शीर्ष श्रेणी की साझेदारियाँ और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और बड़े डेटा के उपयोग पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है सदिश स्थल एआई (वीएक्सवी) अगले स्तर पर: नया सर्वकालिक उच्चतम (एटीएच)।

"मैं प्रौद्योगिकी में हूं" एक वाक्यांश है जिसका उपयोग अक्सर क्रिप्टोकरेंसी पारिस्थितिकी तंत्र में ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी में इसके ज्ञात लाभों से परे भाग लेने के लिए गहरी प्रेरणा व्यक्त करने के लिए किया जाता है। यह एक अस्थिर परिसंपत्ति वर्ग है।

एक परियोजना जो डेफी या एनएफटी रुझानों में सेंध लगाए बिना चुपचाप चार्ट पर चढ़ गई है, वह है वेक्टरस्पेस एआई (वीएक्सवी), एक सहसंबंध मैट्रिक्स डेटासेट निर्माण प्रोटोकॉल जो सहसंबंधों का पता लगा सकता है। डेटा और एआई कार्यक्रमों में छिपे सिस्टम को प्रशिक्षित करें।

ट्रेडिंग व्यू के डेटा से पता चलता है कि वीएक्सवी की कीमत जनवरी में $ 0.71 के निचले स्तर से बढ़ गई है।

VXV/USD 1-दिवसीय चार्ट | स्रोत: CoinGecko

इस सप्ताह, वीएक्सवी की कीमत कार्रवाई फिर से बढ़ गई क्योंकि 24 नवंबर को इसकी 380 घंटे की ट्रेडिंग मात्रा 9.37% बढ़कर 11 मिलियन डॉलर हो गई, जिससे यह 32.42% बढ़कर उच्चतम स्तर पर पहुंच गया।

कीमत और ट्रेडिंग वॉल्यूम में अचानक वृद्धि तब होती है जब VXV लिस्टिंग KuCoin पर, ट्रेडिंग वॉल्यूम के हिसाब से छठा सबसे बड़ा एक्सचेंज।

KuCoin पर लिस्टिंग के बारे में घोषणा ट्वीट के अलावा, वेक्टरस्पेस AI टीम के पास कई प्रोजेक्ट और मार्केटिंग घोषणाएँ नहीं थीं। प्रोजेक्ट के ट्विटर अकाउंट में डेटा विश्लेषण और जीवन विज्ञान के क्षेत्र में कुछ नवीनतम विकास और खोजें शामिल हैं।

संदर्भ-संचालित एनएलपी / एनएलयू (प्राकृतिक भाषा समझ / प्रसंस्करण) पर ध्यान केंद्रित करने और स्थानिक विज्ञान डेटा में छिपे संबंधों को उजागर करने के लिए एआई का उपयोग करने के साथ, वेक्टरस्पेस ने औसत क्रिप्टो मालिक का ज्यादा ध्यान आकर्षित नहीं किया है।

लेकिन डिजिटल युग में डेटा के बढ़ते मूल्य और महत्व पर ध्यान देने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, समाधान ढूंढने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा को सहसंबंधित और विश्लेषण करने की क्षमता डेटा विश्लेषण की है।

उदाहरण के लिए, कोविड-19 महामारी की शुरुआत में, वेक्टरस्पेस तकनीक उन पदार्थों की एक छोटी सूची की सिफारिश करने के लिए वर्षों के अनुसंधान और चिकित्सा साहित्य का विश्लेषण करने में सक्षम थी, जिनका उपयोग उपचार के लिए किया जा सकता था, जिससे वैज्ञानिकों को अपनी खोजों को सीमित करने में मदद मिली और मूल्यवान समय की बचत हुई। .

ऑन-डिमांड एनएलपी / एनएलयू सहसंबंध मैट्रिक्स डेटासेट बनाने की क्षमता एक ऐसी सुविधा है जो शोधकर्ताओं द्वारा बहुत अधिक मांग की जाती है, खासकर जब यह पता लगाने की बात आती है कि "मशीनें सूचनाओं का आदान-प्रदान कैसे करती हैं" या एक तरह से डेटा का आदान-प्रदान करती हैं और दूसरा कार्य जो न्यूनतम करता है चयनित हानि फ़ंक्शन ”।

परियोजना की वेबसाइट के अनुसार, भागीदारों और योगदानकर्ताओं की वर्तमान सूची में PubMed.gov, अमेरिकी ऊर्जा विभाग, नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन, यूरोपीय आणविक जीवविज्ञान प्रयोगशाला, राष्ट्रीय प्रयोगशाला लॉरेंस बर्कले और CERN शामिल हैं।

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अध्यापक महोदय

सिक्का टेलीग्राफ के अनुसार

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