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據(jù)NPA官方消息，Dr. Maneesh Agrawala與Vitalik Buterin共同提出了一種最新的提案用于評估不同數(shù)字資產的價值體系。可以為不同的數(shù)字資產提供保險信托類服務，該提案提出了一種預評估數(shù)字貨幣算法（PDCA）,用于評估任何數(shù)字資產并為其提供相關擔保保險業(yè)務。PDCA有兩個檢測級別。第一個是簽名存儲庫（SR），用于識別簽名與已知數(shù)字資產的任何匹配項。第二個檢測級別使用學習算法(LA)可以檢測已知和未知的數(shù)字資產。LA使用機器學習方法使用來自應用程序接口 (API) 的數(shù)據(jù)來訓練預測模型。關于PDCA的細節(jié)提出了七個新指標以提供更深入的分析，這七個指標分別是Positive Likelihood Ratio(PLR)、 Negative Likelihood Ratio（NLR）、Diagnostic odds ratio（DOR）、Youden’s index(J)、Number needed to diagnose(NDD)、Number needed to misdiagnose(NNM)、Net benefit（NB）。可以得出結論，LA在成為不良數(shù)字資產之前已經實現(xiàn)了評估該數(shù)字資產的目標，并且其性能穩(wěn)健且具有很高的凈收益，極大概率降低了資產損失的可能性。