👀 Cung cấp khổng lồ của Shiba Inu (SHIB) là một trong những rào cản lớn nhất đối với giá của nó. Hiện tại có khoảng 589 triệu tỷ token SHIB đang lưu hành. Nếu giá của tài sản tăng quá cao, vốn hóa thị trường của dự án sẽ đạt những con số không thực tế.
👀 Nếu 99% tổng số token SHIB bị đốt, dự án sẽ có khoảng 5.89 triệu tỷ token. Hãy xem xét rằng vốn hóa thị trường của dự án vẫn ở mức 14.68 tỷ đô la. Trong kịch bản này, giá của mỗi token sẽ là 0.00249 đô la (14.68 tỷ đô la / 5.89 triệu tỷ). Đạt được 0.00249 đô la từ mức giá hiện tại sẽ tương đương với mức tăng trưởng khoảng 9883.9%.
📢 Bạn nghĩ gì về sự điều chỉnh này?
👀 Sự điều chỉnh của Bitcoin là một sự điều chỉnh lành mạnh sau một đợt tăng mạnh. Đây là cơ hội cho người mua tích lũy và cho thị trường củng cố trước khi có thể tiếp tục xu hướng tăng.
🔥🔥🔥 Hãy Cùng Học Hỏi và Kiếm Tiền!
👀 DIN: CÁCH MẠNG HÓA TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU AI VỚI ĐỔI MỚI MÔ-ĐUN
Mạng lưới Trí tuệ Dữ liệu (DIN) đang thiết lập một tiêu chuẩn mới trong việc tiền xử lý dữ liệu AI như là giải pháp AI-native mô-đun đầu tiên. Cách tiếp cận đột phá này giải quyết một trong những khía cạnh quan trọng nhất nhưng thường bị bỏ qua trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo: việc chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu thô thành các định dạng có cấu trúc phù hợp cho các mô hình máy học.
Truyền thống, việc tiền xử lý dữ liệu đã là một quy trình phức tạp, tốn thời gian và tiêu tốn tài nguyên. DIN phá vỡ cách tiếp cận này bằng cách giới thiệu một kiến trúc mô-đun cho phép tích hợp liền mạch với nhiều quy trình AI khác nhau. Thiết kế cắm và chạy của nó giúp các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu chọn và tùy chỉnh các mô-đun phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể như làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa, tăng cường và kỹ thuật tính năng.
Tính chất AI-native của DIN cho phép nó tận dụng các mô hình máy học trong khung của nó, tối ưu hóa quy trình tiền xử lý dữ liệu một cách linh hoạt. Bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực, DIN xác định những bất thường, làm nổi bật những điểm không nhất quán và gợi ý những biến đổi phù hợp, giảm thiểu sự can thiệp thủ công. Điều này dẫn đến thời gian hoàn thành dự án nhanh hơn và nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào, dẫn đến hiệu suất mô hình AI chính xác và mạnh mẽ hơn.
Hơn nữa, tính mô-đun của DIN thúc đẩy khả năng mở rộng và linh hoạt, giúp nó thích ứng với nhiều ngành khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính và hơn thế nữa. Bằng cách phá vỡ các silo truyền thống và tối ưu hóa quy trình dữ liệu, DIN đang dân chủ hóa quyền truy cập vào các giải pháp AI chất lượng cao, ngay cả đối với các tổ chức có chuyên môn kỹ thuật hạn chế.
Khi AI tiếp tục định hình tương lai, sự đổi mới của DIN trong việc tiền xử lý là rất quan trọng, thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu thô và những hiểu biết có thể hành động trong khi định nghĩa lại hiệu quả, độ chính xác và khả năng tiếp cận trong lĩnh vực AI. #GODINDataForAI
#BinanceWeb3Airdrop #DIN @DIN Data Intelligence Network
