VIOLA.AI以人工智能为主导的约会和婚恋关系市场

Viola.AI利用最新的人工智能技术,加密货币和无需信任的智能合约来开发一个名为Viola的强大的终身感情顾问和一个以人工智能的网络市场,为所有单身和夫妻创造和维持成功与快乐的关系。Viola.AI旨在达到以下目标:1)成为世界上最有效的人工智能约会与感情顾问2)成为首屈一指的约会和感情商品与服务市场为了达到以上目标,Viola.AI具备了以下核心功能。a)人工智能引擎-提供高度个性化的匹配和谨慎的感情建议,这些建议,将通过A.I.具有个性化的学习引擎和更好的自然语言能力,依据用户的关系状态进行演变。b)区块链技术-通过使用视觉识别技术的真实身份验证来保护用户,促进与Viola.AI电子钱包和对冲托

c)市场-提供及时的建议,以满足用户对商品和服务的需求,提供强大的社区支持,高质量的内容和建议,解决用户的查询,并允许在第三方平台上定制Viola.AI的核心服务。

VIOLA.AI简介为迎接爱情与婚恋关系挑战,我们将人工智能、密码货币和无信任智能合约领域的最新进展归拢到一起,创造出功能强大的约会和婚恋关系解决方案。该解决方案将是:对所有用户进行端到端数据加密和真实身份验证的去中心化基础设施让单身人士的约会更加容易,让伴侣的关系更加亲密本质上透明,同时解决了当前约会服务所面临的利益冲突以无信任智能合约为动力,让市场上所涉各方都能得到约定的收入分成和约定的奖励我们的解决方案就是Viola.AI

技术1.以去中心化的个性化机器学习引擎实现人工智能(A.I.)

在当今绝大多数采用机器和深度学习的大型机构中,所配备的都是拥有并控制用户数据的集中化基础设施。随着近期区块链和人工智能技术的进步,目前已经有可能保护敏感用户数据的安全和隐私,同时针对每个人分别改善人工智能学习模型。为此我们将针对婚恋关系和约会,开发去中心化的人工智能引擎。ViolaA.I引擎将基于我们超过13年的约会咨询、委托代办和辅导经验,通过成熟的模型完成初始部署。我们还希望与新加坡政府机关——新加坡人工智能工程委员会——合作,该委员会能够以更多的人工智能专业技术和研究资源为我们提供支持。在同一期间,我们还积累了11亿个数据点,并将其分成近4000个数据集,其内容不仅限于单身人士的线上行为,而且有实际约会中实际线下发生的情况,这些数据点将为初期的人工智能训练数据和开发奠定坚实的基础。这种去中心化机器学习应用具有3个主要好处:用户的敏感数据在本地设备上保持私密并进行安全加密经过训练的人工智能模型对每名用户分别实现高度的个性化允许进行协作式学习,这种方式的学习可对用户人脉产生积极的影响

通过与Viola.AI和大数据的互动,我们可以更深入地理解用户。以此为重点,我们能提供更准确的个人资料并及时给予忠告和建议。在这一方面,我们也将通过用户的社交媒体和线上数据开展更深入的分析。

每个人都各有一套价值观、信条和看法。在查找相合的匹配者时,这些不同等级的特性极具影响,并且对婚恋关系的成功具有关键意义。通过理解用户及其匹配者/伴侣/配偶的个性维度,Viola.AI能够有效告知其如何实现最佳沟通、采取哪些措施、避免哪些做法,所有这些忠告都可在Viola.AI中成功地积累起来,有效地用于维护一个人终生的婚恋关系。

随着神经网络深度学习的进步,图像识别为许多颇有用处的应用打开了新的天地,从而以良性循环为用户和Viola.AI生态系统带来诸多好处。目前我们认为最佳方针是借助那些开发得比我们好的第三方面部识别软件。

Viola.AI将是一种开源密码代币,用作Viola.AI市场中的社区货币,在以太坊区块链上实现,属于ERC20代币。

以太坊因为以下好处而成为VIOLA代币的首选:以具备图灵完备性的去信任智能合约来实施签发和交易规则以密码保证安全,不存在单点故障不因第三方的变化而变凭借这种区块链的智能合约和去中心化本性,VIOLA将用于市场中所有经济交易以及合作伙伴的数字服务。Viola.AI钱包允许用户安全地存取VIOLA代币并查看其所有交易历史记录。Viola.AI交易分为两大类别:1.Viola.AI市场中的内部往来交易2.Viola.AI与以太坊网络之间的代币存取建议采用状态通道机制来处理Viola.AI市场内部发生的大批量交易。这从成本(gas)和速度(反应速度)方面带来了显著改进。

风险提示:区块链投资具有极大的风险,项目披露可能不完整或有欺骗。请在尝试投资前确定自己承受以上风险的能力。本网站只做项目介绍,项目真假和价值并未做任何审核。

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1.局域网交友平台设计与实现6.1交友数据 a、能够将交友数据一键导出为execl表格 b、性别、部门、学校、MBTI、星座、故乡的统计图 6.2网站数据 a、能够显示网站的登录数据。包括登录IP,登录时间,是否管理员登录。 1 2 3 4 5 三、性能需求 响应时间:用户操作的响应时间应在 3 秒内,确保用户体验流畅。 https://blog.csdn.net/weixin_44679919/article/details/144271230
2.开发一个前后端分离的webgis城市共享单车投放管理系统(2)currentDrawType用于存储当前绘制类型(点线面),vectorSource用于存储当前绘制矢量图层源,用于操作后续的清除绘制图层操作,setDrawType(type)用于设置当前绘制类型,setVectorSource用于设置当前矢量数据源,clearDraw()用于进行矢量图层的清除操作 新建@/components/DrawButton.vue https://zhuanlan.zhihu.com/p/9646296403
3.pythonk邻近算法应用实例(一)改进约会网站的配对效果改进约会网站的配对效果 应用背景: 某约会网站收集了一些数据放在datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行。样本主要包含以下3种特征: □ 每年获得的飞行常客里程数 □ 玩视频游戏所耗时间百分比 □ 每周消费的冰淇淋公升数 在将上述特征数据输人到分类器之前,必须将待处理数据的格式改变为分类器可以接https://segmentfault.com/a/1190000011266815/
4.机器学习(七)基于KNN分类的约会网站配对改进算法某APP用户希望分类软件可以更好地帮助她将匹配对象划分到确切的分类中。此外还可以收集了约会软件未曾记录的数据信息,她认为这些数据更有助于匹配对象的归类。收集的部分信息如下图所示: 数据集下载 样本主要包含以下3种特征: 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 https://www.ucloud.cn/yun/19982.html
5.机器学习(一)——KNN算法之约会网站匹配效果为了熟悉和掌握K近邻算法,改进约会网站的匹配策略。 【实验要求】 用KNN算法改进约会网站的配对效果。 【算法原理】 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)原理:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将https://www.jianshu.com/p/a4fd43024370
6.8月约会日期,带有数字多维数据集设计背景.日期8库存照片.图片照片 关于 8月约会日期,带有数字多维数据集设计背景. 日期8. 图片 包括有 季节, 纸张, 格式 - 325581548https://cn.dreamstime.com/%E6%9C%88%E7%BA%A6%E4%BC%9A%E6%97%A5%E6%9C%9F%EF%BC%8C%E5%B8%A6%E6%9C%89%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%A4%9A%E7%BB%B4%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E8%83%8C%E6%99%AF-%E6%97%A5%E6%9C%9F-image325581548
7.网络问卷调查系统12篇(全文)以ed X开放数据集中的学习者类型和比率来看, 全球用户中获取证书者 (certified) 占2.8%, 积极学习者 (explored) 占3.5%, 一般学习者 (viewed) 占56.1%, 仅注册者 (registered) 为37.6%, 而国家信息为中国的用户当中, 这几项的比例分别为1.2%、2.4%、62.1%和34.3%。研究显示, 除去学习者语言、网络访问等https://www.99xueshu.com/w/ikeyovrwf3nd.html
8.约会app开发仿爱聊软件app定制开发算法是围绕特定任务构建的指令集,旨在通过特定的数据处理获得所需的结果。 以同样的方式,约会软件app算法用于根据用户的偏好、行为和其他重要因素(如年龄、位置、兴趣和个性特征)来匹配用户。 它们旨在从用户的活动中学习,因此,随着时间的推移,推荐会变得越来越好。 https://www.yanding8.com/post/1764.html
9.海伦约会数据(KNN练习)数据集天池实验室 数据集 公共数据集 正文 海伦约会数据(KNN练习) 我要牛叉2018-10-1513614CC-BY-SA-NC 4.0 新建Notebook 内容 Notebook 评论 描述 暂无描述 数据列表 数据名称上传日期大小下载 datingTestSet2.txt2018-10-1526.43KB 文档 目录https://tianchi.aliyun.com/dataset/4917
10.AutoML取人代之?四个工程师两个数据集将之干翻!快速(约会)分类数据集测试结论: 数据科学家能够向 AutoML 平台提供特征工程数据集,从而提高该平台的性能水平。 Azure 在具体使用模型方面更为透明;谷歌平台则拒绝公开模型创建与选择信息。 谷歌无法很好地处理独热码变量。 数据集 2: ASHRAE 数据集概述 https://www.51cto.com/article/609129.html
11.将约会XML数据导入Outlook约会对象(Outlook)Microsoftxml是 XML 字符串或表示有效 XML 文件的路径的字符串。 就以下代码示例而言,XML 使用以下 XML 标记分隔约会数据: 约会数据分隔 XML 标记 整个约会数据集<约会> 约会集中的每个约会<委任> 约会的开始时间<starttime> 约会的结束时间<endtime> 约会标题<主题> https://msdn.microsoft.com/zh-cn/ff869762/
12.上传者:qq41855990时间:202007机器学习 约会网站数据集 上传者:qq_40506723时间:2021-10-02 数据预处理-归一化-数据文件dating.txt 数据预处理-归一化-数据文件 上传者:csj50时间:2023-08-07 Springer-R-book:V. Pagonis-Springer于2021年为《使用R进行发光数据分析和建模》一书的R代码 https://www.iteye.com/resource/qq_41855990-12623594