好币我先知--Aware(AT)

Aware(AT)是基于量子链的去中心化代币投资管理平台,旨在提高创新资产的流动性,为投资者提供专业服务。平台通过智能合约提供代币投资产品和服务,构建社区经济系统,实现资产管理和价值增长。

小小昕语录:“路,是自己走出来的;机会是自己创造出来的!”

Aware简介(好币我先知)

    Aware(AT)是基于量子链的去中心化代币投资管理平台(TIC,Token Investment-management Community),试图打造一个代币化的投资管理社区,并以此来提高创新资产的流动性。

     Aware(AT)瞄准的市场是数字货币行业的投资平台,在数字货币投资的基础上,作为一个专业性的投资服务商,服务于数字货币行业的所有的投资者。数字货币投资市场逐步上升,投资者及资金日益增多,在区块链及数字货币专业性领域极强的行业,入行者会面临非常多的问题,如投资资产的组合;投资选择;仓位控制;私募渠道;Aware(AT)通过打造去中心化的资产管理平台,服务众多投资者,前景大,潜力强。

    Aware(AT)通过服务普通投资者和专业投资者,当投资者在其平台发行或者使用其平台方案,将会使其平台代币AT在市场上自由流通,并且在持续流通的过程中,将会消耗其一部分费用。并且其代币将会有激烈及回购方案。
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Token信息

  发行总量:1000000000 永不增发。流通数量:3.00亿 ,计划对外发售 5 亿
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Token分配:

  管理团队:20%,锁定期四年;

  天使投资人:6%;

  挖矿激励:24%;

  社区售卖:50%。

发行时间:2018-01-14,ICO价格 :¥0.4,当前价格:0.0852

上线交易所:Bibox,Allcoin,BigOne

投资机构:硬币资本、了得资本、千方基金等
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团队简述:

    JacobSun:社区发展战略和投资负责人。拥有跨度逾十年的互联网创业经 验,先后作为创始人发起杰菲、易查、热酷等数家互联网企业 。2014 年起先后管理三期天使基金,曾投资影创、善康、爱拼机、万众一芯等 30 余家科技企业。2017 年创建 AWARE,深度聚焦价值互联网投资,已投资十几个区块链项目。清华大学新闻与传播学院博士退学,北京大学信息管理系学士。

    Steven Ormond-Smith:社区财务管控和法律事务负责人。OrmCo 联合 创始人,在基金管理、合规、财务审计、离岸金融管控等多方面拥有丰富的 经验。曾在基金管理公司工作四年,负责管理多支伦敦股票交易所的证券基 金。拥有超过 20 年的资深注册会计师经验,曾在两家四大会计师事务所供 职多年。现任 TokenPartner 理事。

    HaoYu:社区投资负责人。逾十年的投资银行和互联网行业经验,特许金融分析师(CFA)。原京东战略投资部投资总监,曾参与投资易车网、途牛网等。2015 年联合创建天使投资基金并投资十数个早期项目,对区块链早期 投资有深入研究。芝加哥大学商学院 MBA,清华大学经管学院及外语系双学士。

    IkingJin:社区技术研发负责人。曾任职艺趣互动 CTO、热酷(REKOO) 技术总监。全栈工程师。拥有十年以上社区、游戏产品开发经验。近年开始 关注区块链技术,侧重于应用开发,曾在以太坊开发游戏类小应用。

    MaggieLi:社区运营&海外发行服务负责人,致力于构建国内最强的数字资 产海外发行服务。资深互联网从业者,曾在大众点评网、河狸家等知名互联 网公司任职市场/PR 主管。曾任投资公司副总裁,负责运营及投资者关系工 作。北京大学文学学士。

    公司主要的成员主要来自区块链行业有成功经验的人士;在投资、运营、法务、财务、金融、区块链、互联网行业都有十分深厚的经验。

     投资团队及顾问:量子链的创始人帅初、INB资本老猫、Ink创始人唐凌、Smartmesh创始人王启亨、Cybermiles的创始人卢亮、TokenPartner理事 Lee Hills、当乐网创始人肖永泉等,都是在区块链行业深耕多年的成功创业者及创业团队。在市场团队、技术团队、投资顾问上都颇具实力。
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技术简述: Aware平台主要包括代币投资产品(TIP)、代币投资服务(TIS)、创新生态服务(IES)三大版块和一个社区经济系统(ESC)。

代币投资产品(TIP): AWARE Innovation(AWI)是 AWARE 平台上的首支示范性代币投资产品, 侧重于中国区块链团队和一级市场投资。下一步 AWARE 还将通过分拆,组建 侧重于二级市场长期投资的产品,逐渐向第三方专业投资管理者开放,逐渐形 成去中心化的数字资产投资管理平台。

代币投资服务(TIS): AWARE 是基于量子链智能合约平台发行的资产管理类应用。 AWARE 将通过 智能合约构建专业的代币投资服务系统(TIS),形成合规的行业标准,未来将 形成去中心化的服务向更多代币投资机构开放。

创新生态服务(IES): AWARE 的创新生态服务(IES)是整合全体社区力量为创业者提供的标准化服 务,是 AWARE 生态的重要组成部分。这些服务将主要采用去中心化的形式, 通过激励外部服务商来提供,为专业投资者赋能深度服务的能力。由于通过 AWARE 可以得到一系列最稀缺、最紧迫的服务,早期创业团队乐意以很低的 价格接受 AWARE 的投资。

社区经济系统(ESC): 通过代币 AT,AWARE 构建了至关重要的社区经济系统(ESC),正是它把 传统封闭的投资公司变成了人人可以参与其中的投资管理社区。代币 AT 具 有混合属性,每一位 AT 的持有者都是 AWARE 的使用者和获益者,既可以 获得短期激励,也可以分享社区数字资产增长带来的长期价值。

项目亮点

1、币圈百度,想象空间巨大;

2、基于共识价值社区理论,超前的行业认知;

3、以孙剑波为核心的资深互联网创业团队;

4.其在商业模式和商业资源上有十分明显的创新。
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应用场景

    先知专注于全球一级和二级市场区块链项目搜索领域,致力于为用户提供数字资产搜索产品及服务,通过领先的搜索引擎技术和庞大的内容聚合,让用户一站式搜索和了解到及时丰富的数字资产相关数据信息,并基于搜索流量构建项目方社区,深入开掘数字资产服务。
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是否值得持有

    在Aware的应用场景里,token投资管理人、token投资管理机构、token投资散户、创业者都是需要消耗AT的,也就是说,使用AWARE社区服务的人越多,AT价值就会提升。

    AWARE社区资产管理有一个回购机制,每当AWARE社区总资产增值30%,智能合约会自动将增值部分的20%代币用于回购AT并销毁,这意味着AT流通量会减少,价值会提升。同时,为了保证社区足够的正向激励,一旦AT长时间被严重被低估,社区也会启动临时回购措施,促进代币价值提升。

    目前AT的价格空间非常的大,我自己持有一部分AT,期待着AT的飞翔!
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本文首发:区分

转载于:https://juejin.im/post/5b7e982d51882542d33d62c1

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研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国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研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章研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!
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