CVT价格实时数据
今天的实时{二进制}价格为{0000}美元，24小时交易量为{0001}美元。我们实时更新CVT到美元的价格。CyberVein在过去24小时内下降了{0002}。当前CoinMarketCap排名为#1765，实际市值为{0003}美元。它的流通供应量为1060404496枚CVT硬币，最大供应量为2147483648枚CVT硬币。
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什么是CyberVein（CVT）？
{二进制}-；的大数据解决方案基于PISR（私有、互联、安全、稳健）分布式数据库，数据库操作存储在CyberVein区块链网络上，该网络运行在贡献证明（PoC）共识机制上。该解决方案集中在企业级“；区块链+大数据"；定制服务。
CVT是本机实用工具令牌，用于：
存储付费：数据所有者根据该过程中消耗的文件大小和带宽支付相应的存储费。计算能力支付：用户向所有者支付使用费，软件开发人员的报酬将完全在CVT中进行。数据交换：在CyberVein-上；在联合学习平台上，数据获取者以双方签订的价格交易数据，以获得分布式建模应用程序。跨NFT发行支付：Dapp企业有义务根据所占用的网络资源支付存储和数据交换费用，并可以设立CyberVein代币作为支付手段，以发行NFT或根据其期望的商业模式开展业务。CyberVein工具包括：
PISR Consortium数据库，创造更好的数据管理：通过安全可靠的虚拟机操作和维护用户数据，为上游数据高效聚合数据，并实现数据可追溯和跟踪，确保数据源和输出的可靠性，实现跨级别、跨部门的数据共享，提高及时性、多样性，数据的存量和密度，实现数据的商业价值，真正解决数据流中的问题。DAG存储链，创建更安全的数据存储，具有更好的效率，无需块确认，交易费用低，还消除了矿工，支持每个节点的异步验证和并行处理，节点越多，速度越快，可扩展性越强，从而获得更好的可扩展性。DAG存储链上的数据库备份为企业提供了额外的安全层。Cytrix，允许共享GPU。节点可以将其GPU的一部分贡献给网络，作为通过贡献证明机制进行补偿的回报。贡献的GPU可以帮助企业或个人进行联合学习的数据建模。联合学习平台，使数据能够货币化。联合学习是一种分布式机器学习工作流。数据集首先在本地进行训练，各方的数据在本地保存，不会泄露隐私或违反法规。各个终端将经过训练的模型返回到服务器以创建共享模型。有效保护数据的隐私和安全，解决信息孤岛问题，从而实现数据的价值。该平台还将提供算法，以支持企业和个人的数据建模操作。流通中有多少CVT？
CyberVein于2018年3月26日启动了其项目，在genesis创建了2147483648（约21亿代币）CVT代币。该代币是预先开采的，具有固定供应。CyberVein避免了在代币供应中造成通货膨胀，这是一些代币经济中使用的一种技术，因为这种方法意味着代币持有者补贴应用程序在网络上的活动。相反，CyberVein旨在依靠DAVE联盟的大数据服务费以可持续的方式长期运营。为了补贴网络引导阶段的网络活动，分配了一个上限池（见下文“长期储备”），用于扩大生态系统和提供贡献证明代币奖励。
50%池1——长期储量
30%的长期储备基金
15%的技术开发
5%营销活动
36%池2-私人销售
10%池3-团队和创始合作伙伴
4%池4-顾问
谁是CyberVein的创始人？CyberVein大数据解决方案由CV Technology Foundation创建；这篇白皮书由俞和葛撰写。两人将继续担任CyberVein执行团队的成员，其中Arthur担任全球总监，Jack担任全球大使。
我在哪里可以购买CyberVein代币（CVT）？CVT可通过Poloniex、Bittrex Global、OKEx、MXC、Bitbns和许多其他交易所获得。一些服务将允许您使用法定货币通过银行转账或信用卡进行购买。
是什么使CyberVein独一无二？与区块链项目不同，CyberVein更像是一个基于区块链的大数据解决方案，因此{CyberVein]更关注企业级数据库使用的证券问题，以及标准化和合法化数据货币化的可行性。如今，人们越来越担心数据库故障导致的数据隐私泄露和数据丢失。
随着PISR数据库安装在服务器上，将在只有客户端可以访问的服务器周围形成联盟数据库（与任何其他数据库没有区别），数据库创建足够的分布式冗余，数据库的状态和动作将记录在区块链上，区块链就像一台时间机器。这导致：单点故障不会导致数据库上的数据丢失。数据库可以根据区块链哈希回滚。任何恶意行为都将被记录并在联盟数据库中可见，并被拒绝。为监督审计提供功能接口，支持监督审计访问，并支持全面的区块链指数监控，以确保运营质量
另一方面，DAG存储链镜像数据库的分片副本，该副本不限于联盟数据库，而是全局存储，作为额外的安全层。
联合学习平台不是一种产品，而是一种创新的工作流程，它允许在终端上本地进行机器学习训练，而不是在集中式服务器上进行。这意味着敏感信息永远不会离开服务器或被任何人看到。
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