#mem #chatgpt #sql #bip39 #words #count
Интеграция ИИ в SQL запросы для баз данных.
На скрине пример выборки, когда с помощью ChatGPT делают сокращение длинных комментариев пользователей до предложения в 5 слов (тезиса), с сохранением основного посыла всего комментария.
Интересная доп. идея, когда можно из баз текстов вычленять слова из списка 2048 слов для seed фраз по BIP39
📔 @tech_di
Интеграция ИИ в SQL запросы для баз данных.
На скрине пример выборки, когда с помощью ChatGPT делают сокращение длинных комментариев пользователей до предложения в 5 слов (тезиса), с сохранением основного посыла всего комментария.
Интересная доп. идея, когда можно из баз текстов вычленять слова из списка 2048 слов для seed фраз по BIP39
📔 @tech_di
#mbridge #stakan #liquid #iso20022 #dlt #opinion #vs
Что такое mBridge ?
Рассуждение на тему...
Я не эксперт в этой теме, но то, что знаю, позволяет сделать некоторое сравнение, что бы простым и понятным языком объяснить суть mBridge для рядового криптана. Поглядываю за их тестами уже не первый год.
---
Представь, что ты зареган на одной бирже, выставляешь ордер на покупку или продажу актива.
А вот стакан, в котором располагается твой ордер составлен не только из твоей биржи, а ещë из десятка других.
Т.е. не важно с какой биржей у тебя договор и аккаунт -- доступ ты получаешь к общему котлу ордеров всех бирж, которые подключены к такому универсальному мосту.
Итого, биржа в твоей юрисдикции, налоги, личные данные, всë остается на ней... Но вот торги ты сможешь вести одновременно сразу с общим мировым стаканом ликвидности по выбранному тобой активу.
...
Это поверхностное сравнение, что бы лучше объяснить что такое mBridge, вернее одну из его сторон. mBridge не про торги, но про переводы между участниками системы.
Активы остаются в своих сетях, никто со стороны их передачу с одного адреса на другой запретить не может. mBridge же выступает универсальным мостом для сведения балансов оптовых CBDC в разных сетях. Конечно же, криптографически всë подтверждается, все стороны задействованные в транзакциях могут убедиться в их консенсусе. Активно используются смарт-контракты и так, что бы по максимуму исключить человеческий фактор.
📌 @tech_di
Что такое mBridge ?
Рассуждение на тему...
Я не эксперт в этой теме, но то, что знаю, позволяет сделать некоторое сравнение, что бы простым и понятным языком объяснить суть mBridge для рядового криптана. Поглядываю за их тестами уже не первый год.
---
Представь, что ты зареган на одной бирже, выставляешь ордер на покупку или продажу актива.
А вот стакан, в котором располагается твой ордер составлен не только из твоей биржи, а ещë из десятка других.
Т.е. не важно с какой биржей у тебя договор и аккаунт -- доступ ты получаешь к общему котлу ордеров всех бирж, которые подключены к такому универсальному мосту.
Итого, биржа в твоей юрисдикции, налоги, личные данные, всë остается на ней... Но вот торги ты сможешь вести одновременно сразу с общим мировым стаканом ликвидности по выбранному тобой активу.
...
Это поверхностное сравнение, что бы лучше объяснить что такое mBridge, вернее одну из его сторон. mBridge не про торги, но про переводы между участниками системы.
Активы остаются в своих сетях, никто со стороны их передачу с одного адреса на другой запретить не может. mBridge же выступает универсальным мостом для сведения балансов оптовых CBDC в разных сетях. Конечно же, криптографически всë подтверждается, все стороны задействованные в транзакциях могут убедиться в их консенсусе. Активно используются смарт-контракты и так, что бы по максимуму исключить человеческий фактор.
📌 @tech_di
#mem #greatwave #kanagawa #Fudzi #Hokusai #ukiyo_e
«Тридцать шесть видов Фудзи» (яп. 富嶽三十六景 ) — серия из сорока шести (тридцать шесть + десять дополнительных) цветных гравюр по дереву японского художника Кацусики Хокусая. На всех гравюрах присутствует изображение священной горы Японии — Фудзиямы.
Выбрал 8 гравюр из альбома, для того, что бы немного лучше понять этот чисто японский стиль: Укиё-э (яп. 浮世絵, образы изменчивого мира)
номер в альбоме — имя:
1 — Большая волна в Канагаве
11 — Храм Хонгандзи в Асакусе
12 — Остров Цукудадзима в Буё
14 — Местность Умэдзава в провинции Сагами
17 — Озеро Сувако в провинции Синано
24 — Снежное утро на реке Коисикава
33 — Залив Нобото
39 — Вид на Фудзи с горы Готэнъяма у реки Синагава
Пожалуй первую из этих 8 картин знают за пределами Японии даже лучше, чем в самой Японии. Именно эта волна 🌊 попала и в эмодзи и, можно сказать, что стала уже общепринятым изображением (образом) морской стихии.
Первые наброски к этой серии Хокусай начал делать в 1830 году, когда ему было около 70 лет. С самого начала он осознавал значение своих гравюр: в предисловии к книге «100 видов на гору Фудзи» автор писал, что ничто из созданного им за предшествующие 70 лет не может сравниться с ними.
📟 @tech_di
«Тридцать шесть видов Фудзи» (яп. 富嶽三十六景 ) — серия из сорока шести (тридцать шесть + десять дополнительных) цветных гравюр по дереву японского художника Кацусики Хокусая. На всех гравюрах присутствует изображение священной горы Японии — Фудзиямы.
Выбрал 8 гравюр из альбома, для того, что бы немного лучше понять этот чисто японский стиль: Укиё-э (яп. 浮世絵, образы изменчивого мира)
номер в альбоме — имя:
1 — Большая волна в Канагаве
11 — Храм Хонгандзи в Асакусе
12 — Остров Цукудадзима в Буё
14 — Местность Умэдзава в провинции Сагами
17 — Озеро Сувако в провинции Синано
24 — Снежное утро на реке Коисикава
33 — Залив Нобото
39 — Вид на Фудзи с горы Готэнъяма у реки Синагава
Пожалуй первую из этих 8 картин знают за пределами Японии даже лучше, чем в самой Японии. Именно эта волна 🌊 попала и в эмодзи и, можно сказать, что стала уже общепринятым изображением (образом) морской стихии.
Первые наброски к этой серии Хокусай начал делать в 1830 году, когда ему было около 70 лет. С самого начала он осознавал значение своих гравюр: в предисловии к книге «100 видов на гору Фудзи» автор писал, что ничто из созданного им за предшествующие 70 лет не может сравниться с ними.
📟 @tech_di
#mem #VAL9 #kartina #marinist #Aivazovsky
Картина:
Девятый вал
Автор:
Иван Константинович Айвазовский
Написана в 1850 году
Одна из самых знаменитых картин мариниста Айвазовского И.К. И, лично у меня, именно она ассоциируется в памяти при упоминании морской стихии. Завораживает то, как художник смог изобразить воду: впечатляет работа с бликами и тенью, прозрачностью и цветом.
Кстати, мало кто знает, что имя при рождении у художника было: Ованнес Айвазян (арм. Հովհաննես Այվազյան)
Место рождения: Феодосия, Таврическая губерния, Российская империя
📟 @tech_di
Картина:
Девятый вал
Автор:
Иван Константинович Айвазовский
Написана в 1850 году
Одна из самых знаменитых картин мариниста Айвазовского И.К. И, лично у меня, именно она ассоциируется в памяти при упоминании морской стихии. Завораживает то, как художник смог изобразить воду: впечатляет работа с бликами и тенью, прозрачностью и цветом.
Кстати, мало кто знает, что имя при рождении у художника было: Ованнес Айвазян (арм. Հովհաննես Այվազյան)
Место рождения: Феодосия, Таврическая губерния, Российская империя
📟 @tech_di
Forwarded from Малоизвестное интересное
Сильная заявка на следующую Нобелевку
Стартап Iambic продвинулся дальше AlphaFold от Google DeepMind
ИИ-система AlphaFold от Google DeepMind, недавно принесшая своим разработчикам Нобелевскую премию по химии, предсказывает трехмерную структуру того, как молекула связывается с целевым белком.
Это очень круто, но совершенно недостаточно для радикального сокращения времени (10-15 лет) и денег ($1-2.6 млрд на препарат), необходимых для вывода новых лекарств на рынок.
Стартап Iambic продвинулся дальше DeepMind, использовав ИИ-модель, с высокой точностью предсказывающую, насколько хорошо человеческий организм будет усваивать конкретный препарат-кандидат, на основании результатов, сверенных с реальными данными.
Успех препарата-кандидата определяется его фармакокинетическими, эффективными и токсичными свойствами. Эти свойства и прогнозирует разработанная Iambic модель обнаружения лекарств на основе ИИ под названием «Enchant». Причем точность прогнозирования составляет 0,74 (для сравнения, предыдущие модели достигли только 0,58).
Использование модели Enchant потенциально может вдвое сократить инвестиции, необходимые для разработки некоторых фармацевтических препаратов, поскольку их разработчики могут увидеть, насколько успешным может быть лекарство, на самой ранней стадии разработки.
Чтобы оценить, насколько трудно было стартапу Iambic совершить этот прорыв, взгляните на огромную толпу компаний (8600+), рвущихся сорвать банк в индустрии «ИИ в биомедицине» (на рис. сверху).
Да и в сегменте этой индустрии «Аналитические ИИ-платформы для разработки лекарств» (на рис. внизу) довольно людно (950 компаний) – а 3 года назад было вчетверо меньше.
#ИИ #DeepPharma
Стартап Iambic продвинулся дальше AlphaFold от Google DeepMind
ИИ-система AlphaFold от Google DeepMind, недавно принесшая своим разработчикам Нобелевскую премию по химии, предсказывает трехмерную структуру того, как молекула связывается с целевым белком.
Это очень круто, но совершенно недостаточно для радикального сокращения времени (10-15 лет) и денег ($1-2.6 млрд на препарат), необходимых для вывода новых лекарств на рынок.
Стартап Iambic продвинулся дальше DeepMind, использовав ИИ-модель, с высокой точностью предсказывающую, насколько хорошо человеческий организм будет усваивать конкретный препарат-кандидат, на основании результатов, сверенных с реальными данными.
Успех препарата-кандидата определяется его фармакокинетическими, эффективными и токсичными свойствами. Эти свойства и прогнозирует разработанная Iambic модель обнаружения лекарств на основе ИИ под названием «Enchant». Причем точность прогнозирования составляет 0,74 (для сравнения, предыдущие модели достигли только 0,58).
Использование модели Enchant потенциально может вдвое сократить инвестиции, необходимые для разработки некоторых фармацевтических препаратов, поскольку их разработчики могут увидеть, насколько успешным может быть лекарство, на самой ранней стадии разработки.
Чтобы оценить, насколько трудно было стартапу Iambic совершить этот прорыв, взгляните на огромную толпу компаний (8600+), рвущихся сорвать банк в индустрии «ИИ в биомедицине» (на рис. сверху).
Да и в сегменте этой индустрии «Аналитические ИИ-платформы для разработки лекарств» (на рис. внизу) довольно людно (950 компаний) – а 3 года назад было вчетверо меньше.
#ИИ #DeepPharma