Рабочие системы Exorde являются основными компонентами и служат ядром для всей экосистемы.
Эта платформа децентрализована, открыта и прозрачна.
Здесь все участники будут работать вместе, чтобы индексировать Интернет в целом, извлекать из него неструктурированную информацию, взаимосвязи, сходства, тенденции и любые закономерности в информации, текущей в любой точке сети. Не имеет значения, является ли это платформой или источником информации. Платформа Exorde непрерывно извлекает информацию из контента, индексируемого ее участниками, посредством непрерывного и децентрализованного анализа данных.
Exorde управляется DAO (децентрализованной автономной организацией) и будет использовать голосования и опросы сообщества. Управление децентрализовано среди всех членов сообщества, будь то инвесторы, участники или работники.
Коллективно они могут изменять правила и внутренние параметры систем (вознаграждения, ограничения, сроки, графики и т.д.), а также имеют встроенную систему репутации.
Эти механизмы призваны постоянно поддерживать соответствие интересов сообщества и управления им на благо сообщества.
На функциональном уровне в основе платформы лежат рабочие системы, созданные послойно.
Рабочие системы действуют как фабрика цифровых данных, которые питают граф знаний Exorde.
Вот слои Exorde:
1) Рабочие системы: первый уровень системы, где участники индексируют различные URL-адреса, извлеченные из Интернета, и их связи с данными в соответствии с заранее определенными правилами и рекомендациями. Этот набор правил определяется и утверждается сообществом Exorde и может развиваться для повышения релевантности и создания максимальной ценности данных.
2) Система анализа данных: второй уровень системы, где участники проводят непрерывный анализ различных типов данных, составляющих центральную базу данных Exorde (граф знаний). Он включает кластеризацию данных, анализ тенденций, маркировку, трассировку и разделение и выполняется с использованием моделей кодирования предложений (или документов) NLP, таких как BERT (или других моделей глубокого обучения на основе трансформаторов).
Текстовые объекты (предложения, абзацы, заголовки и т.д.) преобразуются в числовые векторы и затем добавляются в центральную нейронную базу данных, что позволяет индексировать и запрашивать данные участниками Exorde.
Эти операции с данными будут увеличиваться в количестве и разнообразии со временем, чтобы удовлетворить спрос и максимально повысить релевантность услуг и продуктов Exorde.
