Theo công ty công nghệ tài chính Autonomous NEXT, làn sóng ICO mạnh mẽ là nguyên nhân của những vấn đề gần đây và khiến cho đồng tiền ảo giá giảm.

“ICO là lý do giá tiền mật mã bắn lên cung trăng trong năm ngoái, và chúng cũng là (một phần) nguyên nhân chúng ta thấy một thị trường yếu ớt kéo dài”, theo báo cáo của công ty này.

Startup hỗ trợ giao dịch tiền mật mã Bancor của Israel cho biết vừa bị kẻ gian lấy mất số tiền mật mã trị giá 13,5 triệu USD, chủ yếu là đồng Ether.

Bằng cách sử dụng các giao thức khẩn cấp, Bancor đã đóng băng được 10 triệu USD tiền mật mã Bancor (BNT) do công ty phát hành, giúp hạn chế thiệt hại trong vụ trộm tiền mật mã này. Theo thông cáo của Bancor, vụ trộm xảy ra tại một ví tiền mật mã dùng cho một số hợp đồng và đang được điều tra chi tiết, hãng tin Bloomberg cho biết.

"Chúng tôi đang làm việc với hàng chục sàn giao dịch tiền mật mã để theo dõi số tiền mật mã bị mất cắp và điều này khiến kẻ gian gặp khó khăn", công ty cho biết.

Giá tiền ảo BNT của Bancor đã sụt gần 14% vào tối 7/9 (giờ New York), theo trang CoinMarketCap. Theo thông báo trên website, Bancor cho biết đang tiến hành bảo trì và "sẽ sớm trở lại".

Nghiên cứu mới nhất của người khổng lồ tìm kiếm tiến hành với các nhà khoa học từ MIT đã tạo ra các thuật toán có khả năng chỉnh sửa ảnh giống như một nhiếp ảnh gia chuyên nghiệp trước khi chụp chúng.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng máy học để tạo ra phần mềm trên một bộ dữ liệu gồm 5.000 hình ảnh được tạo ra bởi Adobe và MIT. Mỗi bức ảnh trong bộ sưu tập này đã được chỉnh sửa bởi năm nhiếp ảnh gia khác nhau. Các thuật toán của Google và MIT đã sử dụng dữ liệu này để tìm hiểu những cải tiến để tạo ra những bức ảnh khác nhau, có thể là tăng độ sáng, hoặc giảm độ tương phản…

Sử dụng máy học để cải thiện hình ảnh đã được thực hiện trước đây, nhưng sự tiến bộ trong nghiên cứu này làm giảm các thuật toán sao cho chúng nhẹ và hiệu quả để chạy trên thiết bị của người dùng mà không gây ra chậm trễ.

Điều này có nghĩa là phần mềm có thể tạo những bộ ảnh mới và thậm chí có thể học cách tái tạo hình ảnh đặc biệt của nhiếp ảnh gia, giống như Facebook và Prisma đã tạo ra những bộ lọc nghệ thuật bắt chước các họa sĩ nổi tiếng. Tất nhiên, cần phải chỉ ra rằng điện thoại thông minh và máy ảnh đã xử lý dữ liệu hình ảnh nhưng những kỹ thuật mới này tinh tế hơn và đáp ứng các nhu cầu của từng hình ảnh hơn là áp dụng các quy tắc chung.

Để làm giảm các thuật toán, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một vài kỹ thuật khác nhau, bao gồm việc chuyển những thay đổi được thực hiện cho mỗi bức ảnh thành các công thức và sử dụng các tọa độ giống lưới để lập bản đồ các bức ảnh. Tất cả điều này có nghĩa là thông tin về cách chỉnh sửa ảnh có thể được diễn đạt theo phương pháp toán học chứ không phải là ảnh toàn cảnh.

Nhà nghiên cứu của Google - Jon Barron - nói với MIT: "Công nghệ này có tiềm năng rất hữu ích cho việc nâng cao hình ảnh theo thời gian thực trên nền di động. Sử dụng máy học để học nhiếp ảnh máy tính là một triển vọng thú vị nhưng bị giới hạn bởi những hạn chế về điện toán. Điều này tạo ra những trải nghiệm chụp ảnh mới, hấp dẫn hơn mà không làm tiêu hao pin của bạn hoặc mang lại cho bạn một thời gian chờ lâu".

Chúng ta sẽ thấy những thuật toán này xuất hiện trong một trong những điện thoại Pixel tương lai của Google. Trước đây, công ty đã sử dụng các thuật toán HDR + của mình để trình bày chi tiết hơn về ánh sáng và bóng tối trên thiết bị di động kể từ Nexus 6.

Theo Zing