币氪研报- Ontology(ONT)

 

本体是新一代公有基础链项目&分布式信任协作平台。

本体提供新一代高性能基础公有链,包括完整的分布式账本,智能合约体系支持。

同时本体架构支持公有链网体系,除了提供基础公有链服务,通过本体区块链框架支持不同应用的公有链定制,并通过不同协议群支持链网协作。

在基础层之上,本体将持续提供各类分布式应用中的通用性模块,如分布式身份框架,分布式数据交换协议等支持分布式信任协作组件,并会根据应用需求持续扩展新的通用模块。

对Ontology(ONT)的调研,分别从市场情况、项目成熟度、持币分散度、交易所接受度、社区活跃度与发展路线进行。

 

市场交易机会

观察Ontology(ONT)的市场交易情况,我们分别从价格、市值、周成交量、换手率进行分析。

  1. 价格

截至8月30日,Ontology(ONT)的价格为$2.576,观察近几周的涨跌,在8月14日下跌至$1.033形成支撑位之后开始快速上涨,8月29日达到短期峰值,在$2.88形成压力位, 24h跌幅-0.08%。如图1所示,Ontology(ONT)价格在8月整体呈现上涨趋势,但距历史最高点$10.92下跌了76.4%。

 

图1-近两周价格K线           数据来源:AICoin

观察图2,的近两个月走势图,发现Ontology(ONT)在6月上旬的$8.6形成压力位,之后受整体行情影响一路下跌,直到8月中旬在$1.033的压力位遭遇低位增量,形成一个近期的小幅上涨。

2-近两月价格K线           数据来源:AICoin

  1. 市值及换手率

截至8月30日,Ontology(ONT)的总市值为$1,370,054,455全球总市值占比0.59%排名暂列第15。

图3-市值及换手率              数据来源:非小号

换手率是加密资产在24小时内的成交量与其流通量之间的比值。截至8月30日,Ontology(ONT)的换手率为9.4%,经过短期的小幅上涨之后换手率有所下降,市场活跃度一般。

  1. 周成交量

截至8月30日,Ontology(ONT)的周成交量趋势如图4所示,24日~26日,成交量呈下降趋势,最低达到$54,438,537,26日~30日有较高的短期增量,最高值为$266,963,419。

4-成交量                         数据来源:CoinGecko

市场情况分析

Ontology(ONT)的价格近期波动较大,主要受目前大盘影响以及BTC的下跌带动整个加

货币市场的低迷,从换手率可以看出Ontology(ONT)的流动性中规中矩,近期活跃度一

般,受投资者关注度一般。

项目成熟度

本项对项目成熟度的调研,主要着眼于技术层面,从项目的贡献者数量、开发者数量、代码提交数量以及开发者关注度进行分析。

  1. Contributor数与开发者数量

贡献者与开发者数量是项目技术关注度的重要指标,也是项目代码更新的重要来源。Ontology(ONT)的Github主页显示共有41名贡献者,下图为代码提交数前4位贡献者的详情。如图5得知,代码提交次数最多的贡献者laizy提交量为247次,观察时间轴,前四位贡献者从2018年初开始较为活跃,但整体提交量较低。

 

 

 

  1. Commit总数

项目Commit的数量即为项目的代码提交次数,项目代码提交次数越多,说明项目的技术关注度和技术更新度越高。Ontology(ONT)的Github首页显示共有1,890次代码提交,图6与图7分别为所有时间段代码提交次数和近一年来项目的代码提交次数。

观察图6,发现Ontology(ONT)从2017年9月~2017年11月中旬整体提交量一般,从2018年初开始出现提交高峰,3月中旬时出现超过100的提交峰值,自此之后至今,提交量开始下滑,反映出整个项目的关注度和技术更新度在此之后开始减弱。由于Ontology(ONT)项目成立时间尚不足一年,图7数据与图6完全一致,故不做分析。

 

6-Commit趋势图                           数据来源:Github

7-Commit数据图                                 数据来源:Github

 

  1. 项目关注度

本项我们引入了相近市值的MIOTA(IOTA)、Binance Coin(BNB)的数据进行对比,从图8数据可以看出,Ontology(ONT)的关注者人数、收藏者人数及项目关注度比起相似市值的MIOTA(IOTA)、Binance Coin(BNB)来说差距较大,体现出Ontology(ONT)的项目关注度与自身庞大的市值不能匹配,这个反差也是由该项目处于发展阶段,市值增长较快导致的。

图8-开发者关注量                 数据来源:Github

项目成熟度分析

Ontology(ONT)是一个发展期不足一年的项目,从关注度、收藏者人数来看, Ontology(ONT)在技术方面发展相对滞后,还不能和相近市值的项目进行比较,这与Ontology(ONT)项目开始以来较快的市值增长密不可分。故整体看来,即便市值突破TOP20,但Ontology(ONT)仍然是一个处于早期阶段的发展中项目,各方面还不是很成熟。

持币分散度

据币氪的Ontology(ONT)持币分散度数据,Ontology(ONT)前100名持币地址的持币量占总量的98.05%,前10名持币地址的持币量占总量的83.83%。Ontology(ONT)的筹码高度集中,而持币地址中,排名前15的地址为官方地址,有包括NEO理事会、生态建设、核心团队的锁仓份额,并不属于流通份额,由此可见,在筹码高度集中的客观数据下,Ontology(ONT)通过庄家拉盘的可能性仍然较小。

 

 

9:持币址分析                数据来源:币氪

交易所接受度

  Ontology(ONT)共上架14家交易所,其中交易量排名前十的交易所有3家。如Ontology(ONT)交易所成交量占比分布图所示,Binance的成交量稳居第一,占比60.00%,排名第二和第三的分别是Huobi的17.81%和OKEX的15.41%。观察整体的交易量占比分配,可发现Ontology(ONT)的交易量更多集中在Huobi、Binance、OKEx这三家交易所,总计93.22%。

 

10:交易所交易量占比            数据来源:币氪

 
  

 

 

 

社区活跃度

Ontology(ONT)的社区主要包括Facebook、Reddit、TelegramTwitter,其中,Reddit、Telegram、Twitter用户量均过万,社区较为活跃。Twitter的关注者数量从2017年4月起至今,始终保持一定的增长。

谷歌趋势                

12:谷歌全球趋势                      数据来源: Google    


在搜索Ontology(ONT)的谷歌趋势时,我们同样加入MIOTA(IOTA)和Binance Coin(BNB)作为比较项,图14为三者在过去12个月里的热度曲线,从图中可以看出Ontology(ONT)的搜索热度与另外两个项目相比一般,反映出Ontology(ONT) 较快的市值增长与较低市场热度并不匹配。

 

13Ontology(ONT)发展路线        数据来源:Ontology(ONT)官方公众号


发展路线

●2017.11.19:新一代分布式信任链网Ontology(ONT)预览发布。

●2017.11.28:Ontology(ONT)在纽约发布,华尔街见证新一代分布式链网启程。

●2017.12.21:Ontology(ONT)发布第一阶段技术白皮书: “超融合链网”等创新技术。

●2017.12.26:Ontology Zero入选国家工信部区块链开源项目计划,助力国家区块链技术与产业发展。

●2017.12.27:Ontology(ONT)成为首个加入“全球去中心化身份联盟(DIF)”的中国区块链项目。

●2018.1.8:Ontology(ONT)发布第一轮“社区回馈计划”,早期社区成员可免费获得ONT奖励。

●2018.2.8:Ontology(ONT)发布《生态白皮书》。

●2018.3.30:本体测试网正式上线

●2018:4.20:本体推出新一代共识机制VBFT,成为首批将VRF落地的公链

●2018.4.27:本体推出智能合约工具SmartX

●2018.4.28:本体新一代共识算法VBFT和底层框架新版本开源

●2018.5.7:本体发布北斗共识集群模型

●2018.6.4:本体推出全方位生态加速器——Ontology Olympus Accelerator (OOA)

●2018.6.30:本体主网Ontology 1.0正式发布

●2018.8.7:本体主网映射完成96%

●2018.8.9:桌面版钱包 OWallet 正式发布。

 

综合分析:

Ontology(ONT)的价格近期受大盘影响总体呈下跌趋势,短期波动较大,通过Github数据得知,项目处于发展期,与市值相近的项目相比发展相对较慢,市场活跃度与开发者社区关注度一般,交易所接受度中等,交易量分布比较集中。在项目进展方面,项目发展进度与官方的路线图基本一致。Ontology(ONT) 入选国家工信部区块链开源项目计划,是在国内为数不多的被国家认可的区块链项目。但Ontology(ONT)仍然是一个处于早期阶段的发展中项目,各方面还不是很成熟。

转自:https://www.tokpick.com/#/article/65/article

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的究背景、意义、国内外究现状及论文创新点。1.1究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的究与应用情况。1.3究方法及创新点概述本文采用的技术路线、究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值