1. Sumbangkan untuk Pemrosesan Data: Bantu memproses informasi dan dapatkan imbalan.
2. Dapatkan Poin melalui Dompet Web3 Binance: Bekerja sama dengan DIN untuk mengumpulkan poin.
3. Bergabunglah dengan Kampanye Binance Square: Berpartisipasi dan manfaatkan kemitraan antara Binance dan DIN.
Jika Anda penasaran, berikut adalah rincian proyeknya:
Proses Data + AI + Blockchain = DIN
Pendekatan inovatif ini mengintegrasikan teknologi untuk meningkatkan pemrosesan data.
Cara Kerjanya:
Sumbangkan & Dapatkan: Imbalan ditentukan oleh kualitas kontribusi melalui kontrak pintar.
Kualitas Itu Penting: Kontribusi berkualitas lebih tinggi menghasilkan imbalan yang lebih baik.
Memberdayakan Pengguna: DIN memungkinkan pengguna untuk memproses data untuk aplikasi AI sambil mendapatkan imbalan.
Kolaborasi Dompet Web3 DIN dan Binance:
Lebih dari 127.000 pengguna Binance sudah berpartisipasi dan mendapatkan poin.
Untuk bergabung:
1. Buka dompet Anda.
2. Arahkan ke Web3.
3. Klik Bergabung Sekarang.
Catatan Penting:
Konten ini hanya untuk tujuan pendidikan.
Informasi diambil dari situs resmi DIN.
Tidak ada investasi yang direkomendasikan; fokus pada aktivitas gratis.
---
Arsitektur DIN: Fase Pemrosesan Data
1. Pengumpulan Data
Data On-Chain: Termasuk transaksi, alamat dompet, dan kontrak pintar.
Data Off-Chain: Mencakup sentimen pasar, perubahan regulasi, dan tren media sosial.
Data disumbangkan melalui alat analitik seperti xData, memastikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
2. Validasi Data
Bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi risiko manipulasi data.
Menggunakan model SUM (S: Dibagikan, U: Dapat Diperbarui, M: Model) untuk memvalidasi data.
3. Vektorisasi Data
Mengubah data mentah menjadi format terstruktur untuk pemrosesan model AI yang efisien.
---
Gambaran Umum Protokol DIN:
1. Pengumpulan Data: Pengumpul mengumpulkan data on-chain dan off-chain yang beragam.
2. Routing Validasi: Data diarahkan ke validator menggunakan model lokal.
3. Verifikasi: Validator memverifikasi akurasi data menggunakan sumber daya komputasi.
4. Pemrosesan Privasi (Dataset): Data yang divalidasi mengalami peningkatan privasi melalui prosesor ZK.
5. Pembaruan Model: Model disempurnakan dengan data terbaru di seluruh validator.
6. Konversi Vektor: Data yang divalidasi diubah menjadi vektor untuk aplikasi AI.
7. Pemrosesan Privasi (Vektor): Vektor lebih ditingkatkan privasinya menggunakan prosesor ZK.
8. Finalisasi Data: Dataset dan vektor yang telah difinalisasi disimpan di IPFS untuk akses pihak ketiga.
---
Terima kasih atas dukungan Anda! Jika Anda menemukan panduan ini bermanfaat atau memiliki saran, silakan bagikan di kolom komentar.
Tag yang Digunakan:
🔸 #DIN