智云鏈|NBAI_NBAI幣價格_NBAI最新價格_NBAI交易所

智云鏈

Nebula AI 致力于構建去中心化的人工智能計算基礎鏈（智云鏈），通過將GPU礦機轉化成人工智能計算服務來減少傳統工作量證明的能源耗費。NBAI代幣用于購買計算能力，例如：開發者測試；DAI應用的使用；DAI訓練服務購買等等。

項目目標

為了改善?前中?化云計算的現狀，我們利?區塊鏈技術的去中?化特性將??智能機器在全球范圍內進?計算能?的租?和分配。區塊鏈加密技術有效規避了內部泄密問題的存在，?分布式的 AI 計算單元的維護則交給了????的??智能計算單元的擁有者，極?地減少了維護的?作量。這個總?標，可以拆分成以下?個??標：

1. 共享 AI 計算平臺

共享 AI 計算設備平臺將解決 AI 設備的擁有者和使?者之間的不平衡的需求狀況。AI 計算設備的擁有者?法 100% 得發揮其計算潛?從?導致了部分計算資源的閑置。與此同時，?量需要??智能的計算能?的?戶又?法得到經濟?效的AI 計算資源。通過區塊鏈技術完成的點到點?付以及區塊鏈記賬技術可以讓共享AI 算?以最便捷的?式完成?付和共享。

慢霧首席信息安全官：美國政府稱Lapsus黑客組織將SIM卡交換攻擊提升到了一個新的水平:金色財經報道，據慢霧首席信息安全官23pds發推稱，美國政府稱Lapsus黑客組織將SIM卡交換攻擊提升到了一個新的水平。近日美國政府在分析了SIM卡交換的技術后發布了一份報告，稱Lapsus$黑客組織將SIM卡交換攻擊提升到一個新的水平。去年受到Lapsus影響的知名公司包括微軟、思科、Okta、Nvidia、T-Mobile、三星、優步等。

最近一個月不少加密貨幣知名平臺、個人賬號都同樣遭受到此類攻擊，大家注意防范。[2023/8/12 16:22:09]

2. AI 物理計算單元

?量的 GPU 計算礦機可以轉換成 AI 計算單元，從?從單純的哈希計算轉換成更有意義的 AI 任務計算。由于 AI 計算的特殊性，需要預裝指定的系統并且定期更新客戶端，包括記賬系統，才能更好的發揮硬件的性能以及分享 AI 計算能?。

比特幣閃電網絡通道數量為76,467個:金色財經報道，1ML數據顯示，當前比特幣閃電網絡節點為16,257 個，過去30天增加1.18%;通道數量為76,467個，較一個月前增加了0.5%;網絡容量為5,411.54枚BTC，月漲3%。[2023/2/26 12:29:36]

3. 去中?化 AI 應用

去中?化 AI 應?（Decentralized AI Application）接?系統時需要對應的接?讓 DAI App 程序員以便捷的?式進?開發調?以使?平臺中強?的計算能?。主要包含?付 API，計算能?估算 API，?作量預估 API 等等，從?加快 AI 應?的開發速度。

4. 集成 IPFS 分布式存儲

去中?化應?需要使??件存儲系統來存儲數據，?個選項就是 IPFS 的存儲系統來替代傳統的中?化云存儲或者本地?件存儲，從?實現更好的分布式存儲。

Binance已在巴黎招聘150人，并計劃在年底前再招聘200人:9月14日消息，Binance首席執行官剛剛表示，該公司已在巴黎招聘了 150 人，并計劃在年底前再招聘 200 人。[2022/9/14 6:56:20]

IPFS 星際?件系統（InterPlanetary File System，縮寫 IPFS）是?個旨在創建持久且分布式存儲和共享?件的?絡傳輸協議。它是?種內容可尋址的對等超媒體分發協議。在 IPFS ?絡中的節點將構成?個分布式?件系統。未來的 IPFS?部分會使?跨鏈技術調?，關于跨鏈技術，請見跨鏈服務調?。

5. AI ?程師培養中心

Nebula AI 將建?系統的??智能培養中心，提供??智能實踐領域的基礎知識，?程師們通過系統學習，項?實操，逐步在產品設計中建?和訓??智能模型。我們致?于傳播??智能?業最新應?和知識、培養輸送優秀??智能?才。以填補?才缺?、充分發揮??智能在商業中的?量為使命。

Polygon鏈游Dragoma疑似發生RugPull，其代幣DMA暴跌超99%:8月8日消息，Polygon鏈游Dragoma疑似發生RugPull，其代幣DMA從1.8美元暴跌至0.003美元左右，跌幅超99%。據悉，Dragoma是一款類似于STEPN的PlaytoEarn鏈游，玩家可免費領取恐龍蛋，并在40天后孵化成NFT用于賺取收益。[2022/8/8 12:08:55]

使用價值

系統的代幣?于購買計算能?，當訓練數據?較?的時候，消耗的代幣?較少，當訓練數據?的時候消耗的代幣相應增多。?付的費?與訓練成本和當前代幣的價值有關。為每個 1080Ti 的顯卡計算?分鐘產?的計算能?，也就是 7514 GFLOP/s× 60。

用戶使用場景

1. 量化交易

量化交易從很早開始就運?機器進?輔助?作，分析師通過各種量化模型，設計?些指標，觀察數據分布，將機器當做?個運算器來使?。直到近些年機器學習的崛起，數據可以快速海量地進?分析、擬合和預測，從?更加精確預?未來?融產品的?情?向，然?這些模型的計算需要?量的??智能計算能?。如果采?傳統的?式，每個交易部門都需要??建??套數據中?。?共享計算能?可以省去昂貴的維護費?。讓?融交易公司更加專注于預測本?。

2. 人工智能學習者計劃

?校?前開始逐漸開設??智能課程，這種趨勢在未來?年將會更加流?，學?學習的時候?般會選擇在本機運??任務，在學校機房運?耗時的任務。然?這些碎?化的任務，完全可以?區塊鏈算?云解決。低成本的 AI 計算服務?常適合學?完成各種運算練習，快速修改??的模型。

3. 生物醫學人工智能

腫瘤的早期篩查意義重?，但由于早期癌癥病變區域?，傳統?法難以判斷良惡性，給臨床診斷造成了困難，醫?往往需要通過活檢的?式進?檢測，不僅增加了醫療成本，也給病?帶來巨?痛苦。?將??智能運?于醫學影像識別和多學科協作診斷，可以有效突破這?難點，提?醫?診斷能?、幫助快速決策，促進醫療服務向個體化、精準化轉變。

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