智能合约架构
我们将为币安网络上的合约扩展额外功能，以实现在以太坊一侧接收代币时，可清算币安网络上的代币。
更多信息将由附加合约提供，如字体、背景、图像链接等，以维持元数据的原貌，其中将存储指向附加元数据的链接。
在网络间转移代币时，元数据链接将原封不动。
网络
构建网络交互的关键标准是确保高水平的系统可用性，包括在高峰负载时段。鉴于大部分功能是为了交付现有内容，而非处理发送数据，因此默认使用以下网络工作方式：
• CloudFront（CF）作为缓存和CDN的主要提供者，对交互进行处理
• 用户对站点的初次请求生成SSR，其结果缓存在CF层级
• 通过后端API请求主数据。数据缓存必须在后端API一侧实现。
• 代币元数据及其图像必须从IPFS网络获取。为优化访问，还应使用CloudFlare IPFS网关
服务器端提交 /后端API /IPFS网络
CloudFront
基于文本的人工智能技术概述
Quoth数据集的基本AI技术路线如下：基于AI/ML（人工智能/机器学习）处理原有和新NFT，建立网罗一切的文本内容（从图像或视频中提取的文本）索引。根据自动发现的类别（标签）对原有和新条目（数以百万）进行分类。基于对现有NFT和条目的分析确定类别。为新创建的NFT条目及原有NFT文本执行原创性（剽窃）检查。
范围与实施
组件关系
原有NFT /铸造条目/语义索引/文本提取服务
全部索引数据库
提交条目/原创性检查/原创标签（Is_Original_tags）
原创性（剽窃）检测
原创性检测组件将执行两类核查：文字比对：如果两个条目的标点符号和拼写错误一致，则被视为相同条目。经现有条目和NFT（名称和描述）训练的ML模型会对常见拼写错误进行自动纠正。
释义检测：如果两个条目具有相似的语义表征，且相似度达到一定门槛，则视为相同条目。项目实施中将对语义表征的门槛及精准类别进行优化。后续实施阶段将利用人工“研究报告”结果进一步优化算法。
注：上述检查仅针对单语种（可能的翻译将被忽略）。这方面有一个重要用例，即条目作者或能以不同语言铸造同一条目的多个版本。
我们将基于专有技术Semantic Maps（一种基于语义的主题模型）为条目添加标签。在此，（目标）数据集和文档集这两个术语可互换使用，均表示分析的文本集，例如条目或NFT描述集。
为条目添加标签
添加标签的步骤如下：
• 对自定义语言模型进行自监督训练（词语嵌入）；对于小数据集（几GB以内的文本），一些合适的大文本数据集（如维基百科）会被添加至目标数据集中。
• 基于语言模式，计算数据集中每个文档的语义表征。
• 在数据集语义空间中找出若干集群，锁定不同的“意义岛”。
• 进行数据集视觉检查时，需要计算出文档集的二维图，以将主题、关键字和文档关联起来。注：二维图中的主题仅大致对应视觉集群（“意义团块”）。
• 可选择人工为找出的集群赋予有意义的名称。
• 对于长文档，首先要对原始文档的片段（10-200单词）执行前面4个步骤，并依次重复，以生成“文档类别”。
目前，该方法的关键要求是要有足够大的文本集，并涵盖多元化的内容。但即使只有很小的文本集，也可使用为“黄金”文档集计算出的主题添加标签，例如针对一般性文本的维基百科或针对生物医学文本的PubMed。
文本提取
• 鉴于现有NFT中使用的字体、语言和艺术效果差别巨大，建议使用现有云服务执行文本提取工作。
• Quoth将使用作为基本服务的谷歌视觉API（支持数十种语言、手写文本及视频），但也会检视其他服务，例如微软Azure和亚马逊AWS的OCR服务。
• 提取文本后，语言不支持的文本、拼写错误过多的文本以及篇幅太短的文本将被舍弃。
• 后期处理过程会纠正拼写错误。
Quoth拥有扎实的技术，我们希望建立更多合作关系，以在NFT世界架起桥梁。请加入TG群了解更多信息：https://t.me/Quoth_CN；https://t.me/Quoth_ai
——————
Quoth是人工智能NFT索引协议、API以及链上预言机B2B服务提供商。人人都可使用Quoth APP搜索、认证和桥接任何NFT。协议、NFT市场和其他项目均可使用Quoth的API及预言机服务对现有的一切NFT进行数据和真伪验证。
$QUOTH是协议原生代币，用于为API节点网络提供支持。执行神经网络训练、桥接和真伪验证工作的用户均可获得$QUOTH奖励。Quoth的流动性挖矿将通过使用流动性质押的创新广告模式进行。Quoth多链节点Ravens将由独立节点运营者运营。人人均可运行Raven节点，并接收验证和搜索费用。Ravens与神经网络训练者合作，为AI安排必要的数据，进而为预言机提供必要的NFT信息，以维护索引，为Defi和Web3验证NFT协议API。
