- Повернутися до менюЦіни
- Повернутися до менюдослідження
- Повернутися до меню
- Повернутися до менюСпонсорський матеріал
- Повернутися до меню
- Повернутися до меню
- Повернутися до меню
- Повернутися до менюВебінари та Заходи
CT2025
Consensus Toronto 2025 Coverage
Марк Карні міг би легко WIN вибори в Канаді, каже Myriad Ринки
Ринок прогнозів каже, що колишній керівник центрального банку Канади, швидше за все, легко здобуде Ліберальну партію – завдяки агресивній позиції президента США Дональда Трампа.
Consensus Toronto 2025 Coverage
Френк Холмс з Hive про розширення майнінгу Bitcoin у Парагваї
Голова компанії, спікер цьогорічного фестивалю Consensus, LOOKS на те, що чекає на гірничодобувну промисловість.
Consensus Toronto 2025 Coverage
П’єр Рошар, Bitcoin максималіст ОГ, про майнінг, Ринки та сучасні Фінанси
П’єр Рошар, нині генеральний директор The Bitcoin BOND Company, розмірковує про понад десятиріччя роботи в космосі, від початкової освіти до Політика баталій і своєї останньої місії з впровадження Bitcoin у традиційні Фінанси. Він є спікером цьогорічної зустрічі Consensus у Торонто.
Consensus Toronto 2025 Coverage
Аарон Фостер з Луксора про зростаючу складність майнінгу Bitcoin
Директор групи з розвитку бізнесу, спікер на цьогорічному фестивалі Consensus, каже, що Bitcoin майнери розширюють сферу об’єднання Bitcoin , хеджування хешрейту, AI та HPC.
Consensus Toronto 2025 Coverage
Бен Філдінг: Децентралізація машинного інтелекту
Генеральний директор Gensyn про те, як децентралізований ШІ може конкурувати з Big Tech. Філдінг виступає на цьогорічному фестивалі Consensus і виступає на саміті AI.
Consensus Toronto 2025 Coverage
Мюріель Медард: у Web3 є проблема з пам’яттю — і ми нарешті знайшли її вирішення
Світовому комп’ютеру потрібна пам’ять, яка є не лише децентралізованою, але й ефективною, масштабованою та надійною. Ми можемо побудувати його за допомогою Random Linear Network Coding (RLNC), — говорить Мюріель Медард, співзасновник компанії Optimum, яка пропонує інфраструктуру пам’яті для будь-якого блокчейну. Медард є одним із винахідників RLNC, який вона розробила протягом двох десятиліть досліджень MIT.
