암호화 투쟁

암호화 친화적 인 정책에 대한 희망

Cryptocurrency prices remained largely stagnant on Thursday, following a recent surge that pushed Bitcoin to its highest level in eight months. Despite the lackluster movement, analysts at ING observed that the crypto market was displaying resilience in the face of macroeconomic challenges.

암호 화폐 가격은 목요일에 비트 코인을 8 개월 만에 가장 높은 수준으로 밀어 붙인 후 목요일에 크게 정체되었습니다. 불완전한 운동에도 불구하고, ing의 분석가들은 암호화 시장이 거시 경제적 도전에 직면 할 때 탄력성을 보여주고 있음을 관찰했다.

Earlier this week, Bitcoin experienced a rapid rally of 15 percent, reaching its peak since last November. However, the gains were partially reversed on Thursday, with Bitcoin dropping by 0.6 percent to $40,088. Meanwhile, ether slid 0.3 percent to $3,192.06.

이번 주 초 Bitcoin은 15 %의 급속한 랠리를 경험하여 지난 11 월부터 최고점에 도달했습니다. 그러나 목요일에는 이익이 부분적으로 역전되었으며 비트 코인은 0.6 % 감소하여 40,088 달러입니다. 한편, 에테르는 0.3 %로 3,192.06 달러로 미끄러졌다.

According to ING strategists, the crypto market was demonstrating surprising strength, considering the ongoing turbulence in the global economy. Rising interest rates and the potential for a U.S. recession have put pressure on riskier assets, including cryptocurrencies.

ing 전략가들에 따르면, 암호화 시장은 세계 경제의 지속적인 난기류를 고려하여 놀라운 힘을 보여주고있었습니다. 금리 상승과 미국 경기 침체의 가능성은 암호 화폐를 포함한 위험한 자산에 압력을 가했다.

“The crypto market seems to be holding up remarkably well, all things considered. We’ve had a lot of macroeconomic uncertainty this year, with the war in Ukraine, rapidly rising interest rates, and the threat of a U.S. recession. In such an environment, you might expect risky assets like crypto to struggle,” stated strategists at the Dutch bank.

“암호화 시장은 모든 것을 고려한 모든 것을 잘 견디고있는 것 같습니다. 우리는 올해 우크라이나 전쟁, 빠르게 이자율 상승 및 미국 경기 침체의 위협으로 많은 거시 경제적 불확실성을 가졌습니다. 이러한 환경에서는 Crypto와 같은 위험한 자산이 어려움을 겪을 것으로 기대할 수 있습니다.”라고 Dutch Bank의 전략가는 말했습니다.

However, the strategists noted that the crypto market had remained resilient, attributing it to a shift in investor focus toward Web3 and artificial intelligence (AI).

그러나 전략가들은 암호화 시장이 탄력적 인 상태로 남아있어 Web3 및 인공 지능 (AI)으로의 투자자의 초점이 전환되었다고 언급했다.

“But instead, we’ve seen a strong performance in the first half of the year, fueled by interest in Web3 and AI, both of which are closely linked to the crypto ecosystem.”

"그러나 대신, 우리는 Web3 및 AI에 대한 관심으로 인해 상반기에 강력한 성능을 보았습니다. 둘 다 암호화 생태계와 밀접한 관련이 있습니다."

Moreover, the strategists pointed out that the outlook for cryptocurrencies was becoming increasingly dependent on the narrative surrounding AI.

더욱이, 전략가들은 암호 화폐에 대한 전망이 AI를 둘러싼 이야기에 점점 더 의존하고 있다고 지적했다.

“The narrative around AI will be crucial for crypto in the second half of the year. If the enthusiasm for AI continues, it could bode well for further gains in crypto.”

“AI 주변의 이야기는 하반기에 암호화에 중요합니다. AI에 대한 열정이 계속되면 암호화에서 더 많은 이익을 얻을 수있을 것입니다.”

In the realm of AI, researchers at DeepMind, a subsidiary of Google's parent company Alphabet, announced that they had developed an AI system capable of performing scientific discoveries. This breakthrough could revolutionize the way scientists approach research.

AI의 영역에서 Google 모회사 인 Alphabet의 자회사 인 Deepmind의 연구원들은 과학적 발견을 수행 할 수있는 AI 시스템을 개발했다고 발표했습니다. 이러한 혁신적인 획기적인 과학자들이 연구에 접근하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

The AI system, known as Graph Neural Networks (GNNs), was trained on a vast dataset of scientific papers and data. It learned to identify patterns and make connections that would be difficult for humans to spot.

GNN (Graph Neural Networks)으로 알려진 AI 시스템은 과학 논문 및 데이터의 방대한 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. 그것은 패턴을 식별하고 인간이 발견하기 어려운 연결을 만드는 법을 배웠습니다.

In their paper, published in the journal Nature, the researchers described how the GNN system was able to solve a 20-year-old problem in biology. Scientists had been trying to understand how different types of proteins fold into three-dimensional structures.

자연 저널에 발표 된 논문에서 연구원들은 GNN 시스템이 어떻게 생물학에서 20 세의 문제를 해결할 수 있었는지 설명했다. 과학자들은 다른 유형의 단백질이 어떻게 3 차원 구조로 접힌 지 이해하려고 노력했습니다.

Using a simulation of a molecule with 100 amino acids, the researchers set the GNN system the task of predicting the molecule’s structure. Despite the complexity of the task, the AI system was able to quickly converge on the correct solution.

100 개의 아미노산을 갖는 분자의 시뮬레이션을 사용하여 연구원들은 GNN 시스템을 분자의 구조를 예측하는 작업을 설정했습니다. 작업의 복잡성에도 불구하고 AI 시스템은 올바른 솔루션에 빠르게 수렴 할 수있었습니다.

According to the researchers, this breakthrough could lead to the development of new drugs and materials. It could also be used to study climate change and other pressing global issues.

연구원들에 따르면,이 돌파구는 새로운 약물과 재료의 발달로 이어질 수 있습니다. 또한 기후 변화 및 기타 압박 글로벌 문제를 연구하는 데 사용될 수 있습니다.

The development of an AI system capable of scientific discovery is a major milestone. It highlights the rapid progress that is being made in the field of artificial intelligence. As AI systems become increasingly sophisticated, they will be able to contribute even more to scientific knowledge and technological innovation.

과학적 발견이 가능한 AI 시스템의 개발은 주요 이정표입니다. 인공 지능 분야에서 이루어지는 빠른 진전을 강조합니다. AI 시스템이 점점 더 정교 해짐에 따라 과학적 지식과 기술 혁신에 더욱 기여할 수있을 것입니다.