I + D de MRT y CVM
1. Se agregó el módulo MRT V2 para diseñar una estructura cuantitativa de modelo más general.
2. Se corrigió el problema del nombre de archivo duplicado en el análisis del archivo de configuración de deserialización en V2.tfm_pass y se cancelaron las restricciones de detección de tipos.
3. Se agregó MRT V2, la realización de cuantificación de la red convolucional grupal, que localiza y resuelve el problema de la baja precisión de cuantificación del antiguo MobileNet.
4. Pasos cuantitativos, métodos de implementación y principios de MRT mejorados.
5. Se reconstruyeron StyleGAN y StyleGAN2 usando MxNet con el conjunto de datos FFHQ para entrenar el modelo.
6. Se volvió a capacitar a MobileFace-6 en el conjunto de datos de Celeb-Asia con una tasa de precisión de reconocimiento facial que alcanza el 95%.
Desarrollo de nodo completo de Cortex
1. Prueba de código Zokrates 0.6.2 mejorada.
2. Nodo completo adaptado a la versión 1.15.5 de Golang.
3. División de código de contexto CVM optimizado y error de pánico de almacenamiento fijo;
4. Operación optimizada de la biblioteca bn256. WebSocket fijo y lógica de carga de archivos optimizada.
5. Resuelto el problema de que el cliente de Okex no puede retirar monedas.
6. Lanzamiento de la versión estable 1.10.13.
7. Investigó la configuración confiable de zkSNARKS e inició la prueba MPC (Ceremonia de múltiples partes) del equipo Cortex.
Diverso
1. Personalizó la primera versión del formato de metadatos CRC-4 y usó IPFS para almacenar metadatos;
2. Investigó y auditó manualmente el código del contrato para prevenir vulnerabilidades del contrato y prevenir ataques maliciosos;
3. Se actualizó Cortex Wallet (incluido iOS, Android) a la versión 2.1.2. Admite el protocolo CIP-4 y la recepción, transferencia, visualización y otras funciones nuevas de token CRC-4 NFT.
4. Explorador de bloques Cortex actualizado. Admite información de retención de token CRC-4 NFT y consulta de información de transacciones en cadena.