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摘要：Web3.0与元宇宙背景下，开发者DAO结合区块链技术重构游戏资产治理体系，解决传统中心化平台的资产确权、收益分配及跨平台兼容问题。通过智能合约实现链上资产发行、社区共治与透明分配，并适配Unity与鸿蒙生态，支持跨平台资产流转。核心机制包括资产上链标准化、DAO投票决策及收益共享，同时应对性能、安全与合规挑战。未来，开发者DAO将推动游戏资产向"共建-共治-共享"范式的转型，赋能玩家主权与
【摘要】本文深入探讨了传统企业数字化转型中RWA（现实世界资产通证化）的应用路径，分析制造业设备资产通证化的可行性，结合案例与工具，揭示转型阻力与破局策略。
本文系统解析 Java 在制造业全流程监控与质量追溯中的工业级应用，涵盖边缘采集、3D 可视化、区块链追溯等核心技术，结合海尔、商飞等头部案例，提供可落地的技术方案与完整代码，是制造业数字化转型的权威指南。
同时，蚓链还通过大数据分析，优化平台的用户体验，提升平台的运营效率。例如，当用户打开滴滴软件时，系统会根据用户的历史出行记录和当前位置，预先判断用户可能的出行目的地，并为用户提供快捷的叫车服务。例如，一些大数据平台可以整合企业内部和外部的各种数据资源，实现数据的统一管理和分析，为企业的战略决策提供全面的数据支持。通过对数据产品的分类与特点的了解，以及典型案例的分析，我们可以更好地认识到数据产品的价
然而，当模型训练完成后，这些公司不再需要这些 GPU 资源，但由于合同锁定的关系，他们无法轻易退出，为了减少损失，他们选择将这些租赁的 GPU 资源转售，以回收部分成本。尽管这些 GPU 由于硬件限制无法胜任复杂的 AI 训练任务，但它们在较简单的 AI 推理工作中表现良好，特别是对于预算有限的用户，处理较小模型（如 10B 参数以下）的任务时，这些 GPU 成为性价比很高的选择。总结来说，推理领
1.背景介绍在当今的数字时代，数据保护和隐私问题日益重要。随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的发展，数据处理和分析的需求也越来越高。然而，这也带来了隐私泄露和数据滥用的风险。为了解决这个问题，一种名为零知识证明(Zero-Knowledge Proof，ZKP)的技术被提出，它可以在验证和保护隐私之间找到一个平衡点。零知识证明是一种密码学技术，允许一个方(证明方)向另一个方(验证方...
关于随机数质量测试
允许直接对密文进行计算，密文计算结果解密后和明文直接计算结果相同。
微信大数据挑战赛以往的做法可能会对不同的task分别建立对应的模型，但这样会导致几个问题模型的数量会随着task的数量增加而增加，模型维护成本高；生产环境中，需要同时多个模型进行计算，才能完成多个task的预估，存在性能问题；忽略了不同task之间的关联。那么，多任务学习就是为了解决这些问题，建立一个模型，同时对不同的task进行学习。经常存在某个task的样本数量比较少的情况，导致模型的学习难度
文章来源：“分子动力学”公众号链接：https://mp.weixin.qq.com/s/TxNl3339R9SE-WrvdxMsug编译/文龙来自俄罗斯多个研究机构的研究人员分别在 AMD 和 Nvidia 的 GPU 加速器上测试了流行的分子动力学建模程序的性能，并进行了比较与分析。在4月19日发表在《国际高性能计算应用杂志》（The International Journal of High
《Blockchain Empowered Asynchronous Federated Learning for Secure Data Sharing in Internet of Vehicles》阅读笔记关键词：数据共享、区块链、异步联邦学习、深度强化学习、虚拟车辆互联网主要贡献：提出了一种hybrid blockchain - PermiDAG，它由一个主许可区块链（由路边单元RSU维护
联合实验室充分整合华曦达与立讯精密的资源和技术优势，聚焦 Home AI Agent、智能中枢及终端设备的创新研发。双方将持续深化场景定义和多设备协同方案，打造涵盖算法研发、软硬件协同、方案设计及市场验证的完整生态链，加快 AI Home 解决方案的高效落地和规模推广。
在这篇文章中，围绕查询构建（Query Construction）环节，如下图黄框所示，风叔详细介绍一下如何将用户输入，转换为精准的数据库查询语言。查询构建主要是为了将用户自然语言的Query，转化为某种特定软件或机器能理解的语言。因为随着大模型在各行各业的渗透，除文本数据外，诸如表格和图形数据等越来越多的结构化数据正被融入RAG系统。比如在ChatBI的场景下，就需要将用户的Query内容转化为
7月8日-9日，“第四届金融科技外滩峰会”在沪举行，峰会由上海新金融研究院(SFI)主办，由中国金融四十人论坛(CF40)提供学术支持。作为国内最顶尖的金融盛会，外滩峰会以高质量的研讨内容与高水准的嘉宾阵容著称。本届峰会上，中国互联网金融协会会长李东荣、中东欧基金董事长姜建清、中国金融四十人论坛高级研究员谢平、中国人民银行研究局局长徐忠等领袖悉数出席，嘉宾规格创下峰会历年新高。第四范式创始人、首席
近年来，自动驾驶、元宇宙、人工智能等应用不断创新发展，数据规模、算法复杂度 以及算力需求爆发式增长。各类加速处理器已成为算力基础设施的重要组件，基于 CPU+xPU 的异构计算系统逐渐成为各算力场景的主流架构。然而，随着异构计算系统的种 类和数量越来越多，xPU 性能与灵活性难以兼顾、各 xPU 间计算孤岛问题难以协同、调试 和维护成本增高等问题愈发凸显，亟需从异构融合计算方向加强理论研究和实践探
夹子机器人可以实时检测Pancake或uniswap上面所有的交易，发现一定金额以上的交易时，会通过提高Gas费在购买者之前提前买入，然后等他的买入成功抬高价格后，再自动卖出，实现套利。 夹子机器人都是通过智能合约部署，24小时全天候运行。
一阶低通滤波器的核心思想是通过对当前输入值和历史输出值进行加权平均，逐步平滑信号。它的优点是计算简单、易于实现，适合实时处理；缺点是滤波效果相对较弱，无法完全去除高频噪声。如果需要更强的滤波效果，可以考虑使用更高阶的滤波器（如二阶低通滤波器或卡尔曼滤波器）。
当价格和您的指标向相反方向移动时，就会出现背离。例如，您使用 RSI 进行交易，它上次在 80 处达到峰值，现在在 70 处达到峰值。当 RSI 达到 80 时，您交易的标的证券价格为 1...
MPC的数学描述：有n个参与者P1,P2，…Pn，要以一种安全的方式共同计算一个函数，这里的安全是指输出结果的正确性和输入信息、输出信息的保密性。具体地讲，每个参与者P1，有一个自己的保密输入信息X1，n个参与者要共同计算一个函数f(X1,X2, … ,Xn)=(Y1,Y2, … ,Yn),计算结束时，每个参与者Pi只能了解Yi,不能了解其他方的任何信息MPC的特点：安全多方计算理论主要研究参与者
编者按：在研发和创新相关政策规划时，及时了解掌握能够对全球科技和经济发展具有重大影响的技术突破显得尤为重要。欧盟委员会（EUROPEAN COMMISSION）发布《面向未来的100项重大...
本文介绍了一个基于Hyperledger Fabric的不动产登记与交易平台，实现了房产登记、交易流程的数字化管理。系统采用前后端分离架构，后端使用Go语言和Gin框架，前端基于Vue.js和Ant Design Vue。核心功能包括不动产证书管理、网签合同创建和税务处理，所有关键数据（如房产证书、交易合同、税务记录）均存储在区块链上确保安全透明。系统支持多角色协作：普通用户提交申请、税务部门处理
通过上述步骤，我们使用 Python 构建了一个简单的 ERC-20 智能合约，并实现了与其交互的功能。在实际应用中，智能合约可以用于构建去中心化应用（DApp），实现自动化的业务逻辑。Python 作为一种高效的开发语言，能够帮助开发者快速实现区块链应用。在未来，随着区块链技术的不断发展，Python 在区块链领域的应用将更加广泛。开发者可以利用 Python 的优势，构建更为复杂和高效的区块链
【p2p、分布式，区块链笔记 MESH】 论文阅读 Thread/OpenThread Low-Power Wireless Multihop Net
简化的支付验证（SPV）和布隆过滤器（bloom fliter）
然而，Steemit的出现为社交媒体领域带来了创新和变革的可能性，其影响力和发展潜力值得密切关注。他们拥有丰富的内容资源和多样化的社交功能，为用户提供了全面的社交体验。ClonBrowser注重用户隐私和安全，采用先进的加密技术和隐私保护功能，确保您的个人信息和交易数据的安全性。无论Steemit能否彻底颠覆这些平台，它的出现都将为社交媒体领域带来更多的创新思路和可能性。区块链的去中心化特性使得S
数据驱动的交易策略：五档历史Level2行情数据的实战应用
通过上述加密机制，数字货币实现了去中心化、防篡改和可信交易，成为其区别于传统金融系统的核心技术基础。：若某区块数据被修改，其哈希值会变化，后续所有区块的哈希值也将失效，网络节点会立即检测到异常。：使用SHA-256等算法，将区块数据（交易列表、时间戳等）压缩为固定长度的哈希值。：交易数据在节点间传输时，可能使用SSL/TLS等协议加密，防止中间人窃听。：私钥对交易签名，他人用公钥验证签名，确保交易
哈希函数则确保交易数据的完整性和真实性，任何对交易数据的篡改都会导致哈希值的变化，从而被系统及时发现和阻止。：区块链通过共识机制，如工作量证明（PoW）、权益证明（PoS）等，确保所有节点对交易数据达成一致，从而保证了支付的一致性和可靠性。只有在大多数节点达成共识的情况下，新的交易才会被记录在区块链上，并被所有节点认可，这种机制有效防止了双重支付和欺诈交易的发生。例如，利用区块链技术进行股权管理，
D3X 是一个具备 AI 能力的链上交易生态，其 AI 引擎能够对链上市场所有数据指标进行实时洞察，包括链上交易数据指标、市场情绪（利好、利空）、突发事件等等，并以毫秒级速度对市场变化进行响应。D3X 生态产品 D3X Exchange 能够提供包括现货以及链上永续合约的交易，同时该 DEX 集成了 D3X 系统的 AI 方案，并能够作为用户加密市场的智能洞察助手。
随着计算能力的提升和数据资源的丰富，量化投资在金融市场中的应用越来越广泛。股票量化的基本原理是通过对历史数据的分析，发现市场中的统计规律，并利用这些规律制定交易策略。策略的具体实现步骤如下：首先，计算黄金期货和原油期货在过去5天的收益率，选取收益率最高的期货合约作为买入标的，收益率最低的期货合约作为卖出标的。其次，根据每只期货合约的波动率调整头寸，波动率较高的合约头寸较小，波动率较低的合约头寸较大
我们将继续秉承科技创新和用户体验至上的理念，不断优化交易平台的功能和服务，引领金融新潮流。同时，我们将积极拥抱监管，确保交易平台的合法合规运营，为金融市场的健康、稳定发展做出积极贡献。因此，我们提出了一份全新的交易所开发蓝图，旨在通过科技创新和用户体验优化，让未来交易变得触手可及，更加便捷、高效、安全。我们将区块链技术作为交易所的核心基础设施，实现交易的即时确认、清算和结算，大大缩短交易周期，提高
近年来，随着全球金融市场的持续发展，差价合约（CFD）交易平台在投资者中逐渐普及。CFD因其灵活性和低门槛吸引了大量个人和机构交易者，特别是在海外市场。然而，在竞争激烈的环境中，CFD平台的成功不仅依赖于用户体验和多样化的交易工具，还需要精准可靠的实时行情数据支持。接入高质量的实时行情源已成为CFD平台提升竞争力的重要举措。
股票量化交易接口类型多样，行情数据接口是其中一种。各接口特点不同，了解它们有助于开展量化交易，把握市场机会。
在国际期货市场中，历史分钟高频数据的作用不可小觑。这些数据以分钟为时间尺度，详细记录了期货合约的价格变动和交易量信息，为投资者提供了全面、深入的市场分析视角。通过对这些高频数据的深入挖掘和精准分析，投资者可以更准确地把握市场走势，发现潜在的盈利点，并据此制定出更为精准、有效的交易策略。此外，分钟数据在量化投资方面也展现出其独特价值，为投资者构建和回测复杂交易模型提供了坚实的数据基础，有效提升了投资
量化交易API有数据获取、交易执行等多种类型，选择时需考虑自身需求、成本等因素，不同类型对量化交易效率等有重要意义。
Level 2五档行情数据在期货市场流动性管理中的应用
而量化交易作为一种依靠算法和数据分析的投资方式，成功突破了这些限制，通过自动化的决策机制和高效的执行策略，最大限度地提高了市场参与的效率与准确度。传统投资决策通常依赖投资者的经验和情绪，而量化交易则通过自动化的数据处理和分析，确保决策的准确性。在一次黄金价格波动的交易中，使用中阳模型的投资者提前识别到市场的上涨趋势，并在黄金价格上涨的早期阶段果断入场，最终实现了10%的收益。在股市的高频交易中，中
在华尔街的交易大厅里，高频交易算法以毫秒级速度吞吐着海量数据；在硅谷的实验室中，AI模型正通过深度学习重构资产定价逻辑。从1973年布莱克-斯科尔斯期权定价模型的诞生，到2023年ChatGPT解析美联储决议对股市的影响，量化投资已从数学公式推演进化为人工智能驱动的决策系统。据Eurekahedge统计，全球量化基金规模突破3.5万亿美元，占对冲基金总规模的30%。这场看似冰冷的数字博弈背后，实则
节点同步节点接收到新区块时，根据当前时间戳和区块时间戳计算是否需要修剪。节点同步时跳过已经过期的区块。标记过期数据对于过期的区块或交易数据，节点将其标记为过期。过期数据不再参与后续的共识或交易验证。数据清理在数据标记为过期后，节点会执行存储清理，删除过期的数据，释放存储空间。数据清理的频率和具体操作（如删除、归档等）依据节点的配置和存储策略进行。实时修剪与压缩节点定期运行压缩和修剪操作，利用高效的
为了满足日趋多元化的客户需求，令克软件在提供券商交易、开户、管理等系统软件服务的同时，推出Link OpenAPI服务。从交易系统软件到资讯行情数据接口，令克软件为券商提供一站式输出方案，全方面满足券商客户的量化交易需求。一、Link OpenAPILink OpenAPI，可为程序化的交易，提供丰富稳定的行情和交易接口，并为券商提升对外IT服务能力，创造新的业务模式，增加业绩增长点。产品功能和特
证券数据接口API包括行情数据接口、财务数据接口等多种类型，选择时要考虑数据需求、成本、准确性等因素，以获取有效数据用于分析决策。
答：轻钱包SPV(Simplified Payment Vertification)未存储交易数据的节点，判断交易真实性，发请求存储交易数据的客户端收到请求，将验证路径返回查交易，找区块TX1数据结构=>关系型数据库，用sql查询时间戳定位区块位置可以借助中介(第三方网站)检查区块是否在网络的最长链条里取出所有交易生成的Merkle Tree，get Proof方法得到交易验证路径验证路径发送回请
量化交易，简而言之，是通过数学模型、统计分析和计算机技术来指导交易决策的方法。它利用预设的规则和算法，对市场数据进行深入分析，识别交易机会，并自动执行交易指令。量化交易系统的核心在于程序化投资策略的开发与回测优化，这些策略基于各种技术指标、市场数据和统计分析，旨在捕捉市场的微小波动，从而实现盈利。量化交易系统的优势在于其客观性、速度、一致性、可扩展性和自动化程度。它减少了人为情绪的干扰，能够快速处
通过WebSocket对接多国金融数据API，能够显著提升实时性与用户体验。本文以股票数据为例，演示了连接管理、数据订阅、性能优化等核心步骤。对于开发者而言，重点需关注连接稳定性数据解析效率及错误处理，以构建高可靠的金融数据应用。通过上述方案，开发者可快速实现全球化金融数据的实时接入，为量化交易、行情监控等场景提供技术支持。
随着加密货币市场的日益发展，量化交易和合约跟单已经成为了投资者在市场中获取稳定收益的重要手段。现货量化合约跟单系统作为一种自动化交易工具，可以帮助用户自动执行交易策略，同时也能跟随成功的交易者进行复制交易，从而降低投资门槛，提升交易效率。在本文中，我们将探讨如何设计和开发一个有效的现货量化合约跟单系统，涵盖需求分析、功能设计和逻辑架构等方面。
搭建自己的量化系统如果要长期在市场中立于不败之地！必须要形成一套自己的交易系统。如何学会搭建自己的量化交易系统？边学习边实战，在实战中学习才是最有效地方式。于是我们分享一个即可以用于学习，也可以用于实战炒股分析的量化系统——QTYX。分享QTYX系统目的是提供给大家一个搭建量化系统的模版，最终帮助大家搭建属于自己的系统。因此我们提供源码，可以根据自己的风格二次开发。QTYX系统结构如下所示：由于Q
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