RBC分析师称,Facebook的GlobalCoin可能成为一个“历史性的项目”

人们对Facebook加密项目期待颇高,专家预计该货币将用于支付等多领域,跨越其整个生态系统。据传该货币是稳定币,已开发超6个月。有人认为它难敌比特币,渣打说客将加入助力审查,多家公司投资。RBC对Facebook评级较高。
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暴走时评: RBC Capital Markets的两位分析师表示,Facebook的加密货币可能是该公司历史上最重要的举措之一,可以带来新的用户和收入来源。相反,也有人,例如Charlie Shrem认为,Facebook加密货币的本质依旧是法币,所以人们最终会选择更可靠的替代货币,比如比特币。

作者:Daniel Kuhn   翻译:Maya

人们对Facebook“恰逢其会的加密项目”表现出了很高的期待。

“我们相信这可能是该公司历史上最重要的举措之一,可以激活新的用户互动和收入来源,” RBC Capital Markets的Mark Mahaney和Zachary Schwartzman周四在一份报告中表示。

这两位专家预计该货币将用于支付、商业、应用程序和游戏—跨越Facebook的整个生态系统,包括基于图像的社交媒体平台Instagram和加密信息服务WhatsApp。

Mahaney和Schwartzman也重复此前报道的Facebook将于6月18日发布其白皮书的预期,继中本聪的脚步之后解释将支撑Libra项目的基本协议,Libra是该项目的内部代号。

RBC表示计划在该报告发布后对其进行分析,“以帮助投资者分析该代币的基础加密经济学。”

据传该货币是由一系列多国法币支持的稳定币。

该代币从6个多月前开始开发—尽管该公司早在2017年底就曾表示它已经考虑将加密货币纳入社交网络—并且有100名员工致力于其开发。其中包括5月从Coinbase转职的前任合规经理人。

据称,Facebook将向员工提供用新开发的货币支付工资的选项。尚未确定这家价值5,140亿美元的公司是否会提供GlobalCoin的激励礼包。

“更多人会转向比特币,原因很简单—比特币很稀少,而Facebook的加密货币则不然。人们将随着时间的推移转向最可靠的分类账,以存储他们来之不易的财富—这不是法定货币或其衍生品,包括Facebook的加密货币,”怀俄明州区块链特别工作组的Caitlin Long写道。

现在所有人都在为这个产品而兴奋。加密名人Charlie Shrem说:

我只想说。

我认为“FacebookCoin”不过是科技巨头、银行和信用卡公司试图引诱人们放弃比特币去选择一种“更好、更易于使用的加密货币”的手段,然而它实际上不过是伪装成加密货币的法币而已。

但它会愚弄数百万人。

渣打银行的一位说客会在9月加入Facebook的加密分支,可能是为了帮助他们通过欧洲的政治和监管审查。据报道,Facebook的代表已与英格兰银行行长共进午餐,以讨论该项目如何在英国脱欧期间在该国取得进展。

Visa,万事达,PayPal和Uber都会向GlobalCoin 投资1000万美元。这一部分资金会作为投资或者抵押资产,但并没有包含在之前《纽约时报》记者Nathanial Popper所报道Facebook希望从风投公司获得的10亿美元资金中。

一方面Facebook已经筹集到了一笔相当多的资金,同时该公司还收购了智能合约生产商Chainspace,以协助开发。

RBC给Facebook的评级为优于行业,目标价为每股250美元。截至周四,Facebook的股价今年上涨超过35%,当日收盘价为每股177.47美元。

本文仅代表作者个人观点,不代表区块链铅笔的立场,不构成投资建议,内容仅供参考。

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一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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