Airdrop 2049 第二季如何捕捉全新机遇?专家大咖带你揭秘!

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今年 4 月,在迪拜举行的 TOKEN2049 盛会赢得了行业人士的高度关注与交流。盛会举办之际,UXLINK 与 OKX Ventures、Web3port 和 Trusta Labs 展开合作,创新推出了 AIRDROP2049 活动,覆盖 50 多个知名的 Web3 项目,设立了高达 20 万美元的奖金池。活动开展三天内吸引了超过 20 万次访问,首批项目上线平均获得了超过 3 万新增用户,链上互动次数超过 100,000 次,第一季活动持续进行到了 5 月 2 日。

活动发起方 UXLINK 是一家致力于成为 Web3 社交生态系统的关键基础设施,专注于将现实社交关系融入到去中心化的 Web3 世界,持续探索社交数据在金融场景的创新应用。自 2023 年成立以来,UXLINK 注册用户已超过 1500 万,链上 Holder 数突破 800 万,群组数量 11 万+,成为全球最大的群组化 Web3 社交平台,获得超 1500 万美元加密 VC 投资。

Airdrop 2049 活动简介

在第一季 AIRDROP2049 活动中,参与者通过任务 Airdrop、邀请奖励、排名奖励等方式赢取超过 50 个高质量项目的 Airdrop,覆盖 BTC 生态、AI、基础设施、GameFi、DeFi 和 SocialFi 等各热门领域;在代币奖励上,用户完成项目方任务即有机会获得 Token Airdrop 奖励,每日抽取 2049 名完成所有任务的用户瓜分 USDT 奖池的 50%;对于邀请排行奖励,用户通过 Link-to-Earn 邀请朋友完成任务获得 UXUY 积分,前 2049 名用户得到 USDT 奖池的 50%

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如今,AIRDROP2049 第二季活动已经开启!预期第二季的活动将在 Web3 行业人士的关注和支持下带来超过 100 万参与用户、超过 500 万社交媒体曝光、10+ 行业媒体报道、超过 100 位全球 KOL 宣传。正式活动线上任务将于 7 月中下旬左右启动,项目方任务将包括:

  • Twitter 关注和转推作为在线任务

  • 接入用户 mint 信誉凭证的链上交互任务(可选,若选择接入则可以获得链上数据增长)

  • 为在线任务的用户奖励池提供 2049 USDT

  • (已结束招募)参与 7 月 10 日线下 Side Event

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🔍 点击了解更多关于 AIRDROP2049 第二季详情

📌 立即报名:https://forms.gle/btbpL9bgYGKiKWRu6

📌 第二季介绍:https://foresightnews.pro/article/detail/64238

TTW#48 活动预告

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🎙️ 第 48 期 TinTinWeekly 活动邀请了 UXLINK 联合创始人 Neal、OKX Ventures 投研 Head Kiwi、清华 MBA 区块链俱乐部大湾区分会秘书长小洋子共聚直播间,探索 Airdrop 2049 在 Airdrop 活动策略与组织中的高能技术秘笈,利用区块链技术提升升 Airdrop 活动效率和安全性!关注 Airdrop 2049 的小伙伴请别错过 7 月 23 日 20:00 的精彩直播!

🎲 活动主题

Airdrop 2049:全新周期下,Airdrop 的机遇与挑战

🏵️ 活动时间

2024 年 7 月 23 日(周二 ) 20:00 UTC+8

🪁 活动流程

20:00-21:50 圆桌讨论

21:50-22:00 Q&A

🎲 主持人

Tracy,TinTinLand 社区经理

🪐 活动嘉宾

🔹 Neal,UXLINK 联合创始人

🔹 Kiwi,OKX Ventures 投研 Head

🔹 小洋子,清华 MBA 区块链俱乐部大湾区分会秘书长

💬 语言

中文

🟣 活动形式

关注 TinTinLand X 账号:@OurTinTinLand

Twitter Space:https://twitter.com/i/spaces/1BRKjwzoYgaGw

或关注 TinTinLand 视频号(OurTinTinLand)准时收看!

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🕹️ TinTinWeekly 是由 TinTinLand 开设的线上圆桌、对谈新栏目。我们将聚焦加密行业的前沿动态,每周选取行业热门话题,邀请相关项目方、开发者、投资人、研究员等相关大咖嘉宾,通过圆桌对谈和自由互动的方式,与各位 Web3er 共同探索 Web3 行业发展的新技术、新市场、新风口。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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