👀 Il prezzo del Luna Classic Token (LUNC) è crollato nel 2022 a causa del collasso dell'ecosistema Terra. La sua stablecoin algoritmica, UST, ha perso il suo ancoraggio al dollaro USA, innescando una spirale mortale. Ciò ha portato a svendite, iperinflazione e perdita di fiducia da parte degli investitori, riducendo il valore di LUNC da $ 119 a $ 0,00001 in pochi giorni.
📢 Condividi i tuoi pronostici e le strategie che stai considerando!
👀 Prevedo un'impennata dei token a piccola capitalizzazione durante la stagione degli Altcoin. Le strategie includono la diversificazione dei portafogli, l’investimento in ecosistemi emergenti come Polkadot e Cosmos e l’utilizzo della media del costo in dollari. Inoltre, è fondamentale concentrarsi su token con fondamentali solidi, come casi d'uso efficaci e attività degli sviluppatori.#AltcoinMomentum m $ETH
🔥🔥🔥 DIN: RIVOLUZIONARE I DATI AI CON IL PREPROCESSAMENTO MODULARE
La preelaborazione dei dati è un passaggio fondamentale nei flussi di lavoro dell’intelligenza artificiale (AI), ma i metodi tradizionali spesso mancano di flessibilità, efficienza e adattabilità. DIN (Dynamic Input Normalization), il primo livello modulare di preelaborazione dei dati nativo dell'intelligenza artificiale, sta trasformando questo panorama offrendo un approccio rivoluzionario al modo in cui i dati vengono preparati per le applicazioni di machine learning (ML) e AI.
DIN introduce la modularità nelle pipeline di dati, consentendo una perfetta integrazione e personalizzazione per diversi set di dati. Il suo design AI nativo garantisce adattabilità dinamica, consentendogli di gestire vari tipi di dati: strutturati, non strutturati o semi-strutturati, senza la necessità di intervento manuale. Questa modularità riduce al minimo i rischi di disallineamento dei dati e colli di bottiglia della preelaborazione, che affliggono da tempo i sistemi di intelligenza artificiale convenzionali.
Una delle innovazioni più significative del DIN è la sua capacità di normalizzare e ottimizzare i dati in tempo reale. A differenza dei metodi di preelaborazione statici, il DIN si adatta dinamicamente alle mutevoli condizioni di input, garantendo che i modelli di intelligenza artificiale ricevano costantemente dati di alta qualità e pronti all’uso. #GODINDataForAI