1. Вносите вклад в обработку данных: Помогайте обрабатывать информацию и зарабатывать награды.
2. Зарабатывайте баллы через веб-кошелек Binance: Сотрудничайте с DIN для накопления баллов.
3. Присоединяйтесь к кампании Binance Square: Участвуйте и получайте выгоду от партнерства между Binance и DIN.
Если вам интересно, вот разбивка проекта:
Обработка данных + ИИ + Блокчейн = DIN
Этот инновационный подход интегрирует технологии для улучшения обработки данных.
Как это работает:
Вносите вклад и зарабатывайте: Награды определяются качеством вкладов через смарт-контракты.
Качество имеет значение: Вклады более высокого качества приносят лучшие награды.
Упрощение пользователей: DIN позволяет пользователям обрабатывать данные для приложений ИИ, зарабатывая при этом.
Сотрудничество DIN и веб-кошелька Binance:
Более 127 000 пользователей Binance уже участвуют и зарабатывают баллы.
Чтобы присоединиться:
1. Откройте свой кошелек.
2. Перейдите в Web3.
3. Нажмите Присоединиться сейчас.
Важные заметки:
Содержимое предназначено только для образовательных целей.
Информация была получена с официального сайта DIN.
Инвестиции не рекомендуются; сосредоточьтесь на бесплатных действиях.
---
Архитектура DIN: Этапы обработки данных
1. Сбор данных
Данные в блокчейне: Включает транзакции, адреса кошельков и смарт-контракты.
Данные вне блокчейна: Охватывают рыночные настроения, изменения в регулировании и тренды в социальных медиа.
Данные предоставляются через аналитические инструменты, такие как xData, обеспечивая действенные инсайты.
2. Проверка данных
Ставит цель улучшить точность и снизить риски манипуляции данными.
Использует модели SUM (S: Общий, U: Обновляемый, M: Модели) для проверки данных.
3. Векторизация данных
Преобразует необработанные данные в структурированные форматы для эффективной обработки моделей ИИ.
---
Обзор протокола DIN:
1. Сбор данных: Сборщики собирают разнообразные данные в блокчейне и вне его.
2. Маршрутизация проверки: Данные направляются к валидаторам с использованием локальных моделей.
3. Проверка: Валидаторы проверяют точность данных с использованием вычислительных ресурсов.
4. Обработка конфиденциальности (Набор данных): Проверенные данные проходят улучшение конфиденциальности с помощью процессоров ZK.
5. Обновления моделей: Модели уточняются с использованием последних данных от валидаторов.
6. Векторное преобразование: Проверенные данные преобразуются в векторы для приложений ИИ.
7. Обработка конфиденциальности (Вектор): Векторы дополнительно улучшаются для конфиденциальности с помощью процессоров ZK.
8. Финализация данных: Финализированные наборы данных и векторы хранятся на IPFS для доступа третьих лиц.
---
Спасибо за вашу поддержку! Если вы нашли этот гид полезным или у вас есть предложения, не стесняйтесь делиться ими в комментариях.
Теги для использования:
🔸 #DIN
