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![中國科技巨頭踏進 web3,前景當前仍有限 中國科技巨頭踏進 web3,前景當前仍有限](/upload/thumb/thumb_Blockchain-k3WaRKSvbZE-80812_202311210470_.webp)
中國科技巨頭踏進 web3,前景當前仍有限
## 中國科技巨頭探索 web3:前景有限### 中國科技巨頭展露領先之勢中國科技巨頭的參與究竟是美技 2.0 和 web3 交匯之處,因為中國對加密貨幣交易和首次代幣發行實行全面禁令。在這樣的環境下,他們以文明低調的方式參加加密貨幣活動,從官方贊助到隱蔽型與會者不一而足。然而即便中國科技巨頭處在一
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加密市場價格和 NFT 銷售上升,顯示復甦跡象
加密市場回復跡象漸現隨著比特幣、以太坊等加密貨幣價格上漲,NFT 銷售量增加,加密市場似乎出現了復甦的跡象。市值上漲據 CoinMarketCap 資料顯示,當前比特幣和以太坊的價格分別比一個月前上漲了 30%和 28%,而加密市場總市值在同一時期上漲了約 31%,達到了 1.41 萬億美元。NFT
![LG's IT 部門聯手 Tiger Global 支援的 QuickNode 開展 Web3 探索 LG's IT 部門聯手 Tiger Global 支援的 QuickNode 開展 Web3 探索](/upload/thumb/thumb_Cryptocurrency-Lta5b8mPytw-648036_20231108304_.webp)
LG's IT 部門聯手 Tiger Global 支援的 QuickNode 開展 Web3 探索
LG IT 子公司與 Tiger Global 支援的 QuickNode 合作在 Web3 領域探索快速概述儘管加密貨幣因 FTX 的崩盤而聲名狼藉,一些大型企業仍然熱情地擁抱其潛在的分散式帳本技術。南韓財團的 IT 解決方案子公司 LG CNS 已與 QuickNode,一家旨在將 web2 服
![Starknet 宣布將向早期生態參與者分發 5000 萬 STRK 代幣 Starknet 宣布將向早期生態參與者分發 5000 萬 STRK 代幣](/upload/thumb/thumb_Blockchain-8369782-343323_202310311462_.webp)
Starknet 宣布將向早期生態參與者分發 5000 萬 STRK 代幣
區塊鏈-Starknet 的早期生態參與者將獲得 5000 萬 STRK 代幣概述在最近的區塊鏈新聞中,Starknet 宣布將分發 5000 萬 STRK 代幣給早期生態參與者。這個重要訊息引起了廣泛關注,因為這是 Starknet 團隊對其專案的重大承諾,顯示了他們對社區建設和生態發展的重視。S
![《VentureBeat 推出 2024 年的 GenAI 之旅》 《VentureBeat 推出 2024 年的 GenAI 之旅》](/upload/thumb/thumb_ArtificialIntelligence-17483809-61958_202310310521_.webp)
《VentureBeat 推出 2024 年的 GenAI 之旅》
VentureBeat 推出 AI Impact Tour 活動,探討企業中如何最佳應用生成式人工智慧技術 VentureBeat 是一家在生成式人工智慧領域擁有領先報導的出版物,現將舉辦一個在美國主要城市巡迴的活動,名為 AI Impact Tour,探討如何在您的業務中最佳應用生成式人工智慧技術。
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AI 研究領導者希望開源授權發生改變
免費開放原始碼授權之爭:Meta 的人工智慧研究負責人希望改變開放原始碼授權摘要 Meta 公司的人工智慧研究中心(Fundamental AI Research, FAIR)最近釋出了其知名的大型語言模型「Llama 2」,相對而言比競爭對手更加開放和免費。然而在開源軟體界,仍有人認為 Meta 公
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Animoca Brands 收購 Azarus,為 Web3 遊戲帶來串流功能
區塊鏈與 Web3 的串流功能:動態改變線上遊戲的未來 Amara Khatri 新聞報導 2023 年 10 月 30 日釋出,經已 49 分鐘在數位科技領域迅速發展的當下,區塊鏈和 Web3 技術的潛力愈發受到關注。這些創新技術正在改變我們線上上遊戲世界中的體驗,尤其是串流功能的引入,為玩家和開發者
![深入探索標記資料在機器學習中的角色 深入探索標記資料在機器學習中的角色](/upload/thumb/thumb_MachineLearning-E-V6EMtGSUU-455132_202310300940_.webp)
深入探索標記資料在機器學習中的角色
標記資料的重要性和挑戰什麼是標記資料?標記資料是訓練監督式機器學習模型所需的基本要求。監督式學習模型使用標記資料來學習和推斷模式,並將這些模式應用於現實世界的未標記訊息。標記資料的用途包括: 影象資料:一個基本的計算機視覺模型,用於檢測家中常見物品,需要將圖片標記為「杯子」、「狗」、「花朵」等。