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DAO:比SBT更有价值的DAO声誉量化模型_人工智能

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时间:1900/1/1 0:00:00

原文作者:TalentDAO/img/20231695447/0.jpg" />

图1:具有丰富输入集的说明性模型组件

元函数在这里被定义为由集合函数组成的复合函数。集合函数的一个属性是相对于一组输入函数减少计算的维度输出。元函数可用于计算标准化的贡献分数,该分数合理地近似于社区中基于声誉的参与。从一组输出值 (Y) 计算标准化贡献分数需要三个步骤,这些输出值表示每个单独贡献的输入源的缩放和标准化量化。

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确定每种贡献类型的权重。

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治理:XX%

数据:Binance铸造90,783,859枚BUSD:金色财经报道,据Whale Alert数据显示,Binance铸造90,783,859枚BUSD。[2022/9/2 13:03:12]

财务:XX%

努力:XX%

社交:XX%

注意:如果贡献被分配给多种类型,则它们必须单独计算。

确定用于组合贡献类型的转换函数。

(a) + (b) + (c) + (d) = 总重量

注意:对所有元函数使用线性转换并避免多余的数据转换可能更简单。通过使用适当的转换函数转换每个单独的输入,可以获得更精细的控制。

通过取总权重的平均值来归一化最终的贡献分数。

总权重/# 贡献类型 = 归一化贡献分数

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