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2024
03 / 25
- FTX および BlockFi の請求者をターゲットにした高度なフィッシング詐欺
- 2024-03-25 10:40:30
- FTX および BlockFi の請求者をターゲットにした高度な電子メール フィッシング詐欺が出現し、詐欺師に数百万ドルの利益をもたらしています。これらの電子メールは説得力のある性質を持っていますが、ユーザーは注意を払い、すべての情報を公式チャネルを通じて確認することをお勧めします。この詐欺は、Mailer Lite のデータ侵害によって侵害された電子メール リストを悪用し、休眠中のウォレットを標的にし、即時の引き出しを約束します。被害者は資金と優良NFTを失い、このような詐欺的スキームから守るための警戒の必要性を浮き彫りにしています。
- 半減期により、古いビットコインマイナーはスクラップの山に送られるでしょうか?
- 2024-03-25 10:30:10
- Escape from Tarkov: A Guide to Success でパーフェクト メディエーター ミッションをアンロックする
- 2024-03-25 10:28:59
- Escape from Tarkov で Perfect Mediator クエストを完了するには、プレイヤーは 9 人のトレーダーのうち 6 人 (Prapor、Peacekeeper、Mechanic、Skier、Ragman、Therapist) の忠誠度レベル 4 に達する必要があります。これを達成するには、クエストの完了、物々交換、襲撃からの抽出によって担当者と忠誠度のレベルが上がるため、これらのトレーダーによって割り当てられたクエストを優先する必要があります。さらに、プレイヤーは各トレーダーのタルコフ レベル、担当者レベル、および累積消費金額の要件が異なるため、それらを考慮する必要があります。
- Floki Inu: ミームコインから仮想通貨ユーティリティの強者へ?
- 2024-03-25 10:27:12
- Floki Inu は、ミームコインから現実世界での実用性を備えた暗号通貨に移行する、2024 年に向けた野心的なロードマップを発表しました。この計画では、認可されたフィンテック企業と提携してデジタルバンキングソリューション、デビットカード、教育リソースを導入し、FLOKIトークンを日常の金融取引に統合し、その受け入れを拡大することを目指しています。さらに、Floki Inu は、トークンの有用性と価値を高めるために、Venus Core Pool のリスト、Venus プロトコルの統合、クロスチェーン取引ボットとメタバース ゲーム Valhalla の開始を通じて、DeFi の存在感を強化しようとしています。
- KangaMoon：ペペや柴犬を超えてMemecoinのトップになれるでしょうか？
- 2024-03-25 10:23:47
- KangaMoon (KANG) が次の主要なミームコインになると期待して、プレセール中に世界中のトレーダーが KangaMoon (KANG) に殺到しました。専門家は、独自の P2E ゲーム プラットフォームと強力なコミュニティ サポートにより、KangaMoon がペペや柴犬を超える可能性があると予測しています。 Pepe は目覚ましい成長を遂げましたが、その実用性の欠如により、長期的な存続可能性について疑問が生じています。逆に、KangaMoon は、Play-to-Earn 機能と繁栄する市場を提供し、その持続可能な投資の可能性でトレーダーを魅了します。確立されたミームコインであるShiba Inuは最近400％急騰しましたが、技術的な抵抗に直面しています。トレーダーらは、すでにコミュニティの大きな関心を集めている KangaMoon のプレセールによってもたらされる機会を探ることに熱心です。
- フェニックスコイン：投資家にとって強気の見通し
- 2024-03-25 10:12:59
- フェニックスコイン (PXC) は、InvestorsObserver から非常に強気の評価を受けており、値が 4.67% 上昇して 0.008218245798 ドルとなっています。この評価は、出来高と価格の動きを考慮した、過去 5 日間のコインのパフォーマンスに基づいています。フェニックスコインは現在、5日間の高値付近で取引されており、0.00763853892001049ドルをサポート、0.0080891807681574ドルをレジスタンスとして抵抗線を上回っている。最近の取引高は低いにもかかわらず、フェニックスコインは現在の上昇が沈静化した場合、依然として不安定な資産となる可能性があります。
- LSTM ベースのコード生成: 現実性の確認と改善への道
- 2024-03-25 10:06:49
- 要約: Long Short-Term Memory (LSTM) モデルを使用した自動コード生成は、トレーニング データの多様性、モデル アーキテクチャ、生成戦略の制限により、文脈に関連した論理的に一貫したコードを生成する際の課題に直面しています。このエッセイでは、トレーニング データの品質を向上させ、LSTM モデル アーキテクチャを改良し、トレーニング プロセスを最適化し、コード生成戦略を改善し、出力品質を向上させるための後処理を適用する方法を検討します。これらの戦略を実装することにより、LSTM で生成されたコードの品質が大幅に向上し、より汎用性が高く、正確で、状況に応じて適切なコードが生成されます。