聚焦时代·洞悉未来 PonySwap全球直播,见证区块链行业风口震撼来袭

PonySwap在2021年3月19日的直播中探讨了全球生态共识,其融合DeFi、NFT和DAO的生态体系创新了去中心化金融。平台通过SHO+CNTM双币驱动模式,为用户提供质押收入和NFT映射等多重价值,同时与Connectome等合作,构建开放式区块链应用场景,重塑去中心化金融边界,引领区块链行业发展。

2021年3月19日晚,PonySwap进行了一场以探讨全球生态共识,SHO、CNTM风靡全球为主题的全球直播,此次直播间邀请到了区块链行业资深研究员JIM老师做客,据不完全统计,当晚直播共有数百万人次同时在线观看。
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近年来,随着区块链技术的深入发展,DeFi去中心化金融市场一片繁荣,特别是2020年下半年以来,Aave、YFI、LINK 等DeFi明星项目在短短几个月的时间内就创造了高达几十倍甚至几百倍的收益,DeFi的火爆带动了NFT、DAO的兴起,吸引了无数投资者、资本家和区块链极客的加入,PonySwap当然也不例外,其深耕行业数十年,完美融合DeFi+NFT+DAO生态,重塑了去中心化金融新的边界,为DeFi领域带来了巨大的颠覆和创新。在这里插入图片描述

PonySwap涵盖了从DeFi到NFT再到DAO的所有进化,构建了一个开放式、分布式、去中心化融合的DeFi+NFT+DAO生态体系以及融合了区块链、预言机、游戏、个性化及交易等多元素于一体的综合性平台。
PonySwap由团队与Connectome团队就共建跨链、智能投顾、NFT技术开发、AI链上捕捉、预言机等技术领域进行深入合作,同时,全球500强企业伊藤忠商事式会社为PonySwap提供了强大背景支持,Connectome为PonySwap提供300万美金战略投资,并在此基础上发布了平台币SHO,发行量8万枚,共2100枚,其拥有DAO自治化组织的投票权,是PonySwap相关收益和价值的承受载体,构建SHO+CNTM双币驱动打造强大价值潜力,最终给用户带来无限的财富价值。
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PonySwap的SHO+CNTM双币驱动模式给用户带来了双重价值。首先,用户可以获得PonySwap的质押收入,以及其他一些能够有效流通的利益;其次,拥有PonySwap平台货币SHO的用户近几个月将会映射异构令牌NFTSHO1-1,这对于想要参与DeFi板块的人来说,SHO将是最佳的选择。
无论是从技术实力、生态应用的落地以及合理性,还是盈利模式的人性化和可持续性,亦或是独创SHO+CNTM双币驱动和强大的背景实力等等,PonySwap都获得了整个行业和市场的高度赞誉和肯定。
PonySwap融合的DeFi+NFT+DAO生态,开创性的三维互融设计,为未来数字经济的发展提供了全新的区块链解决思路,构建了新的DeFi生态系统,降低了用户使用门槛,重塑去中心化金融边界,实现保险、房地产、游戏、能源等多种场景,创造了区块链界真正的奇迹。
区块链是奠定产业互联的基石。当前已趋近阶段临界点,其产业应用已经进入快车道,未来十年将会加速发展,届时,区块链在产业的应用将重塑整个数字化生态。未来,Ponyswap将持续在探索区块链发展的道路上不断前行,提供去中心化底层架构,通过其独创的智能合约、Layer2、预言机等多类应用功能,为保险、房地产、游戏、能源等多个类型的传统企业提供开发环境,并协同CNTM打造世界一流的科技前沿区块链应用场景,让区块链应用于加密货币投资合二为一,在促进科技发展的同时为投资者带来无限的财富收益,助力投资者实现人生价值升华。
未来已来,将至已至,让我们跟随PonySwap一起见证区块链行业风口震撼来袭!

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
【多线路故障】含sop的配电网故障重构研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“含SOP的配电网故障重构研究”展开,重点探讨了在多线路故障情况下,利用柔性开断点(SOP)进行配电网故障重构的优化方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。研究内容包括SOP在主动配电网中的电压与无功协调控制、多时段配网优化模型构建、以及基于灵敏度分析的SOP优化配置等关键技术,旨在提升配电网在复杂故障条件下的恢复能力与运行效率。文中还提到了Simulink仿真模型的应用,如三端口SOP、软连接开关、SNOP等装置的建模与仿真,增强了研究的技术落地性。; 适合人群:具备电力系统基础知识,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事配电网优化、智能电网、柔性互联装置等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研学习中理解SOP在配电网故障重构中的作用机制;②支撑论文复现与算法改进,特别是在多线路故障场景下的网络重构与优化调度;③为实际配电网系统中引入SOP设备提供仿真验证与策略设计依据; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注SOP控制策略、故障重构算法的设计逻辑与参数设置,同时参考文中提及的YALMIP工具包进行优化求解,以加深对模型构建与求解过程的理解。
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