Bitmart listet am 20. Februar Fetch.ai (FET) auf

Das Handelspaar für diese Auflistung ist FET/USDT. FET -Info Fetch.ai's FET, ein Utility -Token, ist das Grundgestein zum Entdecken, Erstellen, Bereitstellen

BitMart will list Fetch.ai (FET) on February 20th, with the trading pair being FET/USDT.

Bitmart wird am 20. Februar Fetch.ai (FET) auflisten, wobei das Handelspaar FET/USDT ist.

FET is a utility token that serves as the foundation for discovering, creating, deploying, and training digital twins within the Fetch.ai ecosystem. It plays a crucial role in smart contracts and oracles on the platform. With FET, users can build and deploy their digital twins on the network, enabling them to construct marketplaces, skills, and intelligence for these twins. The token also grants developers access to machine-learning utilities for training autonomous digital twins and deploying collective intelligence on the network. Furthermore, validation nodes can stake FET tokens to facilitate network validation, which in turn enhances their reputation in the Fetch.ai community.

FET ist ein Utility -Token, das als Grundlage für die Entdeckung, Erstellung, Bereitstellung und Schulung digitaler Zwillinge im Fetch.ai -Ökosystem dient. Es spielt eine entscheidende Rolle bei intelligenten Verträgen und Orakel auf der Plattform. Mit FET können Benutzer ihre digitalen Zwillinge im Netzwerk erstellen und bereitstellen, sodass sie Marktplätze, Fähigkeiten und Intelligenz für diese Zwillinge erstellen können. Das Token gewährt den Entwicklern auch Zugang zu Versorgungsunternehmen für maschinelle Lernen für die Schulung autonomer digitaler Zwillinge und die Bereitstellung kollektiver Intelligenz im Netzwerk. Darüber hinaus können Validierungsknoten FET -Token einsetzen, um die Netzwerkvalidierung zu erleichtern, was wiederum ihren Ruf in der Fetch.ai -Community verbessert.

The technological architecture of Fetch.ai comprises four distinct elements. The Digital Twin Framework provides modular components to help teams construct marketplaces, skills, and intelligence for digital twins. The Open Economic Framework facilitates search and discovery capabilities for digital twins. The Digital Twin Metropolis houses smart contracts that maintain an immutable record of agreements between digital twins on a WebAssembly (WASM) virtual machine, and the Fetch.ai Blockchain utilizes multi-party cryptography and game theory for secure, censorship-resistant consensus and rapid chain-syncing to support digital twin applications.

Die technologische Architektur von Fetch.ai umfasst vier verschiedene Elemente. Das digitale Twin Framework bietet modulare Komponenten, mit denen Teams Marktplätze, Fähigkeiten und Intelligenz für digitale Zwillinge konstruieren können. Der offene wirtschaftliche Rahmen erleichtert die Such- und Entdeckungsfähigkeiten für digitale Zwillinge. Die Digital Twin Metropolis beherbergt intelligente Verträge, die eine unveränderliche Aufzeichnung von Vereinbarungen zwischen digitalen Zwillingen auf einer virtuellen Maschine (WebAssembly) beibehalten, und die Blockchain von Fetch. -Syncing zur Unterstützung digitaler Twin -Anwendungen.

Among the platform's key components is the learner, where each participant represents a unique private dataset and machine learning system. The global market is a product of a collective learning experiment, where a machine learning model is trained by the learners collectively. The Fetch.ai Blockchain supports smart contracts, enabling secure and auditable coordination and governance. Finally, the platform includes a decentralized data layer based on IPFS, facilitating the sharing of machine learning weights among all learners involved.

Zu den Schlüsselkomponenten der Plattform gehört der Lernende, bei dem jeder Teilnehmer ein einzigartiges privates Datensatz und ein maschinelles Lernsystem darstellt. Der globale Markt ist ein Produkt eines kollektiven Lernexperiments, bei dem ein maschinelles Lernmodell von den Lernenden zusammen geschult wird. Die Blockchain von Fetch.ai unterstützt intelligente Verträge und ermöglicht eine sichere und prüfbare Koordination und Governance. Schließlich enthält die Plattform eine dezentrale Datenschicht basierend auf IPFs, die den Austausch von maschinellen Lerngewichten unter allen beteiligten Lernenden erleichtert.