Design and Implementation of Blockchain-based Anti-Counterfeit Traceability System for Beef Cattle Products
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 beef cattle product quality safety, the traditional anti-counterfeit traceability methods have serious data centering. To guarantee data security and reliability, this paper adopts blockchain technology with traceability characteristics, takes beef cattle products as the research object, constructs a supply chain traceability model of beef cattle products based on blockchain technology, and builds an anti-counterfeiting traceability system based on Hyperledger Fabric platform. The organizations at the management end of the same supply chain use the snowflake algorithm to generate corresponding IDs, which are interrelated with each otherand then combine the traceability ID, blockchain, and QR code to realize anti-counterfeiting traceability, finally complete data verification between the traceability ID and local information and return relevant information. At the same time, to guarantee the security of the QR code, the improved RSA algorithm is used to generate the key pair, the public key is used for encryption, and the private key is used to generate the encrypted QR code for the traceability ID, and the consumer can obtain the traceability ID by scanning the code and decrypting it. In order to verify the effectiveness of the RSA algorithm and the performance of the anti-counterfeiting traceability system, the system is tested and applied in this paper, and the test results show that the anti-counterfeiting function of the traceability system is realized, and the system performs well without the phenomenon of chain code collapse. Meanwhile, it is found that the efficiency of the consensus algorithm of various organizations needs to be improved, to ensure anti-counterfeiting traceability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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