2019 年第 28 周 DApp 影响力排行榜 | TokenInsight

为客观展示和反映 DApp 生态的真实状况,TokenInsight 特发布 DApp 影响力排行榜。榜单通过对6月30日-7月7日期间,各 DApp 7 日活跃用户、7 日交易额、活跃天数、合约安全得分、代码开源比例等客观数据进行分析,由 TokenInsight 的 DApp 影响力模型综合评分生成。


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1. EOS DApp排行榜

图表1-1:EOS DApp排行榜前20名

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来源:Tokeninsight官网1,Spiderstore2

上周EOS DApp数量新增9个,交易额环比减少14%,DApp用户环比减少5.9%。

从影响力排行榜上看,上榜DApp变动较小,下榜DApp为其他类“Hashbaby”, 竞猜类“EOSBet”,“Poker EOS”,游戏类“TokenPlanet",交易市场类”DEXEOS","Findex“。新增上榜DApp为游戏类“EOS 三国”,竞猜类"Royal Online Vegas",社交类“KARMA”,其他类”哈希宝贝“,“PRA 糖果盒”。

值得注意的是,本周EOS 平台DApp增加较多,但交易额有了比较大的回落。

2. TRON DApp排行榜

图表2-1:TRON DApp排行榜前20名
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来源:TokenInsight官网

上周TRON DApp数量新增16个,交易额环比增加8.8%,活跃用户数环比增加4.4%。

从影响力排行榜上看,上榜DApp排名变动教大,且主要集中在竞猜类应用。下榜DApp为竞猜类“ X2BET.WIN”,“888Tron”,“Crazy Dogs Live”,“农场大亨”,“TronPump”,“TRON UP”,“BetHash”,“Big&Small”,“PLAY GOC”。上榜DApp为“TronChip”,“TRX.BET”,“百家乐Live”,“BlackJack”,“视频扑克”,“红黑大战”,“轮盘Live”,“Chibi战士”。

值得注意的是,本周TRON平台DApp数量增长较大,交易额与活跃用户数也保持增长。交易额与用户数量变化较小。

3. ETH DApp排行榜

图表3-1:ETH DApp排行榜前20名

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来源:TokenInsight官网

上周Ethereum DApp数量增加2个,交易额环比减少18.9%,活跃用户数环比减少5.9%。

从影响力排行榜上看,上榜DApp变化较大。下榜DApp为游戏类“My Crypto Heroes”,竞猜类“Etheroll”,“ETHFish”,其他类“Paxos Standard”, "DigixGlobal",“Basic Attention Token"。新上榜的DApp分别为游戏类“ARINA LAND TYCOON” ,交易市场类“创世纪城”,社交类“livepeer”,“status”,其他类“OpenSea”。

值得注意的是, 本周Ethereum平台交易额仍在持续下降,但活跃人数开始回升。

4. IOST DApp排行榜

图表4-1:IOST DApp排行榜前10名

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来源:TokenInsight

上周IOST DApp数量增加2个,交易额环比增加30.6%,活跃用户数环比减少17%。

从影响力排行榜上看,上榜DApp变化较小。下榜DApp为竞猜类“爆爽弹一弹”。新上榜的DApp为其他类“IOST Voter”,“Free IOST Account”。

值得注意的是, 本周IOST平台交易额增长较大,用户数有着较大减幅。

1. https://tokeninsight.com/research?id=6
2. https://www.spider.store/top/ethereum/hot


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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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