Dynex (DNX) ICO Рейтинг, Обзоры и Информация

О проекте Dynex

By transforming traditional inefficient computers into neuromorphic chips, we will finally be able to create new discoveries. To achieve this, every computer, every laptop and even every mobile device available needs to be connected. As a community and with collaborative effort we can take the next step towards sustainability and efficacy. Transform your phone, your old computer or your dormant mining equipment into neuromorphic machines, earn money and generate wealth.

Our proprietary Dynex Chip design is built based on ideal memristors. Memristors are two-terminal resistive devices with memory. In general, their nonlinear dynamic behaviour is mathematically modeled by means of a differential algebraic equation (DAE) set, in which an ordinary differential equation (ODE) governs the time evolution of the memory state, while an algebraic relation captures the state- and input-dependent Ohm law. The memristor, an acronym for memory resistor, was theoretically introduced in 1971 by L.O. Chua. Introduced in the 1971 pioneering paper, presently referred to as ideal memristor, is the fourth fundamental two-terminal circuit element, the other three being the resistor, the capacitor, and the inductor. Since then, the interest on memristors and their applications has been growing exponentially, with both academia and industry deploying a huge amount of funds and personnel to fabricate, model, and explore the full potential of these devices in electronics applications.

The DynexSolve PoUW algorithm utilises the unprecedented performance of such memristors and performs ODE integration (simulations) of our Dynex Chips. By utilising the massive parallelism of all participating Graphic Processing Units (GPUs), we can achieve close to realtime performance of the original chip design. This allows computations of constraint satisfaction problems, mixed integer linear programming, quadratic unconstraint binary optimisation, maximum satisfiability problem, federated machine learning, efficient pre-training of restricted boltzmann machines and deep neural networks, subset sum problems or integer factorisation.

Участие в мероприятиях

Пожалуйста, прочтите предупреждение об ответственности и предупреждение о рисках. Показать отказ от ответственности и предупреждение о рисках.

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ & amp; ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ РИСКА
Это предложение основано на информации, предоставляемой исключительно оферентом и другой общедоступной информацией. Событие продажи или обмена токеном полностью не связано с владельцем ICO, а владелец ICO не участвует в нем (включая любую техническую поддержку или продвижение). Продажи Token, перечисленные у лиц, с которыми не связан ICOholder, показаны только для того, чтобы помочь клиентам отслеживать активность, происходящую в общем секторе токенов. Эта информация не предназначена для консультаций, на которые вы должны положиться. Вы должны получить профессиональную или специальную консультацию или выполнить свою собственную должную осмотрительность, прежде чем принимать или воздерживаться от каких-либо действий на основе контента на нашем сайте. Любые условия, вносимые участниками в отношении приобретения Токенов, заключаются между ними, а эмитент Token и ICOholder не является продавцом таких токенов. ICOholder не несет никакой юридической ответственности за любые представления третьих сторон в отношении любой продажи Token, и любая претензия в связи с нарушением контракта также должна быть сделана непосредственно против зарегистрированного лица Token, перечисленного здесь.
Если у вас есть какие-либо опасения по поводу характера, приличия или законности продажи этого токена или лиц, участвующих в нем, обратитесь в info@icoholder.com с подробной информацией о ваших проблемах.