DML_DML_DML intercambio_moneda DML

DML,DML

Hora de lanzamiento: 2018-04-28

Documento técnico: https://decentralizedml.com/DML_whitepaper_31Dec_17.pdf

Suministro máximo:

Suministro total:

Algoritmo central:

Mecanismo de incentivos:

La infraestructura DML (Aprendizaje automático descentralizado) se aplicará al aprendizaje automático de dispositivos, blockchain y tecnologías de aprendizaje federado. Libera el uso de datos sin explotar sin poder de procesamiento inactivo para extraer y procesar el aprendizaje automático. Los algoritmos serán implementados por la comunidad de desarrolladores a través del mercado, lo que resultará en innovación desde la periferia.

La plataforma social encriptada Torum completó una ronda de colocación privada de un millón de dólares: según las noticias oficiales, la plataforma social encriptada Torum anunció la finalización de un financiamiento de colocación privada institucional de un millón de dólares.Las instituciones participantes incluyen AU21 Capital, M6, Lotus Capital, Consensus Lab, Redline Blockchain Capital, Waterdrip Capital, Angel one, Hotbit, Chain Capital, Oasis Capital, Worshiper Capital, N7 Labs, IDC, etc.

Torum es un proyecto social + NFT en Binance Smart Chain. Integra el grupo de compromiso de DeFi, la plataforma de creador de mercado automático DeFi, el centro comercial NFT y otras funciones descentralizadas, y se compromete a proporcionar a los usuarios servicios industriales de encriptación integrales. Actualmente, Torum tiene cerca de 30.000 usuarios registrados de más de diez países. [2021/4/19 20:37:15]

Infraestructura del proyecto Aprendizaje automático en el dispositivo sin extracción de datos Aproveche los datos privados sin explotar para el aprendizaje automático en un solo dispositivo mientras preserva la privacidad. Desbloquee la innovación desde la periferia Dé rienda suelta a la innovación creando comunidades de desarrolladores y competencia algorítmica en el mercado. Potencia de procesamiento inactiva de miles de millones de dispositivos conectados Aproveche la potencia de procesamiento de todos los dispositivos conectados para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático. Participar en la capacitación de aprendizaje automático a escala crea una comunidad de capacitadores de algoritmos para mejorar los algoritmos a través de un esfuerzo colectivo. Adopción e interoperabilidad de cadenas de bloques múltiples Comuníquese a través de cadenas múltiples para protocolos agnósticos de cadenas de bloques. Devuelva el poder a los propietarios del ecosistema Evite la centralización y el control por parte de unos pocos oligarcas a través de blockchain y tokenización.

Características del proyecto Busque, solicite y enumere algoritmos de aprendizaje automático en DMLAlgoMarketplace; cree solicitudes de aplicaciones de aprendizaje automático y seleccione propietarios de dispositivos individuales relevantes para acceder a datos privados; implemente algoritmos de aprendizaje automático en dispositivos inteligentes; procese como inactivo en DMLApp Capacidad para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático; envíe resultados de aprendizaje automático de DMLApp (los datos sin procesar permanecen en el dispositivo), generar informes de análisis predictivo de aprendizaje automático agregados, transacciones de contratos inteligentes en tokens DML para modelos de aprendizaje automático.

*El contenido anterior está organizado por el sitio web oficial de Feixiaohao. Si lo reimprime, indique la fuente.

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