FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

专家预测：这些是 4 月份将起飞的 5 种山寨币

筹集了 4000 万美元用于部署分散式机器学习后，在 Altcoin Daily 的 4 月份排名前 5 位的加密货币中名列前茅。据主持人介绍，2023 年将有强烈的 AI 叙事，而 Fetch.ai 旨在为开发人员提供工具，以通过自主的机器对机器生态系统部署应用程序并从中获利。 PancakeSwap 目前的战略定位 2023 年 4 月 8 日，PancakeSwap将进入第 3 版，Altcoin Daily 服务器将其视为重大更新。该项目目前在市值最好的 DEX 代币中排名第四。它也是同类产品中唯一非基于以太坊的 DEX 代币。随着CEX的火爆，频道主认为很多Binance本地项目币可能会迁移到DEX，PancakeSwap暂时处于战略定位。这些事件将提高 MultiversX 的性能 Altcoin Daily 名单上的最后一个代币是 MultiversX，以前称为 Elrond 。2023 年 4 月 12 日，MultiversX 生态系统中最好的两个 DApp UTRUST 和 Twispay 将合并成为 XMoney。本月晚些时候，即 4 月 26 日，另一个主要的 DApp XFabric 将在区块链上上线。该频道的主持人希望这些事件能够显着影响 MuliversX 并提升原生代币 EGLD 的性能。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

MLOps概念股开盘大涨，启明信息涨停，A股相关公司梳理

能核心技术是基于大数据引擎，通过大规模机器学习、深度学习、知识挖掘等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”

金融界2023-04-04

Web3中文｜加密技术和人工智能可以协同工作吗?

和机器部署程序的能力。人工智能还包括机器学习和深度学习等分支，它们基于特定算法来进行数据预测或分类。人工智能具备多种优势，如简化重复性任务，并通过训练有素的数据集强化决策过程。（机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径）（深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术）人工智能从根本上不同于加密技术，因为它实际上需要中心化的数据缓存来进行训练，这与秉持去中心化前提的加密技术相反。目前，这两种技术都处于发展的早期阶段，存在协同工作和发展的可能。通过消除障碍、加快运营和提高效率，区块链有可能为基于人工智能的业务带来新发展。人工智能和加密技术可以协同工作捧高人工智能而踩低加密技术是完全错误的做法。最好的做法是兼用这两种技术，让它们协同工作。当我们走向一个更加数字化的时代，我们所要做的并不是去“仇视”这两种技术。事实上，它们完全可以共生共存，因为人工智能的动态本质是大规模提高解决问题的能力，而加密技术旨在帮助世界上的每个人。将分布式计算、强加密和由加密技术驱动的去中心化文化带到人工智能等技术中（而不仅仅应用于加密货币行业），我们会有更多的机会。让我们来看看加密技术和AI可以如何协同工作： 1、利用人工智能进行抽样以提高加密挖币效率 2、利用区块链身份验证技术审核机器学习和建模生成工具 3、利用情绪分析来进行加密货币交易 4、基于代币的人工智能生态系统开发和大规模的人工智能服务货币化 5、对去中心化网络的民主治理 6、人工智能利用去中心化数据在单个中心化实体或多个去中心化实体（钱包、共享账户等）内进行个性化设置小结人工智能和加密技术都试图满足人们对生活更加便利的渴望。现实是，我们生活在一个技术不断发展的世界。所以对我们而言，重要的是建立一个健康的生态系统，去拥抱不可避免的变化。加密技术不仅有望改变人工智能，而且有可能通过提高效率、安全性、用户体验和自动化水平来优化各种Web3应用程序，从而扩大去中心化服务的覆盖范围，使更多人从中受益。参考： Megan Nyvold：北美媒体主管，领导加密交易所BingX。 Cointelegraph：Why are we debating crypto vs. AI? 编译：Dali@Web3CN.Pro 声明：web3中文编译作品，内容仅代表作者立场，且不构成投资建议，请谨慎对待，如文章/素材有侵权，请联系官方客服处理。来源：金色财经

金色财经2023-04-03

AI 代币热潮：这 5 种代币需要在 4 月关注

美元的公告。AI 硬币分散了 AI 和机器学习。它以最少的人为干预支持数字世界的发展。该平台为程序员提供了创建自主脚本所需的资源。这些代码可以与网络通信并增强不同的领域，例如：公共交通。供应链。智能家居等行业。所有这些都可以协同工作以识别、协商和执行服务。此功能可以在不可靠的环境中有效地分配资源。Fetch.ai 的人工智能技术为开发者带来了不同。用户可以创建详细的经济模型。 Fetch.ai 的技术还可以改善运营并减少开支。Fetch.ai 为由中介机构提供支持的自主数字经济奠定了基础。在撰写本文时。根据 Coinmarketcap， Fetch.ai 的原生代币FET的市值约为 2.96 亿美元。据 altcoinbuzz 分析师称，该项目有一些很好的用例，如果 AI 不负众望，Fetch.ai 可能成为赢家之一。 SingularityNet（AGIX）第二名的 SingularityNet 拥有目前流通的代币AGIX大约 60%的股份。但是，更有趣的是；用例和巨大的潜力。SingularityNET 是一个基于区块链的人工智能市场。任何人都可以轻松地“创建、共享和货币化”人工智能服务。服务平台往往表现良好。因此，如果产品需求量很大。像 Fiverr 这样的平台是市场表现良好的很好的例子。总之， SingularityNet是 AI 的 Fiverr，它有着广阔的未来。与此同时，在 2017 年，SingularityNet 的ICO 在一分钟内以约 3600 万美元的价格售出。最近的公告扩展了 SingularityNet 在游戏、DeFi 和机器人等领域的用例。 OraiChain（ORAI） OraiChain是新兴 Web3 的下一代解决方案之一。它还专注于可扩展的 Dapps 和去中心化的人工智能。因此，OraiChain 运行在 AI 层 1 协议上。它具有高度的互操作性，这意味着它很容易连接到许多不同的区块链。 Oraichain专注于智能合约和人工智能API的聚合和连接，具有六大特点。这些; 人工智能市场、预言机、人工智能生态系统、质押和收益、测试用例和 Orai DAO。 Oraichain 允许开发智能合约。这些智能合约可以利用人工智能模型。Orachain 的做法类似于 Chainlink 或Band Protocol。尤其是AI，更注重AI模型和AI API的质量。 Oraichain 也不同于其他解决方案。在这里，验证者检查测试用例属性和 AI 模型的质量。以下是Oraichain 的一些人工智能用例：假新闻检测单产农业灵活的智能合约和人脸认证 The Graph (GRT) Graph ( GRT ) 旨在使区块链数据更易于访问。它也是一个去中心化的开源协议。它使用分类帐技术在不涉及第三方的情况下收集数据。 Graph表示用于组织、索引和查询数据的全局 API。这些数据使用 GraphQL 编程语言进行处理和提供。它还索引和查询数据，就像谷歌从网站上所做的那样。索引区块链数据并不总是一件容易的事。但是 Graph 有一种独特的方法可以使它变得简单。它使用人工智能将数据组织成更小的“子图”以进行高效查询。子图是开放的 API。他们详细说明了如何在区块链上为数据编制索引。Graph 于 2018 年由 Brandon Ramirez、Yaniv Tal 和 Jannis Pohlmann 创立。但是，该项目的代币是在 2020 年主网上线期间发布的。因此，The Graph 目前支持 31 个基于以太坊的 DApp 的数据摄取： Uniswap 去中心化乐园 AAVE 平衡器 Graph使用示例可以使用Graph访问的一些服务是：安全和分散的数据访问 AI模型、数据、机器学习和AI算法的无缝优化。促进 AI 驱动的 DApp 什么是 GRT？它是 GRT Graph 的原生加密货币。它使用基于以太坊的ERC-20标准。它在年初经历了令人瞩目的增长。来自 IntotheBlock 的数据显示出惊人的增长。退出交易所的 GRT 多于从钱包转移的 GRT。随着 The Graph 继续扩展其网络并与更多 DApp 合作，GRT的使用可能会增加。去中心化平台也越来越受欢迎。这是因为它们提供比中心化服务更高的透明度。GRT 目前的交易价格为 0.1421 美元。 Oasis Network（ROSE） Oasis是第 1 层区块链，高度重视可扩展性和隐私。该区块链使开发人员能够构建以隐私为中心的应用程序。它将智能合约的执行与共识机制过程分开。它还以低成本提供高吞吐量的安全设计。 Oasis Labs 由 Dawn Song 教授创立，旨在为扩展应用程序提供基础设施。通过这种方式，它为构建DeFi应用程序和跨链互操作性的各种 Web 3 应用程序提供支持。用户可以将 Uniswap 等应用程序从以太坊迁移到 Oasis。这要归功于网络与以太坊区块链的向后兼容性。 Oasis和隐私 Oasis非常关注隐私并解决人工智能带来的隐私问题。隐私不是 AI 的最佳功能之一。然而，Oasis 受益于其合作伙伴的资源和基础设施。简而言之，Oasis 专注于为 Web3 提供一层隐私。它还增加了任何 EVM 网络上现有 dApp 的隐私。 Oasis 如何成为趋势？现在对人工智能有很多需求和兴趣。但是，如果人工智能侵犯了用户的隐私，它可能会有风险。这就是 Oasis 试图解决的问题。Oasis 计划解决可能的 AI 隐私挑战。通过这种方式，人工智能变得更加道德和安全。当您关注Kriptokoin.com 时，该网络的原生代币 ROSE 在 4 月份开始突破 0.060 美元区域。来源：金色财经

金色财经2023-04-03

天源迪科：公司AI主要对行业数据挖掘和建模，主要应用在金融和运营商领域

开发更多AI类产品？公司的AI主要基于机器学习、深度学习对行业数据的挖掘和建模，主要应用在金融和运营商领域。运营商：电信集团的大数据基础能力平台，以及省公司的数据中台，以及人工智能在运营商电子渠道、触点营销、智能运维、数据服务等方面的应用。银行业：业务系统的流程外包，如催收和电销，用人工智能替代人工服务。目前催收机器人销售到中信银行、交通银行、重庆银行、上海银行、广州银行等6家银行。公司的小6催收机器人以业务运营的模式，银行按效果考核付费，之所以能每年增加智能客服的新客户，是因为公司在业务外包领域有二十多家银行和互联网银行客户，有丰富的业务场景和语料，不断迭代开发人机交互的能力。另外，公司小6机器人也应用于自身业务流程，能够替代10%左右的人工。除此之外，在银行数据建模和反洗钱业务也有应用到AI技术。运营商需要建AI大模型，公司的优势在于有非富的业务场景和落地能力。公司已在与国内几家具备AI大模型的厂商在业务上对接合作。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-04-03

AI Arena：用AI为电竞赋能

界各地的优秀研究人员竞争，以创造最佳的机器学习（ML）模型，在游戏中战斗。这是由我们的研究人员平台促成的。研究人员将他们的ML模型拖放到平台上，并立即看到一整套指标和分析，与预先设计的基准相对照。这种实时反馈推动了迭代实验的进行。一旦研究人员对其模型的性能感到满意，他们可以进入竞技场，与来自世界各地的研究人员提交的其他模型竞争。研究人员能够获得我们的原生代币，神经元（$NRN），因为他们在全球排行榜上表现出色。在未来，他们将有能力将某些类型的模型直接卖给市场，为游戏竞赛中的NFT提供动力。更多了解： https://aiarena.notion.site/ca1cdbe443ee4d01bf2d923383a3d0a0 游戏比赛在 Meta 竞赛的另一半中，来自世界各地的游戏玩家竞争制定最佳训练策略，以最大限度地提高他们在竞技场中的 NFT 表现。游戏 UI 使休闲用户玩游戏时足够直观，但又足够强大，高级用户可以完全控制特定的训练参数。游戏上手简单，精通难。这是设计使然。与全球玩家群的竞争追求将提升下一代人工智能人才。游戏玩家在攀登全球排行榜时能够赚取 $NRN。$NRN 可以在游戏中以多种方式使用，以巩固竞争优势。游戏玩家还有机会通过合并池赢得新的 NFT，进一步提高他们称霸全球的机会。更多了解： https://docs.aiarena.io/gaming-competition AI Arena 经济系统 Token（$NRN） Neuron ($NRN) 位于 AI Arena 经济系统的核心，有助于协调和调整经济中参与者和利益相关者的激励措施。 $NRN 是一种实用代币，在游戏中充当战略资源。如果使用得当，它有助于最大限度地提高玩家在竞技场中攀登排行榜的机会。有关如何通过博彩竞赛赚取 $NRN 的详细信息，请参见以下部分。更多资讯可以访问官网： https://www.aiarena.io/#/ Crypto ai 世界汇聚全球最新 ai，游戏，元宇宙趋势，带你了解那些改变行业的技术。来源：金色财经

金色财经2023-04-01

互动| 佳华科技：公司在深度学习和机器学习技术领域拥有AI模型82个

练”和“融合时序预测技术”等深度学习和机器学习技术领域拥有AI模型82个。　　主要包括：渣土车识别、烟火场景、扬尘场景、黑烟车场景、河道垃圾场景、工业企业偷排、裸露土地场景、脱硫脱硝能耗优化、危险行为识别、污染动态管控、污染实时风向玫瑰图和污染传输贡献等应用部分场景，主要应用于公共主营的智慧环保、智慧城市及低碳环保、温室气体与大气污染物联防联控等领域。

金融界2023-04-01

《华登国际理财机器人介绍》

国际理财机器人的核心算法是基于大数据、机器学习和自然语言处理等技术，可以对金融市场的变化、企业财报、政策变化等各种信息进行快速的分析和判断。同时，它还能够对用户的风险偏好和财务情况进行精准的评估，从而为用户制定最合适的投资方案和建议。华登国际理财机器人的使用非常简便，用户只需要通过手机设备登陆官方网站下载华登国际理财机器人APP，并进行注册等操作，就可以开始使用该工具进行理财投资。用户只需要根据机器人的理财宝方案进行操作即可，同时还可以实时查看投资组合的收益情况和投资进展。华登国际理财机器人在投资理财方面的优势主要有以下几点：首先，它可以根据用户的风险偏好和财务情况进行精准的评估，从而为用户制定最合适的投资方案和建议，避免了用户的投资盲目性和盈亏风险。其次，华登国际理财机器人具有极高的智能化和自动化程度，能够对市场变化和投资风险做出快速的反应和调整，最大程度地降低了用户的投资风险。再次，华登国际理财机器人具有极高的透明度和可控性，用户可以随时查看投资组合的收益情况和投资进展，从而更好地掌握自己的投资情况。华登国际理财机器人AI是一款智能化、便捷化和安全化的理财投资工具，为用户提供了一种更加科学、高效、便捷的个人理财投资方式，有望成为未来理财投资领域的龙头！来源：金色财经

金色财经2023-03-31

万泽股份：在研发生产过程中推进人工智能驱动的数字化转型

用人工智能技术，通过对积累数据进行深度机器学习，持续优化工艺，提高产品质量及可靠性。公司自主研发的一款自设计、制造到服役全寿命周期的材料模拟仿真软件，可以极大提升涡轮盘、叶片的生产效率及成品率，目前该软件已在公司内部和部分主机厂应用。同时，公司在研发及生产过程中推进人工智能驱动的数字化转型发展。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-31

技术百科|零数隐私计算平台助力构建数据治理新体系

销等多种业务场景，同时将服务功能模块和机器学习算子进行组件化，用户可结合业务需求进行轻量便捷部署，提升了产品应用的灵活性与便利性，助力企业高效释放数据资产价值，共创数据共享互利生态。据了解，平台的搭建基于同态加密（HE）、混淆电路（GC）、不经意传输（OT）、秘密分享（SS）的MPC原语协议以及隐私求交（PSI）、隐私信息检索（PIR）等安全协议，计算过程各方数据独立输入，并保证除计算结果及其可推导出的信息之外，其过程不泄漏各方隐私数据，最终保障协议的公平性和安全性。除此之外，零数隐私计算平台以联邦学习（FL）、安全多方计算（MPC）等隐私数据保护技术为基础，针对机器学习算法进行定制化的隐私保护改造，保证原始数据不出本地即可完成联合建模，同时支持安全多方 PSI（隐私保护集合求交技术）、安全隐私查询、安全统计分析。通过零数隐私计算，各合作机构既能保障数据安全，又能发挥数据最大价值，很好地解决了业界数据孤岛的难题。 03 零数隐私计算平台产品能力零数隐私计算平台融合了密码学、安全硬件、数据科学、人工智能、计算机工程、经济学、数据安全法等众多领域的跨学科技术体系，包含了多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等不同的代表性隐私计算技术。其中典型的技术路线包括：多方安全计算、联邦学习、可信执行环境。多方安全计算：是多个参与方基于密码学技术共同计算一个目标函数，保证每一方仅获取自己的计算结果，无法通过计算过程中的交互数据推测出其他任意一方的输入和输出数据的技术。联邦学习：可以实现在本地数据不出库的情况下，通过对中间加密数据的处理来完成多方对共享模型的机器学习训练；通常情况下，联邦学习需与其它隐私保护计算技术联合使用，才可在计算过程中实现数据保护。可信执行环境：是将软硬件方法构建的安全区域与其他应用和操作系统隔离开，使得操作系统和其他应用无法访问或更改该安全区域中的代码和数据，从而达到保护敏感数据和代码效果的技术；联邦学习可做到个体的自有数据不出本地，联邦系统通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私保护法规的情况下，建立一个虚拟的共有模型。建立虚拟模型时，数据本身不移动，也不会泄露用户隐私或影响数据规范，充分保障了个体隐私信息及数据安全。在联邦学习中，用户的隐私与安全是重中之重。为了保护用户隐私，防止联邦学习应用被恶意方攻击，多方安全计算技术可以在联邦学习中被应用，成为联邦学习技术框架中的一部分。可信任执行环境是一种具有运算和储存功能，并且能提供安全性和完整性保护的独立处理环境。在该环境内的程序和数据，能够得到比操作系统层面更高级别的安全保护。其实现原理是通过软硬件方法，在中央处理器中，构建出一个安全区域，计算过程执行代码 T A 仅在安全区域分界中执行，外部攻击者无法通过常规手段获取和影响安全区的执行代码和逻辑，以此来实现敏感数据的隐私计算。零数隐私计算产品支持机器学习建模、数据加工与策略开发两个核心需求方向。基于机器学习构建联合建模组件库，联合建模过程使用的特征工程、数据预处理、模型训练算法、模型评估等组件，包括数据融合、数据预处理、特征工程、回归算法、分类算法、聚类算法、降维算法、模型报告等。基于数据加工与策略开发构建联合计算算子库，实现四则运算、逻辑运算、统计计算等不同的计算能力算子，满足联合统计、数据加工、策略开发等需求；目前这部分产品功能还未支持，处于预研阶段。另外还支持基于特定场景的隐匿查询、安全匹配等能力。 04 零数隐私计算平台架构零数隐私计算平台在零数科技完整的产品体系中，属于中后端产品，产品研发的目标是打破数据孤岛，实现数据价值的充分流动，同时通过可视化效果呈现给用户，便于用户实际应用上线发布。（1）隐私计算引擎系统：零数隐私计算底层系统支持联邦学习、多方安全计算等引擎。基于联邦学习构建联邦建模组件库，联合建模过程使用的数据预处理、机器学习算法等组件，包括数据融合、数据预处理、特征工程、线性回归、逻辑回归、XGBoost、K-Means、模型报告等；基于多方安全计算构建联合计算算子库，实现四则运算、逻辑运算、统计计算等不同的计算能力算子，满足复杂模型、联合安全统计等能力过程；另外还支持基于特定场景的隐匿查询、安全匹配等能力。（2）隐私计算管理：隐私计算管理提供可视化隐私计算服务管理能力，为客户提供简单易用、成熟可扩展、安全可靠的产品能力，如： a)项目管理：按照隐私计算引擎能力，提供创建、管理隐私计算任务的功能，并提供高度灵活的可视化拖拉拽式任务流程配置管理模块，降低用户使用成本，如：组件式拖拉拽的建模流程； b)调度管理：对配置的任务在执行过程提供调度与监控能力，如：任务参与方调度、任务队列调度、计算资源调度、调度监控、调度统计等； c)服务管理：对配置任务发布的API服务进行管理，包括服务发布服务管理、服务授权、服务使用统计等。（3）数据管理：隐私计算过程使用数据提供管理能力，包括：数据添加、数据发布、数据合作、数据授权使用、数据鉴权、使用统计等能力。（4）平台管理：提供隐私计算平台管理能力，包括： a)系统管理：管理、权限管理、日志管理、通知管理等； b)安全监控：密钥管理、存证管理、审计管理、监管管理、预警管理等； c)报表管理：运营报表、平台驾驶舱等。 05 零数隐私计算平台的落地与应用目前，隐私计算在金融、通信、政务、互联网、医疗等行业中的应用广泛。通过调研分析，隐私计算的应用主要覆盖两类场景：第一类中，传统信息安全技术已被普遍应用，但仍存在安全风险，隐私计算的应用可以进一步提升安全性，称为隐私计算存量优化应用场景；第二类中，传统信息安全技术无法满足应用需求，隐私计算则提供了新的机会，拓展了数据安全流通的应用场景，称为隐私计算增量创新应用场景。以下是零数科技在隐私计算领域的案例展示：基于零数隐私计算平台的信贷预警管理平台金融信贷业务中往往受限于数据不够丰富，在数据可解释性及稳定性、风控模型效果、风险策略等层面面临诸多挑战。因此造成了信息不对称，出现“惜贷、惧贷、恐贷”现象。借助多方安全计算和联邦学习技术，可以在保护用户信息不泄露的前提下，通过查询黑名单或建立联合风控模型，将来自支付应用的消费数据、交通出行数据等更多维度纳入联合风控模型中，从而构建更精准大数据风控模型从贷前、贷中、贷后查询或测算借款自然人的表现。在贷前，通过隐匿查询技术，查询金融机构和征信机构的黑名单，是否包含待借贷用户；也可采用联邦学习，基于金融机构中用户贷款数据、存款数据、转账数据等，银联机构的银行卡支付数据以及电商平台中用户的交易数据等进行建模，从而判断用户是否违约，为是否借贷给用户提供决策依据。在贷中，联合运营商数据，通过有监督多分类模型，得到模型结果，从而预测用户的信用评级，判断贷款表现。在贷后，对金融机构中的用户借贷金额、时间等和电商的交易数据以及银联银行卡支付数据进行建模，通过有监督二分类模型，得到还款能力结果。该信贷预警管理平台可以实现双方/多方数据不出域前提下进行隐匿查询或联合建模，提升模型效果；模型支持一键式部署，且对模型严格加密，避免策略泄露；为金融机构提供了从用户贷前、贷中、贷后全方位的风控方案，提前做好风险应对方案，减少应急成本或管理成本，实现降本增效。此外，为推进数据要素有序化规范化发展，零数科技依托自身区块链及隐私计算专业优势，参与制定了40项国际、国家、团体标准，其中隐私计算与数据流通相关的标准、白皮书、报告有十余项，如隐私计算联盟主导的《隐私计算金融场景标准》、《隐私计算互联网场景标准》，《隐私计算高等教育》等。在行业内得到广泛点赞和高度认可。当前，国际形势动荡，中美关系紧张，当务之急是提升自身实力，数据作为当下最重要的软实力，需要重点被保护起来，中国正在全力保护我国个人、企业、国家的信息数据安全。零数科技作为有责任有担当的企业，正在积极响应国家的号召，持续提升公司在隐私计算方面的投入研究，加速推进产品商业化落地，为中国在信息数据安全保护方面做出有力贡献。来源：金色财经

金色财经2023-03-30

24小时热点