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近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目,避免了VC抛售的困扰,同时属于热门赛道,比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。 我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石:Streamr Network ,代币名称为:#DATA ,币安上线。5000万市值,全球通,目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络,旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构,无需中央服务器,避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放,从而推动数据生态系统的发展。 数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要,#Streamr 为此努力了6年之久,今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网!标志着项目的重要里程碑,将带来更稳定和高效的数据网络性能。 看好的理由: ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅,用户可以创建或加入数据流,享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络: 网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性,消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行,具备抗审查性。 ③数据市场: Streamr 内置了一个数据市场,允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利,而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性: Streamr 提供了强大的 API 和 SDK,使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外,Streamr 网络能够与其他区块链系统(如以太坊)无缝对接,进一步拓展了其应用范围。 实际使用案例: Crypto Queries: 项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互,提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo: 项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接,使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据,并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy: 项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据,使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI: AI数据源:为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。 同时 $DATA 可充当数据交换媒介,通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容(视频/音频)。 Streamr+DEPIN: DEPIN数据交换媒介:DePIN 中,Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变,使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。 未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统,Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展,Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解:

Rocky

64,840 views • 2 years ago

如果习近平真的把海外金融、海外黄金、盗国贼资产这一块掀开,那绝对会超出全人类的想象。 为什么七哥叫他们“盗国贼”?2017年爆料的时候大家一听万亿起步,很多人都无法想象。但是事实是盗国贼偷的是一个国家几十年的血、汗、资源、外汇、黄金和未来。 首先明确一件事情,所有中共公布的数据可以直接忽略,还有人信吗?中共说黄金储备2千多亿,怎么可能呢?体制内战友重要情报这个数字超过3万吨! 盗国贼过去几十年盗取的国家财富是按照十万亿级别计算的,其中有很大一部分买了黄金藏在全世界各个地方! 中共屯黄金第一阶段是国家开发阶段。那时候中共没钱,靠国内开发。 后来是国内开发加海外购买阶段。用所谓“国家安全资金”“特别经费”“秘密渠道”,把国家的钱变成家族的钱,把人民的钱变成权贵的钱。邓家、江家、胡系里面不同山头,都在这个过程中收割过一把。 王岐山负责了很大一块海外资产藏匿。盗国贼不相信美元,一部分换成欧元,大部分黄金。 二战期间,日本在东南亚掠夺财富;有书籍记载当时日本从其他国家一共掠夺了1.9万吨黄金! 七哥估计,中共盗国贼在海外隐藏的黄金至少达到1到2万吨。这个数字如果未来被部分验证,世界都会震惊。 这里面最关键的人物,就是王岐山。 所以现在习近平抓了一批批王岐山身边的人,如果真的往海外金融和黄金这条线动手,那将是巨大的!

TDCCP加拿大社区

15,009 views • 2 months ago

全球男性HPV感染率高于女性,有哪些危害? HPV的全称是人乳头瘤病毒(human papilloma virus),这是全球最常见的性传播病原体之一,含有多个型别的病毒大家族,其中约40种型别可感染人类。女性和男性持续感染后均有可能导致多种疾病,而全球范围内男性的感染率要高于女性。 一项欧洲≥15岁男性的Meta分析中,男性全人群生殖器HPV感染的患病率为12.4%,具有感染HPV高风险的男性患病率为30.9%。 性行为是HPV的主要传播途径。一项基于美国人群的模型研究估算,至少有1个异性伴侣的人一生中,感染HPV的平均概率,女性为84.6%,男性91.3%,男性感染率明显高于女性。 高危性行为与男性HPV感染率高发密切相关。一项基于2012年1月至2019年12月全球范围内发表的相关研究,对关于男男性行为者不同解剖位置HPV感染的患病率的综述及Meta分析显示,肛门、阴茎、口腔及尿道的HPV感染的患病率分别达到78.4%、36.2%、17.3%及15.4%。 在中国,男性HPV的感染率同样不容忽视。有文献报道数据显示,中国异性恋男性肛门生殖器部位的HPV感染率为14.5%,而男男同性恋人群当中的感染率更是高达59.9%,HIV阳性的男男性行为者的HPV检出率高达87.5%。 需要注意的是,性并非HPV感染的唯一途径,母婴、直接接触等也可能传播HPV。生活中,如果一个人用手接触HPV污染的物品后,在如厕、沐浴时有可能将病毒带入生殖器官。此外,如果生殖器官直接接触到带有HPV污染的浴巾、毛巾、内裤等也有可能被感染。也就是说,日常生活中,我们也有可能被感染。 也就是说,对于所有男性而言,均有可能在不经意间遭遇HPV感染风险。根据河南省农村25~65岁男性的调查,HPV分型别检出率分别为:HPV-16为3.0%、HPV-18为1.3%、HPV-11为0.7%、HPV-58为0.6%、HPV-33为0.4%、HPV-6为0.3%、HPV-45为0.2%、HPV-52为0.2%和HPV-31低于0.1%。 女性持续感染高危型HPV可能引起宫颈癌,但实际上,HPV不仅仅与宫颈癌相关。在男性群体中,感染HPV后可能引起更为复杂的非宫颈部位癌症,包括肛门癌、头颈部位的多种恶性病变及阴茎癌。每年全球HPV相关非宫颈部位癌症新发约10万例,其中与男性相关的癌症中近100%的肛门鳞状细胞癌、53%的阴茎癌、30%的口咽癌、2%的口腔癌和2%的喉癌都归因于HPV感染。以阴茎癌为例,一项根据GLOBOCAN 2018的报告显示,每年约有53%的阴茎癌病例是由于HPV引起的。在非洲、亚洲和拉丁美洲的一些国家,阴茎癌在男性恶性肿瘤中占比高达10%,发病率为1.5/10万~3.7/10万。 HPV感染在男性人群中引起的多种癌症严重影响患者的生活质量甚至生命,同时会给患者家庭带来沉重的经济负担。HPV感染引发的尖锐湿疣和复发性呼吸道乳头瘤病虽然属于良性病变,但复发率较高,需长时间反复治疗,也给患者个人和家庭带来了沉重的生理、心理和经济负担。有调查显示,生殖器疣患者心理负担沉重,生活质量下降。与女性相比,男性在“性影响”和“与医生交流”方面有更多的心理社会压力。 多国已批准男性接种HPV疫苗,价值有多大? 事实上,全球范围内已经有不少国家推荐男性可以和女性一样接种HPV疫苗,其中九价HPV疫苗在全球范围内已广泛用于男性人群近十年。美国疾病预防控制中心推荐所有11~12岁男孩女孩接种HPV疫苗;英国从2019年起开始推广12~13岁在校男孩免费接种两针HPV疫苗;加拿大政府将HPV疫苗纳入青少年免疫规划,四价和九价HPV疫苗接种对象为9~45周岁男性和女性;在澳大利亚,超过70%的男孩和女孩免费接种了疫苗;日本男性可以持国民健康保险证到有九价HPV疫苗的诊所自费接种。 值得一提的是,由于HPV感染与性行为密切相关,通过接种疫苗保护男性的同时,也可以进一步降低女性感染HPV风险。

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甲骨文的拉里·埃里森,刚刚给所有AI公司判了死刑。 他说,你们的模型,一文不值。 不是技术不行,也不是人才不行。 问题出在数据上。 ChatGPT,Gemini,Grok,Llama…… 所有这些模型,吃的都是同一锅饭。 整个公共互联网。 每一篇维基百科,每一个Reddit帖子,每一条新闻。 结果是什么? 它们正在趋同,变成贴着不同logo的同一个产品。 用埃里森的话说,就是“大路货”。 真正的黄金,不在网上。 在私有数据里。 医院系统里的病历。 银行金库里的财务数据。 财富500强公司的供应链机密。 猜猜这些数据,大部分都存在哪里? 不在谷歌,不在亚马逊,也不在微软。 在甲骨文的数据库里。 所以甲骨文出手了。 他们推出了一个叫“AI数据库26ai”的东西。 它允许所有顶级AI模型,直接在你公司的私有数据上进行推理。 而且数据永远不用离开保险库。 他们用的是一种叫RAG的技术。 AI不去“学习”你的数据,而是实时“检索”它。 这意味着什么? 银行可以分析它发放的每一笔贷款,而不用暴露任何一个客户记录。 医院可以用AI诊断病人,而不用担心违反HIPAA法案。 国防承包商能让AI分析机密行动,数据一步都离不开安全环境。 埃里森在赌一个比GPU热潮、比数据中心建设更大的未来。 他称之为“历史上最大、增长最快的市场”。 数字很惊人。 甲骨文的待履约收入刚刚达到5230亿美元。 其中3000亿,来自OpenAI一家公司。 但这里有个没人谈论的危险。 如果私有数据是AI真正的护城河。 那么谁控制了数据库,谁就控制了AI的未来。 这种权力集中到一家公司手里。 难道不该让每个人都感到不安吗?

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全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么? 普通人怎么了解量化?直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P. Morgan 等顶级量化与高频交易机构,都放出了代表性的金融/工程工具,帮助普通量化爱好者免费学到机构级的定价模型、实时数据可视化和高精度性能调试能力👇 1. Jane Street magic-trace(5.4k stars) 基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候,它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学,强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant(10.2k stars) 高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用,适合想系统学习机构级量化定价的同学,实用性很强 3. Perspective(原 J.P. Morgan 项目,10.5k stars) J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器,特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面,支持 Jupyter,比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好 这三个开源项目,能让你直接用上机构级的定价模型、实时行情仪表盘和高精度性能调试工具,帮普通开发者提升量化分析、数据可视化和代码优化能力,完全免费

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