Курсы криптовалют

🚀 Готовы к криптовалютным новостям? Присоединяйтесь к Telegram-каналу @Cryptomoonru прямо сейчас! Получайте обновления в режиме реального времени, анализ рынка и советы инсайдеров. Не пропустите! Нажмите здесь: 👇

CryptoMoon Telegram


  • Потоки в городе: как понять логику перемещений
    Перечисление шаблонов демонстрирует систематический подход к выявлению и классификации повторяющихся структур в данных, позволяя выделить ключевые закономерности и упростить анализ сложных систем.

    Новый метод анализа позволяет выявлять скрытые закономерности в транспортных потоках, открывая возможности для оптимизации городской инфраструктуры.

  • Интеллектуальные Данные: Управление Рисками в Эпоху Искусственного Интеллекта

    Новый подход к управлению данными рассматривает информационные активы как часть инвестиционного портфеля, обеспечивая прозрачность и контроль над процессом обучения моделей.

  • Крипто-волатильность: медвежьи настроения, мошенничество и накопление SHIB – что ждет рынок? (21.12.2025 13:45)

    В то же время, следует отметить наличие ряда негативных факторов, оказывающих давление на рынок. К ним относятся медвежьи настроения основателя Zcash по отношению к Bitcoin, что указывает на потенциальные проблемы внутри сообщества и может негативно повлиять на долгосрочное развитие первой криптовалюты. Кроме того, случай мошенничества с церковными фондами на сумму $3.22 млн демонстрирует риски, связанные с финансовыми махинациями и недобросовестными участниками рынка. И, наконец, продолжающееся снижение цены SHIB и низкая ликвидность рынка указывают на отсутствие устойчивого спроса и повышенные риски для инвесторов.

  • Оживляя линии: Новый взгляд на визуализацию плотности
    Разработан конвейер для создания детализированных графиков плотности линий, в котором нормальные карты, сформированные настраиваемыми пользователем параметрами для создания структурной нормальной карты, комбинируются с картой интенсивности, вычисляемой посредством оптимизации направления света на основе бинов, что позволяет получить иллюминированный график плотности с повышенной детализацией и контролем над визуализацией.

    В статье представлена инновационная методика визуализации плотности, позволяющая добиться большей наглядности и детализации даже в самых сложных траекторных данных.

  • Мосбиржа растет на фоне переговоров: что ждет инвесторов на следующей неделе? (21.12.2025 11:32)

    Мы наблюдаем классическую динамику «риск-вкл/риск-выкл». Когда геополитические риски снижаются, инвесторы начинают перекладывать средства из защитных активов в более рискованные, что и объясняет рост фондового рынка. Ключевым вопросом остается устойчивость этой тенденции. Необходимо внимательно следить за развитием событий и анализировать не только геополитические факторы, но и макроэкономическую ситуацию, в частности, динамику процентных ставок и инфляции. Именно эти фундаментальные факторы в конечном итоге определяют долгосрочные тренды на рынке.

  • Искусство обмана: генерация реалистичных данных для киберзащиты
    Алгоритм PHANTOM (1) представляет собой сетевую архитектуру, предназначенную для обработки и анализа данных, что позволяет эффективно структурировать вычислительные процессы.

    Новый подход позволяет создавать синтетические данные о кибератаках, чтобы усилить системы обнаружения вторжений и противостоять растущим угрозам.

  • Primoris: Инвестиции и интриги

    Данная позиция, как упоминалось, является новой; доля в 9,18 млн долларов составляет 1,05% от активов под управлением фонда в размере 872,25 млн долларов.

  • Взгляд сквозь рентген: как искусственный интеллект «видит» анатомию

    Новая модель искусственного интеллекта генерирует более точные описания рентгеновских снимков грудной клетки, фокусируясь на ключевых анатомических областях.

  • Самообучающиеся сети: эволюция внутри
    Графовая гиперсеть (GHN) осуществляет адаптацию к поставленной задаче посредством самореференции: она формирует параметры целевой сети, используя вложенные гиперсети - стохастическую, генерирующую обновления собственных копий, и детерминированную, отвечающую за генерацию параметров для целевой сети, такой как нейронная сеть, реализующая политику в среде обучения с подкреплением, при этом в экспериментах многослойные гиперсети представлены отдельными узлами в графе вычислений.

    В новой работе представлена концепция самореферентных графовых гиперсетей, способных к адаптации и эволюции за счет внутренних механизмов изменения собственной структуры.