OORT viene quotata allo Shenzhen Data Exchange per espandere la propria influenza nel mercato asiatico dell'intelligenza artificiale
#oort #depin #ai Quotandosi sullo Shenzhen Data Exchange, OORT offrirà i suoi prodotti al mercato in forte espansione delle società di intelligenza artificiale. In quanto piattaforma cloud AI decentralizzata, OORT è lieta di annunciare che si unirà a Shenzhen Data Exchange, la principale piattaforma di scambio di dati principali in Cina. Ciò consentirà a OORT di offrire i propri prodotti e servizi, compresi i suoi prodotti di punta OORT DataHub e OORT AI, a un gran numero di aziende di intelligenza artificiale in tutta l’Asia. Shenzhen Data Exchange: il centro dell'innovazione dei dati Shenzhen Data Exchange è una filiale di Shenzhen Exchange Group. Mira a costruire uno scambio di dati nazionale. È una piattaforma commerciale nazionale per la circolazione interdominio e transfrontaliera di elementi di dati ed esplora dati che si adattano allo sviluppo dell'economia digitale cinese. Percorso dimostrativo e modello di transazione per l'allocazione dei fattori orientata al mercato.
#公募基金 #基金认购费 #链上收益 #PankaceSwap Non riesco a capire il significato della riduzione delle commissioni di sottoscrizione nei fondi pubblici. I prodotti di criptoquantificazione con un rendimento annuo superiore al 20% sono tanti come le mucche, e i prodotti di prestito e staking con un rendimento annuo superiore al 50% sono numerosi. La finanza tradizionale assomiglia molto alla portaerei americana, sembra imponente, ma in realtà è in rovina!
#AskBinance @币安Binance华语 Riguardo alla pratica della "tokenizzazione delle azioni" degli asset del mondo reale (RWA), si verifica un fenomeno di disallineamento dei prezzi degli asset on-chain rispetto ai prezzi delle borse valori tradizionali. Come ha risolto Binance questo problema attraverso tecnologie di oracoli e sicurezza dei contratti?
#Avalanche Ieri sera si è tenuto un evento di salone offline organizzato da Avalanche a Shenzhen, molto riuscito! Grazie agli organizzatori per il BBQ! #AVAX
Shenyang ha firmato contratti con 11 aziende del settore dell'annotazione dei dati
#oort #depin Il 22 ottobre si è tenuta a Pechino la prima “Data Annotation Industry Conference and Supply and Demand Matchmaking Conference” sotto la guida del Dipartimento per la tecnologia digitale e la costruzione delle infrastrutture dell’Amministrazione nazionale dei dati e ospitata dalla Classe speciale di intelligenza artificiale dell’Amministrazione nazionale dei dati. Amministrazione. L'Ufficio dati municipale di Shenyang ha pubblicato una mappa del settore dell'annotazione dei dati in occasione della conferenza sull'abbinamento della domanda e dell'annotazione dei dati dell'Amministrazione nazionale dei dati e ha firmato con successo accordi quadro di cooperazione con 11 aziende rinomate nei settori dell'annotazione dei dati e dell'intelligenza artificiale. La mattina di quel giorno, la National Data Administration ha pubblicato la (Artificial Intelligence Data Annotation Industry Map) compilata dallo Shenyang Data Bureau in collaborazione con la China Academy of Information and Communications Technology, China Telecom, China Electronics e Aerospace Science and Industry Sviluppo delle informazioni di rete Co., Ltd. La mappa comprende più di 500 aziende a monte e a valle provenienti da tutto il paese che sono profondamente coinvolte nella catena industriale dell’annotazione dei dati, coprendo più di 16 settori industriali. (Artificial Intelligence Data Annotation Industry Map) è composta da tre parti: fornitori di risorse, fornitori di servizi principali di annotazione dei dati e parti di supporto.
Cosa è l'etichettatura dei dati nell'addestramento dell'IA?
Uno, cosa è l'etichettatura dei dati Iniziamo a parlare di cosa sia l'etichettatura dei dati. Ci sono molti tipi di etichettatura dei dati, come classificazione, disegno di riquadri, annotazioni, marcature, ecc., di cui parleremo più dettagliatamente di seguito. Per comprendere l'etichettatura dei dati, è necessario prima capire che l'IA sostituisce parzialmente le funzioni cognitive umane. Ricorda come abbiamo imparato, ad esempio, per riconoscere una mela, qualcuno deve portarti una mela davanti e dirti che quella è una mela. Solo allora, quando incontrerai una mela, saprai che si chiama "mela". Analogamente all'apprendimento automatico, dobbiamo insegnare a riconoscere una mela. Se gli dai direttamente un'immagine di una mela, non sa affatto di cosa si tratta. Prima dobbiamo avere un'immagine di una mela, con la scritta "mela" sopra, e poi la macchina, apprendendo le caratteristiche da un gran numero di immagini, sarà in grado di riconoscere una qualsiasi immagine di mela.
#oort #数据标注 #ai #百倍币计划 Perché scegliere OORT DataHub? Qual è la differenza rispetto alla tradizionale annotazione dei dati? OORT è una piattaforma cloud decentralizzata per i dati, progettata per integrare le risorse globali di calcolo e archiviazione, massimizzando la privacy e l'efficienza dei costi, fornendo una soluzione decentralizzata di livello enterprise per l'intelligenza artificiale generativa e le attività basate sui dati. Attualmente è stata istituita una delle più grandi infrastrutture cloud decentralizzate al mondo, con nodi di rete che coprono oltre 100 paesi e ha generato milioni di dollari di entrate. La tecnologia centrale di OORT è stata pubblicata nelle principali riviste accademiche a livello globale e ha ottenuto brevetti negli Stati Uniti. I suoi clienti e partner di fama mondiale includono molti giganti del settore, come Lenovo Imaging, Dell, Tencent Cloud e BNB Chain. OORT dispone di un team esperto e altamente efficace, oltre a un comitato consultivo di alto livello composto da esperti globali. Pertanto, OORT ha stabilito e consolidato la sua posizione di leader globale nel campo dell'AI DePin.
#OORT# #Moneta Centuplicata# #AI# #datahub# Cosa sono 'i dati di marcatura' e il loro ruolo La marcatura dei dati è un passo importante nell'ambito dell'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale, abbreviato AI) e dell'apprendimento profondo. Consiste nell'etichettare preventivamente i 'dati come immagini' che devono essere riconosciuti e distinti dall'intelligenza artificiale (computer), consentendo all'intelligenza artificiale (computer) di identificare continuamente le caratteristiche di questi 'dati come immagini' e di stabilire una 'relazione corrispondente' con le 'etichette', fino a raggiungere l'obiettivo che l'intelligenza artificiale (computer) possa riconoscere autonomamente questi 'dati come immagini'.