Coinwは、SolanaベースのMeme Coin RFC（Retard Finder Coin）をリストし、RFC/USDTトレーディングを開きます

RFCは、Twitterアカウント@ifindRetardsによって発行されたSolanaブロックチェーン上に構築されたミームトークンです。風刺的な解説と関与で知られています

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.

有名な暗号取引プラットフォームであるCoinwは、風刺的なTwitterの解説とコミュニティエンゲージメントで知られるSolanaベースのミームコインであるRetard Finder Coin（RFC）のリストを発表しました。交換は、4月9日に午後1時（UTC+8）にRFC/USDTペアの取引を開始します。 RFCのリストを祝うために、Coinwは5,000ドルのUSDTの報酬プールで「RFCバウンティプログラム」イベントを開催しています。

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.

4月9日の5:00（UTC）から、4月16日の16:00（UTC）で終了すると、Coinwコミュニティのメンバーはさまざまなイベントに参加して、5,000 USDT賞金プールのシェアを獲得できます。 Coinwプラットフォームでの登録、新しくリストされているRFC/USDTペアを取引し、TelegramとTwitterでのコミュニティイベントに参加することで、報酬の獲得に貢献します。

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.

人気のTwitterアカウント@ifindretardsによって作成されました。これは、有名なTwitterの有名人との頻繁なやり取りなど、風刺的な解説と膨大なコミュニティとの関わりで知られる70万人以上のフォロワーを誇っています。このアカウントは、暗号通貨とオンライン文化に対するユーモラスなテイクのために非常に注目されています。

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.

Coinwの調査によると、RFCは機能性のないコミュニティ主導のミームコインですが、そのユニークなソーシャルメディアの物語のために大きな注目を集めています。公正な打ち上げモデルに従い、総供給の96％がコミュニティに分配され、流動性のために開発者ウォレットに割り当てられたのは4％だけです。

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).

2025年4月1日にコミュニティ投票が成功した後、リスティングに最適な時期を決定するために、CoinwはRetard Finder Coin（RFC）のリストを導入します。

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

マレーシア工科大学科学部の応用科学部

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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.

この論文では、ハイブリッドディープラーニングアーキテクチャを使用して、ブラインドイメージの透け式のための新しいアプローチを提案します。提案された方法は、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）と再発性ニューラルネットワーク（RNN）の強度を組み合わせて、透明で効率的な方法で透け式を埋め込んで抽出します。 CNNは、カバー画像から空間的機能とスペクトル機能を抽出するために使用されますが、RNNは抽出された特徴間の時間依存性をモデル化するために使用されます。透かしは、特別に設計された埋め込みモジュールを使用してカバー画像に埋め込まれ、スタンプされた画像の知覚的な歪みを最小限に抑えます。ウォーターマークを抽出するために、デコーダーネットワークは、スタンプ付き画像から透かしビットを回復するように設計されています。実験結果は、提案された方法が堅牢性と知覚性の両方の観点から既存の方法よりも優れていることを示しています。この方法は、ガウスノイズ、JPEG圧縮、スケーリングなど、一般的な画像処理攻撃に対して堅牢です。さらに、提案された方法は高い知覚性を実現することができ、肉眼では埋め込まれた透かしを見えないようにします。

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.

このペーパーでは、ハイブリッドディープラーニングアーキテクチャを使用して、ブラインドイメージの透かしを照らす新しいアプローチを提案しています。提案された方法は、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）と再発性ニューラルネットワーク（RNN）の強度を組み合わせて、透明で効率的な方法で透け式を埋め込んで抽出します。 CNNは、カバー画像から空間的機能とスペクトル機能を抽出するために使用されますが、RNNは抽出された特徴間の時間依存性をモデル化するために使用されます。透かしは、特別に設計された埋め込みモジュールを使用してカバー画像に埋め込まれ、スタンプされた画像の知覚的な歪みを最小限に抑えます。ウォーターマークを抽出するために、デコーダーネットワークは、スタンプ付き画像から透かしビットを回復するように設計されています。実験結果は、提案された方法が堅牢性と知覚性の両方の観点から既存の方法よりも優れていることを示しています。この方法は、ガウスノイズ、JPEG圧縮、スケーリングなど、一般的な画像処理攻撃に対して堅牢です。さらに、提案された方法は高い知覚性を実現することができ、肉眼では埋め込まれた透かしを見えないようにします。

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.

画像透かしは、デジタルコンテンツを保護するための重要なテクニックです。これには、透明な信号をカバー画像に埋め込み、著作権所有者を識別したり、画像の使用を追跡したりします。透かしは、ガウスノイズ、JPEG圧縮、スケーリングなど、一般的な画像処理攻撃に対して堅牢である必要があります。同時に、画像の視覚的品質に影響を与えることを避けるために、透かしは感知できないはずです。

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.

ディープラーニングは、画像除去、超解像度、画像操作の検出など、さまざまな低レベルの視覚タスクで有望な結果を達成しています。最近、画像の透かしに深い学習方法も適用されています。畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）は、画像から空間的およびスペクトル機能を抽出するのに適していますが、再発性ニューラルネットワーク（RNN）は、データ間の時間依存性のモデル化に適しています。

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

このホワイトペーパーでは、CNNとRNNの強度を組み合わせたブラインドイメージ透かしのためのハイブリッドディープラーニングアーキテクチャを提案します。 CNNは、カバー画像から機能を抽出するために使用され、RNNは抽出された機能に透かしを埋め込むために使用されます。スタンプされた画像の知覚的な歪みを最小限に抑えるために、特別に設計された埋め込みモジュールが提案されています。を抽出します