Parcerias de alto nível e o foco no uso de inteligência artificial (IA) e big data para resolver problemas complexos estão impulsionando Espaço vetorial AI (VXV) para o próximo nível: novo recorde histórico (ATH).

“Estou na tecnologia” é uma frase frequentemente usada no ecossistema de criptomoedas para expressar uma motivação mais profunda para participar da tecnologia blockchain, além de suas vantagens conhecidas. É uma classe de ativos volátil.

Um projeto que subiu silenciosamente nas paradas sem entrar nas tendências DeFi ou NFT é o Vectorspace AI (VXV), um protocolo de criação de conjunto de dados de matriz de correlação que pode detectar correlações. Treine sistemas ocultos em dados e programas de IA.

Dados do TradingView mostram que o preço do VXV subiu de sua mínima de US$ 0.71 em janeiro.

Gráfico VXV/USD de 1 dia | Fonte: CoinGecko

Esta semana, o preço do VXV disparou novamente, com seu volume de negociação de 24 horas subindo 380%, para US$ 9.37 milhões em 11 de novembro, fazendo com que subisse 32.42% para o máximo.

O aumento repentino no preço e no volume de negociação ocorre quando o VXV listagem na KuCoin, a sexta maior bolsa em volume de negócios.

Além do tweet de anúncio sobre a listagem no KuCoin, a equipe do Vectorspace AI não fez muitos anúncios de projetos e marketing. A conta do projeto no Twitter contém apenas alguns dos mais recentes desenvolvimentos e descobertas nas áreas de análise de dados e ciências da vida.

Com foco em PNL/NLU (compreensão/processamento de linguagem natural) orientado ao contexto e usando IA para descobrir relacionamentos ocultos em dados científicos espaciais, o Vectorspace não atraiu muita atenção do proprietário médio de criptografia.

Mas para quem presta atenção ao crescente valor e importância dos dados na era digital, a capacidade de correlacionar e analisar grandes quantidades de dados para encontrar soluções que as pessoas perderiam é uma questão de análise de dados.

Por exemplo, no início da pandemia de Covid-19, a tecnologia do espaço vetorial foi capaz de analisar anos de investigação e literatura médica para recomendar uma pequena lista de substâncias que poderiam ser utilizadas para tratamento, ajudando os cientistas a restringir as suas pesquisas e poupando tempo valioso. .

A capacidade de criar conjuntos de dados de matrizes de correlação PNL/NLU sob demanda é um recurso muito procurado pelos pesquisadores, especialmente quando se trata de descobrir como “máquinas trocam informações” ou trocam dados de uma forma e de outra agem que minimiza um função de perda selecionada “.

De acordo com o site do projeto, a lista atual de parceiros e colaboradores inclui PubMed.gov, Departamento de Energia dos EUA, Biblioteca Nacional de Medicina, Laboratório Europeu de Biologia Molecular, Laboratório Nacional Lawrence Berkeley e CERN.

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Senhor professor

De acordo com Cointelegraph

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