CoinGecko: статус биткоина как безопасной гавани под вопросом

CoinGecko: статус биткоина как безопасной гавани под вопросом
фото показано с : forklog.com

2020-4-19 16:17

Первые три месяца 2020 года выдались для биткоин-индустрии далеко не самыми лучшими, однако у каждой медали есть и обратная сторона. Об этом говорится в последнем исследовании аналитического сервиса CoinGecko, в котором подводятся итоги первого квартала. источник »

Bitcoin price in Telegram @btc_price_every_hour

Bitcoin (BTC) на Currencies.ru

$ 62875.91 (-0.14%)
Объем 24H $31.027b
Изменеия 24h: -2.88 %, 7d: -1.96 %
Cегодня L: $62875.91 - H: $62875.91
Капитализация $1261.393b Rank 1
Доступно / Всего 20.064m BTC / 21m BTC

coingecko сторона обратная каждой медали говорится последнем

Источник: forklog.com

Партнеры Currencies.ru



Реклама на Currencies.ru

Самое свежее на Currencies.ru

Исследование подтвердило рост рабочей нагрузки после массового внедрения ИИ

Вместо облегчения нагрузки искусственный интеллект пока только ускоряет и усложняет рабочие процессы. К такому выводу пришли аналитики ActivTrak. Масштабное исследование охватило 164 000 сотрудников из 1111 компаний.

Исследование: ИИ увеличил объем работы сотрудников

ИИ-инструменты не уменьшают объем работы, а, наоборот, постоянно его увеличивают для сотрудников. Об этом говорится в исследовании Harvard Business Review (HBR). В ходе восьмимесячного исследования эксперты наблюдали за изменением привычек сотрудников американской технологической компании с персоналом в примерно 200 человек.

Исследование выявило предвзятость ИИ-моделей к диалектам

Крупные языковые модели предвзято относятся к носителям диалектов, приписывая им негативные стереотипы. К такому выводу пришли ученые из Германии и США, пишет DW. «Я считаю, мы видим действительно шокирующие эпитеты, приписываемые носителям диалектов», — отметил один из ведущих авторов исследования Минь Дук Буй в комментарии изданию.

Ученый назвал физическое мышление главным препятствием для ИИ 

Искусственный интеллект пока не способен в полной мере понимать физический мир. На сегодняшний день это главная проблема технологии, заявил профессор компьютерных наук Стэнфордского университета Фэй-Фэй Ли.