全球著名的全息增强现实技术提供商WiMi全息云股份有限公司(NASDAQ:WiMi)宣布了一项突破性的研究计划。该公司正在深入开发基于极限学习机(ELM)分片的区块链优化数据存储模型。ELM植根于人工神经网络，是一种机器学习算法，具有初始化连接权重的独特方法，具有快速训练和强大的泛化能力。
ELM共享：重新定义区块链数据存储
为了寻求增强区块链性能，WiMi全息云引入了基于ELM的分片区块链数据存储模型。这种创新方法包括将区块链网络划分为多个碎片，每个碎片独立负责存储和处理区块链数据的指定片段。与传统方法不同，在传统方法中，每个节点都存储整个区块链的完整副本，分片将存储需求和成本降至最低。
在该模型中，每个碎片都使用ELM作为其本地存储和计算单元，利用算法在快速训练和预测中的效率。这种转变确保了每个切片都可以自主管理其区块链数据，而不依赖于其他切片或完整节点，从而减少依赖性并提高存储和处理效率。
分布式管理实现最佳性能
为了实现基于ELM的分片模型，将原始区块链数据分割并存储在不同的节点上，实现了分布式数据管理，并实现了并行数据处理。每个节点的任务都是只存储其监管的分片数据，从而缓解存储压力，并为更高效、更具成本效益的数据存储和处理铺平道路。
ELM节点配备了快速高效的ELM算法，独立处理和存储其指定的分片数据。这项技术增强了数据的并行处理，最终提高了区块链系统的整体性能。此外，分片的去中心化特性提高了数据隐私和安全性，因为对一个节点的任何潜在攻击或数据泄露都不会影响整个系统的完整性。
ELM Sharding解锁区块链潜力
WiMi Hologram Cloud对基于ELM的分片区块链数据存储模型的研究解决了传统存储方法面临的关键挑战。它为存储容量限制和事务速度问题提供了解决方案，从而降低了数据同步的成本并提高了效率。这种新颖的方法提供了一种更有效的数据管理手段，显著提高了区块链系统的性能和可扩展性。
在区块链技术不断发展的格局中，WiMi全息云开创的基于ELM的分片模型是创新的灯塔。它的影响将超越克服现有挑战，扩展到塑造区块链数据存储模型的未来，强调效率、安全性和可扩展性。
