자주하는 질문

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일반적인

Quoth는 AI 및 기계 학습을 사용하여 NFT를 검색, 인증 및 연결하는 올체인 프로토콜입니다.

  • 실시간 희귀도: 수집가와 수집가는 NFT의 희귀도를 확인하기 위해 오랜 시간을 기다릴 필요가 없습니다. 일반적으로 신청 절차를 거쳐야 하기 때문에 주조 시간부터 약 1주일 정도 소요됩니다. Quoth에서 컬렉션과 희귀도는 라이브 시작 후 1-2시간 이내에 나열됩니다. 
  • 한 곳에서 모든 NFT: 우리 AI는 모든 체인에서 모든 NFT를 인덱싱합니다. 현재 우리는 모든 Ethereum NFT의 약 90%를 색인화했습니다.
  • 동적으로 추적되는 메타데이터 및 컬렉션 비용 무료: 이것은 동적 희귀도가 변경될 때마다 업데이트하거나 비용을 지불할 필요가 없기 때문에 프로젝트에 특히 중요합니다. 그것은 우리 플랫폼에서 자동으로 일어날 것입니다.
  • 모든 NFT에 대한 Google과 유사한 검색: 우리는 구글과 같은 의미 검색을 만들고 있습니다. 여기서 단어를 입력할 수 있고 해당 단어에서 인덱싱될 NFT를 찾을 수 있습니다.
  • 최고의 NFT 컬렉션과의 파트너십: Quoth는 SupDucks, Untamed Elephants, Based Fish Mafia 등 여러 NFT 컬렉션과 전략적 파트너십을 맺고 있습니다. Quoth와 파트너 관계를 맺은 컬렉션은 커뮤니티의 도움으로 신경망을 훈련할 수 있으며, 이는 Quoth NFT로 보상됩니다.

예술가, 수집가, 구매자, 상인, 시장 및 지갑.

  • 진위와 독창성을 보장하기 위해 NFT를 확인하는 지갑 및 시장.
  • 수집가는 가격 하한선이 아닌 NFT의 실제 시장 가격을 받습니다.
  • 진위를 보장하기 위해 사전 상장을 위해 NFT 프로젝트를 인증하는 마켓플레이스.
  • 수집가는 자산을 모든 체인에 연결하여 널리 사용되는 defi 프로토콜을 사용하여 더 깊은 유동성과 수익률에 액세스합니다.
  • 플랫폼은 NFT 자산을 다른 네트워크에 안전하게 연결하여 더 넓은 범위의 수집기에 액세스합니다.
  • 원래 NFT를 여러 체인의 NFT로 조각화하여 수익을 극대화하려는 소유자.
  • 기존 저작권을 암호화 기본 솔루션으로 대체하는 NFT 라이선스 메커니즘으로서의 미래 사용 사례.
  • NFT 평가 및 유사 판매 옵션을 위한 AI 추천 엔진.

베타 MVP 교육은 화이트리스트를 통해서만 제공됩니다. 화이트리스트에 등록하려면 당사와 협력하여 NFT 컬렉션 중 하나를 보유해야 합니다.

네. ML이 신경망을 훈련하는 데 도움이 되는 가장 적극적이고 정확한 검색 및 클릭 결과를 가진 상위 참가자는 다음을 수행하는 NFT가 자동 생성됩니다.

  • 거래 가능
  • 선택된 소수의 참가자에게만 모든 액세스 기능을 부여합니다.
  • 모든 향후 릴리스에 대한 모든 액세스 권한
  • devs discord 채널 독점 다이렉트
  • Discord 회원 중 엘리트 지위 - 영원히!
  • 배너 광고에 대한 무료 광고

트위터 DM으로 연락주시거나 이 주소를 이용해주세요 형태.

바이낸스 스마트체인 및 이더리움의 유틸리티 토큰.

토큰은 IDO용 Binance Smartchain을 기반으로 하며 나중에 ERC-721 계약을 기반으로 합니다. 본질적으로 BEP와 다르지 않음).

바이낸스 네트워크의 계약은 해당 상대방이 이더리움 측에서 출시될 때 토큰을 청산할 수 있는 추가 기능으로 확장될 것입니다.

당사의 기본 토큰인 $QUOTH는 MEXC 및 PancakeSwap과 같은 여러 플랫폼에 나열되어 있습니다.

총 55,000,000개의 토큰이 있습니다.

토큰 분배토큰 수백분율(%)제안 가격(USD)가치(미국 달러)
씨앗2,750,0005%0.30$825,000
사적인5,716,66710.4%0.45$2,572,500
그래요883,3331.6%0.60$530,000
8,800,00016.0%  
고문3,300,0006.0%  
마케팅4,950,0009.0%  
유동성5,500,00010.0%  
커뮤니티 인센티브9,350,00017.0%  
전략적 비축13,750,00025.0%  
총:55,000,000100%  

아니요. 공급은 고정되어 있으며 어떤 종류의 소각/세금도 없습니다.

자주하는 질문

Quoth 토큰

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기술

블록체인에서 NFT를 식별하고 다음 데이터를 가져옵니다.

  • 계약 주소
  • 모든 관련 거래, 타임스탬프, 가격 변경 및 발신자 정보
  • 메타데이터
  • 메타데이터에 포함된 데이터에 대한 링크

그런 다음 데이터는 AI에 의해 처리 및 태그 지정 및 처리되어 데이터 유형(이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등) 식별, 의미론적 이미지 설명, 이미지-텍스트, 사운드-텍스트, 비디오- to-text 서비스 및 데이터베이스 생성, 역 이미지, 비디오 및 오디오 검색을 위한 준비.

  • 인증 프로세스는 3단계로 작동합니다.

    이미지 또는 토큰 주소를 제출하십시오.
    우리 시스템은 유사한 NFT를 보여줄 것입니다. 결과의 발행 날짜/타임 스탬프를 볼 수 있습니다.
    NFT가 얼마나 독창적인지 보여주는 유사성 백분율이 생성됩니다.

원본성 감지 구성 요소는 두 가지 종류의 검사를 수행합니다. 

  • 리터럴 비교: 구두점과 철자 오류가 일치하는 두 따옴표는 동일한 것으로 간주됩니다. 일반적인 철자 오류는 기존 인용문 및 NFT(해당 이름 및 설명)에 대해 훈련된 ML 모델을 사용하여 자동으로 수정됩니다. 
  • 패러프레이즈 감지: 두 개의 따옴표가 임계값까지 의미론적 표현이 유사한 경우 동일한 것으로 간주됩니다. 시맨틱 표현 유형의 임계값 및 정확한 유형은 프로젝트 구현 중에 최적화됩니다.
  • 맞춤형 언어 모델의 자체 지도 교육(단어 임베딩) 작은 데이터 세트의 경우(몇 기가바이트 미만의 텍스트) Wikipedia와 같은 일부 적합한 큰 텍스트 데이터 세트가 대상 데이터 세트에 추가됩니다. 
  • 언어 모드를 기반으로 데이터세트에 있는 각 문서의 의미론적 표현이 계산됩니다. 
  • 데이터 세트의 의미 공간에서 여러 클러스터가 발견되어 뚜렷한 '의미의 섬'을 찾습니다.
  • 데이터 세트의 시각적 검사를 위해 문서 컬렉션의 2차원 맵이 계산됩니다. 이 맵은 주제, 키워드 및 문서를 연결합니다. 참고: 2차원 표현에서 주제는 시각적 클러스터('의미의 덩어리')에만 대략적으로 대응합니다. 
  • 선택적으로 의미 있는 이름은 발견된 클러스터에 대해 수동으로 유추할 수 있습니다. 
  • 마지막으로 긴 문서의 경우 원본 문서에서 짧은(10-200단어) 발췌문에 대해 마지막 4단계를 먼저 수행한 다음 반복하여 '문서 클래스'를 생성합니다. 
  • 이 접근 방식을 사용하면 최소한의 수동 레이블 지정으로 문서 컬렉션에 태그를 지정할 수 있습니다. 결과 주제(일반적으로 수십에서 수백 개의 주제가 발견됨)는 초기 문서 컬렉션에 수동으로 레이블을 지정하는 것보다 레이블을 지정하기가 훨씬 쉽습니다. 
  • 또한, 텍스트 컬렉션의 시각적 표현은 텍스트 컬렉션의 개요, 텍스트 그룹 간의 관계를 제공하고 가장 중요한 태그(문서 범주)를 선택하는 데 도움이 됩니다. 
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