I + D de MRT y CVM
1. En el entrenamiento continuo de la red de reconocimiento facial basada en vggface2, la precisión actual de los primeros 1 es del 89,5% y la de los 5 primeros es del 99,3%.
2. Estructura y parámetros de red de seguimiento de vídeo optimizados y mejorados.
3. Se agregó una estructura de marco equivalente en MRT que admite el canal de corte, el punto cero y otras configuraciones de cuantificación. La precisión de cuantificación original permanece sin cambios para todos los modelos, y se han probado algunos modelos como el canal de corte de AlexNet y la configuración de punto cero.
4. Continuó investigando y actualizando el último plan cuantitativo, combinando los resultados de la investigación existente y ajustando constantemente el plan cuantitativo.
5. Documentos técnicos actualizados, incluida la estructura del proyecto MRT, la lógica cuantitativa y los nuevos esquemas de diseño de marcos.
6. Se corrigieron algunos errores de CVM y se fusionaron los documentos técnicos de NDArray.
Desarrollo de nodo completo de Cortex
1. Optimizó la lógica de iniciar y detener la minería de nodos completos.
2. Se agregó una herramienta para ver información detallada del almacenamiento completo del nodo y ejecutar el comando ./cortex inspect.
3. Optimización de la operación del índice de transacciones.
4. Ajuste dinámico de la altura del nodo de sincronización.
5. Lanzó la versión completa del nodo 1.10.12.
Ecosistema en cadena
1. Ajuste de la página de inicio de CyFi.
2. Desarrollo de nueva lógica de inversión del contrato CyFi y optimización de la lógica de inversión existente.
3. Investigación sobre productos NFT, investigación sobre productos de seguros DeFi.