去中心化的代碼託管平台

⑴ 什麼是比特幣分叉

比特幣中一個區塊的容量就是1M（兆位元組）吧。而一筆交易是250到500位元組之間。

按照這種演算法，那麼一個區塊大約包含的4 194.3（筆）交易。

比特幣中一個區塊確認的時間是10分鍾，那麼一個區塊每秒能處理的7個交易，可能有時候連7筆都達不到。

這樣會造成一什麼後果呢？

比特幣的分叉分為硬分叉和軟分叉。

硬分叉是：指比特幣的區塊格式或交易格式發生改變時，未升級的節點拒絕驗證已經升級的節點生產出的區塊。

已經升級的節點可以驗證未升級節點生產出的區塊，大家各自延續自己認為正確的鏈，所以分成兩條鏈。

什麼是軟分叉呢？

軟分叉是指比特幣交易的數據結構發生改變時，

未升級的節點可以驗證已經升級的節點生產出的區塊，

而且已經升級的節點也可以驗證未升級的節點生產出的區塊。

⑵ 什麼是git代碼託管平台

基於git協議的，可以託管代碼。
像github，國內的gitee都是git代碼託管的平台。
很多公司可能會自己建一個git代碼倉庫，廣泛來說都是。

⑶ 2021那些事兒｜細數信息技術4大領域

2021年，信息技術發展突飛猛進。人工智慧、大數據、開源、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）……每個領域的發展幾乎都可圈可點。

在人工智慧領域，人工智慧的語言大模型、圖文大模型乃至多模態大模型的基本能力已得到了充分展現。例如，阿里巴巴達摩院公布多模態大模型M6最新進展，參數從萬億躍遷至10萬億；鵬城實驗室與網路聯合發布全球首個知識增強千億大模型——鵬城—網路·文心，參數規模達到2600億。

不僅如此，人工智慧與其他科學領域的交叉融合也擦出火花。在《科學》近日公布的2021年度科學突破榜單上，AlphaFold和RoseTTA-fold兩種基於人工智慧預測蛋白質結構的技術位列榜首。

在人機交互領域，扎克伯格將Facebook公司更名為「Meta」時，特斯拉和SpaceX首席執行官埃隆·馬斯克則將注意力放在腦機介面上。馬斯克認為腦機介面裝置將更有可能改變世界，幫助四肢癱瘓或有身體缺陷的人更好地生活和工作，「復雜的腦機介面裝置可以讓你完全沉浸在虛擬現實中」。此外，今年5月，斯坦福大學開發出一套皮質內腦機介面系統，可以從運動皮層的神經活動中解碼癱瘓患者想像中的手寫動作，並將其轉換為文本。

在超算領域，最值得一提的是，今年11月，我國超算應用團隊憑借「超大規模量子隨機電路實時模擬」成果斬獲國際高性能計算應用領域的最高獎項「戈登貝爾獎」。

在開源方面，RISC-V開源指令集及其生態快速崛起；由華為公司牽頭，中國科學院軟體研究所、麒麟軟體等參與的openEuler操作系統開源社區業已匯聚了7000名活躍開發者，完成8000多個自主維護的開源軟體包，催生了10多家廠商的商業發行版……

回望2021年，信息技術版邀請業內專家梳理上述四個領域的發展脈絡，展望未來發展趨勢。

作者 張雙虎

AlphaFold或是2021年人工智慧（AI）領域的「一哥」。

近日，《科學》雜志公布了 2021 年度科學突破榜單，AlphaFold 和 RoseTTA-fold 兩種基於人工智慧預測蛋白質結構的技術位列榜首。

此前幾天，由中國工程院院刊評選的「2021全球十大工程成就（近5年全球實踐驗證有效、有全球影響力的工程科學和技術重大成果）」中，AlphaGo和AlphaFold亦榜上有名。

在接受《中國科學報》采訪時，數位專家回望今年人工智慧領域取得的成就時，均談到了AlphaFold。

「面向科學發現的AlphaFold和中國正在構建的人工智慧發展生態不能不說。」 浙江大學人工智慧研究所所長吳飛對《中國科學報》說。

中科院自動化研究所模式識別國家重點實驗室研究員王金橋則提名「用AI進行新冠診斷」「人工智慧與生物、制葯、材料等科學融合（AI for Science）」和「三模態大模型紫東太初」。

在醫學領域，AI識別咳嗽聲早已用於肺炎、哮喘、阿爾茨海默氏症等疾病檢測。美國麻省理工學院研究人員研發出可以通過分析咳嗽錄音識別新冠患者的AI模型，識別出新冠患者咳嗽的准確率為98.5％，其中識別無症狀感染者的准確度高達100％。日前，有報道稱該模型已用於識別奧密克戎病毒。

「紫東太初首次實現了圖—文—音語義統一表達，兼具跨模態理解和生成能力。」 王金橋說，「目前與新華社共同發布的『全媒體多模態大模型研發計劃』，實現對全媒體數據理解與生成的統一建模，打造全棧國產化媒體人工智慧平台，已 探索 性地應用於紡織業和 汽車 行業質檢等場景。」

12月7日， 科技 部官網公布3份函件，支持哈爾濱、沈陽、鄭州3地建設國家新一代人工智慧創新發展試驗區。至此，我國已經有18個國家新一代人工智慧創新發展試驗區，這將引領帶動中國人工智慧創新發展。

「我國正在推動人工智慧生態發展，構建良好生態。」吳飛說，「目前已有15個國家新一代人工智慧開發創新平台、18個國家新一代人工智慧創新發展試驗區、8個人工智慧創新應用先導區和高等學校設置的人工智慧本科專業和交叉學科等人才培養載體。」

「一是大模型，二是人工智慧和基礎學科的結合。」孫茂松對《中國科學報》說，「語言大模型、圖文大模型乃至多模態大模型的基本能力已得到了充分展現，確定了它作為智能信息處理基礎軟設施的地位。同時，它並非簡單地擴大規模，而是對數字資源整合能力和計算能力都提出了挑戰。雖然它的局限性也很明顯，但它所表現出的某些『奇特』性質（如少樣本學習、深度雙下降、基於提示的任務調整等），使學者產生了超大參數規模或會引發質變的期待，從而為新的突破埋下了伏筆。」

今年，人工智慧領域從「大煉模型」走向「煉大模型」階段，從千億量級到萬億量級，在大模型領域，似乎沒有最大，只有更大。

3月，北京智源人工智慧研究院發布我國首個超大規模人工智慧模型「悟道1.0」。6月，智源就改寫了自己的紀錄，發布悟道2.0，參數規模達到1.75萬億；9月,浪潮人工智慧研究院推出了中文巨量語言模型——源 1.0，參數量達2457億；11 月，阿里巴巴達摩院公布多模態大模型 M6 最新進展，參數從萬億躍遷至 10 萬億；12月，鵬城實驗室與網路聯合發布全球首個知識增強千億大模型——鵬城—網路·文心，參數規模達到2600億。

與此相應，最近快手和蘇黎世聯邦理工學院提出了一個新的推薦系統Persia，最高支持100萬億級參數的模型訓練。

另一方面，人工智慧在基礎學科領域不斷攻城略地。

7月，DeepMind公司人工智慧程序Alphafold2研究成果又登頂《自然》，在結構生物學研究領域，人工智慧或帶領生物學、醫學和葯學挺進新天地；11月，美國南加利福尼亞大學研究人員通過腦機連接設備，讓猴子玩 游戲 和跑步機，從而進行神經活動數據研究；12月，DeepMind開發的機器學習框架，已幫助人們發現了純數學領域的兩個新猜想，展示了機器學習支持數學研究的潛力。

「今年人工智慧在各行業應用方面也取得不小的成績。」孫茂松說，「人工智慧與基礎學科結合已顯示出巨大潛力，發表了多篇頂級論文，已展露出某種較強的趨勢性，即『人工智慧+基礎科學』大有可為。」

作者 張雙虎

腦機介面、AR眼鏡、智能語音、肌電手環、隔空手勢識別……2021年，從基礎研究到應用落地，人機交互領域風起雲涌。不管是智能 健康 、元宇宙，還是自動駕駛領域的蓬勃發展，似乎都表明，人機交互正站在產業化落地的門口。

「我們研發的高通量超柔性神經電極已通過科研臨床倫理審批，即將開展腦機介面人體臨床試驗。」中科院上海微系統所副所長、感測技術聯合國家重點實驗室副主任陶虎對《中國科學報》說，「安全穩定地大規模採集人體大腦的神經元信號並進行閉環調控，將實現病人感知和運動功能的修復。」

腦機介面技術給患者帶來越來越多的便利。今年5月，斯坦福大學研究人員在《自然》發表封面論文，開發出一套皮質內腦機介面系統，可以從運動皮層的神經活動中解碼癱瘓患者想像中的手寫動作，並將其轉換為文本。藉助該系統，受試者（因脊髓損失癱瘓）每分鍾可以打出近百個字元，且自動更正後的離線准確率超過了 99%。

不久前，馬斯克表示，希望明年能在人類身上使用Neuralink 的微晶元裝置。該晶元將用於治療脊髓損傷、帕金森氏症等腦部疾病和神經系統疾病。目前，相關技術正在等待美國食品葯品監督管理局的批准。

「腦機介面領域已經蓄積了相當的技術，有望成為解決大腦疾病的利器。」陶虎說，「大家都在搶占臨床應用的先機，明年可能會實現技術落地應用。預計兩三年內，國內會出現可媲美馬斯克Neuralink的獨角獸企業。」

「人機交互將引申出新的萬億級市場。」福州大學特聘教授嚴群這句判斷，也囊括了元宇宙這個巨大的市場。

有人稱2021年是「元宇宙元年」，也有人認為這不過是「舊瓶裝新酒」。但無論如何，元宇宙已是今年人機交互領域繞不開的話題。

「元宇宙是虛擬現實、增強現實和混合現實的綜合，它實際上並非新的東西。」北京郵電大學人機交互與認知工程實驗室主任劉偉告訴《中國科學報》，「元宇宙是現實世界和虛擬世界跨越未來的發展方向，但還有些技術問題未能很好地解決。」

在真實世界裡，人機交互問題和人機環境系統的混合問題未能很好地解決。真實世界的人機交互中，不管是輸入、處理還是輸出過程中，客觀數據、主觀信息和知識依然不能完美融合。

劉偉認為，無論真實世界還是虛擬世界，人類和機器決策都有「快決策」和「慢決策」過程。人類決策有時依靠邏輯決策多些，有時直覺決策多些，這種「混合決策」不斷變換，而且很難找到變化規律。這方面的問題機器決策目前還未能解決。

「元宇宙還處在畫餅的前期階段。」劉偉說，「因為它的底層機理沒有解決——人在真實世界裡未能完美解決人機交互的問題，帶到元宇宙里同樣不能解決。」

談到人機交互，劉偉認為第二個不能不說的問題是「復雜領域」。

「今年的諾貝爾物理學獎，也給了復雜系統預測氣候變化模型的提出者。」劉偉說，「人機交互也是一個復雜系統，它既包括重復的問題，還包括雜亂的、跨域協同的問題。」

劉偉認為，從智能的角度說，復雜系統包括三個重要組成部分，一是人，二是裝備（人造物），三是環境。這其實是多個事物之間相互作用，交織在一起、既糾纏又重疊的「人機環系統」問題。

「在人機交互中，機器強在處理『復』的問題，人擅長管『雜』的事——跨域協同、事物間平衡等。因為人們還沒找到復雜事物的簡單運行規律，所以解決所有智能產品、智能系統問題，要從人、機、環這個系統里找它們的結合、融合和交互點。而且，人要在這個系統中處於主導地位。」

人機交互領域引起劉偉重視的第三個現象，是「人工智慧幫數學家發現了一些定律」。「最近，DeepMind研發了一個機器學習框架，能幫助數學家發現新的猜想和定理。」劉偉說，「人工智慧是一個基本的數學工具，同時，數學又反映了一些基本規律。如果人工智慧可以幫助數學家處理一些數學問題，那麼，人們將更好地認識復雜系統的簡單規律，人機交互方面就可能會取得新突破。」

作者 張雲泉（中國科學院計算技術研究所研究員）

今年是我國超算應用實現豐收的一年。

11月中旬在美國舉行的全球超算大會（SC21）上，中國超算應用團隊憑借基於一台神威新系統對量子電路開創性的模擬（「超大規模量子隨機電路實時模擬」），一舉摘得國際上高性能計算應用領域的最高學術獎——「戈登貝爾獎」。

同時，在SC 21大學生超算競賽總決賽上，清華大學超算團隊再次奪得總冠軍，實現SC競賽四連冠。這些大規模應用軟體可擴展性和性能調優方面的成績表明，我國在並行軟體方面的發展方興未艾。

回到超算對產業的驅動來看，我們要重提「算力經濟」一詞。早在2018年，我們提出「算力經濟」概念，認為以超級計算為核心的算力經濟將成為衡量一個地方數字經濟發展程度的代表性指標和新舊動能轉換的主要手段。

綜合近幾年的發展趨勢，我們認為高性能計算當前發展趨勢已充分表明，隨著超算與雲計算、大數據、AI的融合創新，算力已成為當前整個數字信息 社會 發展的關鍵，算力經濟已經登上 歷史 舞台。

通過對2021年中國高性能計算機發展現狀綜合分析，可以總結出當前高性能計算正呈現出以下幾個特點。

首先，高性能計算與雲計算已經深度結合。高性能計算通常是以MPI、高效通信、異構計算等技術為主，偏向獨占式運行，而雲計算有彈性部署能力與容錯能力，支持虛擬化、資源統一調度和彈性系統配置。

隨著技術發展，超級計算與容器雲正融合創新，高性能雲成為新的產品服務，AWS、阿里雲、騰訊、網路以及商業化超算的代表「北龍超雲」，都已基於超級計算與雲計算技術推出了高性能雲服務和產品。

其次，超算應用從過去的高精尖向更廣、更寬的方向發展。隨著超級計算機的發展，尤其是使用成本的不斷下降，其應用領域也從具有國家戰略意義的精密研製、信息安全、石油勘探、航空航天和「高冷」的科學計算領域向更廣泛的國民經濟主戰場快速擴張，比如制葯、基因測序、動漫渲染、數字電影、數據挖掘、金融分析及互聯網服務等，可以說已經深入到國民經濟的各行各業。

從近年中國高性能計算百強排行榜（HPC TOP100）來看，超算系統過去主要集中於科學計算、政府、能源、電力、氣象等領域，而近5年互聯網公司部署的超算系統占據了相當大比例，主要應用為雲計算、機器學習、人工智慧、大數據分析以及短視頻等。這些領域對於計算需求的急劇上升表明，超算正與互聯網技術進行融合。

從HPC TOP100榜單的Linpack性能份額看，算力服務以46%的比例占據第一；超算中心佔24%，排名第二；人工智慧、雲計算和短視頻分別以9%、5%和4%緊隨其後。

可以看出，人工智慧佔比的持續增加與機器學習等演算法和應用的快速崛起，以及大數據中的深度學習演算法的廣泛應用有很大關系。互聯網公司通過深度學習演算法重新發現了超級計算機，特別是GPU加速的異構超級計算機的價值，紛紛投入巨資建設新系統。

綜合來看，目前的算力服務、超算中心、人工智慧、科學計算等領域是高性能計算的主要用戶，互聯網、大數據，特別是AI領域增長強勁。

再次，國家層面已經制訂了戰略性的算力布局計劃。今年5月，國家發展改革委等四部門聯合發布《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》，提出在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝以及貴州、內蒙古、甘肅、寧夏建設全國算力網路國家樞紐節點，啟動實施「東數西算」工程，力促把東部的數據送到西部進行存儲和計算，同時在西部建立算力節點，改善數字基礎設施不平衡的布局，有效優化數據中心的布局結構，實現算力升級，構建國家算力網路體系。

最後，人工智慧的算力需求已成為算力發展主要動力。機器學習、深度學習等演算法革新和通過物聯網、感測器、智能手機、智能設備、互聯網技術搜集的大數據，以及由超級計算機、雲計算等組成的超級算力，被公認為是人工智慧時代的「三駕馬車」，共同掀起最新一輪的人工智慧革命。

在人工智慧蓬勃發展這一背景下，虛擬化雲計算向高性能容器雲計算演進，大數據與並行計算、機器學習融合創新就成為了產業發展的最新方向。

此外，在智能計算評測方面，我國已經提出了包括AIPerf 500在內的眾多基準測試程序，這是對傳統Linpack測試標準的有力補充。

這些發展表明超算技術向產業滲透的速度加快，我們已經進入一個依靠算力的人工智慧時代，這也是未來發展的必然趨勢之一。隨著用戶對算力需求的不斷增長，算力經濟必將在未來 社會 發展中占據重要地位。

作者 武延軍（中國科學院軟體研究所研究員）

開源發展可圈可點並非只是今年的事。最近幾年，開源領域發生了很多重要的事情。

例如，RISC-V開源指令集及其生態的快速崛起。這與上世紀90年代初Linux誕生一樣。當時，UNIX和Windows是主流，很少有人能夠預料到今天以Linux為內核的操作系統已經遍及人們生活的方方面面。

如今，人們每天使用的App，超過80% 概率是運行在以Linux為內核的安卓操作系統上，而且，支撐其業務的後端伺服器上運行的操作系統很大概率也是Linux發行版。

所以，今天的RISC-V也同樣可能被低估，認為其不成熟，很難與ARM和X86抗衡。但也許未來RISC-V就像Linux一樣，最終成為全球范圍內的主流指令集生態，產品遍及方方面面。

僅2020年，RISC-V International（RVI，RISC-V基金會遷入瑞士之後的新名稱）的會員數增長了133%。其實RVI遷入瑞士這件事情本身也意義重大，是一次開源領域面對大國競爭保持初心不「選邊站」的經典案例，值得全球其他開源基金會參考。

在國內，2019年底，華為公司牽頭，中國科學院軟體研究所、麒麟軟體等參與的openEuler操作系統開源社區正式成立。在短短的兩年內，社區已經匯聚了7000名活躍開發者，完成8000多個自主維護的開源軟體包，催生了10多家廠商的商業發行版。

這是中國基礎軟體領域第一個真正意義上的「根社區」，雖然與20多年 歷史 的Debian、Fedora還有差距，但邁出了重要一步，對學術研究、技術研發、產業創新來說，終於有了國內主導的、可以長期積淀的新平台。

同時，華為在遭遇安卓操作系統GMS（谷歌移動服務）海外斷供之後，推出了鴻蒙操作系統HarmonyOS，並在開放原子開源基金會下啟動開源項目OpenHarmony。

目前OpenHarmony短時間內已經吸引了國內眾多廠商參與，也側面反映了國內產業界對新一代萬物互聯操作系統的旺盛需求。盡管其在生態規模和技術完整程度方面與安卓仍有差距，但畢竟邁出了打造自主生態的第一步。

這相當於為源代碼合理使用劃定了一個邊界，即合理使用僅限於介面，一旦深入到介面的實現代碼，則需要遵守相關許可。這對開源知識產權的法律界定具有重要參考意義。

今年5月，《2021中國開源發展藍皮書》重磅發布。它不僅系統梳理了我國開源人才、項目、社區、組織、教育、商業的現狀，並給出發展建議，而且為國家政府相關管理部門制定開源政策、布局開源戰略提供參考，為科研院所、 科技 企業以及開源從業者提供更多的案例參考和數據支撐。

而不論是開源軟體向圍繞開放指令集的開源軟硬體生態發展，還是開源有嚴格的法律邊界約束，抑或是國內龍頭企業正嘗試通過開源 探索 解決「卡脖子」問題，且已經取得了一定的效果……眾多案例都指向一個方向——開源趨勢不可阻擋。因為它源自人類分享知識、協同創造的天性，也是人類文明在數字時代薪火相傳的重要模式。

當然，不可否認的是，開源還存在很多問題，例如，開源軟體供應鏈安全的問題。這里的安全既有傳統意義上軟體質量、安全漏洞的問題，也有開源軟體無法得到持續有效維護的問題（如OpenSSL在出現HeartBleed問題時只有兩位兼職維護者，log4j出現問題時只有三位兼職維護者），更有大國競爭導致的「斷供」問題（如GitHub曾限制伊朗開發者訪問）。

隨著開源軟體向GitHub這類商業平台的集中，這一問題會更加突出，甚至演變為重大風險。開源軟體這一本應屬於全人類的智慧資產，可能變為實施「長臂管轄」的武器。為了避免這一問題，開源代碼託管平台、開源軟體構建發布平台等公共基礎設施需要「去中心化」。世界需要多個開源軟體基礎設施，以最大程度消除政治力量對開源社區的威脅。

對於中國來說，隨著開源軟體成為眾多科研、工業等重大基礎設施的重要支撐部分，開源軟體本身也要有一個基礎設施，具備代碼託管、編譯、構建、測試、發布、運維等功能，保證開源軟體供應的安全性和連續性，進而增強各行各業使用開源軟體的信心。

未來，核心技術創新與開源貢獻引領將成為國內企業發展的新動力，或將我國開源事業推向另一個高潮。

⑷ 代碼託管是做什麼的

我曾經用它調用.NET里的數據加密組件，總得來說，託管的代碼更安全，垃圾自動回收，可以調用其他.NET服務，挺方便的

⑸ homiex交易所怎麼樣，2020國內比較安全的去中心化交易平台有哪些

這個平台比較少聽說，建議你還是到去中心化交易平台，比如CellETF數字幣去中心化交易所(celletf.io)，私鑰掌握在自己手裡，當然比較靠譜了。

⑹ 去中心化交易所有哪些平台

鯨交所WhaleEx：基於EOS的去中心化交易所，我一般交易時都會選擇它，交易深度好，掛單後能很快就成交。最好的地方是安全性高，智能合約通過安全審計，使用放心。
0x協議：運行在以太坊上的點對點開放式協議。該協議旨在成為通用開放標准，作為可與其他協議組合的基本模塊，用以驅動越來越復雜的區塊鏈應用程序。但是，以太坊的擁堵是出名的，所以它目前的狀況其實並不太好。
Loopring
路印協議：類0x的去中心化交易協議。鏈上智能合約負責資產託管、實施撮合成交，鏈下負責訂單匹配。它有一個鏈上交易環路撮合技術，鼓勵交易所匹配最大折扣的成交路徑，為用戶節省交易成本的同時交易所也有利可圖。但另一方面也增加了智能合約的復雜度和以太坊交易的執行成本，在實際應用中效果如何還有待觀察。
還有Kyber、IDEX、比特股等，去中心化交易所是未來的趨勢，所以市面上還是挺多的。但相比較而言，我還是覺得鯨交所WhaleEx是最靠譜的。

⑺ 去中心化交易所平台幣有哪些

與傳統交易所區別在於撮合方式不同，去中心化交易所用的是智能合約，而中心化交易所用的是交易所撮合演算法，帶幣幣互換的錢包其實是去中心化交易所的雛形，現在很多錢包也轉型做去中心化交易所。去中心化交易所平台有：1、Uniswap；2、MDEX；3、JustSwap；4、SushiSwap；5、Bancor Network；6、Curve。

第一、Uniswap
成立時間於 2018-11，注冊地區 美國 幣種數量 1152 (1915個交易對)
簡介：Uniswap V2是完全部署在以太坊鏈上的DEX平台，基於「恆定乘積自動做市「模型【儲備池模式、鏈上撮合、鏈上清算】，並促進ETH和ERC20 代幣數字資產之間的自動兌換交易。 Uniswap V2 的交易設計與傳統的限價訂單模型不同，Uniswap V2 協議為每個 ETH 和 ERC20 代幣交易對創建了單一的流動性儲備。 每個代幣的流動性儲備都是一個交易智能合約，其持有一定數量的 ETH 和 ERC20 代幣。Uniswap V2 交易合約作為自動做市商
第二、MDEX
成立時間 未知，注冊地區 未知
簡介：MDEX支持BSC、HECO及ETH的去中心化跨鏈交易協議，旨在融合多鏈優勢，打造高性能復合型DEX生態，以流動性挖礦與交易挖礦的「雙重挖礦激勵」給予參與者最大化回饋，並通過手續費回購銷毀機制實現了自驅式價值捕獲生態閉環。MDEX現已登陸火幣生態鏈Heco及幣安智能鏈BSC，用戶可通過MDEX Bridge實現資產在火幣生態鏈Heco、ETH和幣安智能鏈BSC之間的跨鏈互通。
第三、JustSwap
成立時間 未知，注冊地區 未知
簡介：JustSwap是一個基於TRON的交換協議，可以用於TRC20 tokens的交換。 任何2個TRC20的token都可以交換，系統定價，交易方便，而且協議不會抽取手續費，所有的手續費都提供給協議的流動性提供者。 協議的去中心化和安全性有可靠保證。
第四、SushiSwap
成立時間 2020-08，注冊地區 未知
簡介：SushiSwap是一個Uniswap的分叉，於8月27日上線。它採用了UniSwap的核心流動池設計，依然是流動性挖礦和自動做市商（AMM）。在協議和智能合約層面，SushiSwap與Uniswap共享相同的介面，並且前端界面Sushiswap也跟Uniswap相同。但它本質上又改變了原有的協議，SushiSwap將Uniswap的理論又向前推進一步。
第五、Bancor Network
成立時間 2017-01，注冊地區 以色列
簡介：Bancor是一款去中心化的交易協議，使交易者、流動性提供者和開發者能夠參與到一個沒有門檻的開放金融市場中。無需許可即可使用Bancor開源協議。 Bancor作為一個去中心化的自治組織（DAO），由其社區擁有和運營。Bancor協議通過一個民主和透明的投票系統進行管理，允許所有利益相關者參與並塑造Bancor的未來。
第六、Curve
成立時間 --注冊地區 未知
簡介：Curve是基於以太坊的去中心化穩定幣交易池，其特點在於高效而低滑點的穩定幣交易體驗，以及為做市商提供低風險的手續費收入。在後台，流動性池中持有的代幣也將提供給Compound協議或iearn.finance，在此處為流動性提供者產生更多的收入。

⑻ 去中心化金融DeFi和傳統金融有什麼區別現在比較好的DeFi平台有哪些

您好，非常榮幸能在此回答您的問題。以下是我對此問題的部分見解，若有錯誤，歡迎指出。展開全部
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幾乎每一個加密初創企業的支持者都有一種趨勢，那就是利用區塊鏈技術的去中心化價值，兜售自己的商業基本面。

在本文中，我們將解釋去中心化金融協議業務與傳統業務的不同之處:

我們將主要討論兩個方面：

1) DeFi的真正含義是什麼?

2)DeFi平台的種類和主要區別是什麼?

DeFi指南

傳統金融體系的用戶往往希望建立一個更容易訪問、更透明、交易費用更低、更少依賴中介機構的體系。要建立這樣一個更加公平的金融體系，銀行、貸款和衍生品必須經歷根本性的變革。此外，需要採用分散的生態系統，如DeFi。它促進了p2p借貸，消除了集中控制，為用戶提供了財務自由。

最近，在加密貨幣領域，有很多關於DeFi的討論。它向全球提供金融服務:貸款、衍生品和其他產品。而且，傳統金融中介機構的作用有所減弱，甚至沒有發揮作用。分散化金融體系的支持者認為，DeFi是傳統貸款的一個很好的替代品。一些人已經將其稱為借貸的未來。

DeFi建立在比特幣網路和以太坊等公共區塊鏈之上。它已經成為以太坊網路上的「核心驅動程序」之一。通過利用無許可的分布式網路，DeFi平台將金融產品轉換成去信任的協議，世界上任何地方的任何人都可以訪問這些協議。在銀行沒有賬戶的人也可以使用DeFi解決方案來貸款和借入資產，以及使用金融工具進行交易。

開源平台為用戶提供了巨大的好處，包括透明度、廉價的跨境交易、無信用檢查和減少審查。任何人都可以進行金融活動，因為沒有地理位置的限制。

DeFi的去中心化程度

最近幾個月，DeFi解決方案的引入激增。它們有不同的模型，其分散化程度也各不相同。與其他模型相比，一些DeFi模型的分散性較差。這是因為他們只有幾個組件是分散的，而其餘的仍然由公司集中控制。

協議的制定、非託管、價格供給、利率的確定、追加保證金流動性的提供和追加保證金的啟動是DeFi協議的關鍵組成部分。它們決定了去中心化的程度。

如果去中心化組件的數量較大，那麼該DeFi協議比其他模型更分散。這樣的協議將讓用戶完全控制他們的數字資產，擺脫集中控制。到目前為止，還沒有一個DeFi協議分散了所有組件。

每個DeFi協議都根據分散組件的數量分配一個類別：

中心化金融(CeFi)(CeFi)

DeFi解決方案通常是非託管的，這意味著用戶可以控制他們的資金，並對他們的安全性負責。相反，CeFi是託管的。中央系統對用戶的資產進行保管，並負責保證用戶資金的安全。

當涉及到貸款或借款時，用戶無法控制資金的任何方面。利率由中央決定，追加保證金的流動性由中央系統或當局提供。CeFi產品使用集中的價格供給，並且發起追加保證金通知也是有許可的。非常感謝您的耐心觀看，如有幫助請採納，祝生活愉快！謝謝！

⑼ 去中心化交易平台是什麼

相較中心化交易平台，去中心化交易平台有哪些優勢和不足呢？
2013年至今，誕生了很多去中心化交易平台。與中心化交易平台不同，去中心化交易平台不需要注冊賬戶，使用個人數字資產賬戶即可參與交易。
其次，去中心化交易平台每筆交易都通過區塊鏈進行，需要等待區塊鏈的確認才算交易成功。同時，去中心化交易平台不負責保管用戶的資產和私鑰等信息，一方面避免了交易平台的道德風險，另一方面要求你千萬保管好自己的私鑰。
由於去中心化交易平台普遍存在流動性低、交易處理速度慢等特點，目前交易總量僅佔全球數字資產交易總量的0.03%。目前，去中心化交易平台項目Airswap、Kyber、0x、OmiseGo的代幣都可以在huobi.pro上進行交易。