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利益决定 - 2024年5月7日
然后，在2019年，QBT PTY Ltd（QBT）与受访者签订了股票销售协议（协议），以出售给受访者在TravelEdge中的全部股权。The purchase price under this Agreement consisted of three amounts, one being the ‘Deferred Amount' of $4,000,000, which, pursuant to Clause 4.4 of the Agreement, would be payable if: (a) if STA Travel Holding AG consents in writing to the change in control of the [Respondents] triggered by Completion (STA Consent Event) and, accordingly, the [Respondents] retains its shareholding in STA Travel Academic in accordance with the STA JV协议”和“（b）如果Sta Travel Holding AG不同意以书面形式更改对[受访者]的控制，并选择了购买STA JV股份（STA非同意事件）触发的[受访者]”。
2024 年 9 月 23 日
Quantum Blockchain Technologies (AIM: QBT) 是一家在 AIM 上市的投资公司，专注于区块链技术的研发和投资计划，该公司很高兴地宣布其截至 2024 年 6 月 30 日的六个月中期业绩。 欲了解更多信息，请联系： Quantum Blockchain Technologies Plc Francesco Gardin，首席执行官兼执行主席 +39 335 296573 SP Angel Corporate Finance（指定顾问和经纪人） Jeff Keating、John Mackay +44 (0)20 3470 0470 Leander（财务公关） Christian Taylor-Wilkinson +44 (0) 7795 168 157 关于 Quantum Blockchain Technologies Plc QBT (AIM: QBT) 是一家在伦敦证券交易所 AIM 上市的研究与开发和投资公司，专注于密集的研发计划以颠覆区块链技术领域，其中包括加密货币挖掘和其他先进的区块链应用。该研发计划的主要目标是通过技术驱动的方式开发比特币挖掘工具和技术，公司相信这将大大超越现有的市场实践。
Oracle的C AI方法
办公室 继 2024 年 10 月 24 日宣布方法 C AI Oracle 之后，专注于区块链技术研发和投资计划的 AIM 上市投资公司 QBT 欣然确认已提交一项新的专利申请，涵盖方法 C 的颠覆性 AI Oracle（“AI Oracle”）：“二叉决策树的实现”。该专利申请描述了在 ASIC 芯片上极其高效的 AI Oracle 硬件实现的细节。公司开发了 AI Oracle 实现的现场可编程门阵列（“FPGA”）版本，相应的 PPA（功率性能面积）结果提供了有关在用于比特币挖矿的定制硅片上实现该解决方案的相关开销的洞察。公司已确定 AI Oracle 实现所需的总面积在双 SHA-256 通道的 ~1% - 4% 之间，双 SHA-256 通道是几乎所有用于比特币挖矿的 ASIC 芯片的基本计算块，具体取决于所使用的逻辑门制造技术。相同的百分比也适用于能耗，即运行 AI Oracle 的能耗成本相当于不带 AI Oracle 的 ASIC 矿机能耗的约 1% - 4%。与 AI Oracle 确定的避免计算的两倍 SHA-256 百分比相比，上述数字几乎代表了无关紧要的开销。由于 QBT 拥有 AI Oracle 实施的知识产权（“IP”），即 ASIC 设计的逻辑门架构，公司现在将寻求利用其新 IP 实施相关的商业战略，以将这一专有资产货币化。QBT 首席执行官兼执行董事长 Francesco Gardin 评论道：“AI Oracle 片上实施规范中包含的关键要求是使用面积有限、能耗低和处理速度快。我们已经确定 AI Oracle 不会影响任何给定 ASIC 芯片 SHA-256 架构的性能。我们的 FPGA/ASIC 设计团队已满足所有三个要求。这对团队和 QBT 来说都是一个出色的结果。此外，AI Oracle 实施开销约为双 SHA-256 通道的 1% 到 4%，这是一个非常令人印象深刻的结果。“虽然专利申请旨在保护 AI Oracle 实施的这些创新应用，但 Oracle 生成的核心技术，即构建机器学习模型 C 生成的 AI Oracle 的参数，一直保持独立，因为它们代表了公司的一项资产，公司打算将其作为工业机密进行保护。”
2022 年 11 月 15 日 量子区块链......
机器学习和人工智能 公司三个机器学习 (ML) 小组中的两个小组在开发公司前两种基于知识的算法（在公司 2022 年 5 月 23 日的 RNS 中描述为方法“A”和方法“B”）方面取得了首批成果，这些成果涉及用于 BTC 挖矿的原型专有软件加速器，目前已准备好进行密集测试。通过在当前 BTC 提取难度级别下进行测试来验证方法 A 和方法 B 的计算要求非常具有挑战性。公司并未排除使用超级计算机进行此类测试的可能性，但短期内更务实的方法是基于使用现有的市场可用 ASIC 矿机。公司已经收购了一些 ASIC 矿机，目的是用 QBT 自己的基于方法 B 的专有软件取代 ASIC 矿机上的控制软件。公司将收购更多矿机，以测试方法 A 和方法 B 在当前挖矿难度下的性能。到目前为止，基于两种不同的组合 ML 方法的方法 B 已经取得了有趣的初步实验室结果，表明与现有的基于 ASIC 芯片的商用 BTC 矿机相比，其统计性能提高了 30%。也就是说，无论矿机使用的 ASIC 芯片的性能如何，公司的专有软件在统计上仍可将挖矿速度提高 30%，同时不会影响矿机的功耗。如果方法“A”和/或方法“B”算法的性能得到确认，目标是在现有的商用矿机上运行它们，以提高其性能，如上所述，方法是用 QBT 自己的控制软件替换原生控制软件。根据目前的测试数据，我们预计挖矿设备的整体性能将立即得到改善，而无需任何额外的硬件投资。为了确保这种方法的成功，公司还在努力修改矿机操作系统的控制软件。
2024 年 3 月 13 日
• 方法 C – 一种基于机器学习并使用预测人工智能 (AI) 预言技术的新开发，在测试期间产生了一致的结果。 • 在测试环境中，方法 C 在约 30% 的情况下表现出良好的预测能力，如果输入 SHA-256 将产生获胜哈希，则可能节省能源。应用于 SHA-256 计算优化的新机器学习方法方法 C 的实验室测试即将完成。在过去几个月中取得了一致的结果，证实了这种基于神经网络和其他机器学习方法的新 QBT 专有预测 AI 预言的性能。方法 C 的基本特征是它能够预测输入 SHA-256（比特币挖掘的核心算法）是否可能产生获胜哈希。方法 C 的基本假设是，对于相同的输入字符串，预言决策的计算要求比 SHA-256 计算要低得多。目前，方法 C 在测试环境中的平均预测性能接近 30%，这意味着当预言机在当前区块或相邻的未来比特币区块链区块中评估生成获胜哈希的可能性极小（即几乎 30%）时，SHA-256 将避免处理输入。该公司认为，这一成就是 SHA-256 算法的一项重大技术进步，因此也是比特币挖矿行业的一项重大技术进步。该公司目前正在评估方法 C 预计给最终用户带来的总体成本节省，特别是考虑到为了执行方法 C，ASIC 芯片必须与 SHA-256 一起运行额外的逻辑门。人们相信，通过将 SHA-256 计算次数减少近 30%，尽管预言机消耗了能源，但仍将节省额外的能源成本。方法 C 与之前报道的 QBT 方法 A 和方法 B 不同，前者需要在制造阶段直接实施到 ASIC 芯片上，而方法 A 和 B 可以作为 SaaS 产品提供给现有的矿工。同时，根据最近的实验室结果，该公司还在评估将方法 C 与第二项专利申请技术（本身是当前专利申请的主题）结合使用，这样可以避免在 ASIC 芯片上进行硬件实施，从而运行方法 C。
使用重组DNA技术的食物的检查方法尚未检查安全
0.5 g称重为聚丙烯离心管（50 mL体积），并使用离子 - 脱位树脂类型的DNA提取和纯化试剂盒（Qiagen Genomic-TIP）提取DNA并纯化DNA。在样品中加入7.5 ml的G2缓冲液 *1和20μL-淀粉酶 *2，与涡旋混合器剧烈混合，并在37°C下孵育1小时。加入7.5 mL的G2缓冲液，200μl蛋白酶K*3和20μlRNASEA*4，搅拌直至样品保持在管的底部，并在50°C下孵育1小时。同时，将离心管反转2-3次以混合样品。接下来，在4°C下在5,000 x g处离心15分钟，然后将所得的上清液（在2 mL部分中）转移到五个2 ml管（总计10毫升） *5中，在4°C下在20,000 x g处离心15分钟。从每2毫升管中收集1 ml上清液，以提前用1 mL qBT缓冲液 *1平衡的Qiagen Genomic-TIP 20/g，并提前加载（总计5 mL）。然后用QC缓冲液 *1洗涤尖端3次，然后转移到新的离心管和预热的QF缓冲液