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小冯：以太坊强势反弹欲破位黄金续跌再破新低

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金色财经2023-02-16

小冯：以太坊关注1550企稳情况黄金反弹承压再看回调

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金色财经2023-02-15

小冯：CPI数据利空以太坊强势反弹黄金过山车

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金色财经2023-02-15

小冯：以太坊1500岌岌可危黄金趋势压制反弹空

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金色财经2023-02-13

小冯：以太坊持续下跌1500恐失位黄金下周看1835

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金色财经2023-02-11

小冯：以太坊破位1580深度回调黄金回吐涨幅迎二次下跌

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金色财经2023-02-10

小冯：以太坊反弹发力承压再回落黄金连续调整关注1880

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金色财经2023-02-09

以共享模式推动税务数字化转型

费多维统计、地方财政贡献统计、税费数据趋势分析、税费数据比重分析、发票异常监控、税务风险监控、申报进度监控等等。用户也可根据管理需求，自定义展示内容。（五）税务风险管理 1.风险扫描。利用风险指标模型实时对涉税数据扫描，发现风险，主动触发预警。指标来自监管机构、咨询公司以及用户个性化指标。 2.申报监控。实时监控全局、全税种的填报进度、申报进度、缴款进度，并实现银账税比对。 3.税负分析。对成员单位、全税种、多时间周期进行税负分析、税负变动分析，及时发现异常情况。 4.事项追踪。对重大或专项涉税事项的全生命周期进行跟踪管理，例如税务稽查、税务审计。（六）税务管理报表主要包括外部监控报表和内部管理分析报表。外部监控报表包括千户集团月度/季度报表、国别报告信息表，共享平台会对接前端系统并采集数据后按照外部监管样式要求自动生成。内部管理分析报表包括:日常涉税统计类报表、税务筹划统计报表、税收优惠统计报表、税务检查统计报表、纳税信用等级统计报表、信息收集统计报表（如政策建言）、数据上报审核情况统计表等。（七）税务档案管理税务档案纷繁复杂，主要包括：1.纸质发票。2.申报数据，申报表、完税凭证、银行回单等。3.企业内部税务管理文件。4.税务局规定的其他涉税文件，包括：认定管理类、出口退税类、税务登记类、申报征收类、发票管理类、证明管理类、税务救济类、备案类、减免类、其他退税类、其他管理类、税收协定待遇。共享平台会对税务资料分类管理，并支持上传各种格式的税务文件。税务档案会永久存储，可在线上直接调阅文件。（八）税务知识库税务知识包括：税收法律法规、行业和地区税收政策、税务案例、专家解读、税收优惠政策、系统操作手册、各税种业务指导等。税务管理平台能自动更新知识库。同时根据用户业务特征，平台对法律法规等知识进行过滤，筛选出与企业密切相关的信息，并将相关内容投送至指定人员。六、结语企业税务战略、税务管理和税务运营可以借助税务共享平台快速落地，从而最大化发挥税务职能价值。对此，企业管理者应尽快制定税务数字化转型战略，推动税务共享中心建设。来源：金色财经

金色财经2023-02-09

从 AI 基础设施到应用场景哪些 Web3 项目值得关注？

c 的 Copymint 检测服务。趋势分析从当下的区块链 AI 项目发展途径来看，AI 的基础架构是由数据、算法和算力三部分组成。一个正常 AI 项目想要实现人工智能的生成或者分析的能力，需要有模型和数据集和调用模型的软件本体及其GUI。那么这个领域的模型和数据集的分发，模型的训练（算力租赁），软件前端的开发上有中介的形成，而这会催生出旨在高效满足客户需求的区块链 AI 项目。例如上文中，Fetch.ai 作为中介，可以允许客户使用其原生代币交易数据集。SingularityNET 允许客户从开发者之处购买算力训练服务，Openfabric AI 的客户需要从提供商那里获得模型（算法）、数据集、基础设施（软件）等服务，Humans.ai 本质上是以NFT封装了数据集训练好的AI模型，用户使用原生代币购买， Gensyn 实质上是去中心化算力租赁平台。这些都是介于传统AI需要完成的任务，例如自然语言处理、AI语音、图像生成领域使用 DApp 作为中介平台进行交易的项目。那么区块链中的去中心化应用产生了新的需求，那么基于链游方向，社交方向和 NFT 方向的 AI 项目旨在解决区块链中的用户痛点，例如 rct.ai 解决了链游用户手动重复操作的问题，Mirror World解决了链游开发，其他的项目则是针对区块链社交和 NFT 进行研发。目前在Web3社交的初级阶段，引入AI更多地是为了一种叙事手段。在未来，AI项目研发一些可能的方向：加强数据隐私：Web3 可以通过使用 zk 技术，使数据隐私得到最大程度的保护，而 AI 可以在不损害隐私的情况下分析数据。智能合约：Web3 技术可以通过智能合约的方式，将 AI 应用融入 Web3 应用中，从而实现对 AI 模型的可控性。这类应用可以用于模型和数据集的交易之中，实现自动化交易流程.并且使用ZK技术保护用户的数据.然而，这一类型的项目，面临开源数据集和开源模型的冲击问题，试想:如果用户能在Hugging face上面获得开源的数据和模型并且使用auto train训练，为什么会在区块链平台上交易?面临Web2公司的冲击，Web3 AI模型和数据集交易并无足够的护城河。更加高效的机器学习：Web3 技术可以通过去中心化的方式提高机器学习的效率，从而让 AI 应用更加快速和可靠。这在传统的AI训练之中已经有所应用，例如 AlphaGo 的改进版KataGo使用了分布式训练技术，使得全球希望此AI更新的人自愿提供算力训练.在区块链中的应用则可以类似于Gitcoin，捐赠算力可以获得POAP，或者类似于AMM提供了对于流动性的激励，成为有偿地出租算力的平台，但是由于币价的高度波动性，这类应用比起传统的GPU算力租赁，并不占据优势.除非平台本身从事金融业务，足够从协议捕获的价值中补贴用户，比如Numerai，使用AI技术从股市中盈利，这才使足够多的用户愿意提供AI的三要素进入平台。总结目前来看，无论是区块链原生的 AI 基础设施，还是借助 AI 引擎实现应用场景的加密项目都处于萌芽时期，主要目标在于打造一个适用的底层基础设施，磨合代币经济学与硬件提供商、数据提供商、AI 算法等人工智能解决方案的融合度。不过，两者的融合也面临诸多挑战。首先，区块链趋向 Rollup、ZK等复杂化技术会给 AI 获取数据带来挑战。其次，没有进行足够的持续实验数据来支持 AI 在区块链生态中的适用性，以及 AI 引擎在应对突发事件的调整能力。最后，加密领域频繁出现蹭 AI 概念的虚假项目，让人们容易丧失对该领域探索的信心。所有的解决传统AI问题的区块链AI项目都需要回答一个疑问：为什么这个平台需要在区块链上引入代币？这就使得交易标的为Web2市场中已有的标的，比如模型、数据和算力的平台有着onboarding 的劣势。代币经济学如飞轮，可以改变一个项目的兴衰周期。在当下，如果希望正向飞轮，则需要考虑到平台实际用户，即获客问题.需求的不可替代性就是一个项目的护城河，缺乏护城河的项目可以获得短线的成功，但是不会有足够多的用户和茁壮的开发者生态.当需求是伪命题时，经济激励是不可持续的，项目的生命周期也会变短。我们期待，有更多的基于真实用户和不可替代的需求的AI+Web3项目的出现。它们旨在完成web2之中没有或者完成不佳的需求，从而原生地需要引入Web3。无论如何，AI 融入 Web3 是一种未来的技术趋势，现阶段已经出现一些结合人工智能的 Web3 应用实例。随着时间的推移，更多相关的 Web3基础设施、新模式将会相继出现。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入我们——公众号：狗哥他来了感谢阅读，喜欢的朋友可以点个赞关注哦，我们下期再见！来源：金色财经

金色财经2023-02-07

小冯：以太坊连续承压短线恐回调黄金大跌破坏上行结构

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金色财经2023-02-06

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