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关于 NEOPIN
**体验信任和稳定的力量,Neopin Cedefi ** 什么是“信任”?您如何信任别人?我们说,当人们友好时,我们不是信任人们,而是我们可以透明地知道他们是谁是谁。那商业服务呢?为什么我们信任亚马逊,Google,Apple和三星,并给他们我所有的卡和个人信息?我们首先不信任这些服务。根据与用户和技术的安全长期互动,这些服务对公司的价值变得值得信赖。但是,我们在这些服务中所信任的任何信任永远不会像人一样不可变。这也适用于传统的金融和Web 3.0市场。 传统的金融市场提供了可靠的服务,但我们也听到了一些主要银行被黑客入侵或滥用用户的个人和/或财务信息的消息。 Defi的目的是为解决这个问题而创建,但由于该服务是分散的,它提出了一个无法过滤用户的问题,从而导致潜在的滥用刑事收益,例如洗钱等。在Neopin,我们希望通过提供透明,可靠和稳定的金融服务来解决这一悖论,但该服务是用户方向的金融服务。我们认为,提供创新的加密服务的最佳方法是利用CEFI和DEFI。 **通往Cedefi的途径** CEFI和DEFI的试验和失败 自从分散的财务出现以来,CEFI和DEFI的演变一直很快,以比特币和以太坊网络为中心。结果,第1层和第2层网络的生态系统在短时间内显着增长。 但是,一系列事件,每个地区的弱点变得明显,极大地影响了整个区块链行业的发展。 最终,包括集中式交易所在内的CEFI由于对客户资金的管理不清楚,第三方杠杆率过多和道德问题而面临许多问题,导致许多受害者。 Defi还面临着挑战,包括由于协议缺陷和同时爆发并造成巨大损害的累积问题而导致的交易对手风险困难的甲骨文问题。 **什么是cedefi ** Cedefi代表“集中居中的财务”。这是一个新概念,旨在弥合集中财务(CEFI)与分散财务(DEFI)之间的差距。 Cedefi背后的想法是采用CEFI和DEFI的最佳方面,并将它们结合起来,以创建一个更有效,透明和用户友好的财务生态系统。 CEFI以稳定性,安全性和法规合规性而闻名,但在透明度和可访问性方面可能缺乏。另一方面,DEFI在透明度,可访问性和创新方面享有声誉,但在稳定性,安全性和法规合规性方面可能缺乏。 Cedefi旨在通过利用CEFI和DEFI的优势来解决这些问题,例如提供具有监管合规性的稳定平台,同时还提供透明度和可及性以及创新和灵活性。 Cedefi生态系统有望为金融业带来许多好处,尽管它仍然相对较新且迅速发展。因此,Cedefi提供了诸如养殖,贷款,借款,流动性的贷款和代币交换之类的Defi产品,这些产品可在Defi协议上可用,同时在法规方面符合规定。 ** Cedefi的必要性** Web3市场需要在过去十年中一直大声疾呼的持续增长和大规模采用的新方向。尽管我们经历了来自集中式平台和分散的生态系统的所有噪音和丑闻,但该行业的创新者一直在悄悄准备接受一个监管环境,这将使他们能够建立一个开放且热情的生态系统邀请传统的金融市场参与者。 数十亿美元的传统金融尚未解锁和部署在Web3空间中的原因是,传统世界与分散的财务生态系统之间没有真正的桥梁。 Cedefi旨在解决加密空间中缺乏监管和标准。它是通过遵守法规使执法部门更容易以更直接的方式识别潜在罪犯的法规来实现这一目标的。 Cedefi还具有集中实体的特征,这些实体利用了与传统金融部门已知的治理结构相似的治理结构。同时,它利用了分散融资的效率来降低成本。 ** Neopin Cedefi景观Neopin ** Neopin是一个CEDEFI平台,利用CEFI和DEFI:CEDEFI具有创新的市场方法。该协议旨在通过利用分散式系统的灵活性和透明度来利用集中式系统的稳定性和安全性来领导CEDEFI的新时代。结合两个系统的优势,通过实施KYC和AML程序为用户提供更大的信任和稳定性。与可能容易受到外部安全威胁的基于地址的DEFI项目不同,Neopin已实施了严格的安全策略,例如KYC标识系统和AML指南,自2022年1月开始运行以来。 Neopin提供了一系列的Defi服务,包括各种加密货币的Staking,Swap和Treat Farming。这些服务的设计易于使用和积极的用户体验。 Neopin一直在研究创新的想法,这些想法将使用户能够以多种方式利用他们通过平台积累的资产,包括X2E(P2E,S2E,M2E)和NFT服务。最终,基于其安全的安全协议和监管环境,Neopin的目标是成为一个开放的区块链平台,为所有用户提供传统的金融和Fefi协议。
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本周,看涨的加密货币阵容由 TURBO (TURBO) 领衔,位居第一,其次是 NEOPIN (NPT) 和 DEGEN (DEGEN)。
2024-10-14 16:43:59
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开发了一种新的计算方法 HBCVTr,用于使用 SMILES 符号来预测小分子对乙型肝炎病毒 (HBV) 和丙型肝炎病毒 (HCV) 的抗病毒活性。该方法将双向和自回归变压器 (BART) 架构与原子和分数标记技术相结合,以捕获 SMILES 的顺序信息和化学特征。这些模型在分别包含 1941 种和 7454 种 HBV 和 HCV 化合物的精选数据集上进行了训练和评估。与各种机器学习模型和现有方法相比,HBCVTr 模型取得了优越的性能,具有高精度和强大的预测能力。使用 HBCVTr 模型进行虚拟筛选,确定了具有良好药代动力学特性的潜在 HBV 和 HCV 抑制剂。分子对接和分子动力学模拟进一步验证了顶级候选物的结合亲和力和稳定性,提供了对其潜在作用机制的见解。该方法为发现和设计针对 HBV 和 HCV 的新型抗病毒疗法提供了宝贵的工具。
2024-04-23 05:02:52
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