HWF0323
VitoHuang Mercan capital Asset Limited 主业务: Web3全案服务（香港1469牌照）、量化资管（香港9号牌照）、股票/Token市值管理、全球流量和公链基金合作、Web3生态服务。
8 Obserwowani
44 Obserwujący
32 Polubione
8 Udostępnione
Posty
PINNED
OORT jest notowany na giełdzie danych w Shenzhen, aby zwiększyć swoje wpływy na azjatyckim rynku sztucznej inteligencji
#oort #depin #ai
Notując na giełdzie danych w Shenzhen, OORT będzie oferować swoje produkty dynamicznie rozwijającemu się rynkowi firm zajmujących się sztuczną inteligencją.
Jako zdecentralizowana platforma chmurowa AI, OORT z przyjemnością ogłasza, że dołączy do Shenzhen Data Exchange, wiodącej chińskiej platformy handlu danymi głównymi. Umożliwi to firmie OORT oferowanie swoich produktów i usług, w tym flagowych produktów OORT DataHub i OORT AI, dużej liczbie firm zajmujących się sztuczną inteligencją w całej Azji.
Shenzhen Data Exchange: centrum innowacji w zakresie danych
Shenzhen Data Exchange jest spółką zależną Shenzhen Exchange Group. Jej celem jest zbudowanie krajowej wymiany danych. Jest to krajowa platforma handlowa służąca do międzydomenowego i transgranicznego obiegu elementów danych i bada dane, które dostosowują się do rozwoju chińskiej gospodarki cyfrowej. Ścieżka demonstracyjna i szablon transakcji dla rynkowej alokacji czynników.
Notując na giełdzie danych w Shenzhen, OORT będzie oferować swoje produkty dynamicznie rozwijającemu się rynkowi firm zajmujących się sztuczną inteligencją.
Jako zdecentralizowana platforma chmurowa AI, OORT z przyjemnością ogłasza, że dołączy do Shenzhen Data Exchange, wiodącej chińskiej platformy handlu danymi głównymi. Umożliwi to firmie OORT oferowanie swoich produktów i usług, w tym flagowych produktów OORT DataHub i OORT AI, dużej liczbie firm zajmujących się sztuczną inteligencją w całej Azji.
Shenzhen Data Exchange: centrum innowacji w zakresie danych
Shenzhen Data Exchange jest spółką zależną Shenzhen Exchange Group. Jej celem jest zbudowanie krajowej wymiany danych. Jest to krajowa platforma handlowa służąca do międzydomenowego i transgranicznego obiegu elementów danych i bada dane, które dostosowują się do rozwoju chińskiej gospodarki cyfrowej. Ścieżka demonstracyjna i szablon transakcji dla rynkowej alokacji czynników.
Zobacz tłumaczenie
This is the profit curve of our CTA quantitative strategy, and the exchange subscription channel is now open. If you are interested in quantitative investment, you can contact me directly. The performance fee is 40% of the profit portion.
这是我们的CTA量化策略收益曲线，目前已经开放交易所申购通道。如果您对量化投资感兴趣，可以直接联系我。业绩分成为利润部分的40%。
#量化 #BTC☀️
这是我们的CTA量化策略收益曲线，目前已经开放交易所申购通道。如果您对量化投资感兴趣，可以直接联系我。业绩分成为利润部分的40%。
#量化 #BTC☀️
#财富自由 #财富的真相
Raport dotyczący bogactwa z 2025 roku, wydany przez Zhongjin, skłania do refleksji.
Tradycyjna struktura bogactwa stopniowo się utwardza: przedsiębiorstwa państwowe zajmują 45,6% krajowych aktywów, klasa bogaczy posiada 36,7%, klasa średnia zaledwie 13,7%, a 1,3 miliarda zwykłych ludzi dzieli się jedynie 3% aktywów. Rozkład bogactwa przypomina wyraźną piramidę, a droga do wzrostu staje się coraz węższa.
W takim układzie aktywa kryptograficzne mogą otworzyć nowe okno. Nie opierają się na tradycyjnym gromadzeniu, nie wymagają tożsamości ani zasobów jako jedynego progu, ale opierają się na wiedzy, zdolności do podejmowania ryzyka i zrozumieniu technologii, przekształcając możliwości bogactwa. Bitcoin, Ethereum i różne nowe aktywa budują „cyfrowy basen bogactwa” równoległy do tradycyjnych finansów.
To nie oznacza, że świat kryptowalut jest wolny od ryzyka i bańki, ale przynajmniej oferuje sposób na ponowną dystrybucję i wyobrażenie sobie bogactwa. W ciągu następnej dekady prawdziwy punkt zwrotny w bogactwie może być ukryty na skrzyżowaniu tradycyjnych aktywów i aktywów kryptograficznych.
Czy również obserwujesz, czy już dyskretnie planujesz?
$BTC
Raport dotyczący bogactwa z 2025 roku, wydany przez Zhongjin, skłania do refleksji.
Tradycyjna struktura bogactwa stopniowo się utwardza: przedsiębiorstwa państwowe zajmują 45,6% krajowych aktywów, klasa bogaczy posiada 36,7%, klasa średnia zaledwie 13,7%, a 1,3 miliarda zwykłych ludzi dzieli się jedynie 3% aktywów. Rozkład bogactwa przypomina wyraźną piramidę, a droga do wzrostu staje się coraz węższa.
W takim układzie aktywa kryptograficzne mogą otworzyć nowe okno. Nie opierają się na tradycyjnym gromadzeniu, nie wymagają tożsamości ani zasobów jako jedynego progu, ale opierają się na wiedzy, zdolności do podejmowania ryzyka i zrozumieniu technologii, przekształcając możliwości bogactwa. Bitcoin, Ethereum i różne nowe aktywa budują „cyfrowy basen bogactwa” równoległy do tradycyjnych finansów.
To nie oznacza, że świat kryptowalut jest wolny od ryzyka i bańki, ale przynajmniej oferuje sposób na ponowną dystrybucję i wyobrażenie sobie bogactwa. W ciągu następnej dekady prawdziwy punkt zwrotny w bogactwie może być ukryty na skrzyżowaniu tradycyjnych aktywów i aktywów kryptograficznych.
Czy również obserwujesz, czy już dyskretnie planujesz?
$BTC
$WLFI
Bracia, najpierw zamknę pozycję.
Bracia, najpierw zamknę pozycję.
$WLFI
Ten sam okres czasu, różne wykresy cen na giełdach!
Ten sam okres czasu, różne wykresy cen na giełdach!
#公募基金 #基金认购费 #链上收益 #PankaceSwap
Nie rozumiem, jakie znaczenie ma obniżenie opłat za subskrypcję funduszy publicznych?
Produkty z rocznym zwrotem powyżej 20% w zakresie kryptowalut i handlu są powszechne, a produkty z pożyczkami i stawkami rocznymi powyżej 50% są liczne.
Tradycyjna finansjera przypomina amerykański lotniskowiec, wygląda na potężną, ale w rzeczywistości jest w opłakanym stanie!
Nie rozumiem, jakie znaczenie ma obniżenie opłat za subskrypcję funduszy publicznych?
Produkty z rocznym zwrotem powyżej 20% w zakresie kryptowalut i handlu są powszechne, a produkty z pożyczkami i stawkami rocznymi powyżej 50% są liczne.
Tradycyjna finansjera przypomina amerykański lotniskowiec, wygląda na potężną, ale w rzeczywistości jest w opłakanym stanie!
#AskBinance @币安Binance华语
W odniesieniu do praktyki „tokenizacji akcji” aktywów rzeczywistych (RWA) w świecie rzeczywistym, może wystąpić zjawisko odłączenia cen aktywów na łańcuchu od cen na tradycyjnych giełdach papierów wartościowych. W jaki sposób Binance rozwiązuje te problemy dzięki technologii oracle i bezpieczeństwa kontraktów?
W odniesieniu do praktyki „tokenizacji akcji” aktywów rzeczywistych (RWA) w świecie rzeczywistym, może wystąpić zjawisko odłączenia cen aktywów na łańcuchu od cen na tradycyjnych giełdach papierów wartościowych. W jaki sposób Binance rozwiązuje te problemy dzięki technologii oracle i bezpieczeństwa kontraktów?
$FTT nie ma wolumenu transakcji
$FTT wkrótce 0,00001$
$FTT wkrótce podąży za dużym spadkiem BTC, BTC spada 📉2%, FTT spadnie 📉20%
$FTT wkrótce spadnie do zera
K
SCR/USDT
Cena
0,267
#Avalanche Wczoraj wieczorem wydarzenie offline zorganizowane przez Avalanche w Shenzhen było bardzo udane! Dziękujemy organizatorowi za BBQ! #AVAX
Shenyang podpisał umowy z 11 firmami z branży adnotacji danych
#oort #depin
22 października w Pekinie pod przewodnictwem Departamentu Technologii Cyfrowych i Budowy Infrastruktury Krajowej Administracji Danych odbyła się pierwsza „Konferencja branży adnotacji danych oraz Konferencja dotycząca kojarzenia podaży i popytu”. Administracja. Miejskie Biuro Danych w Shenyang opublikowało mapę branży adnotacji danych na konferencji dopasowywania adnotacji danych Krajowej Administracji Danych i pomyślnie podpisało umowy ramowe o współpracy z 11 znanymi firmami w dziedzinie adnotacji danych i sztucznej inteligencji.
Rankiem tego samego dnia Krajowa Administracja Danych opublikowała (mapę branży adnotacji danych dotyczących sztucznej inteligencji) opracowaną przez Miejskie Biuro Danych w Shenyang we współpracy z Chińską Akademią Technologii Informacyjnych i Komunikacyjnych, China Telecom, China Electronics i Aerospace Science i Industry Network Information Development Co., Ltd. Mapa obejmuje ponad 500 przedsiębiorstw wyższego i niższego szczebla z całego kraju, które są głęboko zaangażowane w łańcuch branżowy adnotacji danych, obejmujący ponad 16 sektorów przemysłu. (Mapa branży adnotacji danych sztucznej inteligencji) składa się z trzech części: dostawców zasobów, dostawców podstawowych usług adnotacji danych i wspierających stron wsparcia.
22 października w Pekinie pod przewodnictwem Departamentu Technologii Cyfrowych i Budowy Infrastruktury Krajowej Administracji Danych odbyła się pierwsza „Konferencja branży adnotacji danych oraz Konferencja dotycząca kojarzenia podaży i popytu”. Administracja. Miejskie Biuro Danych w Shenyang opublikowało mapę branży adnotacji danych na konferencji dopasowywania adnotacji danych Krajowej Administracji Danych i pomyślnie podpisało umowy ramowe o współpracy z 11 znanymi firmami w dziedzinie adnotacji danych i sztucznej inteligencji.
Rankiem tego samego dnia Krajowa Administracja Danych opublikowała (mapę branży adnotacji danych dotyczących sztucznej inteligencji) opracowaną przez Miejskie Biuro Danych w Shenyang we współpracy z Chińską Akademią Technologii Informacyjnych i Komunikacyjnych, China Telecom, China Electronics i Aerospace Science i Industry Network Information Development Co., Ltd. Mapa obejmuje ponad 500 przedsiębiorstw wyższego i niższego szczebla z całego kraju, które są głęboko zaangażowane w łańcuch branżowy adnotacji danych, obejmujący ponad 16 sektorów przemysłu. (Mapa branży adnotacji danych sztucznej inteligencji) składa się z trzech części: dostawców zasobów, dostawców podstawowych usług adnotacji danych i wspierających stron wsparcia.
Czym jest oznaczanie danych w treningu AI?
Jedno, czym jest oznaczanie danych
Najpierw porozmawiajmy o tym, czym jest oznaczanie danych. Oznaczanie danych ma wiele typów, takich jak klasyfikacja, ramkowanie, adnotacje, oznaczanie itd., o czym szczegółowo porozmawiamy poniżej.
Aby zrozumieć oznaczanie danych, musimy najpierw zrozumieć, że AI częściowo zastępuje ludzką funkcję poznawczą. Przypomnij sobie, jak się uczymy, na przykład ucząc się rozpoznawać jabłka, potrzebujemy kogoś, kto przyniesie jabłko przed nami i powie, że to jabłko. Dopiero później, gdy spotkamy jabłko, będziemy wiedzieć, że to się nazywa „jabłko”.
Podobnie jak w uczeniu maszynowym, musimy nauczyć go rozpoznawania jabłka. Jeśli pokażesz mu tylko zdjęcie jabłka, to zupełnie nie będzie wiedział, co to jest. Musimy najpierw mieć zdjęcie jabłka z napisem „jabłko”, a następnie maszyna ucząc się z wielu cech zdjęć, gdy pokażemy jej dowolne zdjęcie jabłka, będzie mogła je rozpoznać.
Najpierw porozmawiajmy o tym, czym jest oznaczanie danych. Oznaczanie danych ma wiele typów, takich jak klasyfikacja, ramkowanie, adnotacje, oznaczanie itd., o czym szczegółowo porozmawiamy poniżej.
Aby zrozumieć oznaczanie danych, musimy najpierw zrozumieć, że AI częściowo zastępuje ludzką funkcję poznawczą. Przypomnij sobie, jak się uczymy, na przykład ucząc się rozpoznawać jabłka, potrzebujemy kogoś, kto przyniesie jabłko przed nami i powie, że to jabłko. Dopiero później, gdy spotkamy jabłko, będziemy wiedzieć, że to się nazywa „jabłko”.
Podobnie jak w uczeniu maszynowym, musimy nauczyć go rozpoznawania jabłka. Jeśli pokażesz mu tylko zdjęcie jabłka, to zupełnie nie będzie wiedział, co to jest. Musimy najpierw mieć zdjęcie jabłka z napisem „jabłko”, a następnie maszyna ucząc się z wielu cech zdjęć, gdy pokażemy jej dowolne zdjęcie jabłka, będzie mogła je rozpoznać.
Zaloguj się, aby odkryć więcej treści