当前位置: 首页 > news >正文

Ambire AdEx 2023 年路线图

Ambire AdEx 是为简化 web3 显示广告而建立的,领先于时代。到 2023 年,它将专注于服务用户需求,同时保持其作为区块链隐私解决方案的核心,反对传统的数字广告模式。

回顾 2022 年

2022 年,AdEx 网络处理了超过 1 亿次展示,作为以太坊网络上的支付渠道小额支付进行结算。重点是优质流量和卫生,即清理平台上的低效发布者。

我们继续致力于 AdEx 协议的第五次迭代 (AdEx V),它在广告格式和支付模式方面带来了更大的灵活性。它还大大减少了 gas 的使用,使竞选管理和提款更加经济实惠。 

在开发方面,Rust 验证器和验证器的 JavaScript (nodejs) 实现之间实现了功能对等。

在治理方面,两项提案也被成功执行:

- 减少 ADX 质押排放

- 决定在 AdEx V 中使用哪些稳定币

对于 2023 年,我们的方法不再受限于严格的时间表和里程碑,而是更专注于在 web3 广告领域中提供相关解决方案。

继续阅读,了解全部细节。

未来之路

2023 年,AdEx V 的原计划将发生一些重大变化。

重新定位:web3 广告客户市场

首先,它不是作为一个双向市场(发布商和广告商)发布,而是作为一个以广告商为中心的市场发布。

从技术上讲,这意味着下一代 AdEx 是一个 DSP(需求方平台),但随着时间的推移,它将演变为直接适应优质发布商,最终为发布商提供完全开放的选择。

这就引出了一个问题:如果 AdEx V 只专注于广告商,那么发布商将来自哪里?答案是一个专门的解决方案:一个执行引擎,它将自动在公共验证器上运行 OpenRTB 拍卖,从而允许传统的广告供应被“代理”到 AdEx 协议中。

其次,该平台将只专注 web3 产品和品牌的广告,而不是过度扩展到 web2 并扮演稀释的、通用广告网络角色。

尽管底层 AdEx 协议是为区块链互联网上的通用广告而构建的,但我们作为一个空间还没有达到这个目的。因此,Ambire AdEx 最适合在 web3 空间中加入 [更多] 公司和产品。

最重要的是,在大多数大型广告平台(Twitter、Google、Facebook)对 web3 广告都非常严格的情况下,我们抵制审查的价值主张现在尤为重要。

使用 Ambire 登录 SDK

与以前的计划相比,第二个重大改进是 AdEx 将被重建为一个独立的网络应用程序,就像在当前版本中一样。该解决方案将为 web3 广告何时被市场应用做好准备,让 Ambire AdEx 有机会作为独立产品发展,而不仅仅是 Ambire Wallet 的插件。

但是,Ambire 登录 SDK 将用于保留 Ambire Wallet 提供的加入福利和法币场内交易。

社区发展

Ambire AdEx 正变得越来越受社区驱动,并独立于最初创建它的公司(现称为 Ambire)。

为了进一步支持社区的发展和参与,我们将发布更多的赏金和 DAO 激励措施来构建以下一些功能和产品改进:

  • Prebid.js 集成

  • 移动应用

  • Ambire Wallet 插件

  • 通过元宇宙广告进行广告宣发的能力

赏金将发布在 Gitcoin 等热门社区激励平台上,并在 Ambire AdEx 官方渠道公布。

究竟哪些功能以及如何为这些功能的开发提供资金,将取决于治理提案的结果。与往常一样,ADX 和 ADX-STAKING 持有者将以多数票决定。

随着近期发生如此多的转变,2023 年对 Ambire AdEx 来说必然是一个进步和冒险的一年。

你们认为 web3 广告解决方案应该走向何方?加入我们的 Discord 或 Twitter,分享你们的想法,并加入我们的旅程吧。🚀

相关文章:

Ambire AdEx 2023 年路线图

Ambire AdEx 是为简化 web3 显示广告而建立的,领先于时代。到 2023 年,它将专注于服务用户需求,同时保持其作为区块链隐私解决方案的核心,反对传统的数字广告模式。 回顾 2022 年 2022 年,AdEx 网络处理了超过 1 亿次展…...

两种特征提取方法与深度学习方法对比的小型金属物体分类分析研究

本文讨论了用于对包括螺丝、螺母、钥匙和硬币在内的小型金属物体进行分类的两种特征提取方法的效率:定向梯度直方图 (HOG) 和局部二进制模式 (LBP)。首先提取标记图像的所需特征并以特征矩阵的形式保存。使用三种不同的分类方法(非参数 K 最近邻算法、支…...

传奇私服搭建网站的几种方法

搭建网站的几种方法:一些人,连简单的搭建网站都不会,还要请技术帮忙,真是牛B,这里简单介绍下几种办法一:2003系统下,直接使用IIS,这个太简单了,桌面上就有IIS&#xff0c…...

i.MX8MP平台开发分享(clock篇)- 各类clock的注册

专栏目录:专栏目录传送门 平台内核i.MX8MP5.15.71文章目录 1、关键数据结构1.1 clk_hw1.2 clk_hw_onecell_data2.一个clk的注册过程2.1 fixed clk2.2 pll14xx2.3 fixed factor2.4 mux2.5 composite2.6 gate1、关键数据结构 1.1 clk_hw clk_hw是描述一个时钟信息的最小单元。…...

java ssm计算机系统在线考试平台idea

本系统主要包括以下功能模块学生、教师、班级、考试评阅、在线考试、试题内容、考试等模块,通过这些模块的实现能够基本满足日常计算机系统平台的操作。 本文着重阐述了计算机系统平台的分析、设计与实现,首先介绍开发系统和环境配置、数据库的设计&…...

C语言(字符串函数)

这章的内容记得引用<string.h>头文件 目录 1.strlen&#xff08;&#xff09; 2.strcat() 3.strncat() 4.strcmp() 5.strncmp() 6.strcpy() 7.strncpy() 8.sprintf() 8.strchr() 9.strpbrk() 10.strrchr() 11.strstr() 1.strlen&#xff08;&#xff09; 用于统计字符串的…...

Maxwell工作流程详解

要介绍maxwell的工作原理&#xff0c;首先需要讲一下mysql主从复制的原理 mysql主从复制原理&#xff1a; 如上图&#xff0c;左边是master主节点&#xff0c;右边是slave从节点 工作流程&#xff1a; 1.往主节点mysql的数据库中写入数据&#xff0c;产生数据变化&#xff0c…...

13- EM算法与GMM高斯混合 (聚类算法) (算法)

最大期望算法(EM算法) &#xff0c;曾入选“数据挖掘十大算法”中&#xff0c;是最常见的隐变量估计方法&#xff0c;在机器学习中有极为广泛的用途&#xff0c;例如常被用来学习高斯混合模型的参数。EM算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法&#xff…...

【新】华为OD机试 - 二叉树层次遍历(Python)| 刷完获取OD招聘渠道

二叉树层次遍历 题目 有一棵二叉树 每一个节点用一个大写字母标识 最多26个节点 现有两组字母 分别表示后序遍历(左孩子指向右孩子指向父节点) 和中序遍历(左孩子指向父节点指向右孩子) 请输出层次遍历的结果 输入 输入为两个字符串 分别为二叉树的后序遍历和中序遍历结…...

工作记录------@Accessors(chain = true)引起的BUG,Excel导入时获取不到值

工作记录------Accessors(chain true)引起的BUG&#xff0c;Excel导入时获取不到值 如题所示 背景&#xff1a;在进行文件excel文件导入时&#xff0c;发现实体类获取到的属性值都为null。 框架&#xff1a;com.alibaba.excel 2.2.0的版本。 结论&#xff1a;首先说下结论 如…...

JavaEE-HTTP协议(二)

目录HTTP请求的方法GET方法POST 方法其他方法“报头”User-AgentRefererCookieHTTP响应200 OK404 Not Found403 Forbidden405 Method Not Allowed500 Internal Server Error504 Gateway Timeout302 Move temporarily301 Moved PermanentlyHTTP请求的方法 GET方法 GET 是最常用…...

代理的基本原理和多线程的基本原理

目录爬虫代理常见代理多线程并发和并行Python中的多进程和多线程爬虫时我们不到一杯茶的功夫就出现了403.打开网页一看会说您的IP访问频率太高&#xff0c;出现这种情况是因为网站采取了一些反爬虫措施&#xff0c;限制某个IP在一定时间内的请求次数&#xff0c;如果超过一定的…...

T38,数的递归

描述 输入一棵节点数为 n 二叉树&#xff0c;判断该二叉树是否是平衡二叉树。 在这里&#xff0c;我们只需要考虑其平衡性&#xff0c;不需要考虑其是不是排序二叉树 平衡二叉树&#xff08;Balanced Binary Tree&#xff09;&#xff0c;具有以下性质&#xff1a;它是一棵空…...

QT+ OpenGL 变换

文章目录QT OpenGL变换向量的运算矩阵矩阵与向量相乘代码实现QT OpenGL 本篇完整工程见gitee:QTOpenGL 对应点的tag&#xff0c;由turbolove提供技术支持&#xff0c;您可以关注博主或者私信博主。 变换 我们需要改变物体的位置 现有解决办法&#xff08;每一帧&#xff0c…...

【算法】前缀和

作者&#xff1a;指针不指南吗 专栏&#xff1a;算法篇 &#x1f43e;要学会在纸上打草稿&#xff0c;这个很重要&#x1f43e; 文章目录1.什么是前缀和&#xff1f;2.怎么求前缀和&#xff1f;3.前缀和有什么用&#xff1f;4.进阶二维:矩阵和前缀和 主打一个记公式 1.什么是前…...

《Redis实战篇》七、Redis消息队列

7.1 Redis消息队列-认识消息队列 什么是消息队列&#xff1a;字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色&#xff1a; 消息队列&#xff1a;存储和管理消息&#xff0c;也被称为消息代理&#xff08;Message Broker&#xff09;生产者&#xff1a;发送消息…...

android组件化

学习流程&#xff1a;1.开源最佳实践&#xff1a;Android平台页面路由框架ARouter-阿里云开发者社区 (aliyun.com)2.中文ARouter使用API&#xff1a;https://github.com/alibaba/ARouter/blob/master/README_CN.md3.看当前文档后面的代码4.这是通俗易懂的文章&#xff1a;https…...

华为OD机试真题Python实现【特异性双端队列】真题+解题思路+代码(20222023)

🔥系列专栏 华为OD机试(Python)真题目录汇总华为OD机试(JAVA)真题目录汇总华为OD机试(C++)真题目录汇总华为OD机试(JavaScript)真题目录汇总文章目录 🔥系列专栏题目输入输出示例一输入输出解题思路核心知识点Python 代码实现代码运行结果版权说明<...

24.架构能力

文章目录24. 架构能力24.1 Competence of Individuals: Duties, Skills, and Knowledge of Architects 个人能力&#xff1a;架构师的职责、技能和知识24.2 Competence of a Software Architecture Organization 软件架构组织的能力24.3 Summary 小结24.4 For Further Reading …...

前端原生 CSS 跑马灯效果,无限轮播(横竖版本,带渐变遮罩,简单实用)

一、横版跑马灯 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge"><meta name"viewport" content"widthdevice-wid…...

谷歌浏览器插件

项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0&#xff1a;开发环境同步测试 cookie 至 localhost&#xff0c;便于本地请求服务携带 cookie 参考地址&#xff1a;https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来&#xff0c;加在到扩展即可使用FeHelp…...

AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望

文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例&#xff1a;使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例&#xff1a;使用OpenAI GPT-3进…...

大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解

为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...

【单片机期末】单片机系统设计

主要内容&#xff1a;系统状态机&#xff0c;系统时基&#xff0c;系统需求分析&#xff0c;系统构建&#xff0c;系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目&#xff1a;根据上述描述绘制系统状态流图&#xff0c;注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

unix/linux,sudo,其发展历程详细时间线、由来、历史背景

sudo 的诞生和演化,本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来,让我们拨开时间的迷雾,一同探寻 sudo 那波澜壮阔(也颇为实用主义)的发展历程。 历史背景:su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前,Unix 系统管理员和需要特权操作的…...

分布式增量爬虫实现方案

之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面&#xff0c;避免重复抓取&#xff0c;以节省资源和时间。 在分布式环境下&#xff0c;增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路&#xff1a;将增量判…...

均衡后的SNRSINR

本文主要摘自参考文献中的前两篇&#xff0c;相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程&#xff0c;其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt​ 根发送天线&#xff0c; n r n_r nr​ 根接收天线的 MIMO 系…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数

高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中,单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。在多线程环境下,实现单例模式时需要注意线程安全问题,以防止多个线程同时创建实例,导致…...

人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域

本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...