术在行业的应用和落地为主导的高科技公司,智链ChainNova已经推出基于Fabric架构的区块链产品化平台,包括自动化部署、故障恢复、共识改进、系统监控等功能。基于以上平台化产品,智链ChainNova还提供像数据存储和大数据分析、数据可视化、DevOps、优化的API&SDK端口等高附加值功能。

 

智链ChainNova作为Hyperledger成员和IBM合作伙伴,基于Fabric区块链技术将实现食品的全程数字化跟踪,从供应商生态系统到商店货架,最终到消费者。对于食品供应商而言,数字产品信息-诸如农场原产地信息、批号、工厂和加工数据、有效期、存储温度和运输等都将与相应的食品建立数字化关联,而整个过程中每一环节的信息将被输入到区块链中,确保相关信息都准确无误。

 

对此,IBM大中华区主机技术支持总监应康勇表示,“IBM与智链ChainNova在区块链领域的合作是双方优势互补、发展共赢之举。IBM希望通过领先的LinuxONE区块链云平台,加速区块链技术在农业等商业应用场景落地,助力方案应用方实现粮食溯源,保障粮食安全,促进农业商业模式的创新。未来,IBM将不断利用自身技术创新能力和多年深耕行业所累积的丰富经验,将这一技术模式落地到其他行业的商业场景中

 

事实上,在非金融应用场景,如粮食溯源领域,智链ChainNova不仅在业界首次将区块链技术应用于粮食的生产、检测、流通、销售全流程,还结合物联网、大数据等技术,通过线下标准建立、流程监管,真正再造了农业全产业链的闭环模式,确保粮食的安全、可追溯。


智链ChainNova CEO 董宁向有关领导讲解如何运用区块链进行粮食溯源


智链ChainNova CEO董宁表示,“商品溯源是区块链技术在非金融领域应用最多的场景,也是智链ChainNova非常重视的场景,对这一业务场景的选择,智链ChainNova看中的并非只是技术特点所呈现的功能,而是借助优势技术构建自治农业体系,打造新的农业产业链。”

 

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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