| 中文名称 | UNICE | 币种简称 | UNICE |
| 英文名称 |
UNICE
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核心算法 | BEP-20 |
| 共识机制 | 基础链 | BscScan | |
| 众筹价格 | 发行价格 | ||
| 区块时间 | 区块奖励 | ||
| 挖矿方式 | 上架交易所 |
3家
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| 概念板块 | 代币 | ||
| 官网链接 | |||
| 区块浏览器 | |||
| 白皮书 | |||
| 开源代码 | |||
UNICE(UNICE币)以10年分配策略为基础，确保长期的项目参与和稳定的代币价值。任何进一步的铸造都变得不可能，并且分配给初始团队和顾问的代币在归属期内被锁定。这些机制已在不可变的智能合约中实现，因此不可能进行任何更改。UNICE平台旨在通过提供多样化的公用事业和服务收益来最大化代币价值，从而实现需求和供给之间的平衡。
UNICE主网依赖于UNICE Hybrid Rollup技术的潜力。UNICE混合汇总融合了ZKR和乐观汇总的特征。这种集成利用了ZKR的安全保证，与以太坊L1相当，并具有乐观汇总的额外好处，例如减少向主链提交的数据。
UNICE是一个创新性地结合各种人工智能(AI)和机器学习技术来实时分析和管理用户情绪状态的平台。这些技术应用于语音和面部情绪识别、基于区块链和NFT的数据安全和个性化以及通过openAPI实现的服务可扩展性，为用户提供个性化的情绪管理服务。
语音情绪分析：UNICE分析用户的语音数据以确定他们的情绪状态。这是使用基于LSTM(长短期记忆)的RNN(循环神经网络)模型来实现的。这些深度学习模型学习并解释连续的语音数据模式，以从语音中推断情绪。此类模型可以使用Python的Keras或TensorFlow等库来实现。语音数据被分割成帧，从中提取有用的特征，例如梅尔频率倒谱系数(MFCC)、色度特征和频谱对比度。
面部情绪识别：UNICE通过分析面部表情精确识别用户的情绪状态。这是使用基于CNN(卷积神经网络)的深度学习模型实现的，OpenCV和TensorFlow等库使人脸识别和情绪分类成为可能。该模型分析用户的面部特征，并根据它们对各种情绪状态进行分类。
这两种情绪识别方法结合起来可以提供互补的结果。即，将语音和面部情绪分析的结果结合起来，以实现更准确的情绪判断。如有必要，可以对语音或面部情绪分析结果给予更大的权重。
数据安全和个性化：UNICE使用区块链技术和NFT(不可替代令牌)技术来安全地保护和个性化用户数据。区块链技术保证了数据的透明度和不变性，而NFT则明确指定和保护每个用户的数据所有权。随着这些技术的引入，用户可以完全控制自己的数据。
OpenAPI：UNICE提供一个openAPI来与各种服务集成并促进与开发人员的协作。通过此，UNICE可以在各种平台和服务上使用，增强了向用户提供服务的灵活性和可扩展性。
所有这些技术协同工作，实时识别和分析情绪状态。因此，UNICE可以提供最适合每个人的情绪状态和需求的帮助。
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