Research on Grain Food Blockchain Traceability Information Management Model Based on Master-Slave Multichain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at the problems such as slow traceability efficiency, poor sharing, and the difficulty of matching the throughput of a blockchain single chain structure due to the complexity of the grain food supply chain links, the large number of participants, and the large amount of data information, this paper proposes a grain food blockchain traceability information management model based on the master-slave multichain structure by analyzing the processes and data characteristics of each link in the grain food supply chain; on this basis, the PLEW consensus algorithm based on Raft + improved PoW algorithm is designed for the master chain, and the CI-PBFT consensus algorithm based on trusted information degree is designed for the slave chain. The master chain and slave chain are anchored to each other through hash locking, and the data is uploaded and queried through smart contracts. In order to verify the effectiveness of the model, the blockchain traceability system is designed and implemented based on Hyperledger Fabric2.2. At the same time, it is compared with the transaction throughput and traceability efficiency of the blockchain single chain structure. Through the safety analysis of the data information of a company in Hubei, the results show that the grain traceability system designed and implemented in this study has certain advantages over the blockchain single chain structure in all aspects. It can also solve the grain food security problems that consumers worry about, and provide reference for the research of grain blockchain traceability information management.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle