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Graph:深入解讀區塊鏈數據行業:如何使虛擬貨幣產生價值和捕獲價值?

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本篇我們探討一下區塊鏈世界里的數據供應,以及以數據為核心產品的服務商如何形成一定的市場規模,即他們如何產生價值和捕獲價值的。

區塊鏈本質上是一個分布式數據庫,雖然有著公開、透明、可追溯等特點,但是直接訪問或者獲取這寫數據并不便利,需要特定的接口、進行格式化、以及轉變保存類型。大部分區塊鏈使用的是鍵-值類型的數據庫,方便多寫少讀,而普通用戶比較習慣的是關系型數據庫。關系型數據庫可以用像SQL那樣的查詢語句來進行查詢,像DuneAnalytics這樣的服務商就是把鏈上數據變成關系數據庫,方便調取,這中間的流程還包含了數據的存儲和再加工的過程。

一般有兩類有價值的數據:

鏈上數據:鏈相關數據、轉賬、普通交易、智能合約事件等,這類數據被分布式數據庫所維護,可靠性由共識保證。即區塊鏈的核心數據。

非鏈上數據:與鏈上相關,準確性依靠中心化或去中心化的節點驗證的數據,如交易所、預言機等,類似于Web2.0服務。交易所數據介于鏈上鏈下之間,是鏈上數據的鏈下計算,然后經鏈上驗證,也產生了很大的數據量。

我們認為數據市場需求爆發的驅動來自于:

多鏈宇宙的成型

應用的增加和用戶的增加

應用帶來的數據需求的增加

用戶行為復雜化

數據市場參與者

交易者

交易者根據各類數據信息判斷可交易的方向,比如觀察某條鏈的活躍程度,某個DEX的成交情況、某個借貸協議的借出貸款等。他們會需要有可靠的數據源,一些高級用戶會使用付費的數據服務。

數據的提供者

被動的產出方:如區塊鏈的節點,交易所,普通用戶主動地產出方:API提供者,數據搜索引擎,定制化數據包。他們往往是原始數據的加工者。

開發者

開發者查詢、調用鏈上數據,與區塊鏈交互。由于節點服務商的存在,開發者不需要搭建自己的節點,就可以直接和鏈上進行交互。眾多dApp以及第三方錢包應用都依賴于Infura這樣的節點服務商,與區塊鏈進行交互。開發者的需求來自于:網絡狀態監控、交易執行狀況監控、穩定的執行環境、市場和競品趨勢信息、產品和市場策略指定、根據客戶偏好提升產品性能等。

需要不停監聽網絡狀態的應用和中間

比如借貸協議需要監控賬戶狀態,一些自動化中間件要及時反饋價格變化等。

區塊鏈數據結構、存儲、和訪問-以Ethereum為例

鍵值數據庫

區塊鏈本質上是個數據庫,和比較為大眾熟悉關系型數據庫不同,以太坊使用的鍵值類型數據庫,其底層基于Google的LevelDB,適用于寫多讀少的場景。關系型數據庫歷經多年發展,被程序員所接受,也非常利于普通人理解。關系型數據庫的結構是一系列的表。

美國國會眾議員提出法案以深入研究商業中的區塊鏈技術:三名美國國會眾議院議員(兩名民主黨和一名共和黨)正式提出了一項新法案,以促使美國國會對區塊鏈技術進行更深入的分析。9月1日,民主黨眾議員Darren Soto、Doris Matsui及共和黨眾議員Brett Guthrie向眾議院提出了一項新法案,該法案隨后被提交給能源和商業委員會。該法案建議美國商務部長在與聯邦貿易委員會(FTC)磋商后“就區塊鏈技術的狀況以及在保護消費者和其他方面的使用情況進行研究并向國會提交報告”。(Cointelegraph)[2020/9/4]

鍵值數據庫是新發展出來的非關系型數據庫,結構相對簡單:鍵作為唯一的標識符,值存儲數據,值可以是任何東西,不需要遵循表的結構,靈活多變且擴展性強。鍵值和關系數據庫相比擴展性好,可以提供大數據量的讀寫,常被用于緩存。大部分分布式數據庫采用鍵值數據庫,依靠LMS-tree的結構進行有效的數據寫入和查詢。少部分選用關系型數據庫,如Ripple。

區塊鏈的數據根據狀態和交易的抽象結構如下:

來源:HyperLedger

以太坊的區塊數據包括區塊頭和區塊體,區塊頭包含許多字段。從結構來看,以太坊的主干就是三棵樹:狀態樹、交易樹和收據樹。

以太坊的主要字段是StateRoot(狀態樹),包含了賬戶余額、聲明、隨機數等,狀態樹采用的是Merkel-Patrica結構,需要不斷的更新。而交易樹和收據樹不需要更新,所以采用了Merkel的數據結構:交易數據是永久數據,永久數據已經記錄不會被改變。狀態樹儲存每個以太坊賬戶的地址余額,一經發生交易就會修改。以太坊的數據結構總結起來就是這一張圖:

來源:LucasSaldanha

永久儲存與臨時儲存

如前所述,以太坊的底層數據是以K-V形式儲存在底層LevelDB里的。但是LevelDB適合于寫多讀少的場景,所以真正用于讀取、查詢的數據庫是StateDb,它管理著所有賬戶的集合,賬戶的呈現形式是stateObjectStateDB。其直接面向業務,是底層數據庫和業務模型的之間的存儲模塊。它采用兩級緩存機制,以滿足查詢、更新、調用等功能。第一級緩存為map形式,存儲stateObject,二級緩存以MPT形式存儲。當stateObject有變動的時候,實例化的stateObject會更新,當IntermediateRoot()被調用后,他們會被提交到MPT上,當CommitTo()被調用后,他們會被提交到底層levelDB中。這就形成了三級緩存結構。使用多存數據庫的好處是,當需要回滾的時候,直接調用stsateDB中MPT樹的根節點進行數據還原即可。

來源:網絡,HashKeyCapital整理

但是要是將這些數據變成可用的數據,就是將這寫數據變成可用的查詢字段,比如Blockheader包含的字段,BlockBody包含的字段,智能合約的Log的字段等,交易的Trsaction字段等,不同字段對應著不同類型。

外匯管理局山西省分局深入推進跨境金融區塊鏈服務平臺應用:外匯管理局山西省分局近日出臺了《國家外匯管理局山西省分局關于千方百計支持中小微外貿企業復工復產健康發展的指導意見》,提出多項具體措施精準幫扶中小微外貿企業。在緩解融資難題方面,深入推進跨境金融區塊鏈服務平臺應用,為中小微外貿企業跨境結算與融資擴渠道、增便利。(生活晨報)[2020/5/8]

DuneAnalytics提供的以太坊可查詢數據字段

Log是非常重要的數據,因為以太坊的智能合約運行在EVM中,與外界隔離,EVM發生的事件就是通過Log傳輸到外面并記錄在區塊鏈上。實際上,像Etherscan這樣的瀏覽器就是用過Parity客戶端回放EVM,拿到智能合約交易的記錄。

許多區塊鏈的結構也可以存儲非交易數據,但是容量有限。比如比特幣的output中的OP_RETURN字段就可以存儲不超過40字節的數據。限制的原因在于放大增加這部分會影響區塊鏈的性能。以太坊的區塊頭也有Extra字段可以用來寫入數據,如這樣的:

來源:https://etherscan.io/block/12912176

區塊鏈并不合適進行文件的存儲,以IPFS作為存儲底層和區塊鏈結合的方式是比較認可的,比如數據儲存在IPFS中,但是數據的Hash值存在以太坊的狀態數據庫中。

緩存

除了上鏈的交易外,以太坊還有一個保存在緩存中的數據,即mempool里面的排隊數據。各個節點提交的交易都會被放入mempool交易池中,經過序列化、交易驗證、過濾等步驟,最終選擇合適的交易被礦工打包。交易池中有Queue和Pending兩個map,用來存儲未驗證交易和已驗證交易。Queue和Pending清理結束后,根據不同節點提交的交易,交易池要進行重構,防止出現分叉。

以前交易池的數據沒有那么重要,但是隨著智能合約的交易占比提升,交易的排序有了更多的經濟意義,所以已經有項目開始做類似的工作。

趣味性強的的比如Txstreet

真實提供交易池數據接口的比如Blocknative

提供MEV解決方案的如Flashbot

訪問

如何訪問以太坊上的數據呢?一般是兩種方式:

遠程訪問以太坊的節點

使用web3或者是JSON-RPC的方式。JSON-RPC是無狀態的輕量級跨語言遠程調用協議,文本傳輸的數據是JSON格式,傳入和傳回都是JSON格式。使用JSON-PRC,客戶端發送PRC請求,就可以直接通過以太坊客戶端,傳回相應數據,比如使用對應字段,eth_gasPrice,eth_blocknumber等。

來源:《深入理解以太坊》

動態 | 區塊鏈等技術在物流、營銷、質量追溯等領域應用日趨深入:前瞻產業研究院發布《中國零售行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》,其顯示,近年來,隨著電商環境、技術平臺和網購習慣的普及與完善,中國的零售業發生了翻天覆地的變化。例如,各大電商平臺的線下門店落地,與傳統零售商聯盟化趨勢加強,將線上線下資源進一步整合;人工智能、大數據、區塊鏈等技術在物流、營銷、質量追溯等領域應用日趨深入;電商流量加速分化,拼購模式、小程序電商、內容電商等新模式交易規模呈指數增長。[2019/5/10]

如果不使用JSON-PRC方式,可以以太坊基金會提供的javascript庫,即web3.js。它底層封裝了RPC,使用起來和JSON-RPC方法一樣,先創建一個web3對象,就可以使用庫里提供的方法獲取各種數據。比如,顯示賬戶的余額:

varbalance_1=web3.eth.getBalance(web3.eth.accounts);console.log(balance_1.toString());

使用web3.js有一系列好處,在于他們有非常細致的模塊:

web3-eth用來與以太坊區塊鏈及合約的交互;

web3-shhWhisper協議相關,進行p2p通信和廣播;

web3-bzzswarm協議相關;

web3-utils包含一些對DApp開發者有用的方法。

JavaScript庫還可以通過讀取ApplicationBinaryInterface(ABI)來直接和復雜的智能合約進行交互。ABI就是json形式的智能合約函數,因為智能合約是以solidity寫的,json形式就可以通過JavaScript直接使用了。可以做的事情包括:向合約發送交易、估計使用EVM的gasfee、部署智能合約等等。

除了web3.js庫外,還有ether.js庫這樣的javascript庫。

使用web3.js的一個實例就是區塊鏈瀏覽器:使用web3.js訪問以太坊,獲得的數據進行加工,通過中心化的接口加入非鏈上信息,然后循環調用web3.js查詢鏈上數據,不斷更新區塊。

自己搭建節點,本地訪問

自己搭節點就是自己將所有的以太坊全網數據全部下載下來,這需要大量的成本,以及安全技術,大部分用戶和開發者都不會選用這樣的模式去使用數據,一般會使用第一類方法或者直接從去找到更好的API服務商。

流轉過程

以太坊的本質是交易驅動的狀態機,一切變化皆由交易開始,變化的記錄就是數據,API從頭到尾串起了數據的流轉。整個區塊鏈數據流轉的過程是這樣的:

數據服務者類型

節點服務層

政策 | 人民銀行副行長范一飛:要深入推進央行數字貨幣研發:據中國人民銀行消息,人民銀行黨委委員、副行長范一飛強調,要加大改革創新力度,深入推進央行數字貨幣研發,進一步完善紀念幣發行機制,探索多元化發行基金倉儲模式,推動鈔票處理業務轉型。四是著力維護現金流通秩序,繼續推動大額現金管理先行先試,建立整治拒收現金長效機制,健全現金機具管理機制,進一步推進反假貨幣工作重心前移,加強虛擬貨幣監測監管。[2019/2/22]

節點服務商可以說已經變成了以太坊運行的根基,比如最有名的Infura,本身運行以太坊節點并提供IaaS服務,省去了建立以太坊節點的過程,應用可以直接靠Web3訪問。API成為管道,需要使用數據的話,對管道進行付費。

底層數據服務和上層數據服務可以緊密合作,底層提供節點,上層提供數據的查詢。比如Quicknode和DuneAnalytics的合作就是這樣的例子。Dune為數據分析這提供一個可以應用SQL語句查詢的數據庫,還可以將數據可視化。在Dune出現之前,沒有一個統一的數據格式可以將項目之間進行比較。Dune是Quicknode的主要客戶,之前是使用自建的Parity節點。經常需要擔心節點的內存泄露、磁盤空間不夠等,而且成本較高,使用Quicknode后后大大降低了成本,每月成本1000美元降到每月35美元。此外Quicknode還提供類似CDN的服務,這可能是另外一個可以促進dapp應用體驗的方向。還可以幫助訪問mempool的數據。還可以提供私有節點。Quicknode有一些業內知名的用戶,比如Nansen,PayPal,DappRadar,Chainlink。

Alchemy把區塊鏈的底層架構進行梳理,可以提供典型的JSON-RPCAPI,還可以提供增強型的API,將日常請求簡單化,簡化開發人員的成本等。Alchemy對許多知名項目也進行了支持,比如CryptoKitties,Formatic,Bancor,Celer。

Infura,Alchemy和Quicknode均各自有一些知名用戶:

處在這一賽道的還有CryptoAPI,Blockchair,Blockdaemon等。

查詢索引服務層

數據服務再往上進一層就是應用類的服務,比如DuneAnalytics。區塊鏈的數據雖然是公開透明的,但是缺乏工具的情況下,數據都是雜亂的,需要編寫各類腳本來訪問區塊,遍歷信息等,然后再進行格式化。

Dune先把區塊鏈上的數據進行解析,然后填充到數據庫中,變成一個PostgreSQQL的數據庫。用戶無需寫腳本,只要會使用簡單的SQL語句就可以進行查詢。Dune起了一層將數據進行解析和格式化的作用,還提供了可視化工具。以太坊是鍵值數據庫,Dune把它變成一個關系型數據庫,SQL語句就是關系型數據庫的接口。Dune提供的數據表有:

何璽:高層對區塊鏈有過深入研究:就《人民日報》第17版財經周刊刊登了整版3篇關區塊鏈的專題報道,圍觀者眾。資深媒體評論人,酷科技創始人何璽巴比特專欄發文稱,由此可見高層已經對區塊鏈技術有過深入的研究,并達成了“共識”,即把區塊鏈技術定為了“兵家必爭之地”、是“戰略機遇”、更是“國家戰略”。[2018/2/27]

原始交易數據,提供區塊鏈上所有活動的詳細記錄

項目級數據表,返回預處理后數據,用于解碼的項目

抽象表,一種更高級的表,返回相關行業/主題的聚合數據。

目前支持Ethereum和xDai兩個鏈。以太坊的原始數據包括Block,Log,Transaction,Trace等四大類數據,Dune把他們解碼成humanreadable的格式。

TheGraph提供了一個數據的搜索引擎,借助于GraphQLAPI,用戶可以通過subgraph直接訪問獲得信息。而且TheGraph是去中心化的,受到很多DeFi項目的支持。其也提供一些列成型的subgraph,供代碼能力一般的用戶直接使用。

數據查詢的流程遵循以下步驟:

Dapp通過智能合約上的交易將數據添加到以太坊。

GraphNode持續掃描以太坊的新塊和它們可能包含的子圖數據。

GraphNode在這些塊中為子圖查找以太坊事件,并運行映射處理程序。

去中心化的應用程序使用節點的GraphQL端點向GraphNode查詢從區塊鏈索引的數據。GraphNode反過來將GraphQL查詢轉換為對其底層數據存儲的查詢,以便獲取該數據,并利用存儲的索引功能。

Dapp將這些數據顯示在終端用戶的前端中。用戶通過前端進行交易活動。

由于是去中心化的模式,TheGraph設計了GRT代幣機制,以鼓勵多方參與這個網絡,涉及到委托人、索引者、策展人、開發者等四類。簡要而言就是用戶提出查詢需求,索引者運行TheGraph節點,委托人向索引者質押GRT代幣,策展人使用GRT來指引哪類子圖有查詢價值。

快速和節約資源:TheGraph的價值在于,他可以非常快速的用數據回答很具象的問題。他們舉了個例子:對于CryptoKitties,可以查詢在2018月之間1月到2月誕生的Kitties的所有者是誰的問題,這就需要遍歷智能合約的birth事件,以及ownof方法。這樣一個問題可能需要幾天時間才可以。TheGraph的子圖就是解決這些問題的索引。

類似于TheGraph的項目還有Covalent,提供了一個數據查詢層,讓工程師可以快速的以API的形式調用數據。一個簡單的API就可以解決所有Covalent支持的鏈的數據。Covalent的數據集比較完備,可以多鏈多項目的一起查詢,不需要很強的coding基礎。Covalent也有自己的代幣CQT,代幣持有者可以用來抵押、投票。Covalent有兩類endpoints,一類是區塊鏈全體數據類型,如余額、交易、日志類型等;另一類是對某一個協議的endpoint,如查詢AAVE的日志。Covalent最有特點的是跨多鏈查詢,不想需要重新建立類似子圖的索引,二是通過改變chainID就可以實現,query的可擴展性大大增強了。

SubQuery是專注于波卡生態的數據提供方,可以轉換和查詢Web3.0生態數據。SubQueary受到TheGraphh啟發,也是使用的Facebook開發的graphQL語言。SubQuery面向所有的Polkadot和Substrate,并且提供一個開源SDK。相對于TheGraph,作為開放市場的SubQuery中的角色有三個:消費者、索引這和委托人。消費者發布任務,索引這提供數據,委托將空閑的SQT代幣委托給索引者,激勵他們更多的誠實參與工作。代幣經濟學和TheGraph類似。

如前所述Blocknative專注于實時交易數據的檢索功能,提供了mempool的數據瀏覽器。最大的特點是突出了實時性,可以追蹤交易相關的相應字段的結果,比如地址的追蹤,內部交易的追蹤,未成功交易的信息,被替換交易的信息比如被加速或者取消。

主要的產品有:mempool瀏覽器、網站SDK、Gas平臺和模擬平臺

Mem瀏覽器,通過API形式的可以訂閱mempool,可以精確到任何一一個協議中,比如UniswapV3,Sushiswap的相關交易在mempool里面的表現

Gas平臺,通過實時mempool數據來預測gasfee的工具

模擬平臺功能,模擬mempool中檢測可被執行的事務,并根據當前塊高度對它們進行模擬,以顯示它們的效果。只要符合Blocknative檢測規則的交易進行模擬

SDK平臺,各類網站可以通過javascript掛接Blocknative的API,來顯示該網站產品的交易執行情況

Blocknative是專門針對mempool進行偵測的數據網站,因為mempool的數據和最終區塊數據不會一致,其及時性和其他數據indexing比要求跟高。以太坊有一套復雜的系統來管理mempool中的交易,Blocknative提供的字段查詢更加即時和精確。

數據分析層

這一層主要是提供一整套鏈上或者鏈下的數據集或API,方便于交易員進行分析。

鏈上和鏈下數據:鏈上數據的提供者直有很細分的rawdata,但對于非專業的認識不需要,其實很多用戶需要的顆粒度并不是很高。這樣的選手包括Coinmetics,Nomics,Glassnode,intotheBlock,CryptoQuant等。他們本身會拆分每一筆交易,但是提供的產品是一種交易的集合。還有一類是交易所數據的包括:Skew,Kaiko,CoinAPI。他們把各類交易所的交易數據進行集合,打包提供給交易者。包括最近崛起的Nansen,將標簽的精細度加深,這也代表深顆粒度/面向特定領域的數據受到重視。

業務很傳統:這些服務商體量都不大,經過幾年的競爭,上面提到的這些名字已經初步跑出。他們基本都是中心化的項目,估值在幾千萬美元。業務邏輯容易理解,有傳統的可比標的,數據合規做得好是很好的收購標的。

交易所也自然的參與其中:除了集中式的API供應,交易所本身也提供大量的數據。這部分是中心化交易所私有的,交易所把這部分數據半免費開放給外部,這屬于整個區塊鏈里最有價值的一類。對于trader來講,orderbook和成交量比較有用,orderbook類似以太坊的內存池數據。而還有一類就是交易所錢包和鏈上交互的數據,代表了一定的得市場氛圍。

數據的合規性還未受到重視:合規是很多服務商較少充實的層面,不僅公司合規,數據也要合規。Kaiko的數據廣度好,而且顆粒度精細,擁有把一整套數據進行標準化的方法,滿足傳統機構投資人的合規要求,并符合FIGI標準,是認證的FIGI服務商。在未來機構進場的趨勢下是一個很大的優勢。

除此以外,還有各類DeFi分析面板如DefiPulse、Dfilima、DeBank等,都提供各自擅長的數據集。

數據服務商的價值提升仍然有很大空間

可靠性的提升

區塊鏈數據越來越多是一個不可避免的趨勢。但只有對數據進行分析,得出可操作的見解,才能利用數據的真正價值。區塊鏈技術在數據分析領域扮演著兩個截然不同的角色。首先,存儲在區塊鏈和區塊鏈網絡中的數據本身提供了豐富的信息來源。第二,通過在數據和派生分析模型中添加保證元素,區塊鏈可以使可信的數據分析環境用于多方數據共享。

雖然規模在增加,但是數據質量還沒有受到重視,數據質量即代表數據可用性的問題,數據質量需有以下標準:

一致性-數據沒有矛盾且一致。

可追溯性-數據可審計,變動可追蹤

可用性-能夠被授權用戶和應用程序進行檢索。

合規性-數據符合標準、慣例或一些已經執行的規定

機密性-數據只能被授權用戶訪問

可信度-用戶相信數據的真實性

區塊鏈的數據就有很好的一致性、可追溯性、可用性,但是缺乏合規性、一定的私密性和可信性,尤其是面對監管的時候。用戶相信一些數據,還是需要對方數據交叉驗證,自己去鏈上數據交叉驗證并不容易。這是未來需要解決的。

用戶數據從里層走向表層

用戶數和用戶行為的爆發還有一個潛在結果,就是當這個級別開始逐漸接近互聯網級別的時候,一些傳統的數據挖掘方法就開始體現出價值。Web3.0上依然可以提供類似Web2.0的服務,而有些數據雖然是公開的,但卻是只能被部分公司access到,者給予對用戶行為分析和打標簽的能力。一個比較大的gap是,現在用戶的Web2.0和Web3.0身份還沒有對應上,比如很多項目的用戶,也非常積極的在Discord里面交流,他們和Web3.0的身份沒有對應,這里面其實也會讓很多機會。像Nansen就是把海量的錢包進行打標簽,為數據用戶提供真實的鏈上行為分析,尤其是可以看到那些巨鯨的活動。像Nansen這樣的,未來針對用戶數據的再挖掘,會讓數據服務上的再上一個新臺階,比如Zerion、Zapper、InstaDapp這樣的DeFi聚合層,也是可以很好發掘用戶數據的平臺。Covalent也提供了對錢包的查詢功能。

價值的體現

數據的可靠性是一方面,價值捕獲依靠的是可用性和認可。數據變得有值錢我們可以從這類項目的融資可以看出,2021年是數據真正開始體現價值的一年,以上提及的項目今年發生了多次融資:

Skew和Zabo直接被Coinbase收購,傳統領域的資金也在參與。隨著多鏈時代的開啟,數據量會成倍的增加。多鏈時代對行業是個考驗,但對于數據公司來說,則打開了寶藏之門。TheGraph提供的統計顯示,2020年6月,每天只有3000萬的query,到了2021年的6月份,每天的query達到了6.75億。

未來數據市場的驅動力主要有四個:多鏈宇宙的成型,應用的增加和用戶的增加,應用帶來的數據需求的增加,用戶行為復雜化。但是數據狀態也不會爆炸下去,也會經過一波整合,和Gartner發展曲線類似。

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