👀 Cena Luna Classic Token (LUNC) spadła w 2022 roku z powodu upadku ekosystemu Terra. Algorytmiczna moneta stablecoin UST straciła swoją pozycję w stosunku do dolara amerykańskiego, uruchamiając spiralę śmierci. Doprowadziło to do wyprzedaży, hiperinflacji i utraty zaufania inwestorów, zmniejszając wartość LUNC ze 119 dolarów do 0,00001 dolarów w ciągu kilku dni.
📢 Podziel się swoimi przewidywaniami i strategiami, które rozważasz!
👀 Przewiduję gwałtowny wzrost liczby tokenów o małej kapitalizacji w sezonie Altcoin. Strategie obejmują dywersyfikację portfeli, inwestowanie w wschodzące ekosystemy, takie jak Polkadot i Cosmos, a także stosowanie uśredniania kosztów w dolarach. Dodatkowo ważne jest, aby skupić się na tokenach o solidnych podstawach, takich jak mocne przypadki użycia i aktywność programistów.#AltcoinMomentum m $ETH
🔥🔥🔥 DIN: REWOLUCYJNOŚĆ DANYCH AI DZIĘKI MODUŁOWEMU PRZETWARZANIU WSTĘPNYM
Wstępne przetwarzanie danych to krytyczny etap w przepływach pracy sztucznej inteligencji (AI), ale tradycyjnym metodom często brakuje elastyczności, wydajności i możliwości adaptacji. DIN (dynamiczna normalizacja wejścia), pierwsza modułowa warstwa wstępnego przetwarzania danych natywna dla sztucznej inteligencji, zmienia ten krajobraz, oferując rewolucyjne podejście do sposobu przygotowywania danych na potrzeby uczenia maszynowego (ML) i aplikacji AI.
DIN wprowadza modułowość do potoków danych, umożliwiając bezproblemową integrację i dostosowanie do różnorodnych zestawów danych. Natywny projekt AI zapewnia dynamiczną adaptację, umożliwiając obsługę różnych typów danych: ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych, bez konieczności ręcznej interwencji. Ta modułowość minimalizuje ryzyko niedopasowania danych i wąskich gardeł w przetwarzaniu wstępnym, które od dawna nękają konwencjonalne systemy sztucznej inteligencji.
Jedną z najważniejszych innowacji DIN jest zdolność do normalizacji i optymalizacji danych w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do statycznych metod wstępnego przetwarzania, DIN dynamicznie dostosowuje się do zmieniających się warunków wejściowych, zapewniając, że modele AI stale otrzymują wysokiej jakości, gotowe do użycia dane. #GODINDataForAI