Ifølge Avorak AI er Ethereum Sharding den næste udvikling af Blockchain Performance

Ethereum (ETH) forbedrer konstant sit netværk i et forsøg på at forblive som det førende blockchain-netværk for smarte kontrakter og dApps. Og ifølge Avorak AI er Ethereum-sharding den næste udvikling af blockchain-ydeevne.

Hvad er Ethereum Sharding?

Ethereum Sharding involverer at bryde blockchain i mindre, indbyrdes forbundne dele kaldet "shards". Hvert shard fungerer som en uafhængig kæde, der er i stand til at behandle transaktioner og udføre smarte kontrakter. Ved at fordele netværkets arbejdsbyrde på tværs af disse shards muliggør Ethereum Sharding parallel behandling af transaktioner, hvilket øger netværkets kapacitet og transaktionsgennemstrømning markant. Denne innovative tilgang adresserer skalerbarhedsudfordringerne, hvilket gør det muligt for Ethereum at håndtere en større mængde transaktioner og understøtte en bredere vifte af decentraliserede applikationer (dApps).

Hvad er Avorak AI?

Avorak AI er et økosystem af AI-løsninger på blockchain. Platformens AI-drevne løsninger er designet til at forbedre forretning og individuelle operationer med et skarpt fokus på brugervenlighed, effektivitet og brugervenlighed. AVRK-tokenet er påkrævet for at få adgang til Avoraks udvalg af løsninger og bruges til flere andre funktioner.

Avoraks AI-løsninger er først på markedet, hvilket betyder, at de kun kan findes i dets økosystem. For eksempel kan Avorak Trade-bot automatisere handler ubegrænset af børsen eller aktivklassen. AI-handelsbot giver prisforudsigelser med betydelige indikatorer og nemme billeder fra tjenester som TradingView. Derudover advarer botten brugere, når der sker ændringer på markedet, hvilket giver dem mulighed for at holde sig opdateret om trends og mønstre.

Avorak er i 7. fase af sit indledende møntudbud (ICO), og sælger AVRK til $0.255 og tilbyder en 4% on-top token bonus, blandt andre fordele. Mange kryptoovervågere antyder, at projektets konkurrencemæssige fordele positionerer det til succes.

Hvordan kan Avorak AI hjælpe med sharding?

Avoraks AI-algoritmer kan i høj grad hjælpe sønderdelingsprocessen. Avorak kan analysere store mængder data på Ethereum-netværket og skabe prædiktive modeller baseret på historiske data til at forudsige netværksbrug, transaktionsvolumener og andre relevante metrics. Disse modeller kan hjælpe med at optimere sharding-processen ved at bestemme de mest effektive måder at distribuere og administrere data på tværs af shards. Avorak AI kan også forbedre netværkssikkerheden ved løbende at overvåge Ethereum-netværket for mistænkelige aktiviteter og identificere sårbarheder. Machine learning (ML) algoritmer kan lære af historiske angrebsmønstre og hjælpe med at forhindre nye angreb på det shardede netværk. Avorak-platformen har chatbots og virtuelle assistenter, der kan yde realtidshjælp til brugere, adressere deres forespørgsler, guide dem gennem sharding-processen og hjælpe dem med at forstå fordelene og implikationerne af Ethereum Sharding. Disse AI-drevne assistenter kan forbedre brugeroplevelsen og adoptionshastigheden ved at give personlig og intuitiv support. Avoraks AI- og ML-algoritmer kan også automatisere sharding-processen uden behov for nogen manuel indgriben.

Konklusion

Fra optimering af ressourceallokering og belastningsbalancering til at styrke sikkerhedsforanstaltninger og forbedre brugeroplevelsen, viser Avorak AI (AVRK) sig at være et uundværligt aktiv. Mens Ethereum fortsætter sin rejse mod skalerbarhed og effektivitet, kan Avorak AI's support bane vejen for et mere robust og sømløst blockchain-økosystem.

For mere information om Avorak AI:

Hjemmeside: https://avorak.ai
Køb AVRK: https://invest.avorak.ai/register

Ansvarsfraskrivelse: Dette er en sponsoreret artikel, og synspunkter i den repræsenterer ikke, og de bør heller ikke tilskrives ZyCrypto. Læsere bør udføre uafhængig forskning, før de foretager nogen handlinger relateret til virksomheden, produktet eller kryptoprojekter nævnt i dette stykke; denne artikel kan heller ikke betragtes som investeringsrådgivning.