Fetch.ai (FET) Token -Nutzen- und Technologiestapel

Das Utility Token FET von Fetch.ai wurde so konzipiert, dass sie digitale Zwillinge finden, erstellt, bereitgestellt und trainiert. Sie ist ein wesentlicher Bestandteil von intelligenten Verträgen und Orakel auf der Plattform.

The FET utility token from Fetch.ai is used to find, create, deploy, and train digital twins, which are a key component of smart contracts and oracles on the platform.

Das FET Utility -Token von Fetch.ai wird verwendet, um digitale Zwillinge zu finden, zu erstellen, bereitzustellen und zu trainieren.

With FET, users can build and deploy their own digital twins on the network. Developers can gain access to machine-learning-based utilities to train autonomous digital twins and deploy collective intelligence on the network by paying with FET tokens.

Mit FET können Benutzer ihre eigenen digitalen Zwillinge im Netzwerk erstellen und bereitstellen. Entwickler können Zugang zu Versorgungsunternehmen mit Maschinenlernbasis erhalten, um autonome digitale Zwillinge zu schulen und Collective Intelligence im Netzwerk einzusetzen, indem sie mit FET-Token bezahlen.

Staking FET tokens also enables validation nodes, facilitating network validation and reputation.

Durch das Stakeln von FET -Token ermöglicht auch Validierungsknoten, was die Netzwerkvalidierung und den Ruf erleichtert.

The technology stack of Fetch.ai comprises four distinct elements:

Der Technologiestapel von Fetch.ai umfasst vier verschiedene Elemente:

The Digital Twin Framework provides modular components that aid teams in building marketplaces, skills, and intelligence for digital twins to connect with.

Das digitale Twin Framework bietet modulare Komponenten, die Teams beim Aufbau von Marktplätzen, Fähigkeiten und Intelligenz für digitale Zwillinge helfen, sich miteinander zu verbinden.

The Open Economic Framework provides search and discovery functions to digital twins.

Der offene wirtschaftliche Rahmen bietet digitale Zwillinge Such- und Entdeckungsfunktionen.

The Digital Twin Metropolis is a collection of smart contracts that run on a WebAssembly (WASM) virtual machine to maintain an immutable record of agreements between digital twins.

Die Digital Twin Metropolis ist eine Sammlung von intelligenten Verträgen, die auf einer virtuellen Maschine von WebAssembly (WASM) ausgeführt werden, um eine unveränderliche Aufzeichnung von Vereinbarungen zwischen digitalen Zwillingen aufrechtzuerhalten.

The Fetch.ai Blockchain combines multi-party cryptography and game theory to provide secure, censorship-resistant consensus and rapid chain-syncing to support digital twin applications.

Die Fetch.ai-Blockchain kombiniert multi-parteiübergreifende Kryptographie und Spieltheorie, um einen sicheren, zensurresistenten Konsens und schnellen Kettensynchronisieren zur Unterstützung digitaler Zwillingsanwendungen bereitzustellen.

Among the platform's core components are the learner, where each participant is the learner in the experiment, representing a unique private dataset and machine learning system; the global market, which is the output of a collective learning experiment, where the machine learning model is trained collectively by the learners themselves; the Fetch.ai Blockchain, which supports smart contracts that enable coordination and governance in a secure and auditable manner; and the decentralized data layer based on IPFS, which facilitates the sharing of machine learning weights between all the learners involved.

Zu den Kernkomponenten der Plattform gehören der Lernende, bei dem jeder Teilnehmer der Lernende im Experiment ist und ein einzigartiges privates Datensatz und ein maschinelles Lernsystem darstellt. Der globale Markt, der die Leistung eines kollektiven Lernversuchs ist, bei dem das maschinelle Lernmodell gemeinsam von den Lernenden selbst trainiert wird; die Fetch.ai Blockchain, die intelligente Verträge unterstützt, die die Koordination und Governance auf sichere und prüfbare Weise ermöglichen; und die dezentrale Datenschicht basierend auf IPFs, die die gemeinsame Nutzung von maschinellen Lerngewichten zwischen allen beteiligten Lernenden erleichtert.