Jinse Finance повідомила, що Франческо Гардін, генеральний директор QBT, британської дослідницької компанії квантової технології блокчейну, сказав, що компанія розробила алгоритмічний метод пошуку, який може підвищити ефективність видобутку біткойнів і ймовірність винагороди. Протягом двох років компанія розробила кілька різних запатентованих методів, використовуючи досвід близько 20 експертів у теоретичних областях квантових обчислень, машинного навчання, криптографії, дизайну мікросхем ASIC та оптимізації алгоритмів. Команда машинного навчання QBT розробила два різні алгоритмічні методи пошуку, які покращують продуктивність ASIC-майнерів за рахунок підвищення ефективності та ймовірності виграшних результатів. Кажуть, що «метод А» може збільшити ефективність майнерів на 10%, тоді як «метод Б» може збільшити ймовірність виграшу майнерів на 260%.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Jinse Finance повідомила, що Франческо Гардін, генеральний директор QBT, британської дослідницької компанії квантової технології блокчейну, сказав, що компанія розробила алгоритмічний метод пошуку, який може підвищити ефективність видобутку біткойнів і ймовірність винагороди. Протягом двох років компанія розробила кілька різних запатентованих методів, використовуючи досвід близько 20 експертів у теоретичних областях квантових обчислень, машинного навчання, криптографії, дизайну мікросхем ASIC та оптимізації алгоритмів. Команда машинного навчання QBT розробила два різні алгоритмічні методи пошуку, які покращують продуктивність ASIC-майнерів за рахунок підвищення ефективності та ймовірності виграшних результатів. Кажуть, що «метод А» може збільшити ефективність майнерів на 10%, тоді як «метод Б» може збільшити ймовірність виграшу майнерів на 260%.