一文速覽20 個ETHIndia 黑客松FEVM 獲獎項目

一文速覽20 個ETHIndia 黑客松FEVM 獲獎項目

撰文:Morty

12 月4 日,Filecoin 官方公佈了ETHIndia FEVM 黑客鬆的比賽結果。 20 個團隊從來自341 個城市的2000 名開發者中脫穎而出。此次獎項分為Grand Prize 和Pool Prize。 Grand Prize 獲獎團隊共計6 個,Pool Prize 獲獎團隊共計14 個。

以下是獲獎項目速覽:

Grand Prize

1、Kangaroo

Kangaroo 是一個數據DAO,它允許DAO 成員使用入門套件,在FEVM 上部署自己的數據DAO,並激勵存儲供應商使用FEVM 上的原生治理代幣存儲數據。

2、Storemate

人們對於IPFS 的初始印像是“數據在IPFS 上保存後,就不可改變,且永遠儲存”,但其實「永遠存儲」是一個偽概念,數據可用性的維持依賴於後台的一系列複雜事件。 Storemate 致力於為用戶提供一個能夠顯示所有與IPFS 相關的資產面板,允許用戶為IPFS 託管數據設置賞金,用戶可以根據他們數據的銷路和交易情況,訂閱個性化的推送通知。

3、SnapLoad

SnapLoad 整合了Metamask,致力於降低操作門檻,幫助用戶將自身文件和數據,以一種安全和可靠的方式進行分佈式存儲。

4、Polysnap

Polysnap 是針對Metamask 的snap 擴展構建的。它允許開發者動態執行部署在IPFS 上的任何WASM Wrappers,而無需構建新的snap。

5、Deduplication layer on Filecoin(該項目同時獲得了Pool Prize)

Deduplication layer on Filecoin(後簡稱「D」)希望解決一個Web2 中老生常談的問題:如果多個用戶存儲同一份文件,Web2 應用將對這些用戶統一收費。而通過「D」,用戶可以通過分擔費用的方式,存儲同一份文件。簡而言之,「D」重新解構了Web2 服務和用戶之間不平等的關係,降低了數據存儲成本,也解決了重複數據存儲導致的數據混亂。

6、Squad: On-Chain Encrypted AES-RSA File Management

Squad 是一個生產力工具,它可以幫助團隊通過IPFS 及其工作流程之間的獨特加密層管理和共享文件,從而允許不同團隊對文件進行訪問和控制。

Pool Prize

1、FVM Credential

FVM Credential 是一種能夠在不損害用戶數據或犧牲用戶體驗的前提下,允許開發人員通過FVM 和IPFS 進行安全憑證存儲的工具。

2、IPfy

IPfy 是一個在不損害商業化的情況下推進創新的知識產權許可平台。

3、Web3Gram

Web3Gram 是一個去中心化的社交網絡平台。

4、PerByte

PerByte 是一個去中心化的永久存儲文件和wallet-to-wallet 的文件共享平台和存儲市場。

5、AlkyneFi

AlkyneFi 是一個使用創作者經濟(投資經理幫助投資者投資)來簡化DeFi 操作的去中心化應用程序。

6、InterPlanetary Compute System

InterPlanetary Compute System 是一個去中心化的ec2(Elastic Compute Cloud,亞馬遜彈性計算雲)實例和lambdas(無需預置或管理服務器即可運行代的計算服務)的替代方案。

7、ZK KYC

zk KYC 是一個在不暴露用戶隱私的前提下,允許用戶在面臨驗證人審查時自證其身份的身份驗證系統。

8、XVote

XVote 是一個跨鏈投票治理解決方案,它聚合了代幣持有者在不同鏈上的投票權。

9、Knowallet

Knowallet 是一個網絡身份層,它可以在不洩露任何額外信息的前提下,通過零知識證明、人工智能、密碼學和區塊鍊等技術來驗證個人身份。

10、dragd

dragd 是一個用於製作網站和dApp 的無代碼開發工具。

11、Banana Smart Wallet

Banana Smart Wallet 是一個在保證用戶隱私的同時,使用Google 2FA(雙因子驗證)來驗證交易的智能錢包。

12、Proof Of Trust

Proof Of Trust 是一個用於審計中心化交易所儲備的解決方案。

13、De_FL

De_FL 是一個人工智能數據解決方案,它解決了AI 訓練數據的安全問題和用戶惡意注入垃圾數據到數據集的問題。

14、Dygnify

Dygnify 是一個全球首創的鏈上+鏈下中小企業信用評分系統,允許中小企業在鏈上獲得信用貸款。

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來源:深潮TechFlow

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