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社交元宇宙公司 Social Future 完成 600 万美元融资,Folius Ventures 等参投
ChainCatcher 消息,基于人工智能的社交元宇宙公司 Social Future 宣布完成 600 万美元融资,SNZ、Everest Venture Group、Folius Ventures、Y2Z Ventures、Mask Network、Tess Ventures、Stratified Capital、Mindfulness Capital…
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元宇宙项目 Sensorium 获 DWF Labs 250 万美元投资承诺
ChainCatcher 消息,人工智能驱动的元宇宙项目 Sensorium 宣布Web3 风险投资公司和数字资产做市商 DWF Labs 已承诺购买价值 250 万美元的 Sensorium 原生Token SENSO,Sensorium 致力于社交互动和区块链游戏的项目 Starship 和 UNDER 计划于 2024 年上半年推出。 据悉,Senso…
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Avalanche 为机构区块链部署推出 Evergreen 子网
ChainCatcher 消息,Ava Labs 宣布推出 Avalanche Evergreen 子网,该子网将是一套专门为金融服务设计的机构区块链部署服务和工具,机构可启动自己的 Evergreen 子网用于研发和“生产就绪用例”,并可以在私有的、许可的链中与已知和批准的交易对手一起实施区块链战略,同时保留通过 Avalanche 的本地通信协议 Ava…
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Layer2 跨链计算平台 Coinweb 完成 200 万美元融资,SAVA Investment Management 参投
ChainCatcher 消息,Layer 2 跨链计算平台 Coinweb 完成 200 万美元融资,在开曼群岛和英属维尔京群岛注册的持牌基金管理公司 SAVA Investment Management 购买 CWEB 代币总供应量的 6%。 据悉,Coinweb 用于在多个不同的区块链之上运行去中心化应用程序,Coinweb 于 2022 年发布跨链代…
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零知识机器学习 (ZKML) :ZK与AI将会碰撞出怎样的火花?
《AN INTRODUCTION TO ZERO-KNOWLEDGE MACHINE LEARNING (ZKML)》 来源:Worldcoin 编译:深潮 TechFlow Zero-Knowledge 机器学习(ZKML)是最近正在密码学界引起轰动的一个研究和开发领域。但它是什么,有什么用处呢?首先,让我们把这个术语分解成它的两个组成部分,并解释一下它们…
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Muverse:一款音乐NFT交易平台和多合一应用
《项目研报丨音乐 NFT 交易平台和多合一应用 Muverse》 来源: AvatarDAO 一、背景 1.WEB2 音乐行业 WEB2 音乐行业是指传统的音乐行业,包括唱片销售、音乐电视台、广播电台等。过去的十年里 WEB2 音乐行业在全球范围内呈现出了快速增长的趋势。著名的音乐流媒体平台 Spotify、AppleMusic、Tidal 等的崛起,极大地…
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Reddit 已在 Polygon 部署了第三代 NFT 合约 Avatars
ChainCatcher 消息,Reddit 已在 Polygon 区块链上部署了其基于第三代 NFT Gen 3 的合约,名为”Reddit Avatars”。在这之前 ,Reddit 曾宣布将于 4 月 10 日这周推出第三代 Reddit Avatars。(来源链接) 文章来源于互联网:Reddit 已在 Polygon 部署了…
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德国将批准“加密股票”发行条例
ChainCatcher 消息,本周,德国财政部公布了《未来融资法案》,其中提到资本市场的数字化,将使用区块链技术使股票数字化成为可能。新立法将为发行“加密股票”提供监管基础。 4 月 5 日,Circle 的欧盟战略和政策总监 Patrick Hansen 曾解释了加密股票的概念:上市公司可以选择以传统股或电子股的形式发行股票。这些电子股票可以在中央登记册…
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掘金800亿美元市场,区块链如何重塑电信行业?
《掘金 800 亿美元市场 区块链如何重塑电信行业?》 来源:R3PO Conflux Token CFX 是今年表现最好的 Token 之一,自 1 月以来最高涨了近 20 倍,即使最近有所回落,也有逾 16 倍涨幅。 而推动它上涨的主要动力之一是由于 Conflux 与中国电信将推出支持区块链的 BSIM 卡。近期,Conflux 接受 CoinDesk…
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基于实际场景解析零知识证明与zkEVM的原理
《 零知证明与 zkEVM:从何而来,去往何处? 》 来源:ChainCatcher链铺手 一、零知证明 首先我们需要明确,零知证明(ZKP)真的很难。 如果我们用几句话简单概括 ZKP 的话,一定会产生理解与事实上的偏差。但是我们相信在 TL;DR 的巨大魅力面前,大家都不会过于在意的。下面就让我们以实际生活为背景,描述三个场景的递进,来形象地理解 …