Курсы криптовалют

Прогноз Юаня

Прогноз Доллара

Прогноз Евро

🚀 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

  • Глобальные ETF: Взгляд инвестора

    VWO – это ставка на растущие рынки, на страны, где жизнь бьет ключом, где есть голод и надежда, где есть риск и возможность. ACWX же – это более широкая картина, включающая как зрелые, устоявшиеся экономики, так и те, что только начинают свой путь. Выбор между ними – это выбор между быстрым ростом и стабильностью, между жаждой наживы и умеренным достатком.

  • Memecoin-лихорадка: Как твит Белого Дома взлетел с PENGUIN на 600% и что ждет MYX?

    Позитивные драйверы: Резкий взлет PENGUIN после вмешательства Белого Дома – это чистый сигнал о том, как социальные сети могут перевернуть рынок с ног на голову. Эти ваши «инфлюенсеры», эти твиттерские боты… они создают иллюзию спроса, заставляют людей покупать, а потом все рушится. Прорыв MYX Finance уровня сопротивления тоже радует глаз, но это лишь временное явление. И, конечно же, растущий интерес к Solana-based memecoin – это просто показывает, что люди ищут новые возможности для спекуляций.

  • Провокация языковых моделей: быстрый тест на устойчивость

    Новый метод позволяет эффективно оценивать безопасность больших языковых моделей, используя готовые, заранее подготовленные запросы.

  • Рекомендации будущего: как справиться с пробелами в данных
    Существующие методы обработки пропущенных данных сталкиваются с риском внесения ошибочных значений или искажения информации, в то время как предлагаемый подход позволяет повысить точность за счет перевзвешивания элементов на основе их прогностической значимости, избегая как случайных ошибок, так и потери локальной связности данных.

    Новая модель CARD использует диффузионные модели для последовательных рекомендаций, динамически оптимизируя процесс генерации, чтобы обеспечить более точные предсказания даже при неполных данных.

  • Фонды и Бесконечность: Два Пути в Крипто-Забвение

    Бета измеряет волатильность цены относительно S&P 500; бета рассчитывается на основе пятилетней еженедельной доходности. Годовая доходность представляет собой общую доходность за последние 12 месяцев.

  • Wix: Небольшая Искорка в Темном Царстве ИИ

    Wix, как вы, возможно, знаете, это компания, которая преуспела в создании веб-сайтов для простых смертных, для тех, кто не разбирается в коде, словно барон в моде. Они стали лидерами в своей области благодаря, скажем прямо, весьма энергичному маркетингу. И, что самое главное, они умудрились масштабировать свой бизнес, не разорившись при этом, что, согласитесь, является редкостью в наши дни. А теперь, когда все эти гении ИИ угрожают их существованию, Wix решил не сдаваться, а, как говорится, «взять быка за рога».

  • Скрывая следы: Защита конфиденциальности больших языковых моделей без доступа к данным
    Исследование сравнивает два подхода к удалению данных из модели: удаление, зависящее от самих данных, и удаление, не требующее доступа к исходным данным, демонстрируя различные стратегии обеспечения конфиденциальности и адаптации модели после изменения требований.

    Новый метод позволяет удалять личную информацию, запомненную большими языковыми моделями, не требуя повторного обучения на исходных данных.

  • Шум в нейронных сетях: новый подход к динамическому моделированию
    Средняя скорость подавления активности системы в ответ на импульс, пропорциональный квадратному корню, успешно моделируется теорией среднего поля GEM, воспроизводя как стационарные точки, так и переходные процессы, включая характерное снижение активности, при этом среднеквадратичная ошибка теории по отношению к базовой симуляции в пяти измерениях, исключая переходные процессы и ограничиваясь пятьюдесятью единицами времени, демонстрирует высокую точность оценки.

    В статье представлен инновационный метод анализа сложных нейронных сетей, подверженных нелинейному шуму, позволяющий понять, как случайные колебания влияют на их динамику.

  • Искусственный разум для радаров: как обучать системы распознавания целей, когда данных мало
    В сравнительном исследовании методов стабилизации генеративно-состязательных сетей (GAN) продемонстрировано, что разработанный Cr-GAN сохраняет стабильность и высокую точность генерации даже при крайне ограниченном объеме обучающих данных - в условиях 2, 4 и 8 примеров - в то время как применение обрезки весов (+WC) приводит к значительному ухудшению качества изображений, проявляющемуся в размытости и шумах, а метод градиентного штрафа (+WGAN-GP), хоть и обеспечивает приемлемые результаты при 8 примерах, не демонстрирует преимуществ перед Cr-GAN в более сложных условиях 2 и 4 примеров.

    Новый подход на основе генеративных состязательных сетей позволяет значительно повысить точность распознавания целей на синтезированных апертурных радарах (SAR) при ограниченном количестве обучающих примеров.

Лучшие прогнозы