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。

CertiK：Earning Farm攻擊者在以太坊上將292.6枚ETH轉到新EOA地址:金色財經報道，據CertiK官方推特發布消息稱，Earning Farm攻擊者在以太坊上將292.6枚ETH（約合54.2 萬美元）轉到一個新的EOA地址（0x21d986da6595369d628bF1F85D7b02fbBEbAe173）。[2023/8/10 16:17:42]

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?。

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。

受攻擊事件影響，pETH和alETH出現較大幅度負溢價:7月31日消息，據Curve Finance頁面信息，受攻擊事件影響，pETH和alETH出現不同程度負溢價。其中alETH/ETH兌換比例為1：0.7742，pETH/ETH 兌換比例為1：0.4513。

注：pETH是一種由JPEG'd Protocol發行的ETH衍生資產。alETH是Alchemix協議中一種價格錨定ETH的合成資產。[2023/7/31 16:08:01]

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。

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?。

Coinbase CEO：準備與美SEC進行長達數年的法庭斗爭:金色財經報道，Coinbase 首席執行官 Brian Armstrong 表示，Coinbase 正準備與美國證券交易委員會（SEC）進行長達數年的法庭斗爭。Brian Armstrong 稱韋爾斯（Wells）通知的發布令人遺憾，并表示該公司尚未獲得有關 SEC 所涉具體問題的更多信息。

此前報道，上個月，Coinbase 收到美 SEC 的韋爾斯通知，重點為質押服務和資產上市。[2023/4/19 14:11:59]

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。

幣安已集成Stellar網絡的USDC代幣，并開放充提業務:9月15日消息，幣安已集成Stellar網絡的USDC代幣，并開放充值、提現業務。[2022/9/15 6:58:10]

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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