Після років чуток, Apple, нарешті, може опинитися на межі вивільнення домашнього пода з екраном. Посилання на одну з найбільш довгоочікуваних продуктів компанії було помічено у четвертому бета-версії iOS 26, що може бути натяком на неминучий запуск.
Apple використала дуже цікаву мову, посилаючись на налаштування, пов'язане з місцем для HomePod. Налаштування, яка була помічений макруморами у щойно випущеному iOS 26 Бета 4, каже наступне:
Ваш HomePod не зможе показати вам місцеву погоду, час або відповісти на запити Siri щодо вашої області.
iOS 26 Бета 4 налаштування, липень 2025 року
Якщо вам все ще цікаво, що таке особливе в цьому повідомленні, у мене є підказка – це слово “шоу”. Наразі жодна модель HomePod нічого не може показати нікому, оскільки немає екрана для відображення інформації.
У останні кілька років. Пристрій може бути частиною нової стратегії Apple для розумного дому та служити центром розумного дому.
Деякі Чутки про такий HomePod Порівняйте його з iPad, але з квадратним дисплеєм, а не прямокутним. Пристрій, можливо, зможе контролювати всі пристрої HomeKit та Matter в будинку під час запуску основних додатків Apple, включаючи Apple Music, Photos та Calender.
Як і старі HomePods, нова модель є повинен був сильно покладатися на інтеграцію з Сірі. Асистент повинен бути в основі здібностей голосового контролю пристрою, подібно до поточних домашніх сортів Apple.
Частина причини затримки запуску нового HomePod також може бути проблемами Apple Intelligence та розумніша версія Сірі. По чутках, Apple також працює над більш досконалим домашнім пристроєм, який може бути обладнаний робототехнічною рукою.
Я не був би здивований, якби новий HomePod приїде разом із розумнішим Siri, що працює на AI, що, за чутками, наступної весни. Apple не змогла випустити його вздовж “зробленого для Apple Intelligence” iPhone 16, тому абсолютно новий тип пристрою може бути підходящим способом ввести свої можливості у світі.
Велике журі Денвера звинувачувало пастора та його дружину за 40 звинуваченням у вчиненні злочину, пов'язаних із передбачуваною схемою криптовалют, стверджувалося, що вона була спричинена божественним втручанням.
У цьому місяці присяжні звинуватили Елігіо “Елі” та Кейтлін Регаладо за звинуваченнями – включаючи рекет, крадіжки та шахрайство з цінними паперами – за передбачуваною схемою між січня 2022 та липня 2023 року, де дует вимагав майже 3,4 мільйона доларів з приблизно 300 інвесторів, згідно з судовими записами.
Регаладос були засновниками, що займаються лише онлайн-переможною Церквою Грейс та Індхкойном, криптовалютою з релігійною тематикою, яку державні регулятори заявили, що “по суті не варто”.
Дует нібито використовував свої зв’язки, засновані на вірі, щоб набрати інвесторів, обіцяючи “непомірні” прибутки від інвестицій, повідомляє районна прокуратура Денвера у прес-релізі. Згідно з обвинувальним висновком, лише невелика сума виручки надійшла до бізнес -підприємства і що Регаладос витратив щонайменше 1,3 мільйона доларів на особисті витрати.
Деякі з цих витрат нібито включали реконструкцію будинку, що підсудні стверджували, що “Господь” сказав їм робити, Range Rover та понад 90 000 доларів США на подорожі та розважальні витрати. Весь цей час Indxcoin підтримував нульову вартість, і всі інвестори втратили всі свої гроші, повідомляє районна прокуратура.
Відповідачі також чекають рішення про судовий розгляд цивільного суду в травні, де уповноважений з цінних паперів Колорадо Тунг Чан шукав постійного заборони, заморожування активів Регаладоса та реституції 3,4 мільйона доларів.
“Ми стверджуємо, що містер Регаладо скористався довірою та вірою власної християнської спільноти і що він викривав чужі обіцянки багатства для них, коли він продав їх по суті, нікчемні криптовалюти”, – заявив у січні уповноважений комісар з цінних паперів Колорадо Тунг Чана.
Пара в судах стверджувала, що вони вважають, що Indxcoin є “монетою корисної служби”, щоб приєднатися до спільнот, що базуються на вірі, а не безпеки, тому вона не вимагала ліцензування чи реєстрації.
У відео на YouTube, опублікованому Елі Регаладо 4 липня 2024 року, Регаладо заявив, що протягом усього процесу заявив невинність, зателефонувавши Чаном Кривим.
“Ви брехун, брехун, брехун. Я сподіваюся, що ви повернетесь до офісу після свого відпочинку, і ви бачите це і бачите, що ви зробили”, – гарячково Регаладо сказав про Чана. “Ганьба тобі. Ти шахрай”.
Тоді Регаладо сказав, що Чан повинен придбати деякий індекскойн, щоб вона могла побачити, як працює корисність.
Він також стверджував, що вони десятині 290 000 доларів до власної церкви та дали 245 000 доларів іншим церковам.
“Це наша церква. Куди ще ми будемо десятити?” – сказав він. “Тут Бог мав нас у нашому завданні”.
Тепер Регаладос стикається з кримінальними звинуваченнями.
“Ці звинувачення відзначають головний крок у нашій роботі, щоб притягнути до відповідальності Регаладос за їхні передбачувані злочини та принести міру справедливості жертвам”, – сказав окружний прокурор Джон Уолш.
Пара планується з’явитися в суді в четвер.
Репортер “Денвер Газета” Марко Каммінгс сприяв цьому звіту
Нове дослідження Metacomp постачальника інфраструктури платежів підкреслює критичні прогалини у здатності інструментів, що знаходяться в ланцюзі та трансакції (KYT) для виявлення незаконної та високої ризику в мережах блокчейн.
Дослідження, проведене в Сінгапурі, оцінили понад 7000 прямих транзакцій, пов’язаних з USDT та USDC – двох найбільш широко використовуваних стабільців – через блокчейни Ethereum та Tron. У дослідженні було використано чотири провідних провайдерів KYT: Chainalysis, Elliptic, Merkle Science та Beosin, щоб визначити, наскільки ефективно були виявлені дії з високим ризиком, такі як порушення санкцій, вплив фондів Darknet та шахрайство.
Практика скринінгу
Дослідники перевірили кілька конфігурацій скринінгу, починаючи від єдиного інструменту до чотирьох налаштувань, і виявили, що покладатися лише на один-два інструменти KYT, що призвело до пропуску до 25% транзакцій з високим ризиком. Ці пропущені транзакції часто включали адреси гаманця, пов'язані з незаконними фінансами, потоками, пов'язаними з шахрайством, та санкціонованими організаціями, залишаючи значні сліпі місця для проти відмивання грошей (AML) та протидії фінансуванню тероризму (CFT).
“Для установ, що працюють в регульованому середовищі, особливо тих, хто має справу з стабільними потоками, вже не достатньо покладатися на один інструмент для скринінгу транзакцій”,-сказав Tin Pei Ling, співголова Metacomp. “Це дослідження свідчить про те, що шарування декількох інструментів KYT може значно зменшити сліпі плями та посилити цілісність екосистем платіжної ланцюга. Ми сподіваємось, що ці висновки допоможуть підвищити галузеві стандарти для моніторингу ризиків на ланцюзі та підтримають розробку більш надійного цифрового фінансового середовища”.
Дослідження визначило, що конфігурація трьох інструментів знизила швидкість “помилкової чистої” до нижньої 0,10%, зберігаючи швидкість скринінгу до двох секунд за транзакцію. Це демонструє, що посилена відповідність може бути досягнута без шкоди швидкості транзакцій, що є важливим для середовищ оплати в режимі реального часу.
Ефективність виявлення
Одним із ключових висновків досліджень Metacomp було те, що фрагментація серед рішень KYT створює системні слабкі сторони. Згідно з аналізом, п'ять основних питань сприяють цим прогалинам: непослідовне покриття ризику між інструментами, відмінностями в категоризації ризиків, відсутності стандартизованих результатів, оперативних труднощів у узгодженні результатів та збільшення часу обробки при використанні декількох постачальників.
У звіті також було виявлено відмінності в впливу ризику між двома вивченими блокчейнами. Трансакції TRON демонстрували більш високі сигнали ризику AML/CFT порівняно з Ethereum. З вибіркових транзакцій 6,95% на TRON були позначені як серйозний ризик проти лише 0,70% на Ethereum. Більше 20% транзакцій TRON оцінювали на середньому або гіршому рівні ризику.
Дослідження уточнило, що, хоча самі протоколи блокчейн не були оцінені, потоки транзакцій відрізняються між мережами, що говорить про необхідність індивідуальних стратегій відповідності. Tin Pei Ling зазначав: “Ми не порівнюємо технології блокчейн, а скоріше характер трансакційного ризику, що протікає через них. Кожен постачальник KYT бачить різні частини ландшафту ризику. Для установок, що пробігає на одну перспективу, вже не є життєздатними – узгодження множинних сигналів є критично важливим для підтримання регуляторної довіри. Наша мета – це закриття прогалин із захисту відбитливої інфраструктури.
Промислові рекомендації
USDT та USDC були в центрі уваги дослідження Metacomp через їх сильну присутність у випадках використання інституційних грошових переказів, розрахунків та торгових платежів. Зараз компанія рекомендує мінімум три одночасні перевірки KYT на транзакцію для досягнення оптимального балансу між ефективністю відповідності, операційною вартістю та швидкістю транзакцій. Два підходи з друкованого або одноружника, згідно з дослідженнями, дозволяють до чверті ризикованих транзакцій не виявитись.
Для подальшого зменшення цих ризиків Metacomp впровадив конфігурацію скринінгу з чотирьох інструментів для власних платформ табору та стабільних платформ, прагнучи забезпечити додатковий рівень безпеки та узгодження регуляторів.
Метод і обсяг
Проаналізований набір даних складав 7000 реальних, випадково вибраних транзакцій USDT та USDC, відібраних на Ethereum та TRON протягом червня 2025 року. Вибір навмисно виключав усієї діяльності, пов'язаної з метакомомами, для збереження незалежності дослідження. Використовувані чотири інструменти KYT були обрані на основі їх можливостей у аналізі даних, спеціалізації типології, інтеграції та відносній наявності ринку.
Дослідження прийняло фірмовий протокол скринінгу, стандартизує відображення категорії ризиків та узгодження конфігурацій з регуляторними очікуваннями. Аналіз охоплював початкові перевірки транзакцій, профілювання на рівні гаманця та оцінки впливу як на рівні гаманця, так і на рівні транзакцій.
Metacomp визнав, що обсяг дослідження був обмежений у часі та заохочував подальші дослідження для підтримки більш широких висновків для індустрії цифрових активів.
Втеча контейнерів дозволяє зловмисникам вирватися з меж ізоляції контейнерів та отримати доступ до основної системи хостів. Ці вектори втечі, як правило, використовують недоліки в конфігурації контейнерів, вразливих ситуацій з додатком або бібліотекою або слабкими ядрами.
Давайте розглянемо кілька прикладів векторів втечі контейнерів.
Привілейоване зловживання контейнерами
Контейнери, що працюють у привілейованому режимі, ефективно відключають більшість механізмів безпеки, надаючи майже еквівалентний доступ до хост-системи. Ця конфігурація особливо небезпечна, оскільки дозволяє зловмисникам можливість завантажувати модулі ядра, потенційно встановлювати чутливі файли хоста та отримувати повний доступ до хост -пристроїв.
Об'ємні подвиги кріплення
Неправильні кріплення гучності можуть створити прямі шляхи для втечі контейнерів, розкриваючи чутливі каталоги хостів або системні розетки. Деякі з найбільш використовуваних критичних точок кріплення:
/var/run/docker.sock: Повний доступ API Docker API
/: Доступ до кореневої файлової системи хостів
/Proc: Інформація про процесу процесу
/sys: Конфігурація системи хоста
Експлуатація вразливості ядра
Контейнери поділяють ядро господаря, роблячи вразливості ядра особливо небезпечними для контейнерних середовищ. Одним із останніх прикладів буде CVE-2012-0847 (брудна труба).
Неправильні конфігурації
Надмірні можливості Linux, надані контейнерам, можуть забезпечити методи втечі. Нижче наведено кілька прикладів:
CAP_SYS_ADMIN: Дозволяє операції з монтажу та інші привілейовані дії
CAP_NET_ADMIN: Вмикає маніпулювання конфігурацією мережі
Cap_sys_ptrace: дозволяє відстежувати процес та доступ до пам'яті
Cap_sys_module: дозволяє завантажувати модулі ядра
Від початкового доступу до порушення
Початкові вектори доступу в контейнерних умовах
Противники використовують кілька різних методик для отримання початкового доступу до контейнерних середовищ. Найпоширеніший вектор атаки передбачає зловживання API Docker та Kubernetes (T1552 → T1610), де зловмисники експлуатують відкриті кінцеві точки API, слабкі механізми аутентифікації або неправильно налаштовані налаштування на основі ролей (RBAC). Ці неправильні конфігурації часто є результатом неповного загартування безпеки контейнерних оркестраційних платформ. Інші початкові вектори доступу, які спостерігалися, включають експлуатацію вразливого контейнерного застосування (T1190) та компрометованого реєстру зображень (T1204).
Детальна ланцюжок вбивства атаки: від доступу до контейнерів до втечі
Прогрес від початкового доступу до контейнерів до успішної втечі слідує за систематичною схемою, яку зловмисники вдосконалили з часом.
Далі ми вивчаємо повну ланцюжок вбивства нападу, демонструючи, як одна неправильна конфігурація-піддаючи API Docker в Інтернет-може призвести до всебічного компромісу цілого хмарного середовища. Ми пройдемо кожен крок цієї нападної прогресії, підкреслюючи, як один, здавалося б, незначний нагляд, може каскадувати на повне поглинання.
Виробник чіпів NXP напівпровідники NXPI Оголошено кращий, ніж очікувалося, дохід у Q2 CY2025, але продажі впали на 6,4% року в рік до 2,93 мільярда доларів. Керівництво доходу наступного кварталу був оптимістичним на рівні 3,15 мільярда доларів на середині, на 2,2% вище оцінок аналітиків. Його прибуток, що не належить до GAAP, у розмірі 2,72 долара за акцію, був на 2,3% вище оцінок консенсусу аналітиків.
Зараз настав час придбати NXPI? Дізнайтеся у нашому повному звіті про дослідження (це безкоштовно).
NXP напівпровідники (NXPI) Q2 CY2025 Основні моменти:
Дохід: 2,93 мільярда доларів проти аналітичних оцінок на 2,90 мільярда доларів (6,4% у річному обчисленні, 0,8% побиття)
Скоригований EPS: 2,72 дол.
Скоригований EBITDA: 1,10 мільярда доларів проти аналітичних оцінок у розмірі 1,09 мільярда доларів (37,7% маржі, 1,1%.
Керівництво доходів для Q3 CY2025 становить 3,15 мільярда доларів у середині, вище оцінки аналітиків – 3,08 мільярда доларів
Скоригований керівництво EPS для Q3 CY2025 $ 3,10 в середині, вище оцінки аналітиків – 3,04 долара
Експлуатаційний запас: 23,5%, що знизилося з 28,7% у тому ж кварталі минулого року
Видатні дні інвентаризації: 158, в порівнянні з 168 у попередньому кварталі
Ринкова капіталізація: 57,67 мільярда доларів
Візьміть запас
Результати другого кварталу NXP Semiconductors отримали негативну ринкову реакцію, незважаючи на те, що скромно перевищує очікування на Уолл-стріт на дохід та прибуток, що не є GAAP. Менеджмент приписує рік, щорічно знижується на постійне перетравлення на інвентаризацію в автомобільному секторі, особливо серед клієнтів Western Tier 1. Генеральний директор Курт Сіверс пояснив, що “опіка інвентаризації на рівні 1 відходить”, що відзначає перелом, коли компанія наближається до нормалізованого попиту в ключових сегментах. Команда також викликала широкі сигнали відновлення на ринках промислового та IoT, які почали здійснюватися наприкінці кварталу.
Забігаючи наперед, менеджмент оптимістично ставиться до виникаючого циклічного підйому на своїх основних ринках, посилаючись на збільшення відставання клієнтів, сильніші сигнали замовлення та зростання дефіциту продуктів. Сіверс зазначив: “Ми на початку нового циклу вгору” з автомобільними та промисловими та IoT -сегментами, які, як очікується, призведуть до послідовного вдосконалення. Керівництво компанії на наступний квартал відображає ці тенденції, очікування повернення до більш типового сезонного зростання та потенціалу для подальшого збільшення запасів каналу, якщо ринкові умови посилюються. Керівництво підкреслило, що постійні інвестиції в технологічні технології транспортних засобів та виробничі потужності призначені для підтримки майбутнього зростання та конкурентоспроможності.
Основні відомості про зауваження керівництва
Менеджмент вказувало на ослаблення інвентаризаційних вітрів у автомобілі, покращення сигналів попиту на кінцевих ринках та постійних інновацій продуктів як основних водіїв, що стоять за продуктивністю кварталу та перспективи наступного кварталу.
Автомобільна нормалізація інвентаризації: Постійне скорочення запасів серед клієнтів Western Automotive Tier 1, які придушили поставки на кілька кварталів, зараз значною мірою завершені. Менеджмент очікує, що це дозволить поставити краще узгоджуватись із природним кінцевим попитом у найближчі квартали.
Промисловий та IoT поворот: Компанія спостерігала широке відновлення як в основному промисловому, так і в споживчому IoT (Інтернет речей), з покращенням моделей замовлення у всіх географіях. Президент Рафаель Сотомайор підкреслив, що зростання є “широким на основі”, що відображає прогрес, що перевищує лише підйомки під керівництвом споживачів.
Новий циклічний підйом: Генеральний директор Kurt Sievers описав кілька сигналів, що вказують на новий циклічний підйом: зростаючі відставання клієнтів у партнерів з розповсюдження, покращення сигналів прямого порядку та збільшення замовлень на короткий цикл та ескалації постачання (термінові запити клієнтів через дефіцит).
Інтеграція та трубопровід придбання: NXP завершив автоматичне придбання TTTECH, приводячи 1100 інженерів програмного забезпечення, орієнтованого на рішення, визначені програмним забезпеченням. Два додаткові придбання (Kinara та Aviva Links) залишаються очікуванням регуляторного затвердження і, як очікується, підтримуватимуть стратегії автомобілів та AI.
Гібридна стратегія виготовлення прогресу: Компанія консолідує старіші споруди з виготовлення вафель та створюють резерви запасів для підтримки майбутніх потреб клієнтів. Цей зсув, частина гібридної стратегії виготовлення, призначена для збалансування внутрішнього виробництва та зовнішнього пошуку, спрямованої на більшу гнучкість та стійкість постачання.
Водії майбутнього виступу
Дивлячись на решту року, керівництво очікує, що продуктивність буде сформована за допомогою відновлюваної автомобільної ланцюга поставок, постійного імпульсу в промислових додатках та інтеграції нових програм та можливостей AI.
Вирівнювання автомобілів: Коли інвентаризації клієнтів Tier 1 наближаються до звичайних рівнів, керівництво передбачає, що відправлення тепер більше відповідатимуть фактичному виробництву транспортних засобів, що підтримує більш стабільний дохід від цього ключового сегмента. Очікується, що зростання функцій, визначених програмним забезпеченням та радіолокаційних програмах, збільшить вміст NXP на автомобіль.
Відновлення промислового та IoT: Менеджмент цитував широке вдосконалення попиту на промисловий та споживчий IoT, очікуючи, що тенденція продовжиться, коли клієнти збільшують замовлення та залучаються до додатків з підтримкою AI. Цей сегмент, як прогнозується, сприятиме середньостроковим цілям зростання компанії.
Виробничі та маржинальні важелі: Консолідація застарілих виробничих потужностей та попереднє будівництво запасів призначені для підвищення чутливості. Керівництво також вказувало на операційні важелі-наприклад, як показники використання, суміш продукту та поступове збільшення запасів каналів-як драйвери розширення валової маржі в межах довгострокових 57% –63% цільового діапазону, що не належать до GAAP.
Каталізатори в майбутніх кварталах
У попередніх кварталах аналітики StockStory уважно відстежуватимуть (1), чи завершується автомобільні відправлення, як нормалізація інвентаризації першого рівня, (2) темпи та широта відновлення на ринках промисловості та IoT в усьому світі та (3) успішна інтеграція та вплив останніх придбань на конкурентну позицію NXP. Розвиток виробничої консолідації та прогресу до цілей більш високої маржі також буде важливими знаками для стійкого вдосконалення.
Наразі NXP Semiconductors торгується на рівні 227,92 дол. США, відповідно до 228,43 доларів безпосередньо перед заробітком. Чи компанія в точці перегину, яка вимагає купівлі чи продажу? Подивіться самі в нашому повному звіті про дослідження (це безкоштовно).
Тепер може бути ідеальним часом для інвестування в ці акції
Коли Трамп оприлюднив свій агресивний тарифний план у квітні 2024 року, ринки торкнулися як інвестори, побоювалися повномасштабної торгової війни. Але ті, хто панікував і продавав, пропустили подальший відскок, який вже стервав більшість втрат.
Не дозволяйте страху утримувати вас від чудових можливостей і не погляньте Топ -5 сильних запасів імпульсу на цей тиждень. Це кураторський список наших Висока якість Запаси, які приносили ринкову прибуток на 183% за останні п’ять років (станом на 31 березня 2025 року).
Акції, які склали наш список у 2020 році, включають тепер знайомі імена, такі як NVIDIA (+1545% між березня 2020 р. По 2025 р.), А також підприємства, що знаходяться в радарі, як-от колись-дрібна компанія Exlservice (+354% п’ятирічної віддачі).
Stockstory зростає та наймає аналітика акцій та маркетингові ролі. Ви будівельник від 0 до 1 пристрасно ставиться до ринків та AI? Дивіться тут відкриті ролі.
Kinexys від JP Morgan, підрозділ Blockchain Blockchain, розробляє додаток для токенізації глобальних вуглецевих кредитів на шарі реєстру, оскільки екосистема Північної довіри також розширила свої можливості.
У липні цього року Kinexys від JP Morgan заявив у заяві, що тестує додаток Blockchain на цифрових активах Kinexys, платформу багатопідсетної токенізації фірми, щоб допомогти токенізувати глобальні вуглецеві кредити на шарі реєстру у співпраці з S&P Global Commodity Insights, Ecoregistry та міжнародним вуглецевим реєстром (ICR).
Keerthi Moudgal, Kinexys від JP Morgan
Керті Мудгал, керівник продукту Digital Assets Kinexys, Kinexys від JP Morgan, заявив в електронному листі Markets Media, що добровільний ринок вуглецю (VCM) стикається з проблемами, включаючи неминучі можливості та відсутність стандартизації, прозорості, а також фрагментацію ринку.
На добровільному ринку вуглецю дозволяє приватним сторонам купувати та продавати вуглецеві кредити, що представляють уникнення, зменшення або видалення парникових газів. Існує ряд реєстрів, які встановлюють вимоги до створення та видачі кредитів, та численні треті сторони, які перевіряють проекти та якість вуглецевих кредитів.
Джерело: JP.
Moudgal пояснив, що використання технології Blockchain дозволяє токенізувати всі існуючі та майбутні реєстві вуглецеві кредити, причому кожен цифровий жетон завантажений ключовими метаданими, включаючи ціну, статус, регіон, дату видачі та тип кредитів. Ті ж дані, які використовуються існуючими реєстриами вуглецю для визначення та ідентифікації вуглецевих кредитів, можуть бути запрограмовані в токенізований вуглецевий кредит.
Джонті Рашфорт, керівник відділу продуктів та портфеля, перехід енергії в S&P Global Commodity Insights, заявила у заяві: “Якщо це спільне тестування прогресує, як сподівалися, і врешті -решт включає наш реєстр мета, це може розширити нашу інфраструктуру реєстру екологічних реєстрів у фінансовій промисловості, створюючи трансформаційну розширення ринку вуглецю”.
Якщо всі існуючі та майбутні токенізовані вуглецеві кредити знаходяться на єдиній екосистемі, заснованій на інфраструктурі блокчейн, зацікавлені сторони ринку можуть легше читати та дію дані реєстру через покращену стандартизацію, прозорість та об'єднання відповідно до Moudgal. Як результат, токенізовані вуглецеві кредити також можуть розблокувати портативність активів, що дозволяє кредити вуглецю з більшою легкістю між покупцями та продавцями та в різних ринкових додатках, що призведе до більш ефективного розрахунку, збільшення корисності активів та більшої ліквідності.
“Підключення ринку є основним принципом для цифрових активів Kinexys (KDA), оскільки ми прагнемо будувати складні фінансові екосистеми”, – додав Мудгал. «Ми передбачаємо учасників ринку, DMRV [digital measurement, reporting, and verification] Рішення та пов'язані з цим постачальники послуг, що з'єднуються до платформи, безпосередньо інтегрують послуги з одиничними токенізованими кредитами та незалежно реалізуючи власні потоки вартості “.
Вона наводила приклади страхових постачальників та рейтингові агенції, які зможуть інтегруватися безпосередньо з рівнем реєстру, ринками, що перелічують токенізовані кредити або фінансові установи, що структурують нові продукти та пропонують їх на платформі цифрових активів Kinexys.
“Наше бачення зв'язку з ринковим сполученням може допомогти забезпечити оновлення даних у режимі реального часу на основі заходів з екосистем”,-сказала вона.
Поточна фаза проекту Digital Assets Kinexys Digital Assets має на меті встановити токенізацію вуглецевих кредитів.
В майбутньому додаток для торгівлі вуглецевими кредитами може бути можливим, якщо платежі з блокчейном за допомогою певної форми цифрових грошей можуть відбуватися на тій же книзі, що і токенізовані активи, щоб дозволити атомне врегулювання, тобто доставка проти оплати лише тоді, коли зазначені умови виконуються за допомогою програмованих смарт -контрактів.
Екосистема вуглецю на північній довірі
У вересні 2024 року Northern Trust офіційно запустив екосистему Carbon Northern Trust для управління життєвим циклом цифрових вуглець, з першими торгами на цифровій платформі. Технологія Blockchain Private Ledger дозволяє покупцям купувати цифрові вуглецеві кредити безпосередньо у розробників проектів та звільнити їх від їх викидів.
Northern Trust діє на інструкції щодо запису, передачі та врегулювання цифрових вуглецевих кредитів на його якості призначеного зберігача. Екосистема працює від Matrix Northern Trust Matrix Zenith, платформи цифрових активів фірми.
У січні цього року Northern Trust заявив у заяві, що він значно покращив ринок добровільного вуглецю завдяки можливості генерувати цифрові добровільні вуглецеві кредити в майже реальному часі на екосистемі вуглецю Northern Trust.
Екосистема Carbon Northern Trust змогла отримувати дані та записувати перевірені вуглецеві кредити майже в режимі реального часу від провайдерів-учасниць, з пов'язаними атрибутами даних, захопленими та зберігаються на окремих кредитах для точності та прозорості. Дані включають точні вимірювання швидкості потоку вуглекислого газу, потужності, що споживається для захоплення вуглекислого газу та параметрів, критичних для надійної перевірки та простежуваності, таких як коли і де вуглець був зафіксований.
Джастін Чапман, глобальний керівник цифрових активів та фінансових ринків у Північній Трасті, заявив у заяві, що, незважаючи на деяку автоматизацію та оцифрування, розробляються на добровільному ринку вуглецюПротягом останніх кількох років вимірювання, звітність та перевірка вуглецевих кредитів характеризуються неефективними ручними процесами.
Джастін Чапман, Північний трест
“Ця додаткова здатність екосистеми вуглецю Northern Trust надалі підвищує нашу здатність підтримувати повністю цифрове рішення щодо управління життєвим циклом для добровільних вуглецевих кредитів”, – додав Чапман. “Запис перевірених вуглецевих кредитів майже в режимі реального часу на нашій платформі підтримує розробників проектів у прискоренні можливості комерціалізації своїх проектів”.
Постачальники збору даних та розробники проектів, що беруть участь у проекті, включають InceptionX, який забезпечує платформу для моніторингу обладнання та вимірювання вуглецю; Mangrove Systems, цифрове вимірювання, звітність та перевірка (DMRV) для розробників проектів, орієнтованих на видалення вуглекислого газу та зберігання вуглецю, а також на видалення вуглецю, розробник проекту на базі Великобританії, який фіксує, видаляє та секвестри біогенного вуглецю.
Санджай Парех, головний комерційний директор з Removers Carbon, заявив у заяві: “Маючи можливість зафіксувати конкретну інформацію, наприклад, дату, місцезнаходження та витрата для кожного кредиту, який ми фікаємо, і секвестру дозволяє нам забезпечити, щоб покупці наших кредитів могли бачити повний життєвий цикл кожного створеного кредитом – забезпечення повної прозорості та відстеження”.
У липні цього року Northern Trust заявив у заяві, що співпрацює з SWIFT, щоб вивчити, як токенізовані активи, такі як вуглецеві кредити, можуть бути здійснені за допомогою комерційного банківського рахунку в Австралії в рамках проекту Acacia. Дослідницький проект очолює Резервний банк Австралії та Центр досліджень цифрового фінансового кооперативу (DFCRC). Проект буде імітувати врегулювання доставки проти оплати (DVP) між токенізованою, цифровою валютою вуглецю та фіатною валютою, використовуючи інфраструктуру Swift для координації між активами та шаром платежів.
Кевін Вонг, Свіфт
Кевін Вонг, виконавчий директор APAC в Swift, заявив у заяві: “Увімкнувши взаємодію між існуючими банківськими інфраструктурою та новими цифровими екосистемами, ми допомагаємо закласти основу для масштабованої, безпечної та стійкої прийняття токенізованих фінансів по всьому світу ».
Чапман додав, що еволюція токенізованих ринків залежить від здатності пов'язувати нові типи активів з традиційною інфраструктурою. Він сказав: “Через екосистему вуглецю Northern Trust та взаємодію з такими ініціативами ми прагнемо формувати ринкову інфраструктуру, яка буде лежати в основі стійких фінансів та інституційного прийняття цифрових активів”.
Northern Trust також приєднався до ансамблю проекту в Гонконзі для перевірки транскордонної торгівлі вуглецевими кредитами.
Бюлетень Зареєструйтесь
Та отримувати ексклюзивні статті на ринках цінних паперів
Штучний інтелект (AI) революціонізував і продовжить трансформувати багато галузей, що орієнтуються на клієнтів. Ділові додатки, що працюють на AI, пропонують відчутну цінність як для клієнтів, так і для бізнес-операцій. Однак існують істотні ризики для прийняття ШІ. Великі мовні моделі (LLM), побудовані на частково упереджених даних або моделюванні, показали, як галюцинації можуть призвести до негативних результатів бізнесу (A. pequeno, лютий 2024).
Ефективні результати АІ вимагають багатих, точних та неупереджених даних. Упереджені, неповні, не марковані та неточні дані про навчання чи ділові дані часто генеруватимуть “галюцинації”. Фактичні невідповідності або тонко упереджені результати, які можуть здатися точними та корисними, але насправді можуть негативно вплинути на прийняття бізнес -рішень. Навіть чисті дані бізнесу сприяють галюцинаціям, якщо дані навчання вгору за течією є упередженими або неповними, або якщо нагляд за результатами АІ не в змозі отримати доступ до високоякісних довідкових даних та пов'язаних з цим знань. Через це не дивно, що організації, які прагнуть скористатися ШІ, розглянуть виклики даних про основну перешкоду, коли вони працюють над тренуванням, розгортанням, масштабами та визначенням рентабельності інвестицій своїх ініціатив ШІ. Це вказує на зростаючу потребу в інструментах та методах для підтвердження надійності результатів ШІ.
Переміщення основних кроків у прикладі медичних даних у реальному світі окреслить практику якості даних, необхідні для забезпечення точних результатів ШІ. Почніть з профілювання, очищення та збагачення навчальних та ділових даних за допомогою автоматизованих правил та міркувань. Застосовуйте експертну семантику та візуально підтримуване пошукове покоління в умовах високої якості даних для інформованого та спостережуваного нагляду за якості та навчання (S. Hedden, 2024 р.). Автоматизуйте тестування КК та виправлення результатів із кураторним вмістом та збільшенням результатів, що підтримується експертом, підтримується діловими правилами та семантикою.
Запобігання галюцинаціям AI від перешкод бізнес -операцій вимагає комплексного підходу до якості даних, що містять дані про навчання “Золотий стандарт”; активно очищені та розширені ділові дані; та контрольовано навчання AI, що підтримується спостережуваним контентом, машинними міркуваннями та діловими правилами. Ці фактори повинні бути доповнені автоматизованим тестуванням та корекцією результатів, що підтримуються високоякісними довідковими даними, діловими правилами, машинними міркуваннями та ганчіркою.
Забезпечення точності в програмах AI може означати життя чи смерть для людей та підприємств
Дослідження класичного прикладу медичного ризику продемонструє критичну потребу в точному виході з AI – підтримується чистими даними, процесом та спостереженням за результатами та автоматизованим наглядом результатів.
У цьому сценарії специфічний препарат призначається як патч, а загальна доза – 15 міліграмів. Препарат також доступний як таблетка, яка вимагає нижньої 5 міліграмної дози. Додаток, що підтримується AI, може неправильно генерувати твердження, яке поєднує дві частини інформації, заявивши, що пацієнт може приймати “загальну дозу 15 мг, доступну у формі таблеток”. Легко пропустити помилку, навіть для людини, але це робить потенційно небезпечну галюцинацію AI. Експерт з медичної допомоги людини, яка приділяє пильну увагу, швидше за все, визнає помилку – прийом 15 міліграмів ліків у формі таблеток буде втричі більше рекомендованої дози, що потенційно спричиняє передозування. Лайперсон наївно просить заявку на AI про медичне дозування може вирішити взяти три 5 таблетки міліграм – потенційно смертельний результат.
Тут здоров'я та безпека пацієнта під загрозою та глибоко покладаються на чисті, добре марковані дані та точні результати AI. Ці помилки можна уникнути, поєднуючи високоякісні навчальні та довідкові дані. Спостережуваний нагляд та навчання результатів ШІ, що підтримуються семантичними машинними міркуваннями та правилами бізнесу, а також автоматизована перевірка результатів, що звертається до кураторних експертних ресурсів для перевірки чи виправлення результатів, все сприяє більш функціональній системі AI.
На додаток до включення традиційних операцій з якості даних, які очищають, інтегрують, гармонізують та збагачують дані, семантично поінформовані правила, що підтримуються хорошими даними, можуть забезпечити точні дані бізнесу та результати AI. Порівняння результатів з очікуваними результатами підтримує емпіричну точність. Експертна онтологія в поєднанні з кураційними медичними довідковими даними, такими як Уніфікована система медичної мови (UMLS), може автоматично визначати дозування ліків на основі його встановленого використання або формату. Система розпізнає та виправляє помилку самостійно, стверджуючи, що “для цього ліки таблетки не призначаються і не рекомендуються вище 5 міліграм”.
Як ми можемо забезпечити чисту, всебічну підготовку та ділові дані та точні результати додатків AI, пов'язаних з медичними даними? Важливо рекомендувати правильну дозу та маршрут введення для належних ліків.
Наступні практики розробляються навколо цього потенційно рятівного прикладу. Ці процеси можуть бути реалізовані за допомогою платформ з низьким кодом, без кодових платформ, які зменшують технічні вимоги, пов'язані з інженерними робочими процесами якісної якості даних.
Почніть з очищеної та доповненої підготовки та даних
Щоб забезпечити високоякісні набори даних про навчання, почніть з профілювання, очищення та збагачення даних про навчання та бізнесу, якщо це потрібно, з автоматизованими правилами та семантичним висновком. Щоб уникнути неточних результатів AI (галюцинації), важливо використовувати золоті стандартні довідкові набори даних та чисті точні бізнес-дані. Коли дані навчання та бізнесу є неточними, упередженими або відсутніми важливими метаданими, додатки AI дають неточні або іншим чином упереджені результати.
Кожен проект AI повинен починатися з активного та основного управління якістю даних, включаючи профілювання, дедуплікацію, очищення, класифікацію та збагачення. Подумайте про це як “чудові дані в – чудові результати бізнесу”. В ідеалі дані про навчання курації та інтегровані з декількох джерел для створення високоякісних демографічних, клієнтських, фірмографічних, географічних чи інших відповідних ресурсів даних. Крім того, якість даних та процеси, керовані даними, не є статичними і повинні оброблятися в режимі реального часу. З цієї причини активна якість даних (автоматизація якості даних) як звичайна бізнес-операція є важливою для будь-якого бізнес-програми з підтримкою AI. Це підтримує генерування та застосування активних правил для вирішення проблем, що виникають із профілювання даних до очищення, інтеграції, гармонізації та збагачення даних, на які посилається ваша програма AI. Усі ці фактори вказують на необхідність розробки додатків з підтримкою AI в середовищі активної якості даних, як засобу для сприяння кращому бізнес-розумінню та результатів без галюцинації.
У прикладі ліків, точні дані, багаті на метадані, необхідні та посилаються на систему. Чисті довідкові дані можуть застосовуватися на декількох кроках у робочому процесі AI:
По -перше, профілювання, очищення та збагачення вгору за течією забезпечують наявність точної та послідовної дозування та маршрутизації інформації про адміністрування.
Далі, ці дані можуть бути застосовані як доповнення до спостережуваного під наглядом або непідконтрольним навчанням, оскільки модель AI інформується оперативною та інженерною інженерією. Відсутня або неправильна доза або маршрут вмісту адміністрування будуть додані або виправлені.
Нарешті, результати AI можуть бути проінформовані та виправлені вмістом, отриманим з чистих довідкових даних автоматизованими способами, застосовуючи методи розширеного покоління (RAG) або з спостережуваним наглядом за допомогою методів графіки на основі графіків на основі графіків знань.
Ці методи можуть ідентифікувати та позначити або виправляти будь-який вміст або результат, який не відповідає очікуваному вмісту чи відносинах-запис або рекомендація, що посилається на таблетку 15 міліграм, буде позначений або виправлений.
Навчіть свою програму AI за допомогою спостережуваного, експертного семантичного нагляду
Далі, порівняння результатів з очікуваним авторитетним контентом та взаємозв'язками (багатий позначеними посиланнями та семантичними даними) є критичним кроком робочого процесу. Спостережність та походження особливо важливі на стадії розробки додатків AI та залишаються критичними для управління протягом усього терміну експлуатації застосування.
Поєднуючи високоякісні тренінгові та довідкові набори даних із семантично вирівняними онтологічними графіками, інженери додатків та науковці з даних можуть ефективно переглянути виявлені проблеми. Машинні міркування (або семантичний висновок) можуть застосовувати семантичний вміст та пов'язані з цим правила якості даних, проінформовані експертами, такі як, що надаються Національним центром біомедичних онтологій (NCBO) у прикладі ліків. Ці ресурси можуть сприяти нагляду за навчанням, наприклад, шляхом візуально підтримуваного покоління, що підтримується (Graphrag).
Це створює середовище для інформованої та спостережуваної контрольованої підготовки, яка підтримує створення та застосування існуючих або нових ділових правил для забезпечення точних результатів. Навчаючи програму AI в режимі реального часу, потенційні помилки можуть бути зроблені, позначити та виправити.
Автоматизуйте нагляд, пошук та збільшення/виправлення для просування AI у масштабі
Більшість сьогоднішніх систем AI розроблені з людьми, які контролюють результати. Програми бізнес -масштабів повинні автоматизувати можливість перевіряти результати та перевірити, чи відповідають вони очікувану якість даних та семантичне значення. Для виробництва розгортаються добре марковані довідкові дані та авторитетні семантичні ресурси для автоматизації застосування семантичних приводів (збагачення даних або виправлення, обґрунтованого в онтологічних міркуваннях). Виходячи з авторитетних джерел для пошуку довідкових даних та логіки, правила та міркування можуть бути використані та застосовані в масштабах до розширення, оцінки та виправлення генерації результатів AI. Незважаючи на те, що невідомі питання завжди можуть бути позначені для нагляду за людьми, більшість питань можна автоматизовано вирішувати за допомогою застосування правил, експертних онтологій та високоякісних даних. Золоті стандартні дані, на які посилаються раніше, доповнюють навчання та автоматизований нагляд за течією, порівнюючи результати з очікуваними моделями довідкових даних.
Незважаючи на те, що медичні діагнози та рецепти завжди можуть потребувати нагляду за людьми, ми можемо забезпечити точність у всіх наших важливих програмах AI, застосовуючи чисті, добре марковані дані та змістовне збільшення.
Галюцинаційні програми AI вимагають використання інструментів та ресурсів, що підтримують емпіричну точність. Щоб уникнути неправильного, закріпіть свої проекти AI у золотих стандартних довідкових даних для навчання, чистих та кураторних ділових даних та активних процесів якості даних із спостережуваним та семантично поінформованим наглядом результатів. Разом ці методи забезпечують принципово необхідну основу для змістовного, спостережуваного та автоматизованого створення, тестування та виправлення результатів ШІ.
Посилання
Малий, Ентоні. Суперечка Gemini Gemini пояснила: Модель AI критикувала Муск та інші за передбачувані упередження. Forbes. 26 лютого 2024 року.
Хедден, Стів. Як побудувати програму Graph Grag: Використання графіків знань та AI для отримання, фільтрування та узагальнення статей медичних журналів. До науки про дані. 30 грудня 2024 року.
Нові HG Insights AI Інструмент підключення інформації про обліковий запис Інформація про прогалини
21 липня 2025 року
У Каліфорнії фірма B2B даних HG Insights запустила продукт під назвою Market Analyzer та Copilot, в якому він говорить, що “відновлює, як постачальники технологій B2B створюють детальний аналіз ринку та приймає чіткі рішення щодо ринку”.
HG забезпечує B2B, які він має намір, витрати та встановлення для націлювання та інші цілі. Рішення його флагманського доходу (RGI) інтегрують та обробляють масу різноманітних точок даних у різних продажах, рахунку та конкурентному інтелекту – що дозволяє клієнтам покращити рішення та виконання GTM. Компанія може похвалитися 95% технологічних компаній Fortune 1000 B2B як своїх клієнтів, і місяць тому придбав Trustradius, який надає розвідку покупців на основі перевірених відгуків клієнтів.
Новий продукт спирається на «тканину» фірми RGI з більш ніж двох мільярдів записів, 20 мільйонів компаній та 200 мільйонів технологічних установ, і він витрачає виявлення. Сюди входять глибокі дані “позаду брандмауера”, такі як технологія та використання хмар, виявлені та додані вдосконаленими технологіями AI/ML, згідно з HG. Аналізатор ринку та Copilot поєднує в собі розмовні запити з машинним навчанням для досягнення детального розміру ринку, конкурентного аналізу та розуміння та точних визначення ICP, які допоможуть зосередити зусилля з продажу на правильних рахунках. HG каже, що дані аналізатора ринку долають затримку ринку та відсутність деталей на рівні рахунків, які зазвичай пропонуються звітами-аналітиками або ринковими опитуваннями; та інші функції, включаючи інтерактивні робочі місця для AI для різних команд, попередньо викрадені випадки використання, модуль аналізу ICP та візуалізації даних. Майбутні версії додадуть моделювання схильності, планування території / рахунку, стратегії розширення, стратегії UPSELL / Cross Sell та прогнозування.
Генеральний директор Рохіні Кастурі (на фото) Коментарі: “Настанова AI настільки ж хороша, як і якість даних, з яких вона отримує. Наша тканина розвідки про зростання доходів постійно оновлюється з мільярдами точок даних про галузеві, корпоративними технологіями та сигналами про наміри покупця. Це дає нашим клієнтам перевагу, яку вони просто не можуть отримати більше ніде ». CTO Satish Grandhi додає: “Це лише наш перший крок до надання неперевершених уявлень від рівня ринку, аж до території, рахунків, груп, що купували та покупця”.
Веб -сайт: www.hginsights.com.
Усі статті 2006-23, написані та редагували Мел Кроутер та/або Нік Томас, 2024 р.- Нік Томас, якщо не зазначено інше.
Майк Хой в Pulsant окреслює приховану вартість надмірного використання та зловживання зберіганням даних та пояснює, чому обчислювальні обчислення є частиною рішення
Більшість організацій зберігають набагато більше даних, ніж вони користуються, і, зберігаючи його “на всякий випадок”, може відчувати себе безпечним варіантом, це звичка, яка може спокійно відбити бюджети, ефективність та навіть цілі стійкості.
На перший погляд, зберігання всього може здатися не величезною проблемою. Але коли ви враховуєте зростання цін на енергію та обсяг даних на повітряній кулі, тріщини в цій стратегії починають показуватися. З часом застарілі практики зберігання, від застарілих систем до недостатньо використаних хмарних відра, можуть стати напрочуд дорогою проблемою.
Більше даних, більше проблем
Хмарні обчислення спочатку пообіцяли просте рішення: еластичне зберігання, оплата, що ви-ви-ви та нескінченна масштабованість. Але на практиці ця гнучкість призвела до того, що багато організацій накопичили розповсюдження, некеровані середовища. Файли дублюються, забуті або просто залишаються в режимі очікування – все, поки витрати накопичуються.
Багато підприємств також залишаються пов'язаними з локальними застарілими системами, або з необхідності, або з інерції. Ці старші інфраструктури зазвичай споживають більше енергії, потребують регулярного обслуговування та забезпечують обмежену видимість використання даних.
Складіть некеровану хмару плюс застарілими системами на премії, і ви отримали рецепт неефективності.
Фінансовий жало поганих звичок
Більшість лідерів у ньому розуміють зберігання та забезпечення даних, коштує грошей. Але те, що часто не помічається,-це приховані витрати: резервне копіювання даних низької вартості, споживання електроенергії бездіяльних систем або збори сюрпризу, що надходять із хмарних служб, які не контролюються належним чином.
Тоді є операційна вартість. Дезорганізовані або погано марковані дані роблять доступ повільнішим, а відповідність більш жорсткою. Це також збільшує ризики безпеки, особливо якщо чутлива інформація розповсюджується в неконтрольованих умовах.
Чим довше ці проблеми не перевіряються, тим більше небезпеки є ефект снігової кулі.
Розумніше зберігання починається з видимості
Перший крок до вирішення цих проблем не видаляє дані без розбору, це розуміє, що там. Проведення інфраструктури чи аудиту зберігання може пролити світло на те, що зберігається, хто його використовує, і чи він все ще служить цілі. Після того, як ця видимість знаходиться у ваших пальцях, ви можете почати приймати розумніші рішення про те, що залишається, що відбувається і що рухається десь більш економічно.
Тут гібридний підхід поєднання хмари, локальної інфраструктури вступає в локальну та крайову інфраструктуру. Це дозволяє підприємствам адаптувати своє зберігання до роботи, зменшуючи відходи, покращуючи продуктивність.
Чому обчислення Edge є частиною рішення
Edge Computing – це не просто технологічний модник; Це все більш практичний спосіб використовувати дані там, де вони генеруються. Обробляючи інформацію на краю, організації можуть швидше діяти на розумінні, зменшити обсяг даних, що зберігаються в центрі, та полегшити навантаження в основні мережі та системи.
Технології обчислювальних обчислень роблять такий підхід практичним. Використовуючи регіональні рамкові центри обробки даних або локальні підрозділи обробки, підприємства можуть фільтрувати та обробляти дані ближче до його джерела, надсилаючи лише необхідну інформацію в хмарну або основну інфраструктуру. Це зменшує витрати на зберігання та передачу та допомагає запобігти накопиченню надмірних або низькоцінних даних, які можуть мовчки збільшувати витрати з часом.
Цей підхід є особливо цінним у важких даних, таких як охорона здоров'я, логістика та виробництво, де щодня виробляються великі обсяги інформації в режимі реального часу. Обробка даних локально дозволяє підприємствам зберігати менше, менше рухатися та діяти швидше.
Ширша виплата
Скорочення витрат на зберігання – це очевидна вигода, але це далеко не єдине. Розумніша стратегія, орієнтована на край, допомагає бізнесу створити більш ефективну, стійку та стійку цифрову інфраструктуру:
Нижнє використання енергії
Локально обробляючи та фільтруючи дані, організації зменшують енергетичні потреби передачі та зберігання великих обсягів центрально, що підтримує як цілі зменшення вуглецю, так і зниження витрат на корисність. Оскільки звітність про сталого розвитку стає більш критичною, це також може допомогти досягти цілей викидів сфери 2.
Швидше доступ до критичних даних
Коли найважливіші дані обробляються ближче до його джерела, команди можуть реагувати в режимі реального часу, що означає покращення прийняття рішень, досвід клієнтів та оперативну спритність.
Більша стійкість та надійність
Місцева обробка означає, що організації менш залежать від центральних мереж. Якщо є відключення чи зрив, Edge Infrastructure може забезпечити безперервність, зберігаючи ключові послуги, коли вони найбільше потрібні.
ЯMpried дотримання та управління
Зберігаючи конфіденційні дані в регіональних межах і лише передаючи необхідне, підприємства можуть спростити дотримання таких правил, як GDPR, зменшуючи ризик розповсюдження даних та тінь його.
Зрештою, мова йде про створення середовища зберігання та даних, яке підходить для сучасних вимог. Він повинен бути швидким, гнучким, ефективним та узгодженим з більш широкими пріоритетами бізнесу.
Не дозволяйте сховищу бути задумливим
Дані цінні – але лише тоді, коли ними добре керують. Коли зберігання стає випадком “поза увагою, поза розумом”, підприємства в кінцевому підсумку платять більше за менше. А що вони повинні показати для цього? Старіння інфраструктури та роздуті хмарні рахунки.
Маленьке ведення господарства проходить довгий шлях. Застосовуючи сучасні стратегії інфраструктури, включаючи обчислювальні та гібридні моделі зберігання. Підприємства можуть перетворити зберігання даних із центру прихованих витрат у джерело експлуатаційної ефективності та конкурентної переваги.
Майк Хой – головний директор з технологій Pulsant.
Основне зображення надано istockphoto.com та Онордонгель
Президент Трамп роздумує над виконавчим наказом, щоб дозволити нам пенсійні рахунки інвестувати в криптовалюту, золото та приватний капітал, потенційно перетворюючи ринок.
Міністерство юстиції вирішило не проводити розслідування щодо криптовалютної платформи Polymarket, що впливає на кілька публічних криптовалют.
Законопроекти, що підтримуються Трампом, зіткнулися з перешкодами, що впливають на ширший криптовалютний сектор, включаючи біт-бармси та інші учасники галузі.
Оновлення в прямому ефірі о 12:03:22 EST: У понеділок, 21 липня 2025 р. Bitfarms Ltd. [NASDAQ: BITF] Тенденція збільшується на 12,98%! Відкрийте для себе ключові драйвери, що стоять за цим рухом, а також наш експертний аналіз у детальному поломці нижче.
Швидкий фінансовий огляд
Більше новин
Компанія Bitfarms Ltd., разом з іншими компаніями, пов'язаними з криптовалютами, орієнтується на невизначений ландшафт із хитромудрими фінансовими деталями. Працюючи під The Ticker Bitf, Bitfarms пережив короткий, але помітний приріст, закрившись на рівні 1,175 долара станом на 21 липня 2025 року. Це відбувається після того, як серія коливань закривається протягом останніх днів, що відображає розвиваючі настрої ринку на тлі постійних криптовалют. Незважаючи на свою оперативну доблесть як глобальну суб'єкт центру обробки даних Bitcoin, останні дані про прибутки продовжують малювати картину фінансової складності. Загальний дохід у розмірі приблизно 192,88 млн. Дол. Враховуючи загальну норму прибутку та помітні проблеми грошових потоків фірми -40,09%, майбутнє закликає стратегічну повторну калібрування для забезпечення стійкого зростання.
Ринкові реакції: точки повороту та сприйняття
Завдяки потенційним відкриттям у ландшафті інвестицій на пенсію США, зацікавлені сторони розглядають зміну парадигми в тому, як альтернативні інвестиції можуть укріплювати пенсійні портфелі робочої сили країни. Споглядання Трампа щодо нових виконавчих замовлень може побачити 401 тис. Плани, що охоплюють цифрові валюти, і цей крок розглядається як зміна гри, що інтегрує альтернативні активи з традиційними фінансовими планами. Експерти вважають, що перетворення пенсійних заощаджень на криптовалюту та інші альтернативні інвестиції можуть посилити фінансове різноманіття та, можливо, зростання. Однак побоювання затримки мінливості, що потребує балансу між інноваціями та розсудливістю, коли рішення розгортаються.
Як останні події впливають на траєкторію ринку Bitf
Останніми тижнями ринок став свідком основних моментів, які вплинули на траєкторію криптовалют, що публічно торгуються, включаючи Bitfarms. Відкладене розслідування полімаркету Міністерством юстиції служить диханням свіжого повітря для криптовалютного сектору, що відображає потенційно зменшення регуляторного контролю на цифрових активах та торгових платформах. Спостерігачі припускають, що цей розвиток підтримує більш широке відчуття полегшення та впевненості в криптовалютах. Тим не менш, затишшя в передньому імпульсі від криптовалют, що підтримуються Трампом, продовжує кидати тіні на зростання сектору, залишаючи учасників ринку, що розмірковують над можливостями над горизонтом. Bitfarms та інші в її когорті знаходять свої перевірені підшипники, навіть коли вони залишаються пильними серед цих обчислювальних ринкових підказок.
Висновок: навігація на стратегічне передбачення навігації
По мірі тривалості дискусії та фінансові повторні калібрування, Bitfarms та його однолітки залишаються у опорі інновацій та регулювання. Аналітики ринку прогнозують потенційні тенденції до зростання у разі сприятливих виконавчих дій уряду та тактичного корпоративного маневрування криптовалютами. Для торговців розуміння цієї динаміки буде ключовим, оскільки вони готуються до орієнтації на захоплюючі, хоч і нестабільні, перетин криптовалюти з традиційними фінансовими стратегіями. Як каже Тім Бохен, провідний тренер з Stockstotrade: “Найкращий спосіб вчитися – це відстеження торгів, виграшів, втрат та уроків. Кожна торгівля має щось викладати”. Зіткнувшись із шаруватими викликами, такі компанії, як Bitfarms, готові стратегізуватися з посиленою чіткістю, прагнучи скористатися зміною припливів у динамічному криптовалюті.
Це новини акцій, а не інвестиційні поради. News Stockstotrade надає оновлення фондового ринку в режимі реального часу, щоб виділити ключові каталізатори, що рухають короткострокові ціни. Наше покриття призначене для активних торговців та інвесторів, які процвітають на швидкоплинних ринках, з акцентом на мінливі сектори, такі як акції Пенні, акції AI, акції Робінства та інші ігри. Від звітів про прибутки та затвердження FDA до злиття, нових контрактів та незвичного обсягу торгів, ми розбиваємо події, які можуть спричинити значні цінові дії.
Хочете вирівняти свою торгову гру? Дослідіть фонд Stockstotrade, остаточну платформу для торговців. Завдяки потужним інструментам, розробленим для торгівлі Swing та Day, інтегрованим скануванням новин та навіть моніторингу соціальних медіа, StockStrotrade тримає вас на крок вперед.
Перегляньте наш посібник із швидкого запуску нових торговців!
Готові побудувати свої списки годинників? Ознайомтеся з цими кураційними списками:
Після того, як ваш список спостереження встановлено, зробіть наступний крок і торгуйте впевнено, використовуючи надійну платформу Stockstotrade. Не пропустіть-візьміть 14-денну пробну версію всього за 7 доларів і переживайте край, який вам потрібно процвітати на сьогоднішніх ринках, що швидко розвиваються.
