GDCCの

> マーケティング担当者が「暗号化用語」を話し始めると。 によって書かれた Chloe@フォーサイトニュース 想像してみてください：伝統的なマーケティング担当者が初めてWeb3会議に参加し、「TVL」、「アルファグループ」、「ステーキングAPY」と聞いたときの瞳孔が震える様子。そう、これが新旧マーケティング言語の次元の壁です。「伝統的MKTとWeb3用語対応表」を整理して「暗号化翻訳器」として、馴染みのあるPMFをTokenomics Fitに補完し、A/Bテストをチェーン上の探偵ゲームに変え、さらには「顧客ロイヤルティ」にNFTの小馬甲（今はHolder Loyaltyと呼ばれています）を着せることもできます。結局、

MoonLanderが本当に際立っている理由は次のとおりです: ✅️統一流動性モデル：特定のペアプールに依存する必要はありません。共有MLP流動性はすべての資産ペアをサポートし、より深い流動性、新しい市場のスムーズなオンボーディング(、そして大口取引のスムーズな実行を意味します。

次世代インターネット：脳と機械のサーフィン、人間と機械のチェーン上の連携 🧠 AIは現在盛況を極めていますが、技術的な突破はあまりありません。LLMインタラクティブウィンドウロボットを筆頭に、多様なアプリケーションが登場していますが、AI分野は大規模なエンジニアリングと商業化の拡大段階に入り、理論的な面では停滞のボトルネックに入っています。将来の資産と革新のホットスポットは、脳-機械インターフェース、新エネルギー代替材料、そして宇宙経済に向かうことは間違いありません。 BCI のコア コンポーネントは次のとおりです。 🧠 シグナルアクイジション 侵襲的：手術で電極（例えばマイクロ電極アレイ、ECoG）を埋め込むことにより、信号の質は高いが感染のリスクがある。 非侵襲的:EEG(脳波図):頭皮電極を介して電気的活動を記録しますが、これは安価ですが、空間分解能が劣ります。 MEG(脳磁図):高解像度でありながら高価な機器で磁場信号を記録します。 fMRI(Functional Magnetic Resonance Imaging):BOLD(Blood Oxygen Level Dependent)信号を通じて神経活動を間接的に測定します。 fNIRS(近赤外分光法):光信号を使用して血中酸素の変化を検出するため、ポータブルですが、時間分解能は低くなります。 🧠信号タイプ イベント関連電位（ERP）：P300（300ms後に現れる正波）のように、スペリングシステムに使用される。 感覚誘発電位：視覚誘発電位（VEP）、聴覚誘発電位（AEP）のように。 運動想像信号（SMR）：身体の動きを想像することで生成され、義肢やカーソルの制御に使用される。 🧠信号処理 特徴抽出：ノイズを除去し、有用な情報を抽出します。一般的な方法には以下が含まれます： 共空間モード（CSP）：2つの信号クラスの分散差を最大化します（公式は以下を参照）。 独立成分分析（ICA）：信号源を分離し、アーチファクト（まばたきの干渉など）を除去します。 ウェーブレット変換（WT）：時周波数特徴を抽出します。 分類アルゴリズム：特徴を制御命令にマッピングします。一般的な方法には以下が含まれます： サポートベクターマシン（SVM）：ハイパープレーンを通じて異なるクラスを分離します。 ニューラルネットワーク（NN）：多層パーセプトロン（MLP）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）など。 ファジィ推論システム（FIS）：不確実な信号を処理します。 今後の研究の方向性 1、低コストで高解像度の非侵襲的デバイス（例：低密度EEG）の開発； 2、高性能の深層学習アルゴリズム（LSTMやTransformerなど）を組み合わせて、分類精度を向上させる。 3、遅延を減らすためにリアルタイム信号処理アルゴリズムを最適化する； 4、応用シーンの拡張（例えば、感情認識、バーチャルリアリティ制御）。

#MLP#この通貨は私だけがここで一生懸命サポートしています。売却するのを惜しんでいますか？

彼らは必要のないものに「AI」を加えすぎている。 2025年には、50ドルのAIマウスの支払いプランオプションと、無料のカーボンフットプリント情報を受け取ります。