1. Внесіть до Обробки Даних: Допоможіть обробити інформацію та отримайте винагороди.
2. Заробляйте Бали через Binance Web3 Гаманець: Співпрацюйте з DIN для накопичення балів.
3. Приєднуйтесь до Кампанії Binance Square: Участь та вигода від партнерства між Binance та DIN.
Якщо вас цікавить, ось розбивка проекту:
Обробка Даних + ШІ + Блокчейн = DIN
Цей інноваційний підхід інтегрує технології для покращення обробки даних.
Як Це Працює:
Внесіть & Заробляйте: Винагороди визначаються якістю внесків через смарт-контракти.
Якість Важлива: Вкладення вищої якості приносять кращі винагороди.
Надання Можливостей Користувачам: DIN дозволяє користувачам обробляти дані для застосувань ШІ, заробляючи при цьому.
Співпраця DIN та Binance Web3 Гаманець:
Понад 127,000 користувачів Binance вже беруть участь і заробляють бали.
Щоб приєднатися:
1. Відкрийте свій гаманець.
2. Перейдіть до Web3.
3. Натисніть Приєднатися Зараз.
Важливі Примітки:
Контент призначений лише для освітніх цілей.
Інформація була отримана з офіційного сайту DIN.
Інвестиції не рекомендуються; зосередьтеся на безкоштовних активностях.
---
Архітектура DIN: Фази Обробки Даних
1. Збір Даних
Дані в Ланцюгу: Включає транзакції, адреси гаманців та смарт-контракти.
Дані поза Ланцюгом: Охоплює ринкові настрої, зміни в регулюванні та тенденції в соціальних мережах.
Дані надаються через аналітичні інструменти, такі як xData, забезпечуючи дієві інсайти.
2. Валідація Даних
Спрямовано на підвищення точності та зменшення ризиків маніпуляції даними.
Використовує моделі SUM (S: Спільні, U: Оновлювані, M: Моделі) для валідації даних.
3. Векторизація Даних
Перетворює сирі дані в структуровані формати для ефективної обробки моделей ШІ.
---
Огляд Протоколу DIN:
1. Збір Даних: Збирачі збирають різноманітні дані в ланцюзі та поза ланцюгом.
2. Маршрутизація Валідації: Дані маршрутизуються до валідацій за допомогою локальних моделей.
3. Перевірка: Валідатори перевіряють точність даних за допомогою обчислювальних ресурсів.
4. Обробка Приватності (Набір Даних): Валідовані дані проходять підвищення приватності через ZK процесори.
5. Оновлення Моделей: Моделі вдосконалюються за допомогою останніх даних через валідатори.
6. Векторне Перетворення: Валідовані дані перетворюються у вектори для застосувань ШІ.
7. Обробка Приватності (Вектор): Вектори додатково покращуються приватністю за допомогою ZK процесорів.
8. Завершення Даних: Завершені набори даних та вектори зберігаються на IPFS для доступу третьої сторони.
---
Дякуємо за вашу підтримку! Якщо ви вважаєте, що цей посібник корисний або у вас є пропозиції, не соромтеся поділитися ними в коментарях.
Теги для Використання:
🔸 #DIN