[GER] Auf Tieftauchgang in das daten fokussierte Krypto-Projekt Vectorspace AI (VXV)

Während “Daten” das neue Öl sein könnten, so stellen “Datensätze” das raffinierte Benzin dar, das jeden ML-und KI-Vorgang (Machine Learning, dt. Maschinelles Lernen; KI, dt. Künstliche Intelligenz = engl. AI) antreibt.

Bevor Du einen Tieftauchgang mit VXV beginnst, magst du eventuell zunächst einen flachen Tauchgang mit diesen einführenden Links vornehmen:

“Die Ankündigung von Dexamethason hätte Hedge Funds ein Vermögen generieren können”, veröffentlicht von Alpha Week
[Dexamethasone Announcement Could Have Made Hedge Funds A Fortune]

“Generierung und Visualisierung von Alpha mit Vectorspace AI-Datensätzen und Canvas”, veröffentlicht von Elastic (NYSE: ESTC)
[Generating and visualizing alpha with Vectorspace AI datasets and Canvas]

Reddit AMA (Ask Me Anything) auf r/askcience

“3 Echte Unternehmen für Künstliche Intelligenz und Krypto”
[3 Genuine Artificial Intelligence + Crypto Companies]

Unser Haupt-Community-Kanal auf Telegram

VXV auf Reddit

Mehr zu VXV auf Medium.com

Erwerb und Handel von VXV — Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung [ENG]

Beginnen wir nun mit dem Tieftauchgang:

Name: Vectorspace AI
Symbol: VXV
Website: https://vectorspace.ai

Team hinter dem Projekt, Erfahrung und Erfolgsbilanz:

Wir sind ein Team mit tiefem Hintergrund in Wissenschaft, Technologie und Finanzmärkten.

Wir sind erfahrene Software-Ingenieure, wissenschaftliche und technische Gründer. Wir arbeiten im Bereich spezialisierter Algorithmen in ML / AI für Biowissenschaften und Finanzmärkte.

Im Folgenden findest du einige Referenzen, die dir beim Sorgfalts-Prüfungsprozess von Vectorspace AI hilfreich sein werden:

- Wir haben eine AMA zu AI in reddit.com/r/AskScience mit 16 Millionen Abonnenten durchgeführt: https://www.reddit.com/r/askscience/comments/9k5i8u/askscience_ama_series_were_team_vectorspace_ai/

- Wir sind seit 1994 in der KI-Branche bei Genentech tätig und arbeiten an Mustererkennungs-Algorithmen. Zuvor haben wir Suchmaschinen gebaut, die ihre Wurzeln in der KI haben.
Referenz: „Nicht mehr übersehen: Karen Sparck Jones, die die Basis für Suchmaschinen geschaffen hat“
[Overlooked No More: Karen Sparck Jones, Who Established the Basis for Search Engines] https://www.nytimes.com/2019/01/02/obituaries/karen-sparck-jones-overlooked.html
„Ideen, über die sie geschrieben hat mit der zunehmenden Verbreitung der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz werden derzeit etwa in die Praxis umgesetzt.“

- In der Bioinformatik Branche haben wir — direkt nach der Sequenzierung des menschlichen Genoms im Jahr 2003 — neue Systeme und patentierte kommerzielle Produkte erfunden, mit deren Hilfe versteckte Verbindungen zwischen menschlichen Genen gefunden werden konnten. Dies beinhaltete Mustererkennung und -prognose (eine Säule von AI / ML). Dies war der Zeitpunkt, an dem der Begriff “Data Science” [“Datenwissenschaft”] noch nicht existierte, und ihn alle “Data Mining” [Datengewinnung] und “Knowledge Discovery” [Wissensentdeckung] (auch bekannt als “AI”) nannten.

- In der Bioinformatik Branche arbeitete unsere Gruppe mit Rob Tibshirani und Trevor Hastie zusammen, beide renommierte Persönlichkeiten in den Bereichen Statistik, Datengewinnung (AI):

https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Tibshirani

https://en.wikipedia.org/wiki/Trevor_Hastie

- Basierend auf unserer Arbeit wurden wir in das Lawrence Berkeley National Laboratory / DOE / DOD eingeladen, um an „speziellen“ Projekten 10 bis 20 Jahre vor ihrer Zeit zu arbeiten, die sich mit der Entwicklung von Systemen befassen, um verborgene Verbindungen zwischen Genen zu finden, die die Lebensdauer des Menschen verlängern, und Chromosomenschäden im Zusammenhang mit LET-Strahlung (Weltraumstrahlung) zum Zweck der Weltraum Biowissenschaften und der erweiterten raumfahrt bezogenen zukünftigen Population bewohnbarer Planeten.

Wir arbeiten weiterhin in diesem Bereich mit Mina Bissell, Abteilungsleiterin und angesehene Wissenschaftlerin für Biowissenschaften am Lawrence Berkeley Lab: https://youtu.be/xukDIWFMU9Y

- Während unseres Aufenthalts im Labor hatten wir das Privileg, mit Michael I. Jordan (Lehrer von Andrew Ng, der die KI-Stiftung von Google aufgebaut hat, auf der alle heutigen Suchmaschinen basieren) und David Blei, dem „Großvater“ von Latent Dirichlet Allocation (LDA = Themen Modellierung, KI), zusammenzuarbeiten im Zusammenhang mit der Prognose von Themen in der menschlichen Sprache).
Referenz: “Statistische Modellierung biomedizinischer Korpora: Abbau des Caenorhabditis Genetic Center Bibliographie für Gene im Zusammenhang mit der Lebensspanne”
[“Statistical modeling of biomedical corpora: mining the Caenorhabditis Genetic Center Bibliography for genes related to life span”]— Blei DM, Franks K, Jordan MI, Mian IS http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1533868 — Min: 1:01:51 https://www.youtube.com/watch?v=28TefyYoAm4&t=3711s

In der Vergangenheit haben wir Kapital für mehr als ein Startup gesammelt, einschließlich 7.4 Millionen US-Dollar für unser größtes Startup mit 50 Millionen MAUs und 250 Millionen Suchanfragen pro Monat, mit einem erfolgreichen Durchbruch des Musikmarktes im Zusammenhang mit Apple, Warner und EMI basierend auf unserer oben und unter dem folgenden Link beschriebenen Arbeit:
https://medium.com/startup-frontier/steve-jobs-made-warner-music-sue-my-startup-9a81c5a21d68

Mehr zu unserer Arbeit:

“Word2Vec basiert auf einem Ansatz des Lawrence Berkeley National Lab”
https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/discussion/12349

Produkte:

Der einfachste Weg, um zu verstehen, was Vectorspace AI tut, besteht darin, direkt in das Ereignis einzusteigen.
Betrachten wir ein reales Ereignis, das auf der Grundlage unserer NLP/NLU- Echtzeitdatensätze (NLP = Natural Language Processing, dt.: elektronischen Datenverarbeitung natürlicher Sprache / NLU = Natural Language Understanding, dt.: Verstehen natürlicher Sprache) eine Renditechance bietet und mit der sogenannten “Informations-Arbitrage” verbunden ist.

Unsere Plattform, die Datensätze und Produkte enthält, baut darauf auf und ermöglicht die Erkennung bekannter und versteckter Beziehungen in Daten. Unsere Datensätze können verwendet werden, um Entitäten zu gruppieren, die bekannte und versteckte Beziehungen zu externen Ereignissen, globalen Trends oder Nachrichten haben. Diese sogenannten Cluster können Netzwerke von Lieferanten, Unternehmen, die an ähnlichen Arzneimitteln arbeiten, oder jede andere Entität darstellen, die symbiotische, parasitäre oder sympathetisch latente Verflechtung mit einer anderen Entität, einem Ereignis oder einem globalen Trend aufweisen.

Beispiele und Fallstudien finden du hier:

https://vectorspace.ai/examples

“Die Ankündigung von Dexamethason hätte Hedge Funds ein Vermögen generieren können”, veröffentlicht von Alpha Week [Dexamethasone Announcement Could Have Made Hedge Funds A Fortune] https://www.alpha-week.com/dexamethasone-announcement-could-have-made-hedge-funds-fortune

“Generierung und Visualisierung von Alpha mit Vectorspace AI-Datensätzen und Canvas”, veröffentlicht von Elastic (NYSE: ESTC)
[Generating and visualizing alpha with Vectorspace AI datasets and Canvas] https://www.elastic.co/blog/generating-and-visualizing-alpha-with-vectorspace-ai-datasets-and-canvas

Erstelle deine eigene Visualisierung aus einem unserer Datensätze:

http://vectorspace.ai/vis/relationship-network

Echtzeit-Heatmap-Clustering:

https://vectorspace.ai/vis/heatmap/stocks-by-drugs.html

Netzwerk Cluster für versteckte Beziehungen:

https://vectorspace.ai/vis/clusters/v2/

Weitere Details zu unseren Produkten:

https://vectorspace.ai/vis/heatmap/

Ein Beispiel dafür, wie unsere Kunden mit unserem Produkt Geld verdienen, eine aktienbasierte Fallstudie zur Übernahme von Celgene (CELG):

https://vectorspace.ai/assets/Vectorspace-NLP-Dataset-Use-Cases-v03.1.pdf

Ertragsmodell:

VXV-Ertragsmodell (mit mathematischem Beweis), Folie 14:

https://vectorspace.ai/assets/VXV_Deck_External.pdf

(Aufschlüsselung der Umsatzberechnung: https://vectorspace.ai/assets/the-math.txt )

Das VXV Utility Token (Nutzungstoken)-Netzwerkdiagramm wird hier ausführlich beschrieben, Folie 11:

https://vectorspace.ai/assets/VXV_Deck_External.pdf

Der Wert des Vectorspace VXV-Nutzungsstoken:

Was ist das Netzwerk wert?

- Milliarden. Dies liegt daran, dass wir ein Datenunternehmen sind, das sich auf Umsatz generierende Kunden konzentriert, bei denen es sich um Milliarden-Dollar-Vermögensverwaltungsunternehmen, Fonds und andere Finanzinstitute handelt. Unsere Aufgabe ist es, ihnen zu helfen, Geld zu verdienen, indem wir ihnen einen Vorteil verschaffen. Dies geschieht basierend auf unserem Produkt, NLP / NLU-On-Demand-Datensätzen, die pro Minute aktualisiert werden und auf den von ihnen ausgewählten Daten basieren. Unser beschriebenes Umsatzmodell enthält verwandte Details.

- In diesem Deck findest du auch unser Token-Transaktions-Netzwerkdiagramm, das zeigt, wie unser VXV-Token verwendet wird. Dies umfasst die Durchführung von Datensatz- Aktualisierungen zusammen mit unserem DPP-Hash (Data Provenance Pipeline = Daten Provenienz Pipeline), der die Data lineage (auch als Datenherkunft bezeichnet) steuert. Für Finanzinstitute, die sich darauf verlassen, dass sie täglich Milliarden-Dollar-Entscheidungen treffen, ist es äußerst wichtig zu wissen, woher ihre Daten stammen und wie zuverlässig diese sind. Wir geben Finanzinstituten einen Vorteil, der für sie Milliarden wert ist.

Warum ist das Token wertvoll?

- Der von unserer Community geschaffene Wert — zu dem das Kernteam, das externe Team und beitragende Mitglieder unserer globalen Community gehören — wird direkt in den Wert des VXV-Nutzungstokens und als global öffentliches Handelsinstrument umgesetzt.

- VXV-Nutzungstoken funktionieren nicht wie ein Wertpapier oder eine Währung und haben nur geringfügige Ähnlichkeiten mit z.B. Google Cloud-Guthaben, AWS-Guthaben oder WeWork-Dienstprogramm-Guthaben aufgrund der Tatsache, dass VXV als öffentliches Handelsinstrument auf einem global öffentlichen Markt verbreitet wird.

- Unsere auf den Finanzmärkten eingesetzten erstklassigen proprietären Datensätze und Algorithmen, mit denen Vermögensverwaltungs-Gruppen, Hedgefonds und Institute Alpha generieren und erfassen können, können nur von einer begrenzten Anzahl von Kunden verwendet werden. In dieser Branche ist es eine übliche Anforderung unserer Top-Kunden, eine Marktsättigung zu verhindern. Es ist, als würde man jedem genau die gleichen Waffen geben. Dies bedeutet, dass der Wert von VXV von unseren Kunden kontrolliert wird, die auch langfristige Positionen in VXV einnehmen. Das macht nur Sinn und liegt gezielt außerhalb unserer Kontrolle.

- Um unseren Kunden einen angemessenen Service zu bieten, haben wir einen öffentlichen Marktplatz eingerichtet, auf dem du VXV-Blöcke erwerben und andere Kunden überbieten kannst, wenn du den Markt für bestimmte proprietäre Datensätze “in die Enge treiben” willst. Dies geschieht, wenn du dich für ausgewählte Dienste anmeldest und für sie zahlst, indem du für VXV auf dem freien Markt bietest und erwirbst. Nach dem Erwerb kann deine Wallet-Adresse innerhalb des VXV-Netzwerks verwendet werden, um auf Dienste der obersten Ebene zuzugreifen, die auf dem VXV-Wallet-fähigen API-Schlüssel (Application Programming Interface = Programmierschnittstelle) basieren. Diese Dienste umfassen auch die Verfolgung der Datenherkunft über den DPP-Hash (Data Provenance Pipeline).

- Das VXV-Nutzungstoken Guthaben dient auch als global öffentliches Handelsinstrument, das über die ProBit-Handelsbörse zwischen allen Teilnehmenden, einschließlich Spekulanten, auf den globalen öffentlichen Krypto-Märkten abgewickelt, erworben, gekauft und verkauft werden kann. (In Kürze folgen Auflistungen auf ein oder zwei weiteren größeren Handelsbörsen.)
Dies bedeutet, dass ein Landwirt in Kenia oder ein Dorfbewohner in Borneo in der einen Minute VXV erwerben kann, um auf einen Datensatz zuzugreifen und in der nächsten Minute VXV gegen eine “JPM-Münze” an eine Billionen-Dollar-Vermögensverwaltungsgesellschaft weiterzuverkaufen. Dies liegt völlig außerhalb unserer Kontrolle.

- Wir planen, Maschinen in die Lage zu versetzen, VXV Transaktionen miteinander zu betreiben, um Verluste zu minimieren, die den Kern einer effektiven ML / AI bilden (Daten Engineering-Pipeline vor Ort beim Kunden).

- Im Falle eines M&A-Ereignisses oder einer strategischen Investition durch einen unserer Kunden, externer Unternehmen oder Investoren, ist der VXV-Nutzungstoken das wertvollste Gut, das du im Zusammenhang mit diesem Unternehmen auf der Grundlage der oben genannten Punkte erwirbst. Dies natürlich nur in dem Fall, sollten wir überhaupt eine M&A zulassen. Auf diese Weise haben wir Vectorspace AI finanziell entwickelt, strukturiert und positioniert.

Reddit: https://www.reddit.com/r/VectorspaceAI/

Telegram: https://t.me/joinchat/GrCYjA8rPgD8coAiEhRuBA

ERC20 etherscan and contract address:
https://etherscan.io/token/0x7D29A64504629172a429e64183D6673b9dAcbFCe

So erwirbst und handelst du VXV an Handelsbörsen:
https://medium.com/@492727ZED/vectorspace-ai-vxv-customer-on-boarding-instructions-61aff13b66a9

Chinesische Version: https://vectorspace.ai/assets/VXV-IDEX-on-boarding-CH.pdf

Partner:

S&P GLobal https://www.spglobal.com/en/

Amazon https://aws.amazon.com/

Microsoft https://www.microsoft.com/

Elastic (ESTC) https://finance.yahoo.com/quote/ESTC?p=ESTC

WorldQuant https://www.worldquant.com/home/

Lawrence Berkeley National Laboratory https://www.lbl.gov

National Library of Medicine (NLM) https://www.nlm.nih.gov/pubmed

The European Molecular Biology Laboratory (EMBL) https://www.embl.de

CERN — European Organization for Nuclear Research https://home.cern/

LCX https://www.lcx.com/

Trustology https://trustology.io/

Ausgewählte Patente, Forschungsarbeiten & Auszeichnungen:

Von den Gründern verfasste Artikel:
https://medium.com/@492727ZED

Gewinner R&D100 Award — Lawrence Berkeley National Laboratory
http://newscenter.lbl.gov/news-releases/2008/07/09/berkeley-lab-wins-four-2008-rd-100-awards

“System und Verfahren zum Erzeugen eines Beziehungsnetzwerks”
[System and method for generating a relationship network] — K Franks, CA Myers, RM Podowski — US Patent 7,987,191, 2011 http://www.google.com/patents/US798719

“Zwischenzeit-Relevanzanalyse für große Bibliotheken”
[Inter-term relevance analysis for large libraries] https://patents.google.com/patent/US20030204496A1/en

“Abgleichen und Empfehlen relevanter Videos und Medien zu einzelnen Suchmaschinenergebnissen”
[Matching and recommending relevant videos and media to individual search engine results]
https://patents.google.com/patent/US8037051B2/en

“Medienerkennung und Erstellung von Wiedergabelisten”
[Media discovery and playlist generation]
https://patents.google.com/patent/US8117185B2/

“System und Methode zur Zusammenfassung der Suchergebnisse”
[System and method for summarizing search results]
https://patents.google.com/patent/US20080154886A1/en

“Erkennen und Bewerten von Beziehungen, die aus von Menschen erstellten Listen extrahiert wurden”
[Discovering and scoring relationships extracted from human generated lists]
https://patents.google.com/patent/US8108417B2/en

“Statistische Modellierung biomedizinischer Korpora: Abbau der Bibliographie des Caenorhabditis Genetic Center nach Genen, die sich auf die Lebensdauer beziehen”
[Statistical modeling of biomedical corpora: mining the Caenorhabditis Genetic Center Bibliography for genes related to life span] — Blei DM, Franks K, Jordan MI, Mian IS.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1533868

“Eine Suchmaschine, die fast denkt”
[A Search Engine that Thinks, Almost]
https://newscenter.lbl.gov/2005/03/31/a-search-engine-that-thinks-almost

Social Media

https://www.reddit.com/r/VectorspaceAI/
https://twitter.com/Vectorspace_AI
https://www.linkedin.com/company/vectorspace-ai
https://vectorspace.ai/press.html

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Context-controlled Natural Language Processing (NLP) & Feature Engineering for Hidden Relationship Detection in Data

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