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> Cuando los mercadólogos comienzan a hablar en "encriptación". Escrito por: Chloe@ Foresight News Imagina esto: un mercadólogo tradicional asistiendo por primera vez a una conferencia de Web3, viendo el temblor en sus pupilas al escuchar "TVL", "grupos alfa", "APY de staking". Así es, esta es la pared dimensional entre el antiguo y el nuevo lenguaje de marketing. ¿Por qué no organizar una "Tabla de correspondencia de términos entre MKT tradicional y Web3" como un "traductor de encriptación", convirtiendo el familiar PMF en Tokenomics Fit, transformando las pruebas A/B en un juego de detectives en la cadena, e incluso dándole a la "lealtad del cliente" un pequeño chaleco de NFT (ahora llamado Holder Loyalty). Después de todo, en

Esto es lo que hace que MoonLander realmente se destaque: ✅️Modelo de Liquidez Unificado: No es necesario depender de fondos específicos por pares. Su liquidez compartida de MLP apoya todos los pares de activos, lo que significa una liquidez más profunda, una integración más fácil de nuevos mercados ( como RWA), y una ejecución más fluida para grandes operaciones.

Internet de próxima generación: surfear con la mente, humanos en la cadena 🧠 La IA está en auge en este momento, sin embargo, los avances en el ámbito técnico no son significativos. Las aplicaciones, encabezadas por los robots de ventana de interacción con LLM, florecen en diversas formas, pero el campo de la IA ha entrado en una fase de ingeniería y expansión comercial a gran escala, y en el ámbito teórico ha alcanzado un estancamiento. Los futuros activos y puntos de innovación seguramente se dirigirán hacia interfaces cerebro-máquina, materiales alternativos de energía nueva y economía espacial. Componentes clave de BCI: 🧠Recolección de señales Invasivo: la calidad de la señal es alta mediante la implantación quirúrgica de electrodos (como arreglos de microelectrodos, ECoG), pero existe un riesgo de infección. No invasivo: EEG (electroencefalografía): registra la actividad eléctrica a través de electrodos en el cuero cabelludo, bajo costo pero con mala resolución espacial. MEG (magnetoencefalografía): registra señales de campo magnético, alta resolución pero equipo costoso. fMRI (imagen por resonancia magnética funcional): mide indirectamente la actividad neuronal a través de señales dependientes del nivel de oxígeno en sangre (BOLD). fNIRS (espectroscopía de infrarrojo cercano): utiliza señales de luz para detectar cambios en el oxígeno en sangre, portátil pero con baja resolución temporal. 🧠Tipo de señal Potenciales relacionados con eventos (ERP): como P300 (onda positiva que aparece después de 300 ms), utilizado para sistemas de escritura. Potenciales evocados sensoriales: como potenciales evocados visuales (VEP), potenciales evocados auditivos (AEP). Señales de imaginación motora (SMR): generadas mediante la imaginación de movimientos corporales, utilizadas para controlar prótesis o cursor. 🧠Procesamiento de señales Extracción de características: eliminación de ruido y extracción de información útil, los métodos comunes incluyen: Patrón de espacio común (CSP): maximizar la diferencia de varianza entre dos clases de señales (la fórmula se encuentra más abajo). Análisis de componentes independientes (ICA): separación de fuentes de señal, eliminación de artefactos (como interferencias por parpadeo). Transformada wavelet (WT): extracción de características en el tiempo y la frecuencia. Algoritmos de clasificación: mapeo de características a instrucciones de control, los métodos comunes incluyen: Máquina de soporte vectorial (SVM): separación de diferentes clases a través de un hiperplano. Redes neuronales (NN): como perceptrón multicapa (MLP), redes neuronales convolucionales (CNN). Sistema de inferencia difusa (FIS): manejo de señales inciertas. Direcciones futuras de investigación 1. Desarrollar dispositivos no invasivos de bajo costo y alta resolución (como EEG de baja densidad); 2. Combinar algoritmos de aprendizaje profundo de alto rendimiento (como LSTM, Transformer) para mejorar la precisión de clasificación. 3. Optimizar los algoritmos de procesamiento de señales en tiempo real para reducir la latencia; 4. Escenarios de aplicación ampliados (como el reconocimiento de emociones, el control de la realidad virtual).

#MLP# este moneda solo me queda a mí aquí luchando soporte, ¿no quieres Reducir pérdidas?

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