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アントマイナーB3は掘るべき場所を教えてくれます!

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掲載地 2018/04/24 17:32:28 | | | |
製品:アントマイナーB3
ハッシュレート:約780H/s
消費電力:約360W ±7%)
暫定価格:17,000元/ユニット
販売開始日:2018年4月25日午前11時
このロットの数量:2500台
納期:2018年5月1日から2018年5月10日まで

所見:
この商品は全額支払いが必要で、アカウントごとに1ユニットまで制限されています



Bitmain(Antminer)は公式アカウント記事「Antminer B3セール発表」を配信しました。

Antminer B3はどのコインを採掘しますか?答えはこうです:バイトム・バイトム(BTM)

BTMの価格については、スクリーンショットは以下の通りです:



ビトムの紹介

ByTomブロックチェーンプロトコル(以下、ByTomと呼ばれます)は、複数のビット資産を対象としたインタラクティブなプロトコルであり、登録、交換、ギャンブル、さらに複雑な相互運用が可能で、異なる形態の異種ビット資産(ネイティブのデジタル通貨、デジタル資産)や原子資産(従来の物理世界の対応物、ワラント、株式、配当、債券、インテリジェンス情報、予測情報などを含む)に基づいて、Bytomブロックチェーン上で動作しています。 原子世界とビット世界を結びつけ、両世界間の資産の相互作用と流通を促進します。 元のチェーンはアプリケーション層、契約層、データ層の3層アーキテクチャを採用しており、アプリケーション層はモバイル端末など複数の端末に対応できるため、開発者が資産管理アプリケーションを開発するのに便利です。 契約層は、資産発行と管理のために作成契約と制御契約を使用し、下層で拡張UTXOモデルのBUTXOをサポートし、仮想マシンを最適化し、チューリング完全性におけるデッドステートを防ぐ内省メカニズムを採用しています。 このデータ層は分散台帳技術を用いて資産発行、支出、交換などの操作を実現し、コンセンサスメカニズムは人工知能ASICチップに適したPOWアルゴリズムを採用し、ハッシュ過程で行列計算や畳み込み計算を導入することで、マイニングマシンがアイドル状態や廃止後にAIハードウェアアクセラレーションサービスに利用できるようになり、さらなる社会的利益を生み出しています。

ミッションステートメント

「私たちの使命は、ビット世界と原子世界を結びつけ、多様化された資産の登録と流通のための分散型ネットワークを構築することです。」 BYTOMはビット情報やビット資産の既存の価値属性の交換、相互作用、そして流れを大いに促進します。 契約や設定を通じて、新しいビット資産も生成されます。 ByTomはまた、分散型で市場ベースの管理プロトコルでアプリケーションを作成し、ローカルおよびグローバルなBiteconomy参加者双方に独自のインセンティブを提供します。 メディアとして、bytomは情報の利益を促進し、情報資産の効率性を増幅する経済になる準備が整っています。 将来的には、これらの情報資産は既存の日常業務や生活に活用されるだけでなく、人工知能やIoTデバイスにとって「データフード」の供給者となり、原子力世界への影響力をさらに加速させるでしょう。

主な目的

1. 多様化ビット資産登録の構築基準

ByTomはグローバルでオープンなByte Assets登録プラットフォームの構築を目指しています。 また、小さな資産の作成、定義、生成が容易になり、ユーザーも理解しやすくなります。

2. 多様化ビット資産のためのインタラクティブツールを構築する

最も基本的な資産交換ツール(契約や所有権の変更に基づき異なる形態のデジタル資産の交換)から、ByTomはより複雑なインタラクションの形態もサポートします。例えば:

トリガーツール:アセットは契約投票に基づいて決定的なy/nブール値の結果や数値結果を生成し、原子界の参加者の共有データセットを活性化します。

b 予測ツール:例えば、ゼロサムゲームを通じて、2人以上の当事者が賭けてフライトの遅延や2人の候補者の勝者を予測情報生成し、この予測情報を実際の金融ヘッジ、保険、その他の分野に活用します。

AI ASICチップ対応POWアルゴリズム

POWアルゴリズムはAI ASICチップに適合しているため、マイニングマシンはアイドルまたは時代遅れの後もAI加速サービスに利用できます。

ビットコインマイナーとAIディープラーニングは同等で、どちらも基盤となるチップに依存して大規模並列計算を実現しています。 ほとんどのディープラーニングアルゴリズムは、基礎となる線形代数演算にマッピング可能です。 線形代数演算には二つの大きな特徴があります。第一に、テンソルの流れが従来型で予測可能であること。 次に、計算密度が非常に高いことです。 これら2つの特徴により、AIディープラーニングはハードウェアアクセラレーションに特別に統合されています。



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