京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
都在说区块链3.0,最终谁会成为引领者
当很多人还没弄清楚什么是区块链时,已经有专家提出区块链3.0的概念了。一波小白们被刷新得云里雾里,搞不明白区块链3.0解决了什么问题,靠什么来赚钱,也不知道谁会成为引领者。小姐姐想说这些都不重要,重要的是大家懂得CyberVein是区块链3.0的代表就好了(偷笑),开个玩笑,还是来点干货吧~~
区块链1.0,数字货币时代,让交易变得可信
以比特币为代表的虚拟货币,给我们勾勒了一个理想的场景——全球统一货币。基本理念是这样的:比特币总量稀缺,获取成本越来越高,并且不能伪造,符合天然货币的定义,就像现在的黄金。但是虚拟货币去中心化地自由流通,匿名交易这些特点使得它难以监管,发展的阻力重重。
区块链2.0,智能合约时代,让代码变得可信
以太坊为代表的智能合约平台将区块链推进到2.0时代,2.0时代是对金融领域更广泛的场景和流程进行优化的应用。比方说,A想要买B的房子,跟B说了买房的想法后,B告诉A说,房子还在租赁阶段,租客还有两个月的租期,因此无法立即交易。但两个月之后,A会有事在国外,没办法和B见面办理房屋所有权的转让手续。他们商量之后决定在以太坊上建立一个关于房产转让的智能合约,规定:两个月后,租客的租约合同履行完成后,A把房子的钱打到B所属的钱包中,B的房屋所有权便立即转让于A的名下。这里的智能合约自动执行了一个关于房屋买卖的合同。与1.0的比特币不同,以太坊更多地被传播为是一种二次开发的“平台”,有意弱化“货币”定位,从而可能受到更小的政府阻力。
区块链3.0,价值服务时代,让数据变得可信
区块链3.0将和互联网一样,成为基础设施,应用到更广阔的领域,覆盖人们的日常生活。最明显特点是不再依靠某个第三人或机构获得信任或建立信用,还有节约人力和时间成本,提升效率。还将实现信息的共享,应用在金融、司法、医疗、物流、房产、艺术、收藏等各种领域。
区块链1.0让转账交易变得可信,2.0让编程代码变得可信,那么处在3.0时代的CyberVein就是要让数据变得可信,变得更有价值,从而引领这个时代!
在日常应用中,我们的数据经常被无偿利用,甚至埋下各种坑:比如当我们用手机或者接受某种服务的时候,各种应用都需要点击允许或者同意,收集我们的公开信息、头像、好友、位置等等,如果拒绝,我们就接受不了这种服务,如果这个服务是刚需,我们必须牺牲个人信息。再比如当我们打开电商平台,都会弹出来各种“精准推送”,但这可能是精准“杀熟”。网络营销通过数据能分析出我们个人的喜好、需求以及需求的欲望,还有财力、对价格的敏感性,甚至通过这些分析针对不同用户标注产品的不同价格。
除了我们的数据价值被机构无偿利用、被薅羊毛,对于数据的不信任感又导致了数据孤岛,数据共享没有形成一个共识。
这就是目前存在的一个悖论:大数据无所不能,但是我们却不知道如何让数据变得可信,产生更大的价值!CyberVein的设计理念和商业应用就是通过区块链技术来解决这个悖论。
第一,CVT代币的实际经济价值和应用场景让无偿被贡献数据变得主动且有偿。举个例子,在一个实验项目中可能需要多个实验室共同完成,每个实验室都可以把有用的实验数据共享在同一个数据库中,并制定贡献数据者可获取Token的数量,而数据使用者要支付Token,数据使用者所得的分析结果又能重新被共享来获得Token。在这个过程中,贡献数据的人遵循市场行为获得了相应的“报酬”,其积极性自然就会有所提高,主动加入到数据共享的生态中来。再加上共享的数据本身也会“优胜劣汰”,贡献真实数据的一方形成良性循环,数据被信任的程度也会与日俱增,而CVT充当的“燃料”则保障了整个生态的有序运行。
第二,开发自己的编程语言Vein和虚拟机CVVW,用区块链的思维来做数据库,确保数据的真实、可溯源和不可篡改。CyberVein完全打破原有的数据库构造,把原来对于数据库的操作流转变为区块链中的一条交易,再用原本只用于传统操作系统的虚拟机把这些交易跑成数据库。这样一来,数据库就具备了区块链的特点:真实、可溯源和不可篡改。现已有8家来⾃全球各地的⼤数据应⽤机构、银⾏、医疗机构提出合作意向,并希望能够将数据库搭建在CyberVein的公链上,以确保其安全性和公平性。
引领区块链3.0,让数据变得可信,为学术研究和实验室数据、智慧城市、大数据分析、DNA序列、供应链、数据流网络、人工智能等行业和领域带来更多价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28