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關於 NEOPIN
**體驗信任和穩定的力量,Neopin Cedefi ** 什麼是“信任”?您如何信任別人?我們說,當人們友好時,我們不是信任人們,而是我們可以透明地知道他們是誰是誰。那商業服務呢?為什麼我們信任亞馬遜,Google,Apple和三星,並給他們我所有的卡和個人信息?我們首先不信任這些服務。根據與用戶和技術的安全長期互動,這些服務對公司的價值變得值得信賴。但是,我們在這些服務中所信任的任何信任永遠不會像人一樣不可變。這也適用於傳統的金融和Web 3.0市場。 傳統的金融市場提供了可靠的服務,但我們也聽到了一些主要銀行被黑客入侵或濫用用戶的個人和/或財務信息的消息。 Defi的目的是為解決這個問題而創建,但由於該服務是分散的,它提出了一個無法過濾用戶的問題,從而導致潛在的濫用刑事收益,例如洗錢等。在Neopin,我們希望通過提供透明,可靠和穩定的金融服務來解決這一悖論,但該服務是用戶方向的金融服務。我們認為,提供創新的加密服務的最佳方法是利用CEFI和DEFI。 **通往Cedefi的途徑** CEFI和DEFI的試驗和失敗 自從分散的財務出現以來,CEFI和DEFI的演變一直很快,以比特幣和以太坊網絡為中心。結果,第1層和第2層網絡的生態系統在短時間內顯著增長。 但是,一系列事件,每個地區的弱點變得明顯,極大地影響了整個區塊鏈行業的發展。 最終,包括集中式交易所在內的CEFI由於對客戶資金的管理不清楚,第三方槓桿率過多和道德問題而面臨許多問題,導致許多受害者。 Defi還面臨著挑戰,包括由於協議缺陷和同時爆發並造成巨大損害的累積問題而導致的交易對手風險困難的甲骨文問題。 **什麼是cedefi ** Cedefi代表“集中居中的財務”。這是一個新概念,旨在彌合集中財務(CEFI)與分散財務(DEFI)之間的差距。 Cedefi背後的想法是採用CEFI和DEFI的最佳方面,並將它們結合起來,以創建一個更有效,透明和用戶友好的財務生態系統。 CEFI以穩定性,安全性和法規合規性而聞名,但在透明度和可訪問性方面可能缺乏。另一方面,DEFI在透明度,可訪問性和創新方面享有聲譽,但在穩定性,安全性和法規合規性方面可能缺乏。 Cedefi旨在通過利用CEFI和DEFI的優勢來解決這些問題,例如提供具有監管合規性的穩定平台,同時還提供透明度和可及性以及創新和靈活性。 Cedefi生態系統有望為金融業帶來許多好處,儘管它仍然相對較新且迅速發展。因此,Cedefi提供了諸如養殖,貸款,借款,流動性的貸款和代幣交換之類的Defi產品,這些產品可在Defi協議上可用,同時在法規方面符合規定。 ** Cedefi的必要性** Web3市場需要在過去十年中一直大聲疾呼的持續增長和大規模採用的新方向。儘管我們經歷了來自集中式平台和分散的生態系統的所有噪音和醜聞,但該行業的創新者一直在悄悄準備接受一個監管環境,這將使他們能夠建立一個開放且熱情的生態系統邀請傳統的金融市場參與者。 數十億美元的傳統金融尚未解鎖和部署在Web3空間中的原因是,傳統世界與分散的財務生態系統之間沒有真正的橋樑。 Cedefi旨在解決加密空間中缺乏監管和標準。它是通過遵守法規使執法部門更容易以更直接的方式識別潛在罪犯的法規來實現這一目標的。 Cedefi還具有集中實體的特徵,這些實體利用了與傳統金融部門已知的治理結構相似的治理結構。同時,它利用了分散融資的效率來降低成本。 ** Neopin Cedefi景觀Neopin ** Neopin是一個CEDEFI平台,利用CEFI和DEFI:CEDEFI具有創新的市場方法。該協議旨在通過利用分散式系統的靈活性和透明度來利用集中式系統的穩定性和安全性來領導CEDEFI的新時代。結合兩個系統的優勢,通過實施KYC和AML程序為用戶提供更大的信任和穩定性。與可能容易受到外部安全威脅的基於地址的DEFI項目不同,Neopin已實施了嚴格的安全策略,例如KYC標識系統和AML指南,自2022年1月開始運行以來。 Neopin提供了一系列的Defi服務,包括各種加密貨幣的Staking,Swap和Treat Farming。這些服務的設計易於使用和積極的用戶體驗。 Neopin一直在研究創新的想法,這些想法將使用戶能夠以多種方式利用他們通過平台積累的資產,包括X2E(P2E,S2E,M2E)和NFT服務。最終,基於其安全的安全協議和監管環境,Neopin的目標是成為一個開放的區塊鏈平台,為所有用戶提供傳統的金融和Fefi協議。
NEOPIN 資訊
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本週,看漲的加密貨幣陣容由 TURBO (TURBO) 領銜,位居第一,其次是 NEOPIN (NPT) 和 DEGEN (DEGEN)。
2024-10-14 16:43:59
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開發了一種新的計算方法 HBCVTr,用於使用 SMILES 符號來預測小分子對乙型肝炎病毒 (HBV) 和丙型肝炎病毒 (HCV) 的抗病毒活性。該方法將雙向和自回歸變壓器 (BART) 架構與原子和分數標記技術相結合,以捕獲 SMILES 的順序資訊和化學特徵。這些模型在分別包含 1941 種和 7454 種 HBV 和 HCV 化合物的精選資料集上進行了訓練和評估。與各種機器學習模型和現有方法相比,HBCVTr 模型取得了優越的性能,具有高精度和強大的預測能力。使用 HBCVTr 模型進行虛擬篩選,確定了具有良好藥物動力學特性的潛在 HBV 和 HCV 抑制劑。分子對接和分子動力學模擬進一步驗證了頂級候選物的結合親和力和穩定性,提供了對其潛在作用機制的見解。此方法為發現和設計針對 HBV 和 HCV 的新型抗病毒療法提供了寶貴的工具。
2024-04-23 05:02:52
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