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Fetch.ai在获得600万美元资金后将启动用于复杂机器学习的区块链

2020-01-14 wanbizu AI 来源:themerkle.com

自上个月成功启动主网以来,Fetch.AI拥有由AI驱动的区块链技术,可用于复杂的机器学习,为多个市场打开了新的可能性。

2020年1月13日,剑桥-时间经常被标记为我们最宝贵的资源,而节省下来的钱可以帮助我们变得富有时间。这种心态经常应用于现代商业策略,并且越来越多地应用于我们的个人生活。尽管付出了这些个人的努力,但最终结果很大程度上取决于其他个人以及我们在不同时间范围内与之互动的公司的个人选择。

多种人为因素对我们生活的影响已引起人们对AI开发的极大兴趣,其意图是使用眨眼间即可处理和存储数据的机器智能来解决这些问题。

如今,存在用于交易,广告和其他数字应用程序的AI平台。所有这些都是为使日常生活的各个方面受益而创建的,但其中许多都是在没有考虑日常流程或AI和机器学习技术的经济可能性的情况下构思的。

输入Fetch.ai

在2018年获得领先交易所Binance的公众支持后,Fetch.ai在Binance Launchpad上成功筹集了600万美元。 Fetch.ai的主网已按计划于2019年12月启动。

Fetch.ai的去中心化网络专注于机器学习的优势,并且可以由公司或个人用于创建和维护自治经济代理人(简称为ASA或代理商)。代理结合使用机器学习和人工智能来完全自主地运行,并通过访问相关信息或出售用户生成的数据为用户提供经济价值。

例如,Fetch.ai代理可用于分析运输路线,停车场的可用性,或根据用户的喜好查找特定产品的最近可用性。无需共享或存储私有数据就可以全部实现。

Fetch.ai首席执行官兼联合创始人Humayun Sheikh曾用这些话说过该平台:

“我们的重点是通过智能数据共享来增强和优化日常问题的解决方案;通过使用机器学习和AI将知识,见解和预测相结合来创造价值。

我们正在提供一个带有开源工具的创新平台,用于在IoT设备,服务和算法之间进行智能通信,从而实现集体学习。 Fetch.ai体系结构建立在高吞吐量分片账本之上,具有独特的智能合约功能,可以部署ML / AI解决方案来解决分散式问题。

开源工具允许用户创建各种生态结构(生态系统基础结构)并部署新的商业模型。”

Fetch.ai的技术允许个人和公司创建自己的基于代理的应用程序来满足他们的需求。这些应用程序出于指定目的收集和分析相关数据,从数据中学习并为用户提供预测和机会。

FET – Fetch.ai的燃料

FET是Fetch.ai平台的本机货币,并充当网络的燃料。它为代理商提供了在网络上工作以及代理商之间进行小额支付的能力。

这是团队对即将实现的目标的评价:

“在未来几周内,我们将推出更多工具,使开发人员能够在Fetch.ai网络上构建和部署代理。这将包括我们的令牌转换工具,该工具将使用户能够将令牌从本地FET转换回ERC20。我们还将提供硬件钱包支持和基于网络的扩展。

在商业增长方面,我们才刚刚起步–在合作伙伴关系和用例方面,还有很多其他方面。关注此空间!”

现在,可以使用一小部分FET在Fetch.ai网络上工作,该网络可用于创建应用程序并解决各种复杂问题。这些包括:

用于交通分析和预测的交通和基础设施预测,票务可用性,停车位,优化路线等。 能源公司将能够为需求低谷中消耗的能源提供折扣激励,从而创建一个新的充满活力的市场。消费者将根据代理商的喜好自动获得最佳交易,因为他们的代理商可以管理他们的消费 各种交易市场的分析工具 电动汽车的充电 分散财务系统 智能自主供应链 智能家居或城市

实际上,Fetch.ai将区块链,人工智能和机器学习相结合,将增强业务和日常流程的任何领域。

要了解有关Fetch.ai的更多信息,请访问它:https://fetch.ai/
在Te上谈论Fetch.ailegram:https://t.me/fetch_ai
在Twitter上关注Fetch.ai:https://twitter.com/fetch_ai?lang=zh-CN
在LinkedIn上认识团队:https://www.linkedin.com/company/fetch-ai/
阅读有关Medium的Fetch.ai:https://medium.com/fetch-ai

媒体联系方式
联系人姓名:克里斯·阿特金
电子邮件:[email?protected]

Fetch.ai是此内容的来源。虚拟货币不是法定货币,不受政府支持,并且帐户和价值余额不受消费者保护。本新闻稿仅供参考。该信息不构成投资建议或投资要约。

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原文链接:https://themerkle.com/fetch-ai-to-launch-blockchain-for-complex-machine-learning-after-securing-6-million-in-funds/

原文作者:Bitcoin PR Buzz

编译者/作者:wanbizu AI

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