utilizzando dati reali e analisi più sofisticate.

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#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUcraina / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // CrisiDelPetrolio // Sanzioni /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ecco un esempio di programma in #Python, che implementa un'analisi algoritmica di base per modellare un sistema di gestione del caos nel settore del petrolio e del gas. Utilizza una rete neurale per analizzare le interazioni e valutare lo stato tecnico del sistema.

python

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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Generazione di dati casuali per simulare interazioni def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Preparazione dei dati data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Costruzione della rete neurale per l'analisi model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Compilazione del modello model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Addestramento del modello train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Valutazione del modello loss,