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使用ChatGPT的人可以透過GPT來進行各種不同的事情，以下是一些可能的使用方式及其相
對比例：
1. 自然語言生成 (NLG)：使用GPT生成文章、新聞報導、產品描述、廣告文案等。這是GP
T應用的最常見方式之一，佔據了使用ChatGPT的人的大部分比例，約佔80％。
2. 對話系統 (Chatbot)：使用GPT構建對話系統，以回答常見問題、提供客戶服務、進行
訂單跟進等。這是GPT應用的另一個常見方式，約佔使用ChatGPT的人的10％。
3. 文本分類 (Text Classification)：使用GPT將文本分類為不同的類別，例如情感分析
、主題分類等。這種應用方式約佔使用ChatGPT的人的5％。
4. 語言翻譯 (Language Translation)：使用GPT進行機器翻譯，將一種語言翻譯成另一
種語言。這種應用方式約佔使用ChatGPT的人的5％。
5. 其他應用：其他使用GPT的應用包括文本摘要、文本生成、信息擷取等。這些應用佔據
了使用ChatGPT的人的大約5％。
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建立一個世界AI需要涉及多個步驟和技術，從數據收集到數據分析再到應用和評估。以下
是一些具體的建議：
1. 數據收集：數據收集是建立AI系統的第一步。需要從各種來源收集大量的數據，包括
新聞、社交媒體、公共數據庫、金融機構、警方報告等等。可以利用網絡爬蟲技術和API
接口來實現數據的收集和整合。
2. 數據清洗和處理：數據收集後，需要進行清洗和處理，以確保數據的質量和準確性。
可以利用各種數據處理工具和技術，例如Python、R、SQL等。
3. 數據分析：數據分析是AI系統的核心部分。需要適當的算法和模型來處理數據，例如
機器學習和深度學習等。可以使用Python中的Scikit-learn、TensorFlow等開源工具來實
現數據分析。
4. 結果可視化和報告：數據分析的結果需要進行可視化和報告，以便用戶更好地理解和
應用分析結果。可以使用各種可視化工具和報告工具，例如Tableau、PowerBI、matplotl
ib等。
5. 機器學習和深度學習：機器學習和深度學習是識別、監測和分析整個世界變化的重要
技術。需要適當的算法和模型來處理數據，以提高系統的預測能力和準確性。例如，可以
使用深度學習技術中的卷積神經網絡(CNN)來識別圖像數據，或者使用長短期記憶神經網
絡(LSTM)來處理序列數據。
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建立世界AI主要是為了監測、分析世界的變化，以協助人們做出更明智的決策。而要從中
獲利，需要思考如何將世界AI應用到商業上，提供有價值的服務，並找到相關的商業模式
。
以下是一些可能的應用和商業模式：
1. 建立智能投資組合：利用世界AI分析全球金融市場的變化，提供客戶個性化的投資組
合，並收取費用。
2. 提供風險評估服務：利用世界AI分析全球風險事件的變化，提供企業或個人風險評估
服務，並收取費用。
3. 提供數據分析服務：利用世界AI分析各種數據，提供客戶數據分析服務，並收取費用
。
建立人工智能交易平台：利用世界AI分析全球市場的變化，建立人工智能交易平台，並收
取交易費用。
4. 提供預測服務：利用世界AI預測各種事件的發生，例如自然災害、股市波動等，提供
客戶預測服務，並收取費用。
以上是一些可能的商業應用和模式，但需要注意的是，建立世界AI是一項非常複雜和昂貴
的工程，需要大量的資源和專業知識，並且需要與政府和監管機構進行合作，以確保合法
性和合規性。因此，建立世界AI需要有長期的投資和戰略規劃，並需要與相關的企業和機
構進行密切合作，才能成功實現商業化。
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ChatGPT可以搭配一些相關的工具和技術來實現對於新興網路資訊的實時監測。以下是一
些可能的搭配方式：
1. 網路爬蟲：利用網路爬蟲技術，自動抓取特定網站的最新資訊，並將其輸入到ChatGPT
中進行分析。
2. API接口：許多網站提供API接口，可以讓開發者獲取特定的資訊。利用這些API接口，
可以將新興網路資訊輸入到ChatGPT中進行分析。
3. 社交媒體監測工具：現在許多社交媒體平台提供監測工具，可以讓使用者實時監測特
定的話題或關鍵字。將這些資訊輸入到ChatGPT中進行分析，可以得到更深入的洞見。
4. 自然語言處理工具：除了ChatGPT外，還有一些其他的自然語言處理工具，例如NLTK、
spaCy等，可以幫助分析新興網路資訊中的文本內容，提取關鍵詞、實體等信息。
總之，要實現對於新興網路資訊的實時監測，需要利用一些相關的工具和技術，並將這些
資訊輸入到ChatGPT等自然語言處理工具中進行分析。監測的內容可以包括網站資訊、社
交媒體資訊、新聞資訊等，並可以根據具體情況進行調整和優化。
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import requests
import json
# 獲取OpenSea上指定NFT的交易數據
asset_contract_address = '0xd07dc4262bcdbf85190c01c996b4c06a461d2430' # Crypto
Kitties合约地址
token_id = '710987' # NFT的ID
url = f'https://api.opensea.io/api/v1/asset/{asset_contract_address}/{token_id
}/?format=json'
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.content)['asset']
# 打印交易價格
last_sale = data['last_sale']
if last_sale is not None:
print(f"交易價格: {float(last_sale['total_price']) / 10**18} ETH")
# NFT特徵分析
traits = data['traits']
if traits is not None:
for trait in traits:
print(f"{trait['trait_type']}: {trait['value']}")
# 交易時間
if last_sale is not None:
timestamp = int(last_sale['transaction']['timestamp'])
print(f"交易時間: {timestamp}")
上述代碼使用OpenSea的APIs來獲取指定NFT的交易數據。代碼首先使用CryptoKitties的
合約地址和NFT的ID構建API請求的URL，然後獲取返回的JSON數據。我們可以從數據中提
取交易價格、NFT特徵和交易時間。
在上述代碼中，我們首先獲取最近的一次交易數據（即last_sale），然後從中提取交易
價格，並將其轉換為以太幣（ETH）單位。接下來，我們可以從NFT的traits字段中獲取NF
T的特徵，例如品種、基因等。最後，我們可以從last_sale的transaction字段中提取交
易時間戳，並將其轉換為易讀的時間格式。
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Privacy computing in blockchains refers to techniques and technologies that en
able users to conduct transactions and store data on the blockchain in a priva
te and secure manner. Here are a few examples of the use of privacy computing
in blockchains:
1. Zero-knowledge proofs: Zero-knowledge proofs allow users to prove the authe
nticity of information without revealing any sensitive data. This technology h
as been used in various blockchain projects, such as Zcash and Monero, to enab
le anonymous transactions.
2. Homomorphic encryption: Homomorphic encryption is a technique that allows u
sers to perform computations on encrypted data without revealing the data itse
lf. This technology is used in blockchain-based systems like Enigma to ensure
that sensitive data can be stored and processed on the blockchain without comp
romising privacy.
3. Confidential transactions: Confidential transactions use cryptographic tech
niques to obfuscate transaction details, making it difficult for outsiders to
determine the amounts or participants involved in a transaction. This technolo
gy is used in blockchain projects like Mimblewimble to improve transaction pri
vacy.
4. Ring signatures: Ring signatures allow users to sign transactions anonymous
ly, making it difficult for outsiders to determine the identity of the signer.
This technology is used in blockchain projects like Monero to enable anonymou
s transactions.
These are just a few examples of the use of privacy computing in blockchains.
As blockchain technology continues to evolve, we can expect to see even more i
nnovative approaches to privacy and security on the blockchain.
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Packet sniffing is an incredibly powerful technique that allows an attacker to
intercept and analyze network traffic, even if it is encrypted. By using spec
ialized software tools called packet sniffers or network sniffers, an attacker
can capture packets of data as they are transmitted across a network and anal
yze their contents.
To perform packet sniffing, an attacker first needs to gain access to the netw
ork they wish to monitor. This can be done by connecting to the network direct
ly or by using a technique called "wardriving," where an attacker drives aroun
d a neighborhood or business district looking for unsecured Wi-Fi networks to
exploit.
Once the attacker is connected to the network, they can use a packet sniffer t
ool to capture and analyze network traffic. The tool can extract sensitive inf
ormation, such as login credentials or personal information, from the intercep
ted packets. This information can then be used to launch attacks or steal sens
itive data.
To protect against packet sniffing attacks, it is important to use strong encr
yption and other security measures to secure your network. This includes using
protocols like WPA3 for Wi-Fi networks and VPNs for accessing the internet. A
dditionally, it is important to regularly update your network security softwar
e and monitor your network for suspicious activity.
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Wardriving is a technique that involves driving or walking around an area with
a Wi-Fi enabled device in order to locate wireless networks. It is possible t
o use packet sniffing techniques to capture packets transmitted by wireless ne
tworks found during wardriving, which can include data such as SSIDs, MAC addr
esses, encryption type, and signal strength. However, it is not possible to mo
nitor someone's Wi-Fi without accessing it, as doing so would require bypassin
g the encryption used by the wireless network, which is designed to prevent un
authorized access. In general, attempting to access someone else's Wi-Fi netwo
rk without their permission is illegal and can result in severe consequences.
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In order to bypass the encryption used by a wireless network, an attacker woul
d need to use a technique called "WiFi cracking." This involves attempting to
recover the network's encryption key by capturing and analyzing data packets t
hat are transmitted over the network.
There are several tools available for WiFi cracking, including Aircrack-ng, Wi
reshark, and Cain and Abel. These tools allow attackers to capture packets on
the network, analyze them for patterns, and attempt to extract the encryption
key used to secure the network.
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