Coindar: Tokenize Xchange wird Fetch.ai (FET) am 28. Juni aus der Liste nehmen

Diese Aktion ist ein Ergebnis der ASI-Token-Fusion.

Tokenize Xchange wird Fetch.ai (FET) am 28. Juni aufgrund der ASI-Token-Fusion dekotieren.

FET ist das native Utility-Token von Fetch.ai, einer Plattform zum Entdecken, Erstellen, Bereitstellen und Trainieren digitaler Zwillinge. Der Token spielt eine entscheidende Rolle bei Smart Contracts und Orakeln auf der Plattform. Mit FET können Benutzer ihre digitalen Zwillinge im Netzwerk erstellen und bereitstellen. Der Token bietet Entwicklern außerdem Zugriff auf Dienstprogramme für maschinelles Lernen, um autonome digitale Zwillinge zu trainieren und kollektive Intelligenz im Netzwerk bereitzustellen. Darüber hinaus können Validierungsknoten FET-Tokens einsetzen, um die Netzwerkvalidierung zu erleichtern, was ihren Ruf im Prozess stärkt.

Die Architektur von Fetch.ai besteht aus vier verschiedenen Elementen. Das Digital Twin Framework bietet modulare Komponenten, die Teams beim Aufbau von Marktplätzen, Fähigkeiten und Informationen für digitale Zwillinge unterstützen. Das Open Economic Framework bietet Such- und Entdeckungsfunktionen für digitale Zwillinge. Der Digital Twin Metropolis ist eine Sammlung intelligenter Verträge, die eine unveränderliche Aufzeichnung von Vereinbarungen zwischen digitalen Zwillingen auf einer virtuellen WebAssembly-Maschine (WASM) verwalten. Schließlich nutzt die Fetch.ai-Blockchain Mehrparteien-Kryptografie und Spieltheorie, um einen sicheren, zensurresistenten Konsens und eine schnelle Kettensynchronisierung zur Unterstützung digitaler Zwillingsanwendungen zu gewährleisten.

Zu den Schlüsselkomponenten der Plattform gehört der Lernende, bei dem jeder Teilnehmer einen repräsentiert einzigartiger privater Datensatz und maschinelles Lernsystem. Der globale Markt entsteht als Produkt eines kollektiven Lernexperiments mit einem maschinellen Lernmodell, das von den Lernenden gemeinsam trainiert wird. Die Fetch.ai-Blockchain unterstützt intelligente Verträge und ermöglicht so eine sichere und überprüfbare Koordination und Governance. Schließlich umfasst die Plattform eine dezentrale Datenschicht auf Basis von IPFS, die die gemeinsame Nutzung von Gewichtungen des maschinellen Lernens zwischen allen beteiligten Lernenden erleichtert.

Nachrichtenquelle: https://www.kdj.com/cryptocurrencies-news/articles/coindar-tokenize-xchange-delist-fetchai-fet-june-th.html

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