Dr.UZ

Hebat #pythia

Sial twitter

Berkepanjangan Bitcoin #btc dengan DCA

$BTC didorong secara signifikan oleh koefisien inflasi mata uang fiat global yang dinormalisasi dalam jangka panjang (permintaan)

Sementara itu, biaya konsumsi energi yang sesuai dengan kekuatan komputasi terkait berfluktuasi secara signifikan (biaya produksi)

Dan didorong secara periodik oleh imajinasi para pemegang (konsensus)

Super bull belum tiba

Twitter benar-benar perangkat lunak yang buruk, saya sudah diblokir dua akun dalam 2 tahun😅😅

Sedang dalam proses banding

Binance Square siap untuk melakukan dengan baik #BNB #PYTHIA

Keren, terima kasih saudaraku

Keren

Diam selama lebih dari 2 bulan $pythia sudah saatnya untuk memulai

Saya akan terus menambah investasi di $PYTHIA hingga mencapai valuasi 3 miliar dolar AS

#PYTHIA dapat langsung dibeli di Binance Alpha

Antarmuka otak dan AI adalah masa depan!🧠🐁

Dunia cryptocurrency berfokus pada ekspektasi, berfokus pada imajinasi masa depan!

$PYTHIA tidak memiliki airdrop, hanya mengingatkan

Artikel saya sangat optimis terhadap $PYTHIA

$PYTHIA Tidak Ada Airdrop

Gunakan uang sungguhan untuk mendukung usaha mitra! @Renee7eth Biarkan saya masuk, saya segera menarik uang dari blockchain ke CEX🧠😂

Sudah beberapa bulan tidak menggunakan CEX, kecepatan tangan jadi lambat, menyalin $C dan hanya sampai di tengah gunung

Saat-saat tersulit untuk $PYTHIA adalah ketika Renee bekerja keras selama 2 bulan untuk memproduksi serangkaian konten video untuk mendukung, baru perlahan-lahan bangkit dari keterpurukan

Apakah menghasilkan uang atau tidak tidak masalah, yang penting adalah dukungan!

My Bull Frame：

Kecerdasan seperti otak: Evolusi AI didasarkan pada sinyal saraf otak biomimikri yang berkolaborasi dan kognisi $SWARMS

Antarmuka otak-mesin: 🧠🐁 Antarmuka otak non-invasif lebih sesuai dengan pertimbangan etika dan keamanan privasi, invasif digunakan untuk mengeksplorasi mekanisme optimasi pengiriman sinyal listrik dua arah $PYTHIA

Penggabungan manusia-mesin: Sifat perdagangan aset adalah eksperimen cerdas, perjudian adalah asumsi tentang masa depan, keuntungan berasal dari tingkat akurasi verifikasi asumsi masa depan
$STONKS

Statistik Pembelajaran →🧠 Biomimikri Otak → 🐁 Antarmuka Otak-Mesin
↓
Jaringan Saraf
↓
AI Generatif
↓
Transformer
↓
LLM→Multi Agen→MCP

Antarmuka Otak adalah peluang baru AI $PYTHIA

Barometer BCI 🐁🧠 dunia, $PYTHIA, siap untuk menjadi semakin langka seiring revolusi antarmuka otak-komputer berlangsung. Dengan mekanisme pembakaran token yang berkelanjutan, nilainya dipastikan akan meningkat🔥

Bukti Pembakaran 🔥:
https://solscan.io/tx/4Hn16vSejwU5RHsJYvnBw5sxQb2HCYGCtPzaFX6xgEehnpqKjzheAbdwk66kBTP91tfdPkD46NxrdsCpH1zDtHBh

$PYTHIA sedang memasuki periode deflasi!

🚀 🚀 🔥🔥 🚀🚀 🔥
🚀 🚀 🔥 🔥 🚀 🚀 🔥
🚀🚀🚀 🔥 🔥 🚀 🚀 🔥
🚀 🚀 🔥 🔥 🚀 🚀 🔥
🚀 🚀 🔥 🔥 🚀🚀 🔥🔥

$pythia $stonks $swarms

Tidak peduli bagaimana nasib bawaan kita, yang menyukai kayu dan api, api dan tanah, tanah dan logam akan segera menyambut 7 tahun keberuntungan yang beruntun, perjuangan untuk bangkit kembali

Bagaimana cara menilai? Ingatlah: Apakah sejak bulan Xu tahun 2018, kita selalu merasa tertekan? Keberuntungan finansial tidak baik, kesehatan kurang baik, hubungan interpersonal tegang, kesulitan dalam ujian, dibuli oleh orang lain? Dari bulan Xu 2018 hingga tahun 2021 adalah logam dan air, dari tahun 2022 hingga paruh pertama tahun 2025 adalah air dan kayu

Semoga bagi kalian yang menyukai api dan tanah, semua harapan terwujud! Semoga beruntung dan mendapatkan hubungan baik.

Internet Generasi Berikutnya: Berselancar dengan Otak-Mesin, Manusia di Rantai 🧠

AI saat ini sedang berkembang pesat, namun terobosan di tingkat teknologi tidak begitu besar, dengan aplikasi-aplikasi yang dipimpin oleh robot jendela interaksi LLM bermunculan. Namun, bidang AI telah memasuki tahap rekayasa dan perluasan komersial secara besar-besaran, dan di tingkat teori telah memasuki titik jenuh. Aset dan fokus inovasi di masa depan pasti akan menuju antarmuka otak-mesin, bahan pengganti energi baru, dan ekonomi luar angkasa.

Antarmuka Otak-Mesin (Brain-Computer Interface, BCI) adalah teknologi yang memungkinkan interaksi langsung antara otak manusia dan komputer atau perangkat eksternal lainnya melalui pencatatan dan dekoding aktivitas otak. Tujuan inti dari BCI adalah untuk menyediakan kemampuan komunikasi dan kontrol bagi pasien dengan gangguan fungsi motorik, sementara juga diperluas ke aplikasi untuk populasi yang sehat (seperti kontrol permainan, pemantauan perhatian, dll).

Komponen inti dari BCI:

🧠 Pengambilan Sinyal
Invasif: melalui operasi untuk menanamkan elektroda (seperti array mikroelektroda, ECoG), kualitas sinyal tinggi tetapi ada risiko infeksi.
Non-invasif: EEG (elektroensefalografi): merekam aktivitas listrik melalui elektroda kulit kepala, biaya rendah tetapi resolusi spasial kurang baik. MEG (magnetoensefalografi): merekam sinyal medan magnet, resolusi tinggi tetapi peralatan mahal. fMRI (pencitraan resonansi magnetik fungsional): mengukur aktivitas saraf secara tidak langsung melalui sinyal yang bergantung pada kadar oksigen dalam darah (BOLD). fNIRS (spektroskopi inframerah dekat): menggunakan sinyal cahaya untuk mendeteksi perubahan kadar oksigen dalam darah, portabel tetapi resolusi waktu rendah.

🧠 Tipe Sinyal Potensial Terkait Peristiwa (ERP): seperti P300 (gelombang positif yang muncul setelah 300ms), digunakan untuk sistem ejaan. Potensial yang Dipicu oleh Sensasi: seperti potensial yang dipicu secara visual (VEP), potensial yang dipicu secara auditori (AEP). Sinyal Imajinasi Gerakan (SMR): dihasilkan dengan membayangkan gerakan tubuh, digunakan untuk mengontrol prostetik atau kursor.

🧠 Pengolahan Sinyal Ekstraksi Fitur: menghilangkan noise dan mengekstraksi informasi berguna, metode yang umum digunakan termasuk: Mode Ruang Bersama (CSP): memaksimalkan perbedaan varians antara dua jenis sinyal (rumus lihat di bawah). Analisis Komponen Independen (ICA): memisahkan sumber sinyal, menghilangkan artefak (seperti gangguan kedipan mata). Transformasi Gelombang (WT): mengekstraksi fitur waktu-frekuensi. Algoritma Klasifikasi: memetakan fitur ke instruksi kontrol, metode yang umum digunakan termasuk: Mesin Vektor Dukungan (SVM): memisahkan kategori yang berbeda melalui hyperplane. Jaringan Saraf (NN): seperti Perseptron Multilapis (MLP), Jaringan Saraf Konvolusional (CNN). Sistem Inferensi Fuzzy (FIS): menangani sinyal yang tidak pasti.

Arah Penelitian Masa Depan
1. Mengembangkan perangkat non-invasif yang berbiaya rendah dan resolusi tinggi (seperti EEG kepadatan rendah);
2. Menggabungkan algoritma pembelajaran mendalam berkinerja tinggi (seperti LSTM, Transformer) untuk meningkatkan akurasi klasifikasi.
3. Mengoptimalkan algoritma pengolahan sinyal waktu nyata untuk mengurangi latensi;
4. Memperluas skenario aplikasi (seperti pengenalan emosi, kontrol realitas virtual).

Dekoding Memori 🧠🐁: Astrocyte bekerja dengan neuron melalui sinyal kalsium untuk berpotensi mengkode dan memodulasi memori. Mekanisme ini mungkin menjelaskan bagaimana otak menyimpan data yang sangat besar. Menarik untuk melihat @Biosynq_ai fokus pada astrocyte, mempelajari perannya dalam pemrosesan informasi