谈一谈:NFT的前身以及未来

NFT并非骗局或短暂时尚,它们是数字资产,其价值在于所有权记录和潜在的使用权。NFT可以用于数字艺术、独家访问权限管理,且随着智能合约的发展,可能提供更强大的所有权和控制权。然而,NFT的版权和控制问题依然存在,且环境影响不容忽视。NFT的未来在于其在版权管理和社区参与等方面的实际应用。

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自2014年NFT出现以来,大量的炒作和错误信息层出不穷,尤其是自它们的总市场超过240亿美元后,随处可见关于NFT的文章。

对于新读者,以及已经阅读了十几篇类似文章但仍然不懂的读者来说,这些文章不可避免地会包含“NFT是一个…”的段落。

如果你属于后一类读者,那么应该来看看这篇文章。

一些关于NFT的争议

NFT真的很重要也很有用,而且它们正在变得越来越重要,但是NFT的支持者和怀疑者都倾向于把事情简单化,夸大事实,有时甚至会把事情搞砸。

以下是一些你可能读过的关于NFT的说法——既有正面的,也有负面的:

NFT是一个骗局。

你可以将你的图像转换成NFT,以防止它被复制。

NFT只是一种时尚。

每个NFT都是“独一无二”项目的真实性证明。

NFT对环境有害。

首先,NFT不是骗局。骗子使用电子邮件,但我们不会说电子邮件是一个骗局。

第二,NFT不是一种时尚,但任何特定的数字收藏品系列最终是否会成为一套持久的文化文物,或是成为技术社会群体思维的短暂狂热梦想,仍未可知。

第三,虽然目前一些区块链存在能源消耗问题,但对此提出意见的人可能都不知道这是什么。

最后,要提防那些说你可以将你的艺术变成NFT、或者NFT可以防止你的艺术被复制、或者他们可以证明一件艺术作品是真正的“独一无二”的人,这种语言是由那些知道如何操纵大众感知的人发明的,这些都不是真的。

NFT是数字资产吗?

是的,因为资产的定义是“被认为有价值的东西”,如果人们愿意购买,NFT就是一种数字资产。

就像艺术收藏家决定买一幅莫奈的画,或者用胶带粘在墙上的毛里齐奥·卡特兰的“香蕉”(标价12万美元)一样,购买的意愿并不需要建立在任何一种客观现实的基础上。

当一个艺术收藏家买了一根用胶带粘在墙上的腐烂香蕉时,他们知道这是一根用胶带粘在墙上的香蕉。

因此,如果你打算购买一个用胶带粘在公共区块链上的数字香蕉,最好是对你的钱能买到什么有一个清晰的认知。

当你读到所有不可替代性的时候,除去术语,NFT仅仅是对某些东西的记录,包括所有权声明、带时间戳的交易收据、协议。

正如我们都同意只有持有体育赛事24A座位门票的人才能坐到那里一样,我们也都同意NFT并不是可以被普遍替换的,我们也同意,对于同一件事,不存在(或不应该)重复的记录做出相同的声明,这就是NFT的意义所在。

NFT的价值

理解NFT的关键是在于清楚它们是如何变得有价值的。

NFT的价值通常来自于对不受区块链自身控制的东西的所有权,类似数字图片文件、房屋契约、专属俱乐部的入场券。

因此,NFT的所有者必须努力解决区块链上的所有权记录和他们理应拥有的东西(不在区块链上)之间脆弱的关系。

考虑一下这个问题,你是否只购买一个NFT本身,即区块链上只有唯一一个数据字符串的记录,而不涉及任何数字或真实资产?

如果对此不感兴趣,那么我们告诉你它是独一无二的,或者碧昂丝曾经拥有过它,或者其他人正在排队购买更多的它,你会改变你的想法吗?

当你拥有NFT时,你拥有什么?

几乎所有关于所有权的法律描述都涉及到占有和控制某物的概念。

如果NFT被用作24A座位的门票,那么你就拥有了坐在该座位上的权利,没有其他人可以坐在那里,如果有人想坐,你可以向他们挥舞你的票,让他们滚远点。

拥有艺术作品的所有权

在NFT代表数字艺术作品的情况下,事情就变得棘手了。

在这种情况下,NFT通常包含到互联网上公共媒体文件的链接,任何人都可以访问和复制这个文件。

对于实物艺术品来说,很难制作赝品,但在数据的世界里,制作完美的复制品是很容易的。因此,在这种情况下,你唯一能够拥有和控制的是交易收据本身,只有你能够决定说服其他人支付钱给你,以便将他们的ID写入NFT记录的所有者字段。但这值多少钱呢?

在很多情况下,你无法拥有或控制艺术品。你不能阻止别人复制它,也不能阻止他们做一些你或艺术家不喜欢的事情。

比如在上面写一个讨厌的词,甚至不能阻止他们创建一个独立的NFT记录将它指向相同的艺术,并做出与你的NFT相同的所有权声明。

许多数字收藏品交易商认为,对艺术品这一实际资产没有所有权或控制权并不重要,他们认为对这种复制行为和随意传播行为缺乏控制的做法是有利于NFT所有者的。

但是我们要清楚一点,传播别人的作品可能对他是有些许好处的,但大量盗用、贬低和未经授权的商业剥削他人的成果肯定是不可取的。

参与活动的专属门票或通道

NFT的爱好者最近转向关注社区,并将NFT作为通往各种在线和现实生活体验的通道。从专属俱乐部到元宇宙的虚拟音乐会,再到聊天室,人们可以在那里与创作者、其他爱好者和名人交流,这并没有什么不对。

目前,NFT可能是一种复杂而昂贵的门票管理方法,但它是一种合法的、潜在的有用方法,特别是当它们变得更便宜、更容易使用时,NFT确实可以解决诸如假票和倒卖等问题。

NFT的演变

NFT正在发展,随着新兴NFT标准的出现,如以太坊的新EIP-4910(ERC-721标准的兼容扩展,截至 2022年,该标准构成了大多数NFT的支柱),我们可以开始提出比目前更强大的主张,即授予所有权和控制权,并通过NFT的智能合约本身强制执行。

使用NFT智能合约管理许可权限

为了了解这是如何工作的,让我们把体育赛事门票的示例颠倒过来。

就像购买NFT去获得24A座位,如果NFT代表着一种协议,即只有你能够为其他人提供座位,这不仅针对特定游戏,而是针对所有游戏。

只要销售的时候只允许通过加密货币交易,那么NFT的智能合约就可以让所有者独家控制接收付款,交换条件是让人们坐在那个座位上。

在这种情况下,体育场可以对每个座位进行特许经营,并使用NFT的智能合约,不仅让NFT的持有者从坐在24A座位的每个人那里获得报酬,还让场馆、联盟、甚至球员都能从中分得一杯羹。

这是许可权限的管理,对于NFT来说是一个非常合理的用例。

代表艺术家、收藏家执行分销、转售、收取版税的权利

NFT可以代表艺术家、收藏家执行分销、转售、收取版税的权利。如果所有这些交易的资金都是在与NFT本身相同的区块链上进行管理,那么这种数字交易收据和管理它的智能合约,将具有真正的力量和运营效率,这将改变艺术和娱乐行业的经济,而这仅仅只是开始。

现在,zero-knowledge cryptography等技术与基于EIP-4910的新智能合约相结合,正在为开发人员增加可扩展性、隐私性和功能,以构建有用的服务。

这种方式使用NFT为艺术家们奠定了基础,他们可以通过与粉丝签约,让他们成为游戏的推动者和分销商,在游戏中有一席之地,甚至可以称之为特许经营权,从而更可靠、更稳定地谋生。

不需要说服人们相信以后会有人愿意花更多的钱购买NFT,购买NFT作为授权重印和发行的权利,这本身就代表着重印和发行的权利。

从10幅第一代数字版画中,艺术家和他们的收藏家、影响者和推广者可以从超过1.1万幅数字版画及其收集的收入中获得版税的被动收入,这样的NFT赋予了所有者真正的、可强制执行的所有权。

无需依赖第三方市场交换或集中服务

NFT标准也使这一切无需依赖第三方市场交换或集中服务,完全在区块链上完成成为可能。

想象一下,你可以从你的NFT中复制一个简单的嵌入代码到你自己的画廊网站上,就像你可以复制一个YouTube视频一样,但不需要依赖YouTube来提供视频,然后直接在那里出售它(可以是一件艺术品,一张音乐会通行证,或者一张大型比赛的门票),而不需要任何其他平台的参与。

小结

虽然描述NFT的说法有些夸张,不过这是可以理解的,而且随着它们的发展,还会有更多令人期待的功能,你要相信最终发展的结果。

所以,或许大肆炒作的人们在做其他错误的事情的时候做对了一件事,一个社会逐渐相信的东西可以成为巨大价值的源泉。

总之,如果我们设法让你相信,NFT只是一个记录在公共互联网公告板上的数字销售收据,而不是一个改善创造者财务生活、同时变得更具包容性和参与性的数字社区的有用工具,你愿意为它付多少钱?

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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