Dasar
Spot
Perdagangkan kripto dengan bebas
Perdagangan Margin
Perbesar keuntungan Anda dengan leverage
Konversi & Investasi Otomatis
0 Fees
Perdagangkan dalam ukuran berapa pun tanpa biaya dan tanpa slippage
ETF
Dapatkan eksposur ke posisi leverage dengan mudah
Perdagangan Pre-Market
Perdagangkan token baru sebelum listing
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Launchpad
Jadi yang pertama untuk proyek token besar berikutnya
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Simple Earn
Dapatkan bunga dengan token yang menganggur
Investasi Otomatis
Investasi otomatis secara teratur
Investasi Ganda
Keuntungan dari volatilitas pasar
Soft Staking
Dapatkan hadiah dengan staking fleksibel
Pinjaman Kripto
0 Fees
Menjaminkan satu kripto untuk meminjam kripto lainnya
Pusat Peminjaman
Hub Peminjaman Terpadu
Pusat Inovasi Robot Humanoid Beijing Mengumumkan Paten Baru yang Membuat Robot Memiliki Kemampuan Refleksi Diri Tanpa Sampel
Aplikasi Qichacha menunjukkan bahwa baru-baru ini, Beijing Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd. mengajukan permohonan pengumuman paten “Metode dan Sistem Perencanaan Tugas Refleksi Mandiri Tanpa Sampel Robot”. Ringkasan paten menunjukkan bahwa publikasi ini berkaitan dengan metode dan sistem perencanaan tugas refleksi mandiri tanpa sampel robot, termasuk: melalui modul persepsi tanpa sampel menganalisis gambar berwarna dari skenario, mendapatkan deskripsi fitur skenario, kotak deteksi objek, dan informasi masker tingkat piksel; memasukkan deskripsi fitur skenario dan instruksi tugas ke dalam model perencanaan tugas untuk menghasilkan perencanaan tugas awal, kemudian oleh model penilaian refleksi menghasilkan perencanaan tugas tingkat tinggi; menentukan kotak deteksi objek target berdasarkan sub-tugas saat ini, memprediksi posisi menggunakan model pelacakan target dan menilai status gerak; ketika objek target diam, berdasarkan gambar kedalaman berwarna, model deteksi pengambilan menghasilkan posisi pengambilan kandidat, dan model bahasa visual menghasilkan area saran pengambilan, kemudian melalui indikator evaluasi memilih posisi pengambilan terbaik; setelah sub-tugas dilaksanakan, model penilaian refleksi menganalisis status tugas, jika berhasil maka dilanjutkan, jika gagal dilakukan analisis dan revisi perencanaan, hingga tugas selesai. Metode ini memungkinkan robot memiliki kemampuan refleksi mandiri tanpa sampel, meningkatkan ketahanan tugas. (People’s Financial News)