章鱼网络进展月报 | 2023.10.1-10.31

章鱼网络大事摘要 

1、Louis 成功竞选 NDC 的 HoM 议席,将会尽最大努力推动 NEAR 变革。
2、章鱼网络受邀参加在土耳其主办的 Cosmoverse2023,分享 Adaptive IBC 的技术架构。
3、2023年10月8日章鱼日,是章鱼网络主网上线2周年的纪念日。    

Octopus2.0 不是终点,章鱼网络更不会有终点。我们关注 Web3 领域的每一个重要进展,努力寻找使章鱼网络变得更有价值、更重要的新机遇,并且始终保有热情去寻找和创造新价值,不断助力 $OCT 增值。

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 技术研发进展 

章鱼网络 & Apps
https://mainnet.oct.network

搭建 Oyster 测试链网络,完成升级流程的测试

章鱼网络2.0的 $NEAR Restaking
完成 OCT Sponsor 功能的设计和合约实现

章鱼网络2.0的 Adaptive IBC
1、增加 IBC 集成测试用例,并完成测试
2、实现 IBC-Anchor 合约,并完成与 Oyster 测试链的集成测试

 生态应用链发展 

章鱼网络运行中的应用链有5个,分别是:Fusotao、Myriad Social、Atocha、DeBio 和 Discovol,以及即将启动的 Ottochain。在章鱼网络2周年庆典上,各个团队分别介绍了项目当前的进展,其中关键信息如下:

Ottochain
Cosmos SDK 构建的 EVM 应用链

Dami:
Ottochain 是基于 Cosmos SDK 构建的应用链,同时兼容以太坊虚拟机,允许用户使用现有的 MetaMask 钱包与区块链互动。主网上线时会使用章鱼网络的 $NEAR Restaking 机制为 Ottochain 提供安全保障。

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Ottochain 由 Octopus Nation 构建,得到了章鱼网络的大力支持。Octopus Nation 是致力于推广章鱼网络、自下而上聚集起来的民间社区,10多个核心成员来自10多个不同的国家,非常认可章鱼网络愿景并且一直在为章鱼网络社区做建设。

目前, Ottochain 测试网上有60个智能合约正在进行审计,并有6个 DAPP 正在测试网上运行,比如 Smart Deployer 等。

展望未来, Ottochain 会根据已建立的合作伙伴关系开展营销活动,成为一个技能各异的多元化社区,很快将启动空投活动。

Myriad.Social
Web3 社交媒体平台

Danny:
Myriad Social 提供言论自由的环节和抗审查能力。这里没有一个高高在上的实体可以突然改变规则或在没有明确理由的情况下封杀用户。我们的目标是创建一个可以自我管理、拥有自己规则的社区,不受中央实体反复无常的影响。

Myriad Social 不仅可以永久存档来自 Twitter 和 Reddit 的内容,还可以在 Myriad 社交平台嵌入这些内容,我们也计划在未来从更多来源导入内容。

使用 Myriad Social 很容易。我们不依赖内容推荐算法。相反,我们鼓励用户创建时间轴,它们类似频道或文件夹。你可以用 Myriad Social 的原生内容填充你的时间轴,也可以从 Twitter、Reddit 或其他来源比如 YouTube 导入内容。关键是其他人可以订阅你的时间轴并共享它。我们用时间轴代替了算法,你甚至可以通过它们赚钱。我们已经达成了一些里程碑,比如用户数突破37,000,并且很开心有更多用户源源不绝地进入 Myriad

同时,我们希望我们的体验更简约、更富有视觉吸引力,基于此我们做了很多营销工作,与 Brave 浏览器建立了合作关系。

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展望下一年,我们的重点仍将是发展社区和吸引更多用户进入 Web3 世界。我们计划改进我们的用户界面和用户体验,包括移动端,并简化实例部署,使其人人可用。我们也与章鱼社区进行着密切合作,并探讨一次性吸纳整个社区的可能性。请继续关注我们的更多公告。

Debio.Network
去中心化基因数据市场


Pandu:
Debio 是我们建立的这个去中心化的生物信息和生物医学平台,旨在通过技术革新医疗和健康数据。目前,除了白皮书中提到的内容,我们还开发了额外的功能,比如为女性提供月经日历功能,她们可以在不依赖中心化应用的情况下记录月经。我们还创建了第二诊断市场。

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值得注意的是,我们的所有创新都以隐私为先,不需要KYC。我希望大家都可以试试 Debio 。尽管面临艰难的熊市,但我们坚持了下来,而许多其他项目已经倒下,非常感谢社区的支持。

尽管如此,看到人们有兴趣使用 Debio 还是很鼓舞人心。截至目前,我们在一年内创建了约15,000个钱包地址,对一个初创公司来说,这是非常大的进展。最近 23andme 数据泄露事件引发了人们的担忧,特别这些数据都与 KYC 相连。这时 Debio Network 的重要性就不言而喻了,在 Debio ,每个用户都控制自己的数据。我们确保你在生物计量系统中拥有的数据由你自己完全控制着,且不需要任何KYC,因为我们的模型建立在隐私不应受到损害的原则之上。

作为这个领域的先驱,我们承认在吸纳用户方面可能遇到了一些挑战。我们正在不断努力解决这些问题,为一个更安全的去中心化未来铺平道路。我们的合作伙伴在塑造我们的愿景方面发挥了重要作用。每一次合作都代表着实现去中心化未来的共同梦想。

Fusotao Protocol
链下撮合链上验证的开放交易网络

Arthur:
Fusotao 最初的目标是成为一个无信任风险的交易平台,我们已经实现了这个目标,但是,我们发现在当下的市场这是不够的。

大约三个月前,我们改变了策略,专注于为平台带来真实流量和流动性。整个加密世界现在都面临流动性短缺的问题,那我们是如何解决这一问题呢?

我们第一个尝试是与 Abyssworld 合作,将 Fusotao 区块链集成到他们的游戏中,Abyssworld 是一个2023年爆火的 3A 级开放世界 ARPG 式 Web3 游戏,是 Fusotao 在幕后提供 Staking 技术服务,并且构建 Tournament 功能,提供了Quick Swap:方便用各条 EVM 兼容链的流动性快速的以公允价格兑换和透明的使用 $AWT。

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与 Fusotao 合作的下一个项目将是传统电商平台。它已经拥有约1000名真实的大客户,他们将通过 Fusotao 进入区块链世界。我们的目标是让他们在平台上活跃和保持参与度。此外,TAO 持有者将从新项目获得大量通证空投。

我们一直没有大张旗鼓地宣布,因为我们知道只有一个项目也不会改变什么,但新策略已经吸引了许多可能缺乏 Web3 项目经验的传统公司的注意,我们将帮助他们将业务集成到区块链中。我们将继续努力前行。

Atocha Protocol
Web3 益智游戏协议

Kim:
我们计划在未来一年通过游戏化来关注日常文化的保护和传承。我们相信 Atocha 将会在传统文化领域有所作为,因为寻宝通常与金币和宝石等珍贵的文化遗产相关。我们希望将有形和无形的文化产品,如建筑、文物、隐藏的技能和生活方式等元素整合到我们的游戏中,向更广泛的受众提供这种体验和知识。

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所以我们正在进行三项调整:改造寻宝模式、为游戏提供门票和资产销售以及通过 NFT 所有权实现创新的利润分享机制。

我们正在寻求与能帮助我们设计寻宝游戏的优秀创作者,以及文化遗产信托基金会、政府机构、研究机构和旅游局等文化保护实体。我们已经与马来西亚当地的旅游局合作,在活动期间进行寻宝活动。我们相信与这些实体开展互利合作和学习有很大的潜力。我们还在寻求相关企业的合作伙伴关系,以利用游戏的曝光度来建立品牌知名度。

总而言之,我们需要在创新道路上努力探索,不断寻找创造更多价值和效用的方法。这需要耗费时间并经过充分的测试。我们感谢社区和章鱼网络的耐心和支持,我们期待在未来一年取得更大的成就。

章鱼网络社区治理 

章鱼网络生态数据:

截至10月31日 23:59 UTC
1、$OCT 质押总量:7,251,314
2、协议年度收益总额:$19,635
3、验证人总数:51
4、平均质押年化收益率:2.3%

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2023 OCTOPUS DAY LIVE 
关键在于适应能力

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点击查看文章⬇️

章鱼网络最初计划围绕 NEAR 协议构建一个多链网络,从支持 Substrate 应用链,到现在进一步拥抱 Cosmos SDK 应用链,而在贡献安全方面的创新,也让章鱼网络对整个 NEAR 生态系统变得更重要。

我们正在不断完善和推广 NEAR-IBC 技术。

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在土耳其的 Cosmoverse 2023  活动中,我们告诉100多个 Cosmos 链,他们现在可以通过 NEAR-IBC 与 NEAR 实现连接,我们相信这两个生态之间可以产生协同效应,带来创造性的可组合性新机会。

与此同时,我们还在 NEAR 生态推广 $NEAR Rstaking,这套机制的灵感来源于以太坊生态的 Eigenlayer 。我们认为 Restaking 是提高安全性的重要创新。我们希望不仅让 $OCT 持有者,也让 NEAR 持有者参与到这个双边市场中来,与应用链共享安全性。

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11月我们将参加 NEARCON 并发表演讲,争取整个 NEAR 生态的支持,这样才能最大地提升章鱼网络可提供的安全级别。这对我们共享安全服务在市场中的竞争力来说,至关重要。我相信,在 NEAR 持有者和 NEAR 生态的支持下,我们可以成为应用链最好、最实惠、最灵活和最容易获得的共享安全解决方案。

Octopus2.0 已经不仅仅关乎章鱼网络的发展,对 NEAR Protocol 来说甚至是更加重要的。因为我们将为 NEAR 持有者和 $OCT 持有者创造额外的收入来源,增加两种资产的内在价值。

需要强调的是,我们对 Octopus1.0 的态度没有改变,将会继续支持 1.0 的稳定运行。所有已经加入章鱼多链网络生态的应用链都是我们最重要的合作伙伴。如果大家对自己的业务有任何新计划,请随时与我或章鱼核心团队联系。我们会像往常一样提供支持。

感谢章鱼网络社区的各个应用链的验证人和委托者,感谢你们对我们的认可和支持,我们为每一个正在质押的社区成员,送上章鱼网络主网上线2周年的纪念邮票NFT!

希望我们携手共进,共渡低潮,守得云开见月明。

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Octopus2.0 不是终点,章鱼网络更不会有终点。

我们正在关注 Web3 领域的每一个重要进展,比如模块化区块链、Layer2 和零知识证明,都在我们的密切关注之下。我们努力寻找使章鱼网络变得更有价值、更重要的新机遇,并且始终保有热情去寻找和创造新价值,不断助力 $OCT 增值。我们所做的一切都是为了我们的社区和 $OCT 持有者。

 章鱼全球影响力 

Louis 成功竞选 NDC 的 HoM 议席

章鱼网络创始人 Louis 成功当选 NEAR Digital Collective (NDC) 里 House of Merit 的议席委员。Louis 将从 $NEAR 持有者的利益出发,充分利用已有的经验和知识,跟社区贡献者广泛沟通合作,把 NDC 的资源分配给能够显著增加 $NEAR 内在价值的团队和项目。

由 Octopus 团队开发的 Restaking Base 合约将在今年上线 NEAR 主网。帮助 NEAR 从外部获取收入,同时不增加NEAR 的支出。这是快速提高 NEAR 协议收入、改善基本面的最佳途径。NDC 议席将帮助我向整个社区宣传推广 $NEAR Restaking,推动它尽快落地。

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NEAR 绝对有能力转向 DA Layer,或者追逐 Ai+Web3 的战略机会。进入 NDC 将使 Louis 有更大的力量,推动这些变革发生,帮助 NEAR 真正成为全球化 Web3 行动的领导者。

章鱼网络受邀参加 Cosmoverse2023

章鱼网络受邀参加在土耳其主办的 Cosmoverse2023,为 Cosmos 生态开发者分享 Adaptive IBC 的技术架构,Louis 和 Vivi 介绍了我们在共享安全方面的灵活性和治理的先进性,获得了 Cosmoverse 生态的认可和支持。

Twitter 详情:https://twitter.com/vivilinsv/status/1708847982760575227

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Louis 受邀讨论 Web3 项目社区治理

10月19日,章鱼网络创始人 Louis 受 TinTinLand 社区邀请,围绕社区治理和 Web3 生态建设的可持续性问题进行探讨。

章鱼网络:不断探索并成为 Web3 应用真正需要的基础设施


免责声明:本文仅供参考,不得被用作法律、税务、投资、理财或任何其他建议。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
你好,我有个小样本需要做回归分析,数据是只有20行的多年份数据,自变量4个,协变量1个,因变量1个。目前我自己做的话结果都不是很好,我需要你帮我采用合适的模型进行回归,结果R方最好在0.6以上且经过稳定性验证 使用r语言进行,CD是因变量,WS是协变量,其他的TL、OP、BI和MP是自变量 Year CD WS TL_V OP_V BI_V MP_V 2004 10.09 4 0.155901538 -0.001185501 0.093536185 0.049453941 2005 9.48 2.75 -0.341476765 0.014172238 0.078435506 0.053788069 2006 10.08 4 0.482308995 -0.001766529 0.01365591 -0.052841035 2007 14.16 6 0.25844622 -0.041039432 -0.089517833 0.069765047 2008 19.32 4 0.597151869 0.088573493 0.15675902 0.059019384 2009 10.31 3.333333333 -0.54191874 -0.024615334 -0.160399303 0.003653779 2010 11.76 2.5 0.680365524 -0.023038012 0.084431933 0.105668803 2011 11.18 3.5 0.272319298 0.010398317 0.045491938 0.00853457 2012 9.32 4.25 0.101426949 -0.033907839 -0.057701891 0.005836199 2013 12.87 4.75 0.225129012 -0.03221428 0.091778699 0.144990159 2014 7.56 4 -0.084834871 -0.070951155 -0.077073755 0.166774704 2015 10.46 3.333333333 0.153590129 0.11580204 0.010133191 -0.044636841 2016 11.37 5 0.040650869 0.009221925 0.012342303 -0.052907003 2017 8.31 3.333333333 0.271004374 -0.086401098 -0.070548722 0.260582176 2018 9.36 3.333333333 0.085085067 0.057725771 0.022916404 -8.05736E-05 2019 8.39 3.5 0.042219956 -0.039268817 0.012311947 0.039851296 2020 10.26 4.15 0.080254596 0.014236976 -0.001291065 -0.021852428 2021 10.84 2.55 0.163598534 0.003987854 0.092126032 -0.05733451 2022 8.88 3.666666667 -0.021866148 0.001786722 -0.106312991 0.116337388 2023 9.76 4.166666667 0.292586835 -0.013747537 0.178202427 -0.078086002
09-08
在R语言中,针对给定的多年份小样本数据进行回归分析,为使结果R方达到0.6以上并进行稳定性验证,可按以下步骤操作。 首先,假设数据存储在一个CSV文件中,且表头分别为`TL`、`OP`、`BI`、`MP`、`WS`和`CD`。以下是具体的R代码示例: ```R # 读取数据 data <- read.csv("your_data.csv") # 构建线性回归模型,考虑协变量 model <- lm(CD ~ TL + OP + BI + MP + WS, data = data) # 查看模型摘要,包括R方 summary(model) # 检查R方是否达到0.6以上 r_squared <- summary(model)$r.squared if (r_squared >= 0.6) { cat("模型R方达到0.6以上,为", r_squared, "\n") } else { cat("模型R方未达到0.6,为", r_squared, ",尝试添加交互项或变换变量\n") # 尝试添加交互项 model_interaction <- lm(CD ~ TL * OP + BI * MP + WS, data = data) r_squared_interaction <- summary(model_interaction)$r.squared if (r_squared_interaction >= 0.6) { cat("添加交互项后,模型R方达到0.6以上,为", r_squared_interaction, "\n") model <- model_interaction } else { cat("添加交互项后,模型R方仍未达到0.6,为", r_squared_interaction, "\n") } } # 进行稳定性验证,使用交叉验证 library(caret) set.seed(123) train_control <- trainControl(method = "cv", number = 5) cv_model <- train(CD ~ TL + OP + BI + MP + WS, data = data, method = "lm", trControl = train_control) # 查看交叉验证结果 print(cv_model) ``` ### 代码解释 1. **数据读取**:使用`read.csv`函数读取CSV文件中的数据。 2. **构建线性回归模型**:使用`lm`函数构建包含所有自变量和协变量的线性回归模型。 3. **查看模型摘要**:使用`summary`函数查看模型的摘要信息,包括R方。 4. **检查R方**:如果R方未达到0.6,尝试添加交互项以提高模型的拟合度。 5. **稳定性验证**:使用`caret`包中的`train`函数进行5折交叉验证,以评估模型的稳定性。 ### 注意事项 - 请将`"your_data.csv"`替换为实际的数据文件路径。 - 如果数据不是CSV格式,可以使用相应的函数(如`read.table`)读取数据。 - 如果添加交互项后R方仍未达到0.6,可以尝试对变量进行变换(如对数变换、平方根变换等)。
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