Coinw listet auf Solana-basierte Meme Coin RFC (Retard Finder Coin) auf, öffnet RFC/USDT-Handel

RFC ist ein Meme -Token, das auf der Solana -Blockchain basiert und vom Twitter -Konto @ifindRetards ausgestellt wurde. Bekannt für seinen satirischen Kommentar und sein Engagement

CoinW, a renowned crypto trading platform, has announced the listing of Retard Finder Coin (RFC), a Solana-based meme coin known for its satirical Twitter commentary and community engagement. The exchange will commence trading of the RFC/USDT pair at 1:00 pm (UTC+8) on April 9th. To celebrate the listing of RFC, CoinW is hosting the “RFC Bounty Program” event with a reward pool of $5,000 USDT.

Coinw, eine renommierte Krypto-Handelsplattform, hat die Auflistung von Retard Finder Coin (RFC) angekündigt, einer von Solana ansässigen Meme-Münz, die für seinen satirischen Twitter-Kommentar und das Engagement der Community bekannt ist. Die Börse beginnt am 9. April um 13:00 Uhr (UTC+8) mit dem Handel mit dem RFC/USDT -Paar. Um die Auflistung von RFC zu feiern, veranstaltet CoinW die Veranstaltung „RFC Bounty Program“ mit einem Belohnungspool von 5.000 USD.

Beginning at 5:00 (UTC) on April 9th and concluding at 16:00 (UTC) on April 16th, members of the CoinW community can participate in various events to win a share of the 5,000 USDT prize pool. Registration on the CoinW platform, trading the newly listed RFC/USDT pair, and engaging in community events on Telegram and Twitter will contribute to earning rewards.

Ab 5:00 Uhr (UTC) am 9. April und zu Ende und um 16:00 Uhr (UTC) am 16. April können Mitglieder der CoinW -Community an verschiedenen Veranstaltungen teilnehmen, um einen Anteil am 5.000 USDT -Preispool zu gewinnen. Die Registrierung auf der CoinW -Plattform, das Handel mit dem neu aufgeführten RFC/USDT -Paar und die Bekämpfung von Community -Veranstaltungen auf Telegramm und Twitter wird zum Erwerb von Belohnungen beitragen.

Created by the popular Twitter account @ifindretards, which boasts over 700,000 followers known for its satirical commentary and engagement with a vast community of followers, including frequent interactions with well-known Twitter celebrities. The account has gained immense attention for its humorous takes on cryptocurrency and online culture.

Erstellt von dem beliebten Twitter-Account @ifindRetards, das über 700.000 Follower verfügt, die für seinen satirischen Kommentar und seine enorme Community von Followern bekannt sind, einschließlich häufiger Interaktionen mit bekannten Twitter-Prominenten. Der Bericht hat immense Aufmerksamkeit für seine humorvollen Einnahmen gegen Kryptowährung und Online -Kultur erlangt.

According to CoinW Research, RFC is a community-driven meme coin without functional utility but has attracted significant attention due to its unique social media narrative. It follows a fair launch model, with 96% of the total supply distributed to the community and only 4% allocated to the developer wallet for liquidity.

Laut Coinw Research ist RFC eine Community-gesteuerte Meme-Münze ohne funktionellen Nutzung, hat jedoch aufgrund ihrer einzigartigen Social-Media-Erzählung erhebliche Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Es folgt einem fairen Startmodell, wobei 96% des gesamten Angebots an die Community verteilt sind und nur 4% für die Liquiditätsbrieftasche zugewiesen werden.

After a successful community vote on April 1st, 2025, to determine the best time for listing, CoinW will be introducing the listing of Retard Finder Coin (RFC).

Nach einer erfolgreichen Community -Abstimmung am 1. April 2025, um die beste Zeit für die Auflistung zu ermitteln, wird CoinW die Auflistung von Retard Finder Coin (RFC) einführen.

Applied Sciences Department, Faculty of Science, University of Technology, Malaysia

Angewandte Wissenschaftsabteilung, Fakultät für Wissenschaft, Universität für Technologie, Malaysia

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In this paper, we propose a novel approach for blind image watermarking using a hybrid deep learning architecture. The proposed method combines the strengths of convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) to embed and extract watermarks in a robust and efficient manner. CNNs are used to extract spatial and spectral features from the cover image, while RNNs are used to model the temporal dependencies among the extracted features. The watermark is then embedded into the cover image using a specially designed embedding module, which minimizes the perceptual distortion of the stamped image. To extract the watermark, a decoder network is designed to recover the watermark bits from the stamped image. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of both robustness and imperceptibility. The method is robust to common image processing attacks, such as Gaussian noise, JPEG compression, and scaling. Moreover, the proposed method can achieve high imperceptibility, rendering the embedded watermark invisible to the naked eye.

In diesem Artikel schlagen wir einen neuartigen Ansatz für Blind Image -Wasserzeichen mit einer hybriden Deep -Learning -Architektur vor. Die vorgeschlagene Methode kombiniert die Stärken von Faltungsfaltungsnetzwerken (CNNs) und wiederkehrenden neuronalen Netzwerken (RNNs), um Wasserzeichen auf robuste und effiziente Weise einzubetten und zu extrahieren. CNNs werden verwendet, um räumliche und spektrale Merkmale aus dem Titelbild zu extrahieren, während RNNs verwendet werden, um die zeitlichen Abhängigkeiten zwischen den extrahierten Merkmalen zu modellieren. Das Wasserzeichen wird dann unter Verwendung eines speziell entwickelten Einbettungsmoduls in das Deckbild eingebettet, das die Wahrnehmungsverzerrung des gestempelten Bildes minimiert. Um das Wasserzeichen zu extrahieren, soll ein Decoder -Netzwerk die Wasserzeichen -Bits aus dem gestempelten Bild wiederherstellen. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode vorhandene Methoden sowohl in Bezug auf Robustheit als auch in Bezug auf Unmerksamkeit übertrifft. Die Methode ist robust an gemeinsamen Bildverarbeitungsangriffen wie Gaußschen Rauschen, JPEG -Komprimierung und Skalierung. Darüber hinaus kann die vorgeschlagene Methode eine hohe Unfälligkeit erreichen und das eingebettete Wasserzeichen für das bloße Auge unsichtbar machen.

This paper proposes a novel approach for blind image watermarking using a hybrid deep learning architecture. The proposed method combines the strengths of convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) to embed and extract watermarks in a robust and efficient manner. CNNs are used to extract spatial and spectral features from the cover image, while RNNs are used to model the temporal dependencies among the extracted features. The watermark is then embedded into the cover image using a specially designed embedding module, which minimizes the perceptual distortion of the stamped image. To extract the watermark, a decoder network is designed to recover the watermark bits from the stamped image. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of both robustness and imperceptibility. The method is robust to common image processing attacks, such as Gaussian noise, JPEG compression, and scaling. Moreover, the proposed method can achieve high imperceptibility, rendering the embedded watermark invisible to the naked eye.

Dieses Papier schlägt einen neuartigen Ansatz für Blind Image -Wasserzeichen mithilfe einer hybriden Deep -Learning -Architektur vor. Die vorgeschlagene Methode kombiniert die Stärken von Faltungsfaltungsnetzwerken (CNNs) und wiederkehrenden neuronalen Netzwerken (RNNs), um Wasserzeichen auf robuste und effiziente Weise einzubetten und zu extrahieren. CNNs werden verwendet, um räumliche und spektrale Merkmale aus dem Titelbild zu extrahieren, während RNNs verwendet werden, um die zeitlichen Abhängigkeiten zwischen den extrahierten Merkmalen zu modellieren. Das Wasserzeichen wird dann unter Verwendung eines speziell entwickelten Einbettungsmoduls in das Deckbild eingebettet, das die Wahrnehmungsverzerrung des gestempelten Bildes minimiert. Um das Wasserzeichen zu extrahieren, soll ein Decoder -Netzwerk die Wasserzeichen -Bits aus dem gestempelten Bild wiederherstellen. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode vorhandene Methoden sowohl in Bezug auf Robustheit als auch in Bezug auf Unmerksamkeit übertrifft. Die Methode ist robust an gemeinsamen Bildverarbeitungsangriffen wie Gaußschen Rauschen, JPEG -Komprimierung und Skalierung. Darüber hinaus kann die vorgeschlagene Methode eine hohe Unfälligkeit erreichen und das eingebettete Wasserzeichen für das bloße Auge unsichtbar machen.

Image watermarking is an important technique for protecting digital content. It involves embedding a watermark signal into a cover image to identify the copyright holder or track the usage of the image. The watermark should be robust to common image processing attacks, such as Gaussian noise, JPEG compression, and scaling. At the same time, the watermark should be imperceptible to avoid affecting the visual quality of the image.

Image Watermarking ist eine wichtige Technik zum Schutz digitaler Inhalt. Es umfasst das Einbetten eines Wasserzeichensignals in ein Deckbild, um den Urheberrechtshalter zu identifizieren oder die Verwendung des Bildes zu verfolgen. Das Wasserzeichen sollte für gemeinsame Bildverarbeitungsangriffe wie Gaußsche Rauschen, JPEG -Komprimierung und Skalierung robust sein. Gleichzeitig sollte das Wasserzeichen nicht wahrnehmbar sein, um die visuelle Qualität des Bildes zu beeinflussen.

Deep learning has achieved promising results in various low-level vision tasks, such as image denoising, super-resolution, and image manipulation detection. Recently, deep learning methods have also been applied to image watermarking. Convolutional neural networks (CNNs) are good at extracting spatial and spectral features from images, while recurrent neural networks (RNNs) are suitable for modeling temporal dependencies among data.

Deep Learning hat vielversprechende Ergebnisse bei verschiedenen Sichtaufgaben auf niedriger Ebene erzielt, wie z. B. Bild-Denoising, Superauflösung und Bildmanipulationserkennung. In jüngster Zeit wurden auch Deep -Learning -Methoden für das Wassermarkieren im Bild angewendet. Faltungsnetzwerke (CNNs) sind gut darin, räumliche und spektrale Merkmale aus Bildern zu extrahieren, während wiederkehrende neuronale Netzwerke (RNNs) für die Modellierung zeitlicher Abhängigkeiten zwischen den Daten geeignet sind.

In this paper, we propose a hybrid deep learning architecture for blind image watermarking, which combines the strengths of CNNs and RNNs. CNNs are used to extract features from the cover image, and RNNs are used to embed the watermark into the extracted features. A specially designed embedding module is proposed to minimize the perceptual distortion of the stamped image. To extract the

In diesem Artikel schlagen wir eine hybride tiefgreifende Architektur für Blind Image -Wasserzeichen vor, die die Stärken von CNNs und RNNs kombiniert. CNNs werden verwendet, um Merkmale aus dem Titelbild zu extrahieren, und RNNs werden verwendet, um das Wasserzeichen in die extrahierten Merkmale einzubetten. Ein speziell entwickeltes Einbettungsmodul wird vorgeschlagen, um die Wahrnehmungsverzerrung des gestempelten Bildes zu minimieren. Um die zu extrahieren