低市值Pow赛道解析,探寻百倍潜力项目

随着铭文的火爆出圈,比特币减半的到来,关于Pow赛道的讨论也在变得火热,不少投资机构都将Pow赛道作为2024年分析的重点。Pow赛道又来已久,不少项目的市值都超过10亿美元,而对于大多数投资者来说,低市值高回报是我们重点埋伏的对象,今天就来盘点那些低市值的Pow项目,探寻超过百倍回报的项目。

1.Dynex

Dynexcoin是基于DynexSolve芯片算法的神经形态超级计算区块链,提出有用工作量证明(PoUW)方法,来提高去中心化网络的速度和效率。Dynex网络节点是由PoUW矿工组成,允许任何矿工执Dynex芯片计算并获得原生代币$DNX作为回报。

目前其日产出代币价值在F2Pool中排行第七。该项目代币DNX采用DynexSolve挖矿算法,支持GPU挖矿。挖矿设备:GPU(NVIDIA&AMD,主流GPU(显存不低于3GB)皆可。

2.Zephyr

Zephyr_org协议由门罗币构建而成,允许每种原生资产(ZEPH、ZephUSD和ZephRSV)继承门罗币的隐私功能。这确保了隐藏的交易目的地和金额,从而产生了私有稳定币协议。

Zephyr协议在RandomX工作量证明(PoW)算法上运行,旨在优化通用CPU并支持去中心化和平等的挖矿,其生态系统中共有三种代币:基础币(ZEPH)、稳定币(ZephUSD)和储备币(ZephRSV),用户可以用前者铸造后两者。而基础币ZEPH通过PoW算法挖矿获得。

3.Starcoin

Starcoin是一种工作量证明区块链,可让安全的智能合约为去中心化金融、游戏和NFT中的服务提供动力。Starcoin是一个面向用户的Web3基础设施,它更安全地重新定义了价值,以可扩展的架构为上层应用程序和最终用户提供服务。Starcoin通过增强的PoW共识保证用户拥有链上数据的所有权,维护用户的权益神圣不可侵犯。

近期,Starcoin完成2.0升级,BPS和TPS有较大的提升,网络性能有百倍提升,这对于Pow公链来说至关重要,因为Pow共识决定了网络的安全性和去中心化,而网络性能的提升这无疑补足了可扩展性的短板,让基于智能合约的生态应用可以在Starcoin上顺畅运行,这也是Starcoin独特的优势之一。

STC 是 Starcoin 的原生代币,发行总量为 3,185,136,000 STC,总量恒定。STC 的主要用途有:

  1. 支付交易的 gas 费用。

  2. 支付状态空间费用。

  3. 用于链上治理投票。

Starcoin对代币流通进行了严格的把控,其中80%的代币都是通过挖矿产出,每年释放总量1%,80年完成释放。这样保证了流入市场的代币非常少,且可控,对于持币用户来说可以增强持币信心。并且,基金会中代币需要提案才能流入市场,这大大增加了STC的稀缺性。

项目亮点

1)网络性能强:在2.0版本中提到,采用了并行化和FlexiDAG技术,极大的提升了交易速度和出块速度,让交易TPS得到了百倍的提升。

2)Gas费极低:STC价格较低,并且随着出块速度的提升,每一笔的交易手续费极低,基本可以忽略不计。

3)去中心化和安全性:Starcoin 是基于PoW共识构建,所以网络去中心化程度高,并且采用安全的Move语言编写智能合约,使得合约安全度较高。

4.LiquidLayer

LiquidLayer_是一个高度可扩展的PoW区块链,具有集成的Liquid-Stake-DerivativeBridge,是POW+LSD结合协议。目前市值仅为429万美元,日成交量为6.5万美元。

该协议创建了独特的LSD桥,让用户能从以太坊转移资金,通过桥接资产赚取APY。90%的收益被返还给LiquidLayer上桥接代币和$LILA持有者。

LiquidLayer的LSD桥旨在在以太坊和LiquidLayer链之间无缝转移资产。资产转移后会被存放在各种金库和稳定池中,例如Lido、Frax、RocketPool和Aave,还会被整合到流动性提供平台中来优化殖利率,同时保持资产流动性。收益将以USDC的形式自动转移到用户的以太坊网络钱包中。

相关推荐
白光白光6 分钟前
量子卷积神经网络
人工智能·神经网络·cnn
派可数据BI可视化1 小时前
数据指标与标签在数据分析中的关系与应用
大数据·数据仓库·商业智能bi
程序猿阿伟1 小时前
《C++智能合约与区块链底层交互全解析:构建坚实的去中心化应用桥梁》
c++·区块链·智能合约
java1234_小锋1 小时前
详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程?
大数据·elasticsearch·搜索引擎
黄焖鸡能干四碗1 小时前
【软件设计文档】详细设计说明书模板和实际项目案例参照,概要设计说明书,需求设计书,软件设计报告(Word原件)
大数据·软件需求·设计规范·规格说明书·1024程序员节
陈苏同学2 小时前
机器翻译 & 数据集 (NLP基础 - 预处理 → tokenize → 词表 → 截断/填充 → 迭代器) + 代码实现 —— 笔记3.9《动手学深度学习》
人工智能·pytorch·笔记·python·深度学习·自然语言处理·机器翻译
狂放不羁霸2 小时前
组会 | 大语言模型 + LoRA
人工智能·语言模型·自然语言处理
sp_fyf_20242 小时前
【大语言模型】ACL2024论文-20 SCIMON:面向新颖性的科学启示机器优化
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理·数据挖掘
宋138102797202 小时前
SouVR Feedback force7 力反馈设备
人工智能·机器人·vr
股票GPT分析2 小时前
《Python 股票交易分析:开启智能投资新时代》(二)
大数据·服务器·python·c#·fastapi