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


  • Ethereum: Институциональный прилив и риски RWA: Что ждет ETH в ближайшее время? (14.02.2026 10:45)

    Позитивные драйверы: Увеличение доли BlackRock в Bitmine на 165% – это сигнал. Эти ребята не выбрасывают деньги на ветер. Они видят потенциал в Ethereum и RWA, и они готовы инвестировать. Приток средств в ETH ETF, несмотря на недавние оттоки, говорит о том, что институциональные инвесторы продолжают верить в Ethereum. И, конечно же, рост интереса к Real World Assets (RWA) – это новый тренд, который может привести к увеличению спроса на Ethereum как на платформу для токенизации активов. Но давайте не будем забывать, что это всего лишь казино, и правила могут меняться в любой момент.

  • Искусственный интеллект на страже памяти: как языковые модели помогают в диагностике болезни Альцгеймера
    Разница в значениях токенов, полученная в процессе тонкой настройки, демонстрирует изменение представления информации моделью, что указывает на адаптацию к специфическим особенностям целевой задачи.

    Новое исследование показывает, как современные языковые модели, обученные на специализированных данных, могут быть использованы для раннего выявления признаков болезни Альцгеймера.

  • Alphabet: Пять лет спустя

    К счастью, Alphabet, как это часто бывает, сумела собраться с силами. И теперь, по мнению некоторых, она вновь впереди. Результаты за последние годы, надо признать, превзошли показатели S&P 500 (^GSPC +0.05%). И, вероятно, в ближайшие пять лет она продолжит обгонять рынок. Хотя, конечно, в жизни редко что-то бывает предопределено.

  • Сквозь стены: нейросети на службе радиолокации
    На основе схемы электромагнитного инвертирования, реализованного с помощью гибридной нейронной сети, объединяющей полносвязные и свёрточные слои, стало возможным получение профилей диэлектрической проницаемости и электропроводности стеновых конструкций, открывая путь к более детальному анализу их внутреннего строения и свойств.

    Новый подход с использованием глубокого обучения позволяет точно определять электрофизические свойства сложных стен, открывая возможности для более четкой радиолокационной визуализации и обнаружения объектов.

  • Космос в фокусе: нейросеть для точного определения красного смещения
    Конвейер DeepRed представляет собой комплексный подход к обработке данных, позволяющий эффективно извлекать и анализировать информацию, подобно тому, как чёрная дыра поглощает всё на своём пути, оставляя лишь суть.

    Новая архитектура DeepRed позволяет с высокой точностью оценивать красное смещение по изображениям, открывая новые возможности для изучения Вселенной.

  • Восстановление транспортного потока по обрывочным данным
    Восстановленная плотность транспортного потока демонстрирует возможность точного воссоздания динамики дорожной ситуации, позволяя анализировать и оптимизировать транспортные потоки в реальном времени.

    Новый подход позволяет оценить плотность транспортного потока, используя лишь начальные и конечные позиции отдельных автомобилей.

  • Биткоин: Ну что за история?

    Ладно, давайте попробуем разобраться. Три вещи, которые, как мне кажется, нужно знать любому, кто решил связаться с этим… этим биткоином. Хотя, если честно, я бы посоветовал заняться чем-нибудь более предсказуемым. Ну, например, коллекционированием марок. Там хотя бы понятно, что к чему.

  • Падение акций DraftKings: взгляд инвестора

    К закрытию торгов цена акций компании снизилась более чем на 13%. Цифры, конечно, могут вводить в заблуждение, но в данном случае они отражают вполне понятную тенденцию.

  • Искусственные временные ряды: как выявить скрытые ошибки прогнозов
    Фазовые ошибки, возникающие при прогнозировании дрейфующих гармонических сигналов, демонстрируют различия в эффективности различных моделей, что позволяет оценить их способность к точной экстраполяции временных рядов.

    Новая методика позволяет создавать синтетические данные для выявления систематических искажений в моделях прогнозирования временных рядов.