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市场信息

市值 $29,644,304.74
全网 24H成交额$732,839.06
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历史最高$0.15984000
初始价格
历史回报率
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流通供应量 1,885,500,781 NCT
流通百分比 99.9781%
最大供应量 1,885,913,076 NCT
总供应量 1,885,913,076 NCT

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项目动态

未来
PolySwarm的未来发布将会依照威胁市场的态势变化和实际网络使用情况作为开发方向。基于观察到的PolySwarm使用情况,我们认为以下的功能都是对这个网络有利的机会:弹性的“工件”保密性;基本: “工件”有选择性的公布给特定的专家和SaaS服务提供者;进阶: “工件”决不对在完全同态引擎的SGX enclaves之外的任何人公开;新型工具(例如:订阅现成的威胁动态消息);对端点的工作引擎集装箱提供部属支援,可取代现今的端点防护套件。
2019年第二季度
PolySwarm第二个稳定版有两个主要目标:(1)拓展“出价”和“悬赏”来处理更多更广种类的“工件“(例如:URLs 及网路串流)(2)缓解企业和个人用户的PolySwarm使用率。未来新发布的 PolySwarm 版本应能处理更多种的”工件”,像是藉由直接向URLs和网站内容提出“悬赏”和“出价”等自动侦测网路仿冒。 扩展对最终用户的保护将会是 PolySwarm 完成稳定版開發後的优先任务。我们期待开发端点防护套件的开源参考实例,藉由 PolySwarm 智能来自动阻挡恶意”工件”的攻击,我们认为此公开代理框架是被广泛采用重要的关键。
2018年第四季度
在从PolySwarm测试网络(测试令牌)搬移到真正 PolySwarm 市场之前,PolySwarm1.0稳定版的重点在清除PolySwarm Gamma版中的程序错误。如果时间/资金的允许,PolySwarm1.0稳定版更大的目标是推出高等的“工件“保密技术,只对有限制的参与者发布“悬赏“。
2018年7月31日
PolySwarm Gamma版會著重在交付媒合功能,促进”代表”、”专家”、”仲裁者”间的合作,”专家”将能够把专业知识封装到针对特定类型”工件”的”工作引擎”中。我们期望他们能够在PolySwarm注册系统中宣传这些”工作引擎”,此”工作引擎注册系统”应能允许 ”代表”在PolySwarm1.0发布之前以无风险的方式使用”工作引擎”(Gamma 版将继续使用PolySwarm测试网)。此外,Gamma版将考虑根据Alpha和Beta版的反馈和经验来增强和扩展”悬赏”工具。举例来说,我们预期这点对”悬赏”制度是有益的:能够徵求断言不让其他”专家”知道(保密性),并且只在”断言”截止日之后才能揭示。我们预计PolySwarm Gamma版将完成以下目标:描述工件分析能力及归属专家著作权(对于信誉)的工作引擎描述语言 (Worker Description Language, WDL);分布式、可搜索的工作引擎注册系统及其相关功能;“悬赏断言”在期限之前的保密性;完成遴选“仲裁者 (Arbiter)”、响应、和端对端的“悬赏”反馈循环;我们预期Gamma版将有完整市场功能。
2018年5月31日
PolySwarm Beta版會著重在交付透过雷电网络通道支持“PolySwarm出价”。相对于“悬赏”,“出价”被设计为促进更高量的工件评估,为此也需要更高效地在区块链上结算每笔交易。PolySwarm Beta版会提供智能合约,我们预计将这功能作为建立在“代表”和“专家”之间,以直接、对等式 (peer to peer)的雷电网络通道来实现(使用测试网络)。 我们预计PolySwarm Beta版将完成以下目标:出价通道;建立分布式“通道”;“通道关闭时”结算NCT;参考生成和响应“出价”的执行实例;收取“费用”和分派智能合约;研究并量化特定“工件”量所需的信任(以NCT计算);出价/悬赏开发工具包:“专家”和“代表”自动提出“悬赏”和“出价”的测试包和实施框架。
2018年4月30日
在令牌销售成功之后,PolySwarm Alpha版会著重在交付”悬赏”端到端工作流程的原型,此初始版本将启动 PolySwarm 团队积极开发进程,“代表”与“专家”将能够通过PolySwarm测试网络(“testnet”)进行交易。PolySwarm测试网上将有基本的“悬赏”智能合约,让“代表”可以发布“悬赏”、“专家”提出“断言”、“代表”作出“裁决”。我们预计 PolySwarm Alpha版将完成以下目标:“悬赏管理者”智能合约能保存“悬赏金额”和“费用”、接受“断言”、发表“裁决”、奖励正确的“专家”;用于“工件”发布和提取的非PolySwarm存储(例如S3和/或IPFS);在“悬赏”截止时,用于选择“仲裁者”的原型算法;参考公告“悬赏”、响应“断言”、和“仲裁者”决定真正事实等执行实例。
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Steve Bassi

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