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ICO «OFNOG»

«Maschinelles Lernen & KI»

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ICO «OFNOG» Gelistet:

März 19
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Gemeinschaftsmitglied:

Rahul Chopra

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ICO Beschreibung

OFNOG ist eine einzigartige Crypto-Trading-Lösung, die mit der Kraft der Künstlichen Intelligenz und Deep-Learning-Technologie entwickelt wurde. Die OFNOG-Lösung wird es Händlern ermöglichen, effektiver und genauer zu handeln, indem sie auf eine tiefgreifende Lernmethode und eine genaue Entwicklung der künstlichen Intelligenz zurückgreifen.

Ab Februar 2018 hat Bitcoin alleine eine Marktkapitalisierung von über $ 19billion USD und mehr als 1,000 Digitalmünzen werden auf den Kryptowährungsmärkten gehandelt. Im Gegensatz zum traditionellen Aktienmarkt arbeiten diese globalen Börsenmärkte mit 24x7x365 und selbst erfahrene Benutzer können sie nicht alle identifizieren, und es ist auch nicht möglich, jede Gelegenheit ohne irgendeine Art von Werkzeug zu verfolgen, um ihnen zu helfen. Einige auf Künstlicher Intelligenz basierende Lösungen sind auf dem Markt verfügbar, die Genauigkeit und Anpassung erfordert jedoch immer noch große Verbesserungen.

Hier basiert unsere Lösung auf Deep Learning und Artificial Intelligence. Unser Experten-KI-Forschungsteam wird die Daten des Kaufverkaufskaufs von effizienten Händlern, der Kryptowechsel-Trendanalyse, der zeitbasierten Verhaltenslogik von Kryptowährungen analysieren. Sobald das tiefe Lernen abgeschlossen ist, werden wir eine KI-basierte Lösung erstellen. Sobald die Lösung fertig ist, werden wir die Beta-Version in verschiedenen beliebten dezentralen Austauschsystemen testen und schließlich wird die Lösung zur Fehlerbeseitigung online gehen.

OFNOG wird von erfahrenen IT-Experten von Fortune 500-Organisationen wie IBM, HPE und Accenture unterstützt. Kostengünstige Lösung für den Krypto-Handel Niedriger Token-Preis ($ .10), hohe Möglichkeit und Umfang der Erhöhung des Token-Preises nach Abschluss der ICO.www

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ICO Details

ICO «OFNOG» ICO Start: 15. Mai 2018

ICO «OFNOG» ICO-Finish: Juli 15, 2018

ICO «OFNOG» Symbol: OFNOG

ICO «OFNOG» Plattform: Ethereum

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