区块链白皮书-一见datavlt wp ver

白皮书背景介要解决的和要迎合的未满足的需关键问DATAVLTDATAVLTDATAVLTDATAVLTDATAVLT加密货 的效用和成长生态插件与使用范例DATAVLTProject团DATAVLT白皮书用于向用户介绍如何应对产业、实现企业抱负和提供全球背景介自2015年42.5仅占1%，试想一下大数据分析的潜力以及这些数据分析得出的新视角会多么积极快速IDC预计，大数据分析的全球营收将会从2016年的1301亿暴增至2020年的2030亿，年均增长率为11.7%。这种增长明显地反应在就业市场的供求不平衡和对数据时至今日，分析数据的可用性远远超过了目前的实际供应。只要以消费者为导向的技术产业持续增长，能帮助任何商业/组织确定其适应性需求的验证分析差距就会持续扩大。原因很明确——消费者希望有更丰富的全方位体验，而且时不待人。今天，全世界的业组织须应字化存否则被代或淘的。数据分析如何进入消费过程呢？数据分析作为重要的性能指标，阐述了企业和组织的效率、显著性、性、有效性、生产力等信息。随着技术和一般消费行为模式的不因此，现在的问题不再仅仅是对需求基本数据的和分析，而是通过含有行为模式和相关系数的自我分析工具让用户有能力快速做出更明智的决定。不可否认的是，数这对未来意味着什么呢?预测分析将以安全用户驱动的智能自动化交付而成为主流需 要解决的和要迎合的未满足的需由于世界正在以飞快的速度适用技术，远远超过经济体的数字化能力增长的速度，企业，尤其是在许多国家生态系统占比很大的中小企业，尚未完全掌握和利用效能可跟踪的优势，更不用说跟上进步了。不应该鼓励这样的公司去开发他们自己的架构和分析工具，这要承担沉重的层面，包括隐蔽投资等，这些公司应该有机会选择更愉快更友好的、能提供相似功能的“跳板”平台。当前，大部分可负担的“现成数据分析”工具都是只能为企业提供有限的功能。这意另外数据安全也是现实世界的，在上经常读到有关企业被限制在自己的数据和基础设施上。因此，DATAVLT认识到利用技术的潜在优势。该平台关键问技术发展：之前数据分析意味着计算力的需求，因为它的处理量和强度。这种处理成本是一项难题，因为后端架构是很不容易负担的。即使是负担得起，仍然在长期始的路线，被快速上市和的投资者期望所替代。人才：与现在相比，之前数据科学相关人才的数量太少。他们大部分人会被大公司雇用（不一定在数据科学领域），这些公司可以提供高于市场薪酬来满足和管理其内部DATAVLT的定位从处来讲，ATAVT的独特定位是提数据继承并关联分析工具和相关公司实体的能力，而且是可负担的。这样的工具由人工智能和机器学习能力所支持，进一步推技术可以增强安全性，由可审计的数据流，这是不可篡改的。该技术在处理流DATAVLT介DATAVLT是一个按需设置、自动服务、通过、分析、集成和关联需求数据而使用户能够做出更明智的业务决策的行为分析平台。DATAVLT旨在以分布式账本的方式提DATAVLT行为分析主要针对消费者，从经济学、社会学、人类学、使用、频率等方面获取基本数据。与现有的分析工具相比，DATAVLT创建潜在的分析场景的参数可以是风险管理：潜在与预DATAVLTDATAVLTDATAVLT大数据的数据分析服务。使用成功地整合相关外来数据（如：谷歌分析，AppAnnie等。）与系统内的数据。DATAVLT与不变—— 和防篡改——应用程序是基于一个围绕原则形成的网络。协商一致使 财产、、金钱或任何有价值的东西的交换。在中运行时，聪明的合约是一个自作的计算机程序自动执行特定的条件满足时，它完全没有任何可能性的程序，停机、或第干扰。去中心化的App，系统（IPFS），沟通平台，空间数据库以及非关系数据将被用于为任何敏感信息（例如企业数据）提供增强的安全保障。AAVT数字账本将确保数据完整性，并最大限度地减少来自外部数据源操作的可能性。这些类型的感据将在一密的，并不影响任。同样，通用的数据会被在公共的中以特定的垂直来区分它们和隐私数据。通用数据包括来自互联网、社交网络、、研究、报告、统计数据、经济DATAVLT将会在在以太坊系统的DAO中应用人工智能以及PL以太坊拥有每秒处理超过25个事务的能力。它使用以ether激励使用者来验证交易，以太是什么？以太是一个必要的元素-运行分布式应用平台伊斯利恩。它是平台的客户机向执行请求操作的机器支付的一种支付方式。换言之，以太是鼓励开发者编写高质量应用（浪费代码成本更高），以及网络保持健康（人们对其贡献的资源得到补偿）的动机。ur: 以太网的一个主要优势是它的运行方式，所有的参与者既是客户端也是服务器端。这使得以太网同其它拥有服务器的网络相比，大大降低了被渗透及的可能数据，处理与输出企业／静态数据（公司与组织所持有的资料外部数据（来自网络与／或 提供的资料数据会经ATAVT黑盒子算法进行分析，透过人工智能分类、理清与非真实及模糊数据。为了确保数据不受外在因素的影响，数据会被分类装进分布式账本并分配至DTLT学模将析趋行，数与有历数配对。从配对的数据，系统将做预测分析，并提出改善建议或依照使用者的喜爱与要求做提醒。通过可被审核的轨迹这一结构化大数据，人工智能可以处理建构并提供更精DATAVLT的目标和远景是在持续演变数据与系数的可能性组合，把数据解读成相在接收到数据后，DATAVLT将在基础过滤器中进行分析，以发现诸如错误数据、–测量离散和分类数据等数据类型的“长度”，比如频率，硬体设备，模块–测量线性定性数据的“深度”比如偏好、情绪、音调、反馈等，链的库中。DATAVLT的复杂性为满足不同用户、行业和应用程序的需求提供了可定制的参数。根据不同的用户参数，可以从不同的内部及外部数据流数据，并按照用户需求及时DATAVLTDATAVLT即将一个加密货币(以缩写DVT代称)。DVT允许使用传统货币以及加密使用DVTDATAVLT服务的两种方式：1）DVT即将合作的各主流交易平台；2）DATAVLTDATAVLT的效用和成长生态DATAVLT采用的是技术，有必要数字化代币。DATAVLT将上线实用代DATAVLTTotalnumberoftokenscreated总量 1,200,000,000DVTsCirculation流通量： 900,000,000(75%)DVTsRemaining保留量 300,000,000(25%)DVTs供，包括产Rate兑换比率： 1ETH兑换7,500DVTsDATAVLT将制定确保稳定和企业责任的流程，包括： 产品和服务需 DVT，这保证了对代币的需求 插件与使用范例数字自2018年技术出现以来，有几千种数字货币（加密货币）伴随着比特币的交易易用性和速度：加密货币交易基 模式，没 传统资产中，波动主要受通货膨影响。然而，在加密货币世界中，波动率高度受情绪影响，可能会导致非理性的波动。因此，需要预测性的市场预测，包括情绪分析的参数，以更DATAVLT旨在创建一个预测数字 这些数据集将根据不同加密货币的指定参数进行数字识别。加上机器学习，随着加密的成熟，预测的准确性将随着时间的推移而逐渐提高（预测算法与这个平台非常适合加密的投机者、终端用户和交易所。用户经能够查看和如社交、、订阅量大的公共平台（如coindesk、coinegraph等）。DATAVLTDATAVLT增强现实（AR）与虚拟现实（VR）工AR/VR举例来说，虚拟实境在房地产的应用可以让开发商研发虚拟参观给潜在客户。当够买方享有有多点选择与客制化服务时，开发商将获取关于客户需求与偏好的数据。DATAVLT可以根据所搜集的数据做历史数据与数据的交互分析，做 研究虚拟公寓单元的潜在客户参观行为模式，根据数据拟定受欢迎公寓单位榜以及给开发者与经销商的单位价格参考。消费者行为分析－DATAVLT可以根据人工智能与机器学习层的拟出预测数字资产追踪与管理：DATAVLT数字资料库管理并且3D资产管理与修数据证劵化与知识保护:知识如3D几何与纹理材质均可以以DATAVLT加密功能得到保障。如此一来，资产无法被他人透过App截取也数字资产的重复使用与可携带性：3DDATAVLT在不同项目／与以前垂直的基本原理和方法一样，DATAVLT工具可以提供的关键命题是排序、关联来自不同来源的数据独立来其性能。这种整理通常由经理手工完成，从3天到1周。DATAVLT分析平台将优化此过程，并减少排序和相关部分所需的时间。DATAVLT仪表板会实时迭代进行数据关联搜寻，提供使用者更实用的资讯。人工数字与网路是现今社会的问题，每日波及了无数企业、组织与个人。如同前文所述的vertical的基准与方法，线上监测与追踪必需给予使用者比今天市场上的工具的价值。DATAVLT不仅专注于亮点的概念（提起的频率），也结合用群体来做监－时间与频率vs与行程／的提起–情绪（高达80%的准确度－专有算法所收集与交叉参考的数据，可以用于解决潜在问题、与，在症状扩大前得贵费用。这项工具可以应用在行销，客户服务，及时服务（例如：），监线上与游戏分析工线上与游戏不仅是发展最迅速的游戏平台，也在游戏产业内最具竞争力。游戏开发者与方被要求全力以赴，吸引顾客在平台上玩游戏。大量的投资在汇整分指标。数据来自综合的，有管理的与无管理的。-电游戏及时-游戏外部的（例如：Reddit，粉丝游戏评论（基于粉丝与基于社区的评论社交（例如：，脸书搜集无管理的数据可以说是数据分析的最大。这些数据往往不完整且充斥着噪音（网路聊天话语）。除此之外，这些数据还会参杂的语言（trolling），游戏是扮演玩家与游戏开发者／方的桥梁。与玩家的互动允许开发者或出DATAVLT系统成功地整合人工智能与机器学习来处理这种情况。它可以分析管理以此通知与开发团队做出改善。DATAVLT平台可以把这原本需用人工且费事 DATAVLT项目时间表PhasePhasePhasePhasePhasePhaseDATAVLT阶段0:分析模块的设计Designof TracerModule和模块的开DATAVLTERC20阶段1:20181stQuarterIntegrationofTrackerandTracer(T&T)BuildandtestT&TModuleT＆T2ndQuarterIntegrateT&TModulefingerprintingintoDATAVLTBlockchain将T＆T模块集成到DATAVLTDesignofDATAVLTSaaSPlatformDATAVLTSaaS3rdQuarterDevelopmentofDATAVLTSaaSPlatformDATAVLT的SaaS平台的开发BuildandtestDATAVLTSaaSPlatform试DATAVLT的SaaS平台4thQuarterDevelopmentofA.IandPredictiveLearningModule开发AI和预测学习模块Build,deployandtestAlphabuild(InternalTestingAlphabuild（内阶段2:20191stHalfBuilddeployandtestBetabuild1测试build1BeginPilotTest1withstakeholders者展开试点测试1BuildandtestA.IandPredictiveLearningModule构建测试AI和预测学习模型。2ndHalfIntegrationofA.IandPredictiveLearningModuleAI和预测学习模型集成BuilddeployandtestBetabuild2测试Betabuild2BeginPilotTest2withstakeholders干这展开试点测试2阶段3:1stHalfBuilddeployandtestOpenBetabuild1构建、部署、测试开放的Betabuild1DevelopmentBrand-to-Business ManagementModuleDevelopmentofPredictiveMarketForecastingModule开发预测市场的预测模型DevelopmentofDATAVLTMobileplatformDATAVLT2ndHalfIntegrationofBrand-to-Business ManagementModuleIntegrationofPredictiveMarketForecastingModule预测市场的预测模型的集成VR/ARBuilddeployandtestOpenBetabuild2部署、测试开放的Betabuild2Phase4:LaunchofDATAVLTSaaSPlatform)DATAVLT上线（SaaS平台）LaunchofDATAVLT(Mobile为第垂直开发部署DATAVLT本白皮书参考。ATAVT 并不保证文所达成结论的准确性，白皮书“原样”不作何示或示陈和保，括但限于（适性、定途适用、所或非性的担保;（）本白皮书的内容没有任何错误或适用于任何目的;（）这些内容不会第的权利。所有保证明确。ATAVT及其附属公司明确表示承因使、依赖白书中含信而起的责任损，即使已知有此类损害的可能性。在任何情况下，DATAVLT或其附属公司将不会因使用、Investment团 该团队拥有总计60年的相关经验和经验，从设计、集成、应用到各个相关流程。Benny 领域的资深，Benny具有丰富的分析师经验，主导多个间合作项目及各种商业项目。主要优势：MiceMice是具有丰富经验的世界一流企业的顾问及高级管Willy作为世界知名动画和游戏的技术总监，Willy有深厚的知DATAVLTIreneIrene是一名具有丰富的 师。她具有为各类型企业所的现实和问题提供重要解Yuan 技术使用者，YuanXun是一位备受关注的专家，当前在 iCentre进行相关主题讲座。YuanXun是经验丰富的计算机科学工程师，在以太坊言集成数据库、安卓开发、系统编程、编程和web开发。YuanXun曾在全球范围从事多个项目。Dr.Benjamin术上的活跃，并与澳大利亚布里斯班昆士兰大学的名誉教授JohnDekkers一起研究，担任博士 和开发，延伸到ICT解决方案，利用和采用，除了提供指导，Seah博士还培训商业管理，ICT和工程学科的学生和专业人士，包括Web开发，SPSS， Patrick作为一名全面的系统开发人员，Patrick在数据分析和 术领域拥有多年的行业经验，专注于金融投资管理，，预Jason顾ProfessorAngPengAngPengHwa2011年7月的国际交流的，也是第一个当选的亚洲。他的主要研究是的和政策，并曾为新加坡，和不丹的提供相关咨询服务。他是众多物的作者，特别OrderingChaos:RegulatingtheInternet(Thomson,2005)。他还曾作为由长科菲·安南任命的40个网络治理的成员之一，负责为2005年的信息社会的报告。他是一名训练有素的，他曾是一名，后前往南加州大学攻读交流管理，并继续在密歇根州立大学获得了大众传 。2000年，他在哈佛大学获得了富布莱特奖学时是新加坡消费者(CASE)的副之一，也是新加坡标RyanFound