Resultados de la búsqueda para "DINO"
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Gate anunció deslistando 33 Token y sus pares de negociación USDT

Bot de noticias de Gate, según el anuncio oficial, el intercambio de activos cripto Gate ha decidido deslistando 33 tokens y sus pares de negociación con USDT, los tokens involucrados incluyen ULD, SECOND, LNR, HER, ADF, LSD7, ARKS, FBX, ARBI, SOMM, FDC, MNZ, DEUS, RATIO, NBP, XPRESS, BLIN, KINE, JULD, PARA, ARES, MINI, EZ, ALY, DSLA, DINO, SOS, RMRK, AXIS, XCHNG, JGN, ATOMARC y MSU. Gate oficial también anunció que, después de deslistar el par de intercambio, la plataforma proporcionará a los usuarios un servicio de retiro durante un mes. Fuente de la noticia: Wu habla
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Análisis: una billetera que posee 4500 ETH recientemente comenzó a transferir fondos a Pudgy Penguins

Según la publicación del asesor de Arcade.xyz, Cirrus, un poseedor de 4500 ETH compró ayer una gran cantidad de Pudgy Penguins y esta billetera ha estado inactiva en las operaciones desde 2021. Anteriormente, esta billetera había gastado 4200 ETH en la compra de un CryptoPunk, 400 ETH en la compra de un EtherRock y 370 ETH en la compra de un dino pal. Según los datos de BLUR, el Precio mínimo actual de Pudgy Penguins es de 10.10 ETH, con un aumento del 9.66% en un solo día.
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Según las noticias oficiales, se ha lanzado oficialmente DINO SWAP, una plataforma de negociación descentralizada basada en el protocolo 314 en la cadena BASE, con el objetivo de proporcionar a los usuarios una experiencia de negociación rápida fácil de usar y de bajo coste.
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El precio de pre-venta de Memecoin DINO en la cadena Base se disparó después de su caída inicial, y actualmente se sitúa en 0.0017 dólares, con un aumento repentino del 253% en la última hora. Su capitalización de mercado actual supera los 34 millones de dólares. Odaily recomienda a los usuarios que presten atención a la seguridad de sus activos y elijan cuidadosamente las opciones de inversión.
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Golden Finance informó que el juego insignia de Xterio, Age of Dino, anunció hoy un Plan de Distribución de Tokens, en el que el 6% del token de gobernanza AOD y los 500 millones de tokens de juego Token DAM se distribuirán a los titulares de su serie principal de tokens no fungibles Dinosty.
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⚡️Impacto 🔫 directo del punto de acceso Web3 🔥#ASC20# El token se 🎢 dispara 🤯#ASC20# La inscripción aumentó más de un 66,52% $AVAV, la capitalización bursátil se elevó a 31,54 millones de dólares para seguir manteniendo su posición 👑 de liderazgo 📈 $dino $asct $bull se convirtió en un éxito#ASC20代幣# 🥰 ❇️ Uso. #GateWeb3錢包# Almacene sus $AVAX🚀:https://www.gate.io/web3
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⚡️Impacto 🔫 directo del punto de acceso Web3 🔥#ASC20# El consenso es fuerte 💪 📊 PASADAS LAS 24H,#ASC20 銘文# El volumen de operaciones de $AVAV ocupa el primer lugar, y el número actual de titulares de divisas supera los 3,8W, y la popularidad de $dino $asct $bull se mantiene a la cabeza 🤔️ ¿Con cuál te quedas? #ASC20# ¿Fichas? ❇️ Guarde sus $AVAX🚀:https://www.gate.io/web3 con #GateWeb3錢包
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⚡️Impacto 🔫 directo del punto de acceso Web3 🔥#Avalanche 銘文# El calor sube 💥 📊 PASADAS LAS 24H,#ASC20# El token ha subido en general, y la capitalización de mercado de $avav se acerca a los 70 millones de dólares, y $dino ha saltado al primer 📈 lugar en términos de volumen de operaciones 🏆 $dino $avav $aval $BEEs $asct lidera 😍 el volumen de operaciones ❇️ Uso. #GateWeb3錢包# Ahorre sus $AVAX🚀:https://www.gate.io/web3
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Según el informe de IT House del 17 de julio, el equipo de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong desarrolló un modelo de IA de segmentación de imágenes llamado Semantic-SAM. En comparación con el modelo SAM lanzado anteriormente por Meta, Semantic-SAM tiene una mayor granularidad y funciones semánticas. puede segmentar y reconocer objetos en diferentes niveles de granularidad y proporcionar etiquetas semánticas para las entidades segmentadas. Se informa que Semantic-SAM se desarrolla sobre la base del marco Mask DINO, y su estructura de modelo se mejora principalmente en la parte del decodificador, al tiempo que admite la segmentación general y la segmentación interactiva. El equipo de investigación se dio cuenta de la optimización de tareas de segmentación de granularidad múltiple y tareas de segmentación interactiva mediante la adopción de métodos de clasificación de objetos y clasificación de partes desacoplados para aprender la información semántica de objetos y partes. Los resultados experimentales muestran que Semantic-SAM supera al modelo SAM de Meta en términos de calidad de segmentación y capacidad de control de la granularidad.
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