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DePIN 项目
这个页面突出显示了DePIN代币发布活动。这包括即将发行他们的代币的DePIN项目。目前在此列出了43个DePIN项目。
项目 | 类别 | 预计发布时间 | 代币上市 | 设备公开销售 |
---|---|---|---|---|
Wireless | 2024 Q2 | - | ||
Sensor | 2024 Q3 | - | - | |
Wireless | 2024 Q2 | - | - | |
DataSensorWirelessMobileAIServices | Q4 - 2024 | - | - | |
ComputeAIBandwidthStorageServicesChain | Q4 2024 | - | - | |
MobileStorage | 2024 Q2 | - | - | |
AIComputeCloud | Q2 2023 | - | ||
AISensorServices | Aug 28, 2024 | - | ||
ServicesCloudComputeStorage | - | - | - | |
AIMobileChain | Q4 2024 | - | - | |
SensorMobile | Q4 2024 | - | - | |
WirelessMobileServices | Q4 2024 | - | - |
1 天前
io.net加入戴尔科技合作伙伴计划以增强去中心化GPU解决方案io.net,去中心化物理基础设施网络(DePIN)领域的重要参与者,近期加入了戴尔科技合作伙伴计划。此战略联盟旨在提升io.net的业务发展、销售和市场营销能力。作为授权合作伙伴和云服务提供商,io.net计划将其去中心化GPU网络与戴尔的强大基础设施整合,为人工智能(AI)、机器学习(ML)和高性能计算(HPC)等新兴技术提供可扩展且具成本效益的解决方案。io.net业务发展副总裁Tausif Ahmed表示,此次合作标志着公司在AI、ML和HPC领域的领先地位。加入戴尔合作伙伴计划后,io.net将获得丰富资源,助力其去中心化GPU网络的扩展。此合作预计将增强io.net的市场推广能力,帮助企业客户获取先进计算解决方案,满足AI和ML行业对高效计算服务的需求。
1 天前
索拉纳价格下滑,但开发者活动和机构兴趣上升索拉纳近期表现不佳,本周价格下跌2.82%,自11月23日创下历史高点以来累计下跌18%。尽管如此,机构对索拉纳的兴趣依然强劲,Bitwise在欧洲推出了索拉纳质押交易所交易产品(ETP),而Van Eck则投资了250万美元于索拉纳DePIN项目DAWN。这些发展表明,尽管价格疲软,索拉纳生态系统仍吸引着大量投资和创新。用户参与方面,索拉纳日活跃地址超过650万,显示出网络参与度健康。去中心化金融(DeFi)总锁仓价值回升至90亿美元,巩固了其作为第二大DeFi网络的地位。然而,去中心化交易所(DEX)交易量下降近12%。值得注意的是,索拉纳首次在八年内吸引的新开发者数量超过以太坊,显示出其未来的潜力。投资者需对加密市场的变化保持警惕。
1 天前
探讨去中心化物理基础设施网络在最新一期的《Hashing It Out》播客中,主持人Elisha Owusu Akyaw采访了Fluence Labs的联合创始人兼首席执行官Tom Trowbridge,讨论去中心化物理基础设施网络(DePIN)的概念。Trowbridge指出,DePIN将通过众包物理基础设施和加密经济激励,颠覆传统基础设施模型,提供更高效、成本更低的去中心化数据存储和映射网络。他强调,DePIN项目必须提供优质产品,以确保成功,因为客户更看重实际成果而非技术本身。Trowbridge的经历反映了他挑战云计算巨头的决心,致力于提供安全、可扩展且经济实惠的去中心化替代方案。尽管DePIN前景乐观,但他也承认在客户获取方面面临挑战,强调需简化信息传递,关注产品实用性。展望2025年,Trowbridge对DePIN产生实际收入的潜力表示乐观,认为随着行业成熟,去中心化解决方案的需求将推动重大变革。
1 天前
Auki Labs推出Posemesh:协作机器人新时代在机器人领域,多个机器人在共享空间中有效协作一直是一个重大挑战。Auki Labs通过开发posemesh来解决这一问题,该技术提供了共享空间地图,增强了机器人对环境的感知与互动。目前,大多数空间地图缺乏上下文信息,仅提供几何数据,迫使机器人依赖计算密集的物体识别过程,降低决策效率并限制自主系统的可扩展性。Posemesh的引入旨在简化这一过程,提高机器人操作效率,减少计算需求。Unitree G1和Go2-W机器人是这一创新的前沿平台,能够有效导航预构建的空间地图。Posemesh促进了机器人之间的共享理解,使其能够协调动作和分配任务,提升效率并减少冗余。Auki Labs展望未来,希望机器人能够实时适应环境,克服计算瓶颈,实现无缝协作,为混合环境中机器人的广泛应用铺平道路。
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