Ф'ючерси
Сотні безстрокових контрактів
TradFi
Золото
Одна платформа для світових активів
Опціони
Hot
Торгівля ванільними опціонами європейського зразка
Єдиний рахунок
Максимізуйте ефективність вашого капіталу
Демо торгівля
Запуск ф'ючерсів
Підготуйтеся до ф’ючерсної торгівлі
Ф'ючерсні події
Заробляйте, беручи участь в подіях
Демо торгівля
Використовуйте віртуальні кошти для безризикової торгівлі
Запуск
CandyDrop
Збирайте цукерки, щоб заробити аірдропи
Launchpool
Швидкий стейкінг, заробляйте нові токени
HODLer Airdrop
Утримуйте GT і отримуйте масові аірдропи безкоштовно
Launchpad
Будьте першими в наступному великому проекту токенів
Alpha Поінти
Ончейн-торгівля та аірдропи
Ф'ючерсні бали
Заробляйте фʼючерсні бали та отримуйте аірдроп-винагороди
Інвестиції
Simple Earn
Заробляйте відсотки за допомогою неактивних токенів
Автоінвестування
Автоматичне інвестування на регулярній основі
Подвійні інвестиції
Прибуток від волатильності ринку
Soft Staking
Earn rewards with flexible staking
Криптопозика
0 Fees
Заставте одну криптовалюту, щоб позичити іншу
Центр кредитування
Єдиний центр кредитування
Центр багатства VIP
Преміальні плани зростання капіталу
Управління приватним капіталом
Розподіл преміальних активів
Квантовий фонд
Квантові стратегії найвищого рівня
Стейкінг
Стейкайте криптовалюту, щоб заробляти на продуктах PoS
Розумне кредитне плече
New
Кредитне плече без ліквідації
Випуск GUSD
Мінтинг GUSD для прибутку RWA
Сіріс оголосив патент на розпізнавання ускладнень від руху
Інформація про інтелектуальну власність Tianyancha показує, що нещодавно компанія Sailisi Automobile Co., Ltd. подала заявку на патент «Спосіб, пристрій, носій зберігання та обладнання для визначення морської хвороби». У короткому описі зазначено, що у цьому методі використовується навчання учительської моделі для прогнозування стану морської хвороби пасажирів і водіїв за допомогою зразків багатомірних сигналів, а за допомогою технології дистиляції знань, на основі м’яких міток, отриманих від навченої учительської моделі, та зразків сигналів IMU навчається студентська модель. Навчена студентська модель визначається як модель розпізнавання морської хвороби, яку потім розгортають на бортовому чіпі. За допомогою цієї моделі в реальному часі обробляються зібрані сигнали IMU транспортного засобу, що дозволяє визначити стан морської хвороби пасажирів і водіїв. Таким чином, учительська модель, побудована на основі багатомірних сигналів, стискається до студентської моделі, яка потребує лише вхідних сигналів IMU, що вирішує проблему обмеженого збору сигналів і недостатньої обчислювальної потужності на борту транспортного засобу, забезпечуючи швидке та точне визначення стану морської хвороби. (Jiemian News)