Alphacar - Ekonomi Token Komunitas
Penjelasan dari Alphacar
Alphacar adalah seorang fasilitator yang akan menciptakan CTE "Masyarakat Token Ekonomi" yang disediakan untuk industri otomotif di mana dilakukan dengan tujuan secara eksponensial mengurangi biaya transaksi, dan peningkatan eksponensial dalam efisiensi. dalam CTE ini, seorang pelanggan juga merupakan pemegang saham. Industri otomotif global akan berubah menjadi pasar yang dapat dipercaya yang memiliki nilai $ 10 triliun dolar, Inilah yang dapat mengurangi biaya transaksi. pasar ini adalah peningkatan dari pasar sebelumnya yaitu pasar lemon yang khas. dengan paradigma ini, peralihan akan menciptakan kekayaan besar.
Rencana Kerja Teknologi AlphaCar
- Teknologi Blockchain
Alpacar adalah komunitas ekonomi token yang bertujuan untuk bergerak di industri otomotif global, yang akan digunakan oleh semua pelanggan dan pemain komersial. blockchain publik adalah sistem yang akan mencatat sejarah transaksi di antara pengguna dan akan menciptakan komunitas Token Economy yang tidak perlu dipersoalkan. dan akan memberikan hadiah token kepada setiap pelanggan yang berkontribusi pada Token Economy komunitas. AlphaCar adalah aplikasi back-end yang tidak memerlukan implementasi real-time. kemudian dapat diimplementasikan menggunakan batch teknologi pemrosesan asynchronous yang berfungsi sebagai penyimpanan data Token AlphaCar community Economics dalam blockchain. Sumber data Ada tiga kategori penting dari sumber panduan:
- Data Internal: gunakan unit dan ponsel cerdas untuk mengumpulkan menggunakan panduan khusus menggunakan analisis khusus. Misalnya, kami baru saja masuk ke data ponsel termasuk GPS, giroskop, akselerometer, dan meter magnetik, pada frekuensi perangkat keras yang dilengkapi 1 Hz dapat menawarkan panduan sebanyak 60Hz. Selain itu, kami juga dapat mengumpulkan layar status ponsel cerdas, status nama, dudukan WIFI, dan sebagainya. Berita yang dikumpulkan dapat diproses lebih lanjut dan memuluskan jarak tempuh, kecepatan, akselerasi, tindakan mendadak (pengereman, memperlambat, dan memutar), durasi periode daya, dan berita tentang penggunaan kebiasaan, serta model untuk prediksi dan kuantifikasi peluang kecelakaan. Unit OBD juga dapat mengumpulkan berita unik tentang kondisi mobil, sebanding dengan jarak perjalanan, jarak tempuh gas, dan jadwal perbaikan.
- Tipe Data Eksternal A : menambahkan panduan yang sebanding untuk menggunakan kondisi, sebanding dengan jalan, lalu lintas, dan cuaca. Panduan semacam itu dapat diperoleh dari pelajaran terbuka sebagai poin penting untuk menentukan koreksi dasar dan adaptasi model.
- Tipe Data Eksternal B) : menambahkan panduan saat ini tidak proporsional lurus dengan menggunakan kondisi, sebanding dengan usia, jenis kelamin, pekerjaan, pendapatan, status perkawinan, status rumah tangga, dan sebagainya. Panduan tersebut dapat berasal dari kursus lain, menambahkan saluran biaya dan pembelian, dan memungkinkan kita untuk membangun model tambahan untuk profil orang-orang berbutir halus, serta model prediksi multi-aspek, terutama yang benar.
Metodologi Analitis
Cara analitis dari panduan ini sebagian besar didasarkan pada data pemodelan multimodal, heterogen, dinamis dan tidak terstruktur secara terpisah dan bersama-sama:
- Analisis Dinamis dari Data Tidak Terstruktur
Karena sumber-sumber panduan bervariasi, ia menambah panduan tentang dimensi instrumen dan data tekstual yang direkam, panduan praktis secara keseluruhan tidak terstruktur, serta bersifat dinamis. Oleh karena itu, kami ingin menggunakan item time-series multi-variate untuk kegiatan dan memeriksa setiap jenis data.
- Analisis Data Heterogen Multimodal
Kami menggunakan desktop yang sama-sama terlihat antik dan mengkilap dalam mencari tahu pendekatannya karena berpotensi untuk memadukan tiga kategori penting dari panduan yang dibawa. Menggabungkan berita modalitas unik selalu tidak sopan sebagai konsekuensi dari statistik yang tidak biasa, dan terutama hubungan nonlinier di antara aspek positif dari tingkat modalitas rendah. Pekerjaan sebelumnya telah membuktikan bahwa pencarian multimodal biasanya menambah kinerja yang lebih tinggi untuk tugas-tugas seperti pengambilan, klasifikasi, dan deskripsi. Ketika modalitas yang disatukan bersifat sementara, itu menjadi tepat untuk tata letak merek untuk mencari TML sementara multi modal yang dapat secara bersamaan menggabungkan berita dari sumber yang unik, dan merebut struktur temporal dalam data. Dalam lima tahun sebelumnya, beberapa temuan mendalam yang ditemukan oleh kebanyakan pendekatan untuk TML. Barang-barang awal telah banyak didirikan pada penggunaan barang-barang non-temporal yang sebanding dengan autoencoders multimode dalam atau Mesin Boltzmann di RBM digunakan untuk data agregat hanya beberapa titik waktu berturut-turut. Lebih banyak item segar telah mencoba untuk merek sekuensial sifat-sifat yang melekat pada data temporal, misalnya, Conditional RBMs, RTMRBM , dan Multimodal Long-Short-Term Memory network LSTM.
Kami merekrut merek yang baik untuk TML untuk secara bersamaan membaca representasi gabungan dari input multimodal, dan waktu temporal dalam data. Selain itu, merek harus dapat secara dinamis mempertimbangkan modalitas masuk yang unik untuk memungkinkan penekanan pada sinyal ekstra yang berguna dan menawarkan ketangguhan kebisingan. Merek harus dapat menggeneralisasikan menjadi berbagai jenis data temporal multimodal, menambahkan ini dari smartphone, perangkat OBD, dan data eksternal. Fungsi mendebarkan dari panduan sementara multimoda mobil menggunakan situasi adalah bahwa perbedaan di seluruh modalitas terutama berasal dari penggunaan sensor unik, sebanding dengan smartphone dan perangkat OBD, untuk menangkap fenomena temporal yang sama. Dengan kata lain, modalitas internal Panduan sementara multimodal biasanya merupakan representasi unik dari fenomena serupa.
Untuk akhir ini,Koratkan sebuah model yang dibangun oleh University of Rochester untuk memenuhi desiderata di atas, secara eksplisit menangkap korelasi antara modalitas dengan potensi memaksimalkan fungsionalitas kerugian dengan korelasi, serta meminimalkan kerugian berbasis rekonstruksi untuk melindungi informasi.
Pengenalan Token dan Rencana Pendanaan
AlphaCar akan kesulitan ACAR token sesuai dengan standar ERC20. Token ACAR adalah token utilitas, yang dapat digunakan untuk memperoleh penyedia dalam CTE AlphaCar. Jumlah token adalah 10 miliar dan tidak berarti terlalu banyak diterbitkan. Jumlah token dapat lebih rendah lagi dari mekanisme pembakaran, di mana tidak lebih dari setengah dari pendapatan proyek harus digunakan untuk memperoleh kembali dan membakar token ACAR. 40% dari ACAR akan dijual kepada dealer awal token, 20% akan diberikan kepada anggota masyarakat untuk kontribusinya, 10% akan digunakan untuk pengembangan CTE, 20% diberikan kepada tim tantangan, 10% untuk menantang penasehat dan kerjasama komersial. Dana dari laba kotor awal ACAR token harus digunakan untuk operasi dunia AlphaCar
Penghargaan ACAR token untuk tenaga kerja ventura mematuhi jadwal vesting empat tahun, dengan 25% diberikan setiap tahun. Di antara mereka, 25% diberi vonis pada tahun 1, dan 6,25% diberikan pada akhir setiap triwulan dari tahun 2 hingga tahun 4.
Untuk informasi selanjutnya, kunjungi Halaman ini:
Situs web: https://www.alphacar.io/#!/index
Komentar
Posting Komentar