Covalent Network(CQT)Q1 全球钱包用户覆盖增长超 4000 万,结构化数据集将服务超 2.8 亿用户

本文主要是介绍Covalent Network(CQT)Q1 全球钱包用户覆盖增长超 4000 万,结构化数据集将服务超 2.8 亿用户,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Covalent(CQT)Q1 全球钱包用户覆盖增长超 4000 万

Covalent Network(CQT)报告其数据使用的活跃钱包数量的显著增长,现在跨 Web3 生态系统的活跃钱包数已超过 2.8 亿,而在 2024 年 1 月初这一数据为 2.4 亿左右。这一增长凸显了 Covalent Network(CQT) 的重大影响力以及其对提供结构化、全面及可验证区块链数据的承诺,这为 AI 等下游用户提供了高效的结构化链上数据。作为服务于从 DeFi 到 AI 等多领域的基础设施,Covalent Network(CQT)在应对现代区块链数据需求的挑战、推动跨多个领域的创新等方面,起着至关重要的作用。

支持多样化 Web3 应用和 AI 的集成

Covalent Network(CQT)的结构化数据,旨在克服在大规模获取、存储和提供有用的区块链数据方面的重大挑战,这对开发者和最终用户都有益。在多个生态系统中,对实时结构化区块链数据有着迫切的需求,尤其是当其他方式(如运行公共区块链节点)在一个快速增长的多链环境中显得不可扩展,并且没有统一的数据捕获模式时。

Covalent(CQT)Q1 全球钱包用户覆盖增长超 4000 万

使用 Covalent Network(CQT)数据的活跃钱包累计数量

这些活跃的钱包代表了一个多样化的用户群体:包括 DeFi 协议用户、NFT 收藏者、GameFi 玩家、SocialFi 用户等各类群体。作为 Web3 中结构化数据和长期数据可用性的领导者,Covalent Network(CQT)的定位是支持像人工智能这样,依赖结构化数据且呈现指数级增长的领域。通过追求实时数据丰富化的进步,Covalent Network(CQT)将继续为越来越多的钱包提供及时、准确、全面的信息,同时也促进 Web3 生态系统的发展。

Covalent(CQT)Q1 全球钱包用户覆盖增长超 4000 万

主要区块链与 Covalent Network(CQT)数据集交互数据

随着 ChatGPT 和其他大型语言模型(LLM)应用的出现,人工智能和机器学习对大量结构化数据集的依赖已成为关注的焦点。人工智能在各个行业和日常生活中的变革潜力,很大程度上依赖于这些数据源的质量和规模。Covalent Network(CQT)与人工智能和 Web3 的结合预示着一个新纪元,其持续更新的数据集——随着每个新区块和区块链结构的扩张而增长——变得日益重要。目前,数千个专为 Web3 设计的应用程序正在使用这些数据,而对于人工智能的激增兴趣,也预示着新一波开发者热切希望使用 Covalent Network(CQT)的资源探索创新的用例。

未来展望

展望未来,Covalent Network(CQT)致力于加深其技术栈,并扩大其服务范围,以满足区块链行业不断演变的需求。Covalent Network(CQT)已经做好了准备,通过即将到来的创新来维持其增长轨迹,这些创新旨在提高数据的可访问性和质量——这些都是推动区块链大规模采用的关键因素。

关于 Covalent Network(CQT)

Covalent(CQT)创建了Web3最大的数据可用性层,使得数百万用户有能力在 AI、大数据和 DeFi 领域中构建新经济产品。它通过一个独特的统一 API,深入致力于使所有人都能访问结构化数据,从而实现数据获取的民主化。作为 DePIN 生态系统的核心组成部分,Covalent Network(CQT)为开发者、分析师、创新者以及成千上万的客户,提供了对超过 225 个区块链以及不断增长的数据的全面、实时访问。

这篇关于Covalent Network(CQT)Q1 全球钱包用户覆盖增长超 4000 万,结构化数据集将服务超 2.8 亿用户的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/918125

相关文章

一文教你Python如何快速精准抓取网页数据

《一文教你Python如何快速精准抓取网页数据》这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用Python实现快速精准抓取网页数据,文中的示例代码简洁易懂,具有一定的借鉴价值,有需要的小伙伴可以了解下... 目录1. 准备工作2. 基础爬虫实现3. 高级功能扩展3.1 抓取文章详情3.2 保存数据到文件4. 完整示例

使用Java将各种数据写入Excel表格的操作示例

《使用Java将各种数据写入Excel表格的操作示例》在数据处理与管理领域,Excel凭借其强大的功能和广泛的应用,成为了数据存储与展示的重要工具,在Java开发过程中,常常需要将不同类型的数据,本文... 目录前言安装免费Java库1. 写入文本、或数值到 Excel单元格2. 写入数组到 Excel表格

python处理带有时区的日期和时间数据

《python处理带有时区的日期和时间数据》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在Python中使用pytz库处理时区信息,包括获取当前UTC时间,转换为特定时区等,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录时区基本信息python datetime使用timezonepandas处理时区数据知识延展时区基本信息

Qt实现网络数据解析的方法总结

《Qt实现网络数据解析的方法总结》在Qt中解析网络数据通常涉及接收原始字节流,并将其转换为有意义的应用层数据,这篇文章为大家介绍了详细步骤和示例,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录1. 网络数据接收2. 缓冲区管理(处理粘包/拆包)3. 常见数据格式解析3.1 jsON解析3.2 XML解析3.3 自定义

SpringMVC 通过ajax 前后端数据交互的实现方法

《SpringMVC通过ajax前后端数据交互的实现方法》:本文主要介绍SpringMVC通过ajax前后端数据交互的实现方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价... 在前端的开发过程中,经常在html页面通过AJAX进行前后端数据的交互,SpringMVC的controll

SpringBoot UserAgentUtils获取用户浏览器的用法

《SpringBootUserAgentUtils获取用户浏览器的用法》UserAgentUtils是于处理用户代理(User-Agent)字符串的工具类,一般用于解析和处理浏览器、操作系统以及设备... 目录介绍效果图依赖封装客户端工具封装IP工具实体类获取设备信息入库介绍UserAgentUtils

Pandas统计每行数据中的空值的方法示例

《Pandas统计每行数据中的空值的方法示例》处理缺失数据(NaN值)是一个非常常见的问题,本文主要介绍了Pandas统计每行数据中的空值的方法示例,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是空值?为什么要统计空值?准备工作创建示例数据统计每行空值数量进一步分析www.chinasem.cn处

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读

SpringBoot基于配置实现短信服务策略的动态切换

《SpringBoot基于配置实现短信服务策略的动态切换》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot在接入多个短信服务商(如阿里云、腾讯云、华为云)后,如何根据配置或环境切换使用不同的服务商,需... 目录目标功能示例配置(application.yml)配置类绑定短信发送策略接口示例:阿里云 & 腾

Spring 请求之传递 JSON 数据的操作方法

《Spring请求之传递JSON数据的操作方法》JSON就是一种数据格式,有自己的格式和语法,使用文本表示一个对象或数组的信息,因此JSON本质是字符串,主要负责在不同的语言中数据传递和交换,这... 目录jsON 概念JSON 语法JSON 的语法JSON 的两种结构JSON 字符串和 Java 对象互转