معدل البطالة U6 في الولايات المتحدة لشهر يونيو

بفضل memecoin التي تتخذ من Solana مقرا لها ، ضاعف مستثمر العملة المشفرة أمواله بمقدار 195 في وقت قصير. وفقا للبيانات المقدمة من منصة التحليلات على السلسلة Lookonchain ، أصبح مستثمر العملة المشفرة ثريا في وقت قصير بفضل معاملة عملة meme. تمكن من الاستثمار في وقت مبكر في عملة ميم تم إطلاقها حديثا تسمى TEH EPIK DUCK (EPIC) واشترى 261.27 مليون EPIK مقابل 5،300 دولار. #HotTopicDiscussion#

0.0006 دولار ساتوشي بيعت مقابل 2.1 مليون دولار بعد أسبوع من خفض النصف في عام بيتكوين ، مما أدى إلى خفض مكافآت التعدين إلى النصف ، تم بيع أول ساتوشي من الكتلة الأولى مقابل 33.3 BTC ، بقيمة حوالي 2.1 مليون دولار. تبلغ قيمة أصغر وحدة في بيتكوين ، 1 ساتوشي ، حاليا حوالي 0.0065 دولار. كما سيتم تذكره ، في النصف الذي حدث في الكتلة 840,000 ، تم العثور على هذه الكتلة بواسطة تجمع التعدين ViaBTC وحصلت على الجلوس الملحمي. على الرغم من أنها 1 ساتوشي فقط ، إلا أن هذا البيع الملحمي ، الذي يستحق في الواقع أكثر من ذلك بكثير ، تم بيعه بالأمس. لم يتم تقديم أي معلومات عن الشخص أو المؤسسة التي اشترت Epik Sat ، والتي بدأت في 22 أبريل وتلقت ما مجموعه 34 عرضا. كان ثاني أعلى عرض للبيع الملحمي ، والذي تم شراؤه مقابل 33.3 BTC ، هو 20 BTC. من المعروف أنه يمكن معالجة بعض البيانات على ساتوشي ، خاصة من خلال بروتوكول الترتيبي. سمحت هذه البيانات ، المعروفة أيضا باسم "النقوش" ، ببيع بعض الساتوسيس بأكثر بكثير مما تستحق. كيسي رودارمور ، مبتكر الترتيب الترتيبي ، صنف أيضا هؤلاء ساتوشي. تلك الشائعة: أولئك الذين ليسوا أول ساتوشي من الكتل غير شائع: أول ساتوشي تم الحصول عليه من كل كتلة نادر نادر: أول ساتوشي تم الحصول عليه من الكتلة الأولى الملغومة بعد كل تعديل صعوبة ملحمة: أول ساتوشي تم الحصول عليه من الكتلة الأولى الملغومة بعد كل نصف أسطوري: أول ساتوشي من كل دورة أسطوري: تم الحصول على أول ساتوشي من بيتكوين الأولى من كتلة سفر التكوين ... #ContentStar# #Gate post Highlights# #HotTopicDiscussion# #BountyCreator# #GateLive# #NewsMessenger# #BTC# #SATOSHI# #SATS# #EOS#

6 روايات - 47 #altcoins 📛 🏡 RWAs : $PROPC $RIO $LEOX $NXRA UBXS ر.س. BOSON ر.س. $ELAND PROPS ر.س. 🤖 هناك: TAO ر.س. $QUBIC RNDR ر.س. FET ر.س. PAAL ر.س. ORAI ر.س. AGIX ر.س. $XNA $AGRS AGIX ر.س. CGPT ر.س. 🔐 الخصوصيه: $ZANO $ZEPH $ATOR AZERO ر.س. $ROSE #0X0 💷 DeFi : $LINK LDO ر.س. AAVE ر.س. CHNG ر.س. SFUND ر.س. $KUJI 🕹️ الالعاب: NAKA ر.س. $GFAL $GHX PZP ر.س. EPIK ر.س. PYR ر.س. $SOON #3ULL ⚙️ الطبقة 1 : KAS ر.س. INJ ر.س. $KOIN TIA ر.س. $TET $RXD $NEXA AVAX ر.س. ❤️‍🔥🔃🏷️

المؤلف: Climber، Golden Finance أخشى أن فريق مشروع Azuki لم يتوقع أن لعبة اختلاس الأموال بأرباح أقل من 40 مليون دولار أمريكي لم تكتفِ بنفسها فحسب ، بل أغرقت أيضًا سوق NFT بأكمله في مستنقع. في مايو من هذا العام ، دخل سوق NFT في أحلك لحظاته ، ودخل عدد كبير من المتداولين السوق بثقة لشراء القيعان. ومع ذلك ، جاءت الأمور بنتائج عكسية ، فبدءًا من 28 يونيو ، في ظل العملية الغامضة لحفل مشروع Azuki ، تسبب إصدار السلسلة الجديدة "Azuki Elementals" في انهيار مجتمع Azuki بأكمله وانخفضت أسعار السلسلة بأكملها. لمزيد من التفاصيل ، يرجى النقر على المقالة السابقة لـ Jinse Finance: "الملاحظة الذهبية | مجتمع التعاطف ، هزيمة المجتمع Azuki والتحول إلى تجربة تعلم Zagabond؟" "ليس ذلك فحسب ، بل شهد أيضًا عددًا من مشاريع NFT السائدة ، بما في ذلك BAYC ، انخفاضًا عامًا. Yuga Labs ، بصفتها الطرف الرائد في مشروع NFT ...

دمج الذكاء الاصطناعي مع الأصول الرقمية: من الصفر إلى القمة شهدت تقنيات الذكاء الاصطناعي تقدمًا ملحوظًا في السنوات الأخيرة، حيث يراها البعض الثورة الصناعية الرابعة. لقد أدى ظهور النماذج اللغوية الكبيرة إلى تحسين كفاءة مختلف الصناعات بشكل كبير، حيث ت认为 شركة بوسطن الاستشارية أن GPT قد زاد من كفاءة العمل في الولايات المتحدة بحوالي 20%. في الوقت نفسه، يُعتبر قدرة النماذج الكبيرة على التعميم نموذج تصميم برمجي جديد، يختلف عن كتابة الشفرات الدقيقة التقليدية، حيث أصبح تصميم البرمجيات الآن يعتمد بشكل أكبر على إدماج إطار النموذج الكبير المتعمم في البرمجيات، مما يمنح البرمجيات أداءً أفضل ودعمًا أوسع للإدخال والإخراج المتنوع. لقد جلبت تقنيات التعلم العميق بالفعل جولة جديدة من الازدهار لصناعة الذكاء الاصطناعي، وقد امتدت هذه الحماسة أيضًا إلى الأصول الرقمية. تاريخ تطور صناعة الذكاء الاصطناعي بدأت صناعة الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات من القرن العشرين، ومن أجل تحقيق رؤية الذكاء الاصطناعي، تطورت الأوساط الأكاديمية والصناعية في فترات زمنية مختلفة بناءً على خلفيات علمية مختلفة، مما أدى إلى تطوير العديد من طرق تحقيق الذكاء الاصطناعي.