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🔥🔥 Uniswap lancia il bridging cross-chain per nove reti: 😱
👀 Uniswap Labs ha svelato una funzionalità rivoluzionaria che consente agli utenti di collegare asset su nove reti blockchain direttamente dall'interfaccia e dal portafoglio Uniswap.
👀 La mossa è in linea con la visione a lungo termine di Uniswap di consentire scambi cross-chain senza sforzo in un futuro multi-chain.
Abbiamo reso il bridging tra catene semplice come uno swapping
Veloce, economico e senza bisogno di cambiare scheda ☺️ pic.twitter.com/ktMDKZsnjW
— Uniswap Labs 🦄 (@Uniswap) 29 novembre 2024
🔥🔥🔥 DIN: rivoluzionare l'elaborazione dei dati AI con un approccio modulare e nativo AI: 🚀
Data Intelligence Network (DIN) è emersa come un'innovazione rivoluzionaria nel campo dei dati AI, affermandosi come il primo livello di pre-elaborazione dei dati modulare nativo AI. Questo sistema rivoluzionario affronta una sfida critica nell'intelligenza artificiale: le inefficienze e le complessità associate alla preparazione e all'elaborazione dei dati.
La pre-elaborazione dei dati, un passaggio fondamentale nei flussi di lavoro AI, richiede spesso molto tempo e risorse. I metodi tradizionali hanno difficoltà con la scalabilità, l'adattabilità e l'integrazione tra diversi tipi di dati e ambienti. DIN elimina questi colli di bottiglia introducendo un'architettura modulare che si integra perfettamente nelle pipeline AI esistenti. Il suo design AI-native sfrutta algoritmi avanzati per automatizzare le attività di pulizia, trasformazione, normalizzazione e arricchimento dei dati con una precisione e una velocità senza precedenti.
Uno degli aspetti più trasformativi di DIN è la sua adattabilità. La sua natura modulare consente agli utenti di personalizzare i livelli di pre-elaborazione per soddisfare specifiche esigenze di settore, che vanno dall'assistenza sanitaria alla finanza e oltre. Inoltre, la capacità di DIN di elaborare dati non strutturati e strutturati in tempo reale garantisce una maggiore efficienza, consentendo un addestramento più rapido del modello AI.
Rivoluzionando il modo in cui i dati vengono preparati per l'AI, DIN riduce le tempistiche di sviluppo, riduce al minimo gli errori e migliora la precisione del modello.
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