Coinw는 Solana 기반 Meme Coin RFC (Retard Finder Coin)를 나열하고 RFC/USDT 거래를 시작합니다.

RFC는 Twitter 계정 @ifindretards에서 발행 한 Solana 블록 체인에 지어진 밈 토큰입니다. 풍자적 논평과 참여로 유명합니다

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.

유명한 암호 트레이딩 플랫폼 인 Coinw는 풍자적 인 트위터 논평 및 커뮤니티 참여로 유명한 솔라나에 기반을 둔 밈 코인 인 리타 드 파인더 코인 (RFC)의 목록을 발표했습니다. 교환은 4 월 9 일 오후 1시 (UTC+8)에 RFC/USDT 쌍의 거래를 시작합니다. RFC 목록을 축하하기 위해 Coinw는 $ 5,000 USDT의 보상 풀과 함께“RFC Bounty Program”이벤트를 주최합니다.

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 월 9 일 5:00 (UTC)에서 4 월 16 일 16:00 (UTC)에서 끝나는 Coinw 커뮤니티 회원은 다양한 행사에 참여하여 5,000 USDT 상 풀의 점유율을 차지할 수 있습니다. Coinw 플랫폼에 등록하여 새로 나열된 RFC/USDT 쌍을 거래하고 Telegram 및 Twitter의 커뮤니티 이벤트에 참여하면 보상을받는 데 기여할 것입니다.

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.

인기있는 Twitter 계정 @ifindretards가 만든 풍자적 논평과 잘 알려진 트위터 유명 인사와의 자주 상호 작용을 포함하여 광대 한 추종자 커뮤니티와의 참여로 유명한 70 만 명이 넘는 팔로워를 자랑합니다. 이 계정은 암호 화폐와 온라인 문화에 대한 유머러스 한 조치에 큰 관심을 끌었습니다.

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 Research에 따르면 RFC는 기능적 유용성이없는 커뮤니티 중심의 밈 코인이지만 독특한 소셜 미디어 이야기로 인해 상당한 관심을 끌었습니다. 총 공급의 96%가 커뮤니티에 분배되었으며 4%만이 유동성을 위해 개발자 지갑에 할당 된 공정한 발사 모델을 따릅니다.

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 년 4 월 1 일에 성공적인 커뮤니티 투표를 한 후, 상장에 가장 적합한 시간을 결정하기 위해 Coinw는 RFC (Retard Finder Coin) 목록을 소개 할 것입니다.

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

말레이시아 공과 대학 과학 학부 응용 과학과

บทความวิชาการ

학술 기사

บทความเต็ม (pdf) พร้อม บรรณาธิคมบทความ

기사와 함께 전체 기사 (PDF)

available in

사용 가능

English

영어

บทความนี้

이 기사

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.

이 논문에서는 하이브리드 딥 러닝 아키텍처를 사용하여 맹인 이미지 워터 마킹에 대한 새로운 접근법을 제안합니다. 제안 된 방법은 CNN (Convolutional Neural Networks)과 RNN (Reburrent Neural Networks)의 강점을 결합하여 강력하고 효율적인 방식으로 워터 마크를 포함시키고 추출합니다. CNN은 커버 이미지에서 공간 및 스펙트럼 특징을 추출하는 데 사용되는 반면, RNN은 추출 된 특징 중 시간 의존성을 모델링하는 데 사용됩니다. 그런 다음 워터 마크는 특수 설계된 임베딩 모듈을 사용하여 커버 이미지에 내장되어 스탬프 이미지의 지각 왜곡을 최소화합니다. 워터 마크를 추출하기 위해 디코더 네트워크는 스탬프 이미지에서 워터 마크 비트를 복구하도록 설계되었습니다. 실험 결과는 제안 된 방법이 견고성과 불완전 성 측면에서 기존 방법을 능가한다는 것을 보여줍니다. 이 방법은 가우스 노이즈, JPEG 압축 및 스케일링과 같은 일반적인 이미지 처리 공격에 강력합니다. 더욱이, 제안 된 방법은 높은 눈에 띄지 않을 수 있으며, 내장 된 워터 마크를 육안으로 보이지 않습니다.

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.

이 논문은 하이브리드 딥 러닝 아키텍처를 사용한 맹인 이미지 워터 마킹에 대한 새로운 접근법을 제안합니다. 제안 된 방법은 CNN (Convolutional Neural Networks)과 RNN (Reburrent Neural Networks)의 강점을 결합하여 강력하고 효율적인 방식으로 워터 마크를 포함시키고 추출합니다. CNN은 커버 이미지에서 공간 및 스펙트럼 특징을 추출하는 데 사용되는 반면, RNN은 추출 된 특징 중 시간 의존성을 모델링하는 데 사용됩니다. 그런 다음 워터 마크는 특수 설계된 임베딩 모듈을 사용하여 커버 이미지에 내장되어 스탬프 이미지의 지각 왜곡을 최소화합니다. 워터 마크를 추출하기 위해 디코더 네트워크는 스탬프 이미지에서 워터 마크 비트를 복구하도록 설계되었습니다. 실험 결과는 제안 된 방법이 견고성과 불완전 성 측면에서 기존 방법을 능가한다는 것을 보여줍니다. 이 방법은 가우스 노이즈, JPEG 압축 및 스케일링과 같은 일반적인 이미지 처리 공격에 강력합니다. 더욱이, 제안 된 방법은 높은 눈에 띄지 않을 수 있으며, 내장 된 워터 마크를 육안으로 보이지 않습니다.

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.

이미지 워터 마킹은 디지털 컨텐츠를 보호하는 데 중요한 기술입니다. 여기에는 워터 마크 신호를 표지 이미지에 포함시켜 저작권 홀더를 식별하거나 이미지 사용을 추적하는 것이 포함됩니다. 워터 마크는 가우스 노이즈, JPEG 압축 및 스케일링과 같은 일반적인 이미지 처리 공격에 강력해야합니다. 동시에 워터 마크는 이미지의 시각적 품질에 영향을 미치지 않기 위해 눈에 띄지 않아야합니다.

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.

딥 러닝 (Deep Learning)은 이미지 노이즈, 초기 해상도 및 이미지 조작 감지와 같은 다양한 저수준 비전 작업에서 유망한 결과를 얻었습니다. 최근에는 딥 러닝 방법이 이미지 워터 마킹에도 적용되었습니다. CNN (Convolutional Neural Networks)은 이미지에서 공간 및 스펙트럼 기능을 추출하는 데 능숙하며 RNN (Reburrent Neural Network)은 데이터 간의 시간 종속성을 모델링하는 데 적합합니다.

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

이 논문에서는 CNN과 RNN의 강점을 결합한 블라인드 이미지 워터 마킹을위한 하이브리드 딥 러닝 아키텍처를 제안합니다. CNN은 커버 이미지에서 기능을 추출하는 데 사용되며 RNN은 워터 마크를 추출 된 특징에 포함시키는 데 사용됩니다. 스탬프 이미지의 지각 왜곡을 최소화하기 위해 특별히 설계된 임베딩 모듈이 제안됩니다. 추출합니다