Shiba Fantom 正在迁移到 ZooDex PLUS 独家 NFT 艺术家大赛

ShibaFantom社区宣布将流动性从Spiritswap转移到ZooDex,并举办艺术家NFT合作比赛。6月4日,50%的Spiritswap流动性将移除,ZooDex上的Shiba/FTM流动性将增强。此外,网站购买链接将重定向至ZooDex,方便用户交易和管理。艺术家可提交NFT草稿参与比赛,获胜者将设计限量NFT并获得收益分成。

 

柴巴斯你好! Shiba Fantom 是一个尊重、友善和协作的社区。 考虑到这些,我们决定将 ZooDex 作为我们的新家。 Zoo 生态系统与我们在社区中看到的许多价值观相同,并将为未来的合作敞开大门。

这意味着:世界标准时间 6 月 4 日星期五 19:00 Spiritswap 上 50% 的流动性将被删除并添加到 ZooDex。 ZooDex 上的 Shiba/FTM 将增加额外的流动性。如果您选择继续在那里进行交换,Spiritswap 上的剩余流动性将永远存在。

网站“购买”链接将被重定向到 ZooDex。在交换之前,您将不再需要复制和粘贴合约地址。您可以直接在 ZooDex 上跟踪价格、流动性和掉期,以及管理限价订单。

为了庆祝这一转变,Shiba Fantom 和 Zoo 举办了一场艺术家 NFT 合作比赛!

我们正在寻找 4 位艺术家来为以下类别设计有限的 NFT:

Shiba Fantom

Zoo

Shiba Fantom+Zoo合作/组合

将您的 NFT 草稿为特色类别之一的 JPG/PNG(不需要完成,我们按艺术家风格进行选择)。 Shiba Fantom 将手工挑选 4 位艺术家,为 ZooPet 独家提供的非常有限的 NFT 系列中的每个类别设计最多 1 个 NFT。艺术家将有 10 天的时间来完成他们的 NFT。初始销售的 80% 将直接用于艺术家,20% 将用于在 ZooDex 上提供额外的 Shiba/FTM 流动性。

在此处提交您的 NFT 草稿或作品样本(请保持简短,请不要使用表情包!):shibafantom+NFT@gmail.com

请提供您的 Telegram 或 Discord 用户名,以便我们可以在您是所选艺术家之一时与您联系。

提交现已开放,将在 6 月 14 日星期一 UTC 时间 24:00 之前接受。

祝大家好运!

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统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开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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