👀 La enorme oferta de Shiba Inu (SHIB) es una de las barreras más significativas para su precio. Hay aproximadamente 589 billones de tokens SHIB en circulación en este momento. Si el precio del activo sube demasiado, la capitalización de mercado del proyecto alcanzará cifras poco realistas.
👀 Si el 99% de todos los tokens SHIB son quemados, el proyecto tendrá aproximadamente 5.89 billones de tokens. Consideremos que la capitalización de mercado del proyecto se mantiene en $14.68 mil millones. En tal escenario, el precio de cada token será $0.00249 ($14.68 mil millones / 5.89 billones). Alcanzar $0.00249 desde los niveles de precio actuales se traducirá en un crecimiento de aproximadamente 9883.9%.
📢 ¿Cuáles son tus pensamientos sobre la corrección?
👀 La corrección de Bitcoin es una corrección saludable después de un fuerte repunte. Es una oportunidad para que los compradores acumulen y para que el mercado se consolide antes de posiblemente reanudar su tendencia ascendente.
🔥🔥🔥 ¡Aprendamos y ganemos juntos!
👀 DIN: REVOLUCIONANDO EL PRE-PROCESAMIENTO DE DATOS DE IA CON INNOVACIÓN MODULAR
La Red de Inteligencia de Datos (DIN) está estableciendo un nuevo estándar en el pre-procesamiento de datos de IA como la primera solución modular nativa de IA. Este enfoque revolucionario aborda uno de los aspectos más críticos, pero a menudo pasados por alto, del desarrollo de inteligencia artificial: la preparación y transformación de datos en bruto en formatos estructurados adecuados para modelos de aprendizaje automático.
Tradicionalmente, el pre-procesamiento de datos ha sido un proceso complejo, que consume tiempo y recursos. DIN interrumpe este paradigma al introducir una arquitectura modular que permite la integración perfecta con varias canalizaciones de IA. Su diseño plug-and-play empodera a desarrolladores y científicos de datos para seleccionar y personalizar módulos adaptados a tareas específicas como limpieza de datos, normalización, aumento y ingeniería de características.
La naturaleza nativa de IA de DIN le permite aprovechar modelos de aprendizaje automático dentro de su marco, optimizando dinámicamente los flujos de trabajo de pre-procesamiento de datos. Al analizar datos en tiempo real, DIN identifica inconsistencias, destaca anomalías y sugiere transformaciones apropiadas, reduciendo significativamente la intervención manual. Esto resulta en tiempos de respuesta más rápidos para los proyectos y mejora la calidad de los datos de entrada, llevando a un rendimiento de modelo de IA más preciso y robusto.
Además, la modularidad de DIN promueve la escalabilidad y flexibilidad, haciéndola adaptable para diversas industrias, desde la salud hasta las finanzas y más allá. Al descomponer silos tradicionales y optimizar flujos de trabajo de datos, DIN está democratizando el acceso a soluciones de IA de alta calidad, incluso para organizaciones con experiencia técnica limitada.
A medida que la IA continúa dando forma al futuro, la innovación de DIN en el pre-procesamiento es fundamental, cerrando la brecha entre los datos en bruto y las ideas procesables, redefiniendo la eficiencia, la precisión y la accesibilidad en el panorama de la IA. #GODINDataForAI
#BinanceWeb3Airdrop #DIN @DIN Data Intelligence Network
