Die Welligkeit bleibt sehr riskant, hat aber immer noch eine beträchtliche Landebahn

Schließen Sie das Potenzial von Ripple nicht aus, noch höhere Preise zu erzielen, ist Ripple (CCC: XRP-USD) kurz vor dem Preisanstieg? Nicht so schnell – nicht einmal der „Flash-Crash“ des letzten Monats konnte dieses Crypto-Comeback-Kind lange im Stich lassen. Tatsächlich sieht es weiterhin so aus, als würde Ripple in Bezug auf die jüngste Klage der US-amerikanischen Börsenaufsichtsbehörde SEC gegen seinen Entwickler Ripple Labs die Nase vorn haben.

Welligkeit

Darüber hinaus ist jetzt die Rede davon, dass der Entwickler nach Abschluss des Rechtsstreits an die Börse geht. Alles in allem bleibt noch viel im Spiel, um einen höheren Schritt für XRP zu unterstützen.

Heißt das, Sie sollten jetzt eintauchen, auch wenn dieser Krypto-Pick in der Nähe seines 52-Wochen-Hochs bleibt? Ja, aber sei hier nicht zu verrückt. Ripple hat zwar genügend Raum, um auf den jüngsten Gewinnen aufzubauen, aber es gibt einige Dinge, auf die Sie vor dem Kauf achten sollten.

Erstens das Risiko eines Ausverkaufs – entweder aufgrund eines Rückzugs aufgrund einer Überhitzung oder aufgrund eines unerwarteten, schlechten Ergebnisses aus dem Gerichtsverfahren. Natürlich werde ich später darauf hinweisen, warum die Wahrscheinlichkeit eines Pullbacks zum Verkauf der Nachrichten gering ist. Das Risiko von Ablehnungen aufgrund einer schlechten Entscheidung bleibt jedoch hoch.

Nehmen Sie das trotzdem nicht so, als wäre dies eine Krypto, die Sie meiden sollten. Da Ripple eher auf einen weiteren massiven Riss als auf eine Kraterbildung hinweist, bleibt es für erfahrene Anleger eine risikoreiche, aber potenziell renditestarke Chance. Waves prognose 2025 sind positiv.

Welligkeit und ihre jüngsten positiven Entwicklungen

Bitcoin (CCC: BTC-USD) erholt sich wieder in Richtung Hochwassermarke. Ethereum (CCC: ETH-USD) steigt auf 3.000 USD und darüber hinaus. Ebenso war Ripple in letzter Zeit in Bezug auf die Leistung kein Problem.

  • Der „Flash-Crash“ im April hat möglicherweise zu einer starken Volatilität für XRP geführt. Die Preise fielen von rund 1,60 USD kurz vor dem Vorfall auf nur noch 1 USD, bevor sich die Kryptos insgesamt zu erholen begannen. Es war jedoch nicht nur die erneute Begeisterung für diese Anlageklasse, die das Interesse geweckt hat.
  • Die hohen Chancen von Ripple, die SEC-Klage zu schlagen, und die Nachricht von einem möglichen Börsengang von Ripple Labs haben beide zu einer Rückkehr in Richtung 1,60 US-Dollar geführt. Positivere Fallaktualisierungen sowie die anhaltende Ausrichtung der Anleger auf den Kauf von Altcoins-Körben könnten dazu beitragen, die Preise auf über 2 USD zu stützen.
  • Allerdings sollten Anleger hier etwas Vorsicht walten lassen. Es stimmt, viele Faktoren sprechen derzeit für Ripple. Einige haben jedoch kürzlich dargelegt, warum – nach einem unglaublichen Lauf – ein Rückzug von XRP unvermeidlich ist. Ich glaube, wir werden gleich nach der Klage eine positive Reaktion sehen, aber ich werde zugeben, dass ein unerwartetes Ergebnis zu einem enormen Preisverfall führen kann.

Noch nicht aus dem Wald

Es ist keine Überraschung, dass sich Ripple so weit erholt hat wie seit März. Kurz nach dem ersten Treffer der SEC-Ermittlungsnachrichten begannen die Anleger, dies wie die Pest zu vermeiden. Selbst große Börsen wie Coinbase (NASDAQ: COIN) haben beschlossen, den Handel auszusetzen. Germany cryptoglobal.io sind positiv.

Bei so vielen anderen Altcoins, die ähnliche Möglichkeiten mit weniger Gepäck bieten, hat die Crypto-Community XRP zu dieser Zeit geschickt abgeschrieben. Die Geschichte zeigte jedoch unerwartete Stärke vor Gericht und änderte sich schnell. Aber jetzt besteht die Gefahr, dass diese Stimmungsänderung übertrieben wird. Die Anleger haben die Vorteile eines möglichen Gerichtserfolgs bereits weitgehend berücksichtigt.

Dies könnte bedeuten, dass bei Ripple das Risiko einer Korrektur besteht. Ein Ergebnis, das laut Will Ashworth von InvestorPlace kürzlich als starke Möglichkeit eingestuft wurde. Ein weiteres mögliches Ergebnis ist, dass sich die Situation „Kaufen Sie das Gerücht, kaufen Sie mehr in den Nachrichten“ abspielt. Selbst wenn ein Sieg im Gerichtssaal eingepreist wäre, könnten wir bei einer positiven Entscheidung immer noch einen übergroßen Anstieg sehen.

Das heißt, bis wir die endgültige Entscheidung erhalten, ist Ripple nicht aus dem Wald. Ein unerwarteter Verlust könnte dieser Krypto einen schweren Schlag versetzen. Tatsächlich konnten wir einen noch dramatischeren Rückgang verzeichnen als im letzten Monat.

Continue Reading

Share

SUP oder Stand Up Paddle Boarding wird zu einem der beliebtesten Paddel-Sportarten und ist eine fantastische Möglichkeit, um Ihre Übung zu bekommen

Die einzige Ausrüstung, die Sie benötigen, ist ein Brett, ein Paddel und ein persönliches Schwimmgerät, um auf das Wasser zu gehen, und all dies können Sie bei Ihrem lokalen Paddle Board Händler finden. Die Hauptfrage, die sich Ihnen stellt, ist, ob Sie auf den See, den Fluss oder das Meer gehen sollen. Zugegeben, das hängt zum großen Teil davon ab, was am nächsten zu Ihnen liegt. Wenn Sie in der Nähe von allen drei Arten sind, dann müssen Sie wissen, was jedes Gewässer von einem SUP-Standpunkt aus betrachtet unterscheidet.

Seen sind großartig für Leute, die neu im Stand Up Paddle Boarding sind oder einfach nur die Tierwelt beobachten wollen

Es ist bei weitem die entspannteste Umgebung der drei. Sie können zu den flachen Stellen in der Nähe des Ufers oder des Docks gehen, um den Dreh herauszubekommen, wie Sie auf Ihr Board steigen. Am Anfang werden Sie oft herunterfallen, daher ist es schön, einen ruhigen Platz und stilles Wasser zu haben, um den Dreh raus zu haben. Wenn Sie erst einmal auf Ihrem Board stehen, werden Sie erstaunt sein, welche Strecke Sie beim Stand Up Paddle Boarding zurücklegen können.

  • Eine weitere schöne Sache am SUP ist, dass Sie fast keine Geräusche machen, so dass Sie an Wildtiere herankommen können, die Sie normalerweise längst gehört hätten und in die Berge gerannt wären. Viele Leute nehmen ihre Kamera aus genau diesem Grund mit, aber Sie sollten sich auf Ihr Gleichgewicht verlassen können oder die Kamera sollte wasserdicht sein.
  • Stand Up Paddle Boarding in einem Fluss erhöht den Einsatz ein wenig. Jetzt fangen Sie an zu trainieren, denn Sie müssen sich ständig gegen die Strömung behaupten. Sie müssen auch auf Dinge wie Felsen, Stöcke, Menschen und Stromschnellen achten, damit Sie Zeit haben, sicher um sie herum zu manövrieren.

Der Ozean ist wie ein Fortgeschrittenenkurs für SUP Boards

Das ist einer der Gründe, warum Destin Paddle Boarding ein beliebtes Ziel für alle ist, die den Paddelsport lieben. Beim Boarden auf dem Ozean ist man ständig gefordert. Man muss sowohl auf Boote und größere Schiffe als auch auf Surfer und Schwimmer achten. Es gibt eine sehr strenge Etikette, was man in einigen der beliebten marken wie Jobe oder MOAI tun sollte, und wenn man sie missachtet, kann man sich sehr schnell unbeliebt machen. Das Schwierigste am Paddelboarding im Ozean sind natürlich die Wellen, aber man kann in eine sehr gute Form kommen, wenn man gegen die Wellen kämpft und Spaß dabei hat.

Continue Reading

Share

Unterschiedliche Architekturen künstlicher Intelligenz

Dank eines besseren Verständnisses, wie komplexe Architekturen zur Lösung von Optimierungsproblemen optimiert werden können, werden viele Fortschritte in der Computer- und Softwareentwicklung erzielt. Die jüngste Entwicklung einer neuen Deep-Learning-Software namens TensorFlow hat es Programmierern beispielsweise ermöglicht, auf einfache Weise eine Vielzahl von Netzwerken mit unterschiedlichen Konfigurationen zu erstellen und bereitzustellen. Anstatt eine große Menge an benutzerdefiniertem Code für eine CPU oder einen Mainframe zu schreiben, können Entwickler jetzt einfach Zehntausende oder sogar Hunderttausende kleiner Anwendungen auf einem Mainframe codieren. Deep Learning und andere tiefe neuronale Netze sind ebenfalls sehr beliebte und leistungsstarke Anwendungen. Ein großer Teil ihres Erfolgs liegt in der sorgfältigen Entwicklung der Netzwerkarchitektur.

Vor der Entwicklung von TensorFlow waren zwei verschiedene Arten von Architekturen bekannt. Eines davon ist das Inception-Modell, das nach Visa-Kartennetzwerken benannt wurde, die auf der Grundlage einer Fallstudie eines erfolgreichen Kunden die Entscheidung getroffen haben, die Rechenverarbeitung an ein privates Unternehmen auszulagern. Die andere Architektur bezieht sich eher auf traditionelle wissenschaftliche Berechnungen, bei denen die Designer einiger Architekturen die Kraft natürlicher Phänomene wie die exponentielle Anzahl von Schmetterlingszellen oder sogar die exponentiell wachsende Kugel nutzen.

Die Anfangsarchitekturen, die als Facebooks Bot-Architektur bzw. Googles Picasso-Architektur bezeichnet werden, sollen es Designern ermöglichen, schnell große Programme zu entwickeln, indem viele Ebenen mit jeweils nur wenigen Funktionen erstellt werden. Dies hat den Vorteil, dass die Ausführung jeder Schicht nur wenig Zeit in Anspruch nimmt, sodass die Leistung auf der CPU kein Problem darstellt. Da pro Programm nur wenige Funktionen erforderlich sind, können die Designer dieser Architekturen sie viel allgemeiner gestalten als die von ihnen inspirierten mathematischen Modelle. Die Picasso-Schicht von Google ist jedoch auch nützlich, da sie einen großen Vorteil beim Speicherverbrauch hat.

Der Facebook-Bot und die Friend-Bots von Twitter sind zwei Beispiele für die Inception-Ebene. Die erste Schicht ist eine Implementierung der NLP-Technologie (Natural Language Processing), die in NLP-Anwendungen (Natural Language Processing) wie der NLP Meta Environment (TNLP) verwendet wird. Dies ist ein Framework zum Erstellen hoch generischer, interaktiver Sprachschnittstellen. Die zweite Schicht ist eine CNN-Architektur (Convolutional Networking), ein fortschrittliches Framework für die Einbeziehung von Kanälen mit einer großen Anzahl von Parametern, wie z. B. der Stärke des Netzwerks, der Anzahl der Kanten und der Bandbreite der Kanäle.

Um ein CNN zu erstellen, müssen die CNN-Architekturen aus verschiedenen vorherigen Schichten zusammengesetzt sein. Beispielsweise kann die Netzwerkschicht aus einem künstlichen neuronalen System bestehen, und dann kann die nächste Schicht ein vollständig ausgebildeter Expertencomputer sein. Die CNN-Architekturen ermöglichen es den Designern, sehr komplexe Programme zu erstellen. Sie können Features aus vorherigen Ebenen kombinieren, um neue Features zu erstellen, die dann mit einer Deep-Learning-Software ausgeführt werden können. Deep Learning bezieht sich auf den Prozess des Entwerfens eines Computerprogramms und dessen anschließendes Ausführen unter Verwendung eines tiefen Speichers.

Ein weiterer beliebter Typ von KI-Architekturen ist das Convolutional Neural Network (ANN). Im Gegensatz zum CNN muss die neuronale Faltungsarchitektur das Merkmalsextraktionsmerkmal nicht in den Gewichten enthalten. Stattdessen stellt die Faltungsarchitektur Gewichte für jedes Merkmal eines Bildes bereit, und diese Gewichte werden in andere Funktionen wie die Kosinustransformation oder die Sigmoidfunktion transformiert. Der Faltungsalgorithmus findet die größte Übereinstimmung zwischen dem Eingabebild und der gewünschten Ausgabe, weshalb er als Faltungsarchitektur bezeichnet wird. Während die Faltung in der Regel effektiver ist als die LRO, ist sie bei der Bildklassifizierung weniger effizient.

Der allgemeinste Zweck einer KI-Architektur besteht darin, die Simulation der Interaktion in natürlicher Sprache zu ermöglichen. Einige Forscher bevorzugen jedoch die Verwendung der Xception-Software. Xception ist ein Open-Source-Projekt, das vom US-Verteidigungsministerium finanziert wird. Dieses Projekt wurde entwickelt, um visuelle Erkennungssoftware bereitzustellen, die eine breite Palette von Aufgaben ausführen kann, einschließlich Aufgaben, die für die industrielle Automatisierung relevant sind. Die aktuelle Architektur des Projekts umfasst vier Hauptmodule: den Erkennungstrainer, die Wissensmaschine, das visuelle Verarbeitungsmodul und den Wissensagenten.

Jede der obigen Architekturen ist für Anwendungen bei der Spracherkennung und Bildklassifizierung geeignet. Convolutional Neural Networks (CNN) und die nächste Schicht (Convolutional}) eignen sich für Aufgaben, die eine große Anzahl von überwachten Etikettenbildern erfordern (z. B. bei der Spracherkennung). Ein Nachteil bei CNN ist, dass die Größe des Netzwerks aufgrund von groß und langsam ist Die Akkumulation von Informationen über mehrere Ebenen hinweg. Die nächste Ebene ist jedoch viel schneller, da keine Daten über mehrere Ebenen hinweg akkumuliert werden. Die Intuition hinter der Faltung besteht darin, dass das Netzwerk schlechte Eingaben ablehnen und gute Eingaben basierend darauf ablehnen kann ihre räumliche Frequenz.

 

Continue Reading

Share

Why Choose Small Aesthetics?

Small architectures are not new in the IT world. In fact, the history of designing small-architecture systems can be traced back to the birth of computing itself. The first computers were constructed for military purposes and these systems used a form of ‘machine code’ to operate. As the history of computer design progressed, this code was translated into different languages and was used to build large-scale systems such as the telephone. Smaller systems were then designed for various commercial uses.

However, small architectures have a history of their own. The Small Architectureated Systems (SAS) have emerged to address some of the issues related to designing smaller systems. These issues range from memory size and speed to power consumption. In recent times, with the increased popularity of desktop and laptop computers, the need for designing systems for these machines has grown significantly.

With the increasing complexity of the modern IT world, it is no surprise that designers are starting to look for better solutions for designing such systems. This has resulted in the growth of several technologies such as Miniaturization, abstraction, specialization, and others. All of these techniques help in designing a system that is faster, smaller in size, and easier to use. However, many of these techniques are also prone to mistakes. So, the designer needs to be very careful while designing such a system.

One of the most important areas in designing a system is to consider the resources available for the system. It is important to first determine the typical architecture of the system, and the costs involved in building the systems. As the system grows in size, the costs involved will also increase proportionately. Moreover, as the system starts to grow in size, the resources required to support the system also increase proportionately. This can result in a significant loss of revenue for an organization if proper consideration is not made in designing the architectural solution.

The other important area is designing a system for a small company. In most cases, businesses use IT professionals who have considerable experience in designing and maintaining small and medium sized systems. However, many organizations prefer to use an open source or an agile development approach to develop these systems. This is important because a small company cannot afford to lose a lot of money on maintaining the system. Therefore, small organizations should make sure that the systems they choose have been developed using a reliable and scalable architecture.

Another important issue is scalability. Scalability refers to the ability of a system to grow with the organization. If a business requires additional functionality, it should be possible to add more services without making drastic changes in the architecture. Many businesses that use highly advanced technologies require very large servers. However, these systems are not scalable and therefore require large amounts of server memory and processing power.

One of the main benefits of small designs is the fact that the time to deployment is significantly reduced. The systems developed for small organizations are much faster to deploy, which means that the company does not lose a lot of time in its development process. This saves a lot of money, which can be used to invest in new services. Small architectures also consume less power, which makes them more energy efficient. This means that a small system runs cooler and uses less power. The results of this are a lower operating and maintenance costs.

Many businesses believe that the benefits of using small architectures will not be evident for a long time. However, this is far from the truth. Small systems have matured over the years and have the capacity to provide excellent solutions to organizations. The benefits offered by small architectures will become even more attractive in the coming years as more businesses realize the importance of having a flexible, easy to use, and scalable solution.

Continue Reading

Share