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सुरक्षित और पारदर्शी ई-लर्निंग ढांचा जो ब्लॉकचेन और डीप लर्निंग तकनीकों को शामिल करता है
ई-लर्निंग में विशेष परिवर्तन आया है, जिसे कोविड-19 महामारी जैसी संकटकालीन स्थितियों के दौरान विशेष रूप से उजागर किया गया, जब यह विश्व स्तर पर आवश्यक हो गया। यूनेस्को ने कई स्थापित ई-लर्निंग प्लेटफार्मों को त्वरित समाधान के रूप में अधिकृत किया, लेकिन इन्हें दीर्घकालिक समाधान के रूप में अनुशंसित नहीं किया गया क्योंकि ये शिक्षण प्रक्रियाओं को प्रभावित करने वाली कई चुनौतियों का सामना कर रहे थे। हाल के अध्ययनों में इन चुनौतियों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), डीप लर्निंग, और ब्लॉकचेन तकनीकों का उपयोग कर हल किया गया है। एआई और डीप लर्निंग शिक्षार्थी के प्रदर्शन मूल्यांकन को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि ब्लॉकचेन और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट नकली प्रमाणपत्र, परिणामों में हेरफेर, और शिक्षार्थी गतिविधि ट्रैकिंग जैसी समस्याओं का मुकाबला करने में मदद करते हैं। यद्यपि दोनों तकनीकों में मजबूत क्षमता का प्रदर्शन हुआ है, अटरिण वैज्ञानिक इनका ई-लर्निंग में संयोजन पर बहुत कम अध्ययन करते हैं, इसीलिए इस अध्ययन ने ब्लॉकचेन और डीप लर्निंग का संयोजन कर एक स्मार्ट फ्रेमवर्क प्रस्तावित किया है, जो डेटा सुरक्षा, पारदर्शिता और स्वचालन सुनिश्चित करते हुए ई-लर्निंग सिस्टम्स को सुरक्षित और बेहतर बनाता है। यह फ्रेमवर्क शिक्षार्थी के डेटा को ब्लॉकचेन पर सुरक्षित रूप से संग्रहित करता है, जिसमें अंतरिक्ष रेखीय फाइल सिस्टम (IPFS) का उपयोग किया जाता है ताकि विकेंद्रीकृत बड़े फ़ाइल संग्रहण हो सके। इसके माध्यम से डेटा अखंडता और गोपनीयता Ethereum प्राइवेट ब्लॉकचेन वॉलेट्स के माध्यम से सुनिश्चित की जाती है। डीप लर्निंग मॉडल इस सुरक्षित डेटा का विश्लेषण कर शैक्षिक प्रदर्शन का सटीक अनुमान लगाते हैं। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट विश्वविद्यालयों द्वारा प्रमाणपत्र जारी करने में मदद करते हैं, और इन्हें ब्लॉकचेन पर अपरिवर्तनीय रूप से रिकॉर्ड किया जाता है, जिससे नेटवर्क नोड्स द्वारा देखा जा सकता है, जिससे स्वचालन, सुरक्षा, और विश्वास बढ़ता है। ब्लॉकचेन पारदर्शी, समय-निर्धारित, सुरक्षित और वितरित पीयर-टू-पीयर नेटवर्क के भीतर डेटा संग्रहण प्रदान करता है, जिसमें किसी केंद्रीकृत प्राधिकरण की आवश्यकता नहीं होती। Ethereum, बिटकॉइन के बाद बाजार पूंजीकरण में दूसरा स्थान रखता है, जो Solidity का प्रयोग कर कम्प्यूटेबल स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का समर्थन करता है, जिससे शर्तों के आधार पर स्वचालित लेनदेन संभव होते हैं। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स अपने नियमों का पालन होने पर स्वचालित रूप से कार्यान्वित होते हैं और इन्हें अपरिवर्तनीय रूप से ब्लॉकचेन पर रिकॉर्ड किया जाता है। चूंकि बड़े फ़ाइलों के लिए ब्लॉकचेन उपयुक्त नहीं हैं, इसलिए off-chain संग्रहण समाधान जैसे IPFS, Storj, और FileCoin का प्रयोग किया जाता है। IPFS बड़े फ़ाइलों को पेयर-टू-पेयर एन्क्रिप्ट और वितरित करता है, जिससे कंटेंट-एड्रेस्ड हैश बनते हैं, जो डेटा की अखंडता और पहुंच की पुष्टि करते हैं, हालांकि पहुंच नियंत्रण की समस्या अभी भी बनी हुई है। यहाँ IPFS महत्वपूर्ण है क्योंकि यह शिक्षार्थियों के विस्तृत डेटा को सुरक्षित रूप से संग्रहित करता है और इन्हें हैश के माध्यम से ब्लॉकचेन ट्रांजेक्शनों से जोड़ता है। डीप लर्निंग, विशेष रूप से आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANNs), जिनका प्रेरणा जैविक मस्तिष्क से प्राप्त है, में कई परतें होती हैं—इनपुट, हिडन, और आउटपुट परतें—जो फॉरवर्ड प्रोपीगेशन, त्रुटि गणना और बैकप्रॉपगेशन के माध्यम से सीखती हैं। मल्टीपल हिडन लेयर्स वाले डीप न्यूरल नेटवर्क्स (DNNs) भविष्यवाणी की सटीकता को बढ़ाते हैं। इस अध्ययन में इन मॉडलों का प्रयोग कर शिक्षार्थी डेटा का विश्लेषण किया गया है, जिसे ब्लॉकचेन और IPFS के माध्यम से संग्रहित किया गया है, जिससे प्रदर्शन का सटीक अनुमान संभव हो सके। पूर्व के कई अध्ययन शिक्षा परिणामों के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करते आए हैं, जिनमें MOOCs में छात्र ड्रॉपआउट दर का पूर्वानुमान लगाने के लिए आवर्ती और कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का प्रयोग शामिल है, जिसमें पारंपरिक तरीकों की तुलना में बेहतर सटीकता मिली है। अन्य ने द्विदिश लंघ-लम्बी स्मृति (BiLSTM) नेटवर्क का उपयोग कर ड्रॉपआउट का पूर्वानुमान किया है। सफलताओं में छोटे एवं असंतुलित डेटासेट पर छात्र के प्रदर्शन की सही भविष्यवाणी भी शामिल है। प्रस्तावित फ्रेमवर्क तीन चरणों में कार्य करता है: 1. **शिक्षार्थी डेटा को ब्लॉकचेन पर संग्रहित करना:** "Open University Learning Analytics" डेटा सेट (32, 593 रिकॉर्ड, जिसमें जनसांख्यिकी और आभासी शिक्षण बातचीत शामिल हैं) को एन्क्रिप्ट कर IPFS पर संग्रहित किया जाता है, जो एक क्रिप्टोग्राफिक हैश उत्पन्न करता है। इस हैश को स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से निजी Ethereum ब्लॉकचेन पर स्टोर किया जाता है, जिससे विकेंद्रीकृत और अपरिवर्तनीय पहुंच सुनिश्चित होती है। नोड्स—जैसे विश्वविद्यालय प्रशासन, प्रोफेसर, शिक्षार्थी, और मेहमान (नियोक्ता)—वॉलेट्स का उपयोग कर ब्लॉकचेन नेटवर्क में रजिस्टर होते हैं, जिनमें निजी और सार्वजनिक कुंजी शामिल हैं। 2.
**डीप लर्निंग आधारित प्रदर्शन预测:** IPFS से प्राप्त encrypted शिक्षार्थी डेटा का प्रीप्रोसेसिंग किया जाता है, जिसमें फिचर सिलेक्शन, मिसिंग वैल्यू का प्रतिस्थापन (मोड और स्थिर मानों का प्रयोग), श्रेणीवर्ती डेटा का एन्कोडिंग, MinMaxScaler से सामान्यीकरण, और Principal Component Analysis (PCA) से आयाम कम करना शामिल है। डेटासेट को 90% प्रशिक्षण और 10% परीक्षण में विभाजित किया जाता है। फिर इसे एक डीप न्यूरल नेटवर्क में इनपुट लेयर (10 न्यूरॉन), पाँच हिडन लेयर्स (प्रत्येक में 500 न्यूरॉन, ReLU activation), और एक आउटपुट लेयर (चार न्यूरॉन, Pass, Fail, Withdraw, और Distinction के लिए softmax activation) में डाल दिया जाता है, जहाँ Sparse Categorical Cross-Entropy लॉस का प्रयोग होता है। यह मॉडल, जिसे Python, Keras, और Sklearn में विकसित किया गया है, लगभग 91. 29% सटीकता प्राप्त करता है। 3. **स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट का प्रयोग:** Solidity में डेवलप किए गए स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से, प्रोफेसर असाइनमेंट IPFS पर अपलोड करते हैं, और फ़ाइल हैशेस स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से शिक्षार्थियों को भेजे जाते हैं। शिक्षार्थी असाइनमेंट स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से सबमिट करते हैं; विश्वविद्यालय प्रमाणपत्र जारी करते हैं, जो अपरिवर्तनीय रूप से ब्लॉकचेन पर सुरक्षित होते हैं; और नियोक्ता (मेजबान) शिक्षार्थियों के प्रमाणपत्र और प्रदर्शन डेटा को विश्वविद्यालय की मंजूरी के बाद एक्सेस करते हैं। ये प्रक्रियाएँ पारदर्शिता, सुरक्षा, और स्वचालन सुनिश्चित करती हैं। कार्यान्वयन में शामिल हैं: - **ब्लॉकचेन संरचना:** पाइथन, Flask, और Postman का उपयोग कर ब्लॉकबिट्स बनाने, चेन की मान्यता करने और ट्रांजेक्शनों को जोड़ने के लिए। नोड्स विकेंद्रीकृत हैं और MyEtherWallet (MEW) का उपयोग कर रजिस्टर होते हैं, जो वॉलेट प्रबंधन प्रदान करता है। - **ब्लॉकचेन और डीप लर्निंग का संयोजन:** IPFS एन्क्रीप्टेड डेटासेट्स और उनके हेशेस को Ethereum पर स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से संग्रहित किया जाता है। डीप लर्निंग मॉडल सुरक्षित डेटा से शिक्षार्थी प्रदर्शन का पूर्वानुमान लगाता है। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स लेनदेन प्रबंधन में मदद करते हैं, जैसे असाइनमेंट वितरण, सबमिशन, प्रमाणपत्र जारी करना, और डेटा पहुंच। परीक्षण चरण यह सुनिश्चित करते हैं कि नोड रजिस्ट्रेशन, वॉलेट पहुँच, हैश संग्रह और सत्यापन, प्रमाणपत्र जारी और प्राप्ति, असाइनमेंट इंटरैक्शन, लेनदेन की वैधता, और फाइल की अखंडता जैसे कार्य सही ढंग से हो रहे हैं। परीक्षण परिणाम डेटा की अपरिवर्तनीयता और बदलाव से सुरक्षा की पुष्टि करते हैं, और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट का सुगम संचालन दिखाते हैं। यह प्रस्तावित फ्रेमवर्क दिखाता है कि ब्लॉकचेन और डीप लर्निंग का एकीकरण एक सुरक्षित, पारदर्शी, और स्वचालित ई-लर्निंग प्रणाली विकसित कर सकता है, जिसमें उच्च भविष्यवाणी सटीकता और मजबूत डेटा प्रबंधन हो। यह दृष्टिकोण डेटा सुरक्षा, शिक्षार्थी सत्यापन, और शैक्षिक स्वचालन की चुनौतियों का समाधान करता है, और भविष्य के स्मार्ट ई-लर्निंग प्लेटफार्मों के लिए आधार स्थापित करता है।
Brief news summary
इस अध्ययन में एक अभिनव स्मार्ट ई-लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत किया गया है जो ब्लॉकचेन तकनीक को डीप लर्निंग के साथ एकीकृत करता है ताकि ऑनलाइन शिक्षा में सुरक्षा, पारदर्शिता और शैक्षिक प्रदर्शन की भविष्यवाणी को बेहतर बनाया जा सके। कोविड-19 महामारी द्वारा प्रस्तुत चुनौतियों के जवाब में विकसित इस प्रणाली में Ethereum ब्लॉकचेन और IPFS का उपयोग किया गया है ताकि छात्र डेटा का विकेंद्रीकृत और अपरिवर्तनीय भंडारण किया जा सके, जो एन्क्रिप्टेड वालेट्स के माध्यम से सुरक्षित है। डीप न्यूरल नेटवर्क इस जानकारी का विश्लेषण करके छात्र परिणामों की भविष्यवाणी करता है—जैसे कि उत्तीर्ण, अनुत्तीर्ण, डिस्टिंक्शन या व Withdrawl—जिसकी सटीकता 91% से अधिक है, जो पिछले मॉडलों से बेहतर है। स्मार्ट अनुबंध असाइनमेंट वितरण, सबमिशन ट्रैकिंग, प्रमाणपत्र निर्गमन और सत्यापन जैसे महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं को स्वचालित बनाते हैं, जिससे डेटा की अखंडता और शैक्षिक हितधारकों के बीच भरोसा बढ़ता है। इस फ्रेमवर्क को Solidity स्मार्ट अनुबंध का उपयोग करके एक निजी Ethereum नेटवर्क पर लागू किया गया है, जिसमें डेटा पूर्वप्रसंस्करण के तरीके जैसे फीचर चयन और सामान्यीकरण शामिल हैं। विस्तृत परीक्षणों में सिस्टम की विकेंद्रीकरण, लेनदेन की प्रामाणिकता, अपरिवर्तनीयता और कुशल अनुबंध निष्पादन की पुष्टि की गई है। सुरक्षित ब्लॉकचेन लेजर्स और AI-आधारित विश्लेषण को मिलाकर, यह दृष्टिकोण डेटा में छेड़छाड़, प्रमाणपत्र की जालसाजी और अविश्वसनीय मूल्यांकन को प्रभावी तरीके से रोकता है, जिससे एक भरोसेमंद और बुद्धिमान ऑनलाइन शिक्षा प्रणाली स्थापित होती है।
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ब्लॉकचेन और डिजिटल एसेट्स वर्चुअल इन्वेस्टर कॉन्फ़्रेंस: …
न्यूयॉर्क, 06 जून, 2025 (ग्लोब न्यूजडेस्क) — वर्चुअल इन्वेस्टिकर कॉन्फ्रेंसें, प्रमुख स्वामित्व वाली निवेशक सम्मेलन श्रृंखला, ने आज घोषणा की कि 5 जून को आयोजित ब्लॉकचेन और डिजिटल एसेट्स वर्चुअल इन्वेस्टिकर कॉन्फ्रेंस की प्रस्तुतियाँ अब ऑनलाइन देखने के लिए उपलब्ध हैं। यहाँ रजिस्टर करें और प्रस्तुतियों को देखें ये कंपनी प्रस्तुतियां 90 दिनों तक चौबीसों घंटे उपलब्ध रहेंगी। निवेशक, सलाहकार और विश्लेषक इन्वेस्टर सामग्री को संबंधित कंपनियों के संसाधन अनुभागों से डाउनलोड कर सकते हैं। चयनित कंपनियाँ 10 जून तक एक-एक प्रबंधन बैठक का अनुरोध भी स्वीकार कर रही हैं। 5 जून की प्रस्तुतियों में शामिल हैं: - पोलीमाथ नेटवर्क (निजी) - बिग्ज डिजिटल एसेट्स इंक
यूके न्यायाधीश ने चेतावनी दी: AI का इस्तेमाल कर नकल…
यूके की वरिष्ठ जज विक्टोरिया शार्प ने कानूनी पेशेवरों के लिए एआई टूल्स जैसे चैटजीपीटी का प्रयोग कर झूठी कानूनी मामलों का उल्लेख करने के खतरों को लेकर कड़ा warning जारी किया है। यह चेतावनी लंदन के हाइकोर्ट में हुई उन घटनाओं के बाद आई है, जिसमें वकीलों ने काल्पनिक केस लॉ के समर्थन से एआई-जनित कानूनी तर्क प्रस्तुत किए थे। जज शार्प ने स्पष्ट किया कि इस प्रकार का अभ्यास न्याय व्यवस्था की अखंडता को गंभीर रूप से खतरे में डाल सकता है और जनता का भरोसा कानूनी प्रक्रिया पर कम कर सकता है। उन्होंने वकीलों को याद दिलाया कि नई डिजिटल टूल्स का उपयोग करते वक्त उन्हें अपने नैतिक दायित्वों का पालन करना चाहिए। उन्होंने कहा कि जबकि एआई शोध और मसौदे बनाने में मदद कर सकता है, कोर्ट में प्रस्तुत सामग्रियों की सटीकता और प्रामाणिकता की सुनिश्चितता के लिए पूरी सावधानी आवश्यक है। झूठे कानूनी प्राधिकरणों का निर्माण या उनके भरोसे रहना न केवल अकादमिक गलती है बल्कि इसके गंभीर कानूनी परिणाम भी हो सकते हैं। यह चेतावनी दो हाल ही में हुए हाइकोर्ट के मामलों के बाद आई है, जिनमें एआई-जनित संदर्भों में ऐसे मामलों का उल्लेख किया गया था जिन्हें जांचना संभव नहीं था, जिससे न्यायिक चिंता जागरूक हुई कि बिना पर्याप्त मानवीय निगरानी के एआई के परिणामों पर अधिक निर्भरता बढ़ रही है। जज शार्प ने वर्तमान कानून में एआई के प्रयोग पर दिशानिर्देशों को पर्याप्त नहीं माना और नियामकों, पेशेवर संस्थानों और उद्योग नेताओं से अधिक मजबूत ढांचे और शैक्षिक पहलों की स्थापना की अपील की ताकि इस विकासशील क्षेत्र में वकीलों की नैतिक जिम्मेदारियों को मजबूत किया जा सके। यह मुद्दा तेजी से विकसित हो रहे जेनरेटीव एआई के व्यापक स्वीकृत होने के बीच और भी महत्वपूर्ण हो गया है, विशेष रूप से कानून में, जहां सहीता बहुत जरूरी है। जानबूझकर झूठा साक्ष्य प्रस्तुत करना न्याय की प्रक्रिया को विकृत करने के समान है, जो कोर्ट तोड़ने और आपराधिक अभियोग जैसी सजा को जन्म दे सकता है। अधिक कड़क नियमों और नैतिक निगरानी की आवश्यकता को लेकर यह मांग वैश्विक चिंता को दर्शाती है कि कैसे एआई को संवेदनशील पेशेवर क्षेत्रों में शामिल किया जाए, ताकि इसकी दक्षता और नवाचार के लाभों के साथ-साथ न्याय और निष्पक्षता का संरक्षण भी हो सके। यूके की कानूनी व्यवस्था में, वकीलों को न्यायिक प्रक्रियाओं की शुद्धता बनाए रखनी चाहिए और कोर्ट में ईमानदारी से कार्य करना चाहिए। एआई टूल्स का प्रयोग उनकी इन जिम्मेदारियों से मुक्ति नहीं देता बल्कि सतर्कता और सत्यापन की आवश्यकता को और अधिक बढ़ाता है। कानूनी शिक्षकों को भी प्रोत्साहित किया जाता है कि वे प्रशिक्षण में एआई साक्षरता और नैतिकता को शामिल करें ताकि प्रैक्टिशनर्स को तकनीकी चुनौतियों के लिए तैयार किया जा सके। न्यायपालिका एआई के दुरुपयोग की निगरानी कर रही है और झूठी या भ्रामक सामग्री प्रस्तुत करने पर कड़ी सजा देने के लिए तैयार है ताकि न केवल न्याय व्यवस्था की रक्षा की जा सके बल्कि जनता का भरोसा भी कायम रहे। जैसे-जैसे एआई कानून में अधिक महत्व प्राप्त कर रहा है, पेशा इन उपकरणों का जिम्मेदारी से उपयोग करना जरूरी हो गया है। जज शार्प की चेतावनियां सावधानी के साथ-साथ कार्रवाई का आह्वान भी हैं ताकि तकनीक नियमों का सम्मान करे और कानून की रक्षा में सहायक हो। सारांश में, कानूनी अनुसंधान और तर्क में एआई का प्रयोग उच्चतम ईमानदारी मानकों की मांग करता है। इस में असफलता का परिणाम पेशेवर अनुशासन और आपराधिक जिम्मेदारी हो सकती है। सभी कानूनी क्षेत्र के हितधारकों से अपेक्षा की जाती है कि वे स्पष्ट दिशानिर्देश, बेहतर शिक्षा एवं नैतिक जागरूकता को बढ़ावा दें, ताकि एआई की भूमिका को जिम्मेदारीपूर्ण तरीके से विकसित किया जा सके। यह विकास समाज के व्यापक संदर्भ में भी महत्वपूर्ण है, जिसमें यह सुनिश्चित करना जरूरी है कि एआई का प्रभाव महत्वपूर्ण संस्थानों पर संतुलित हो और विश्वास तथा जवाबदेही के अर्थ में न्याय प्रणाली मजबूत बनी रहे।
जब लोग यह नहीं समझ पाते कि एआई कैसे काम करता है त…
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), विशेषकर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) जैसे ChatGPT, की व्यापक मिथकवाद के कारण बड़े परिणाम होते हैं जिनका सावधानीपूर्वक विश्लेषण आवश्यक है। हालांकि AI ने तेज़ी से प्रगति की है, आम जनमानस की धारणा अक्सर इन प्रणालियों का गलत चित्रण करती है, मानवीय जैसी बुद्धि, भावनाएँ या चेतना का आरोप लगाती है—यह भ्रांतियाँ मुख्य रूप से कॉर्पोरेट मार्केटिंग द्वारा प्रेरित हैं। यह लेख ऐसी भ्रांतियों के मूल और उनके समाज पर पड़े गहरे प्रभावों को दर्शाता है। ऐतिहासिक रूप से, नई तकनीकों का सामना संदेह और गलतफहमी से होता रहा है, और यह पैटर्न AI के मामले में भी जारी है, जिसमें इन उपकरणों के कार्य करने और प्रस्तुत किए जाने का तरीका और भी जटिल हो जाता है। LLMs सचेतना और वास्तविक समझ से वंचित हैं; वे बड़े डेटासेट से मात्र सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके टेक्स्ट पैटर्न की भविष्यवाणी करते हैं। यह मुख्य अंतर अक्सर सार्वजनिक चर्चा में नजरअंदाज किया जाता है। लेखक करीना हाओ, एमिली एम
स्केलेबल और विकेंद्रित, तेज़ और सुरक्षित, कोडवेयर, बि…
आज के तेजी से बदलते क्रिप्टो बाजार में, निवेशक ऐसी ब्लॉकचेन परियोजनाओं की ओर आकर्षित हो रहे हैं जो मापनीयता, विकेंद्रीकरण, गति और सुरक्षा का मेल प्रस्तुत करते हैं। कई विकल्पों में से, तीन लेयर्स-1 ब्लॉकचेन खास तौर पर उभरकर सामने आए हैं: Coldware (COLD), बिटकॉइन (BTC), और एथेरियम (ETH)। प्रत्येक अपनी विशिष्ट खूबियों के साथ विभिन्न बाजार खंडों को आकर्षित करता है, फिर भी इन सभी में ऐसी बुनियादी विशेषताएँ हैं जो लंबे समय तक मूल्य की खोज करने वाले निवेशकों की पसन्द हैं। Coldware (COLD): नई पीढ़ी की उभरती हुई ब्लॉकचेन अग्रणी Coldware (COLD) तेजी से एक लेयर्स-1 ब्लॉकचेन के रूप में उभर रहा है जो मापनीयता प्रदान करता है बिना विकेंद्रीकरण या सुरक्षा का बलिदान किए। कुछ ब्लॉकचेंस के विपरीत, जिन्हें गति या सुरक्षा में समझौता करना पड़ता है, Coldware (COLD) हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर नवाचारों का संयोजन कर एक निर्बाध पारिस्थितिकी बनाने में सक्षम है। इसकी अग्रणी Larna 2400 Web3 मोबाइल डिवाइस उपयोगकर्ताओं को गोपनीयता-केन्द्रित एन्क्रिप्टेड संचार और एक समर्पित लेयर्स-1 ब्लॉकचेन के माध्यम से विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi) तक सीधे पहुंच प्रदान करती है। निवेशक Coldware (COLD) को लेकर उत्साहित हैं क्योंकि यह वास्तविक समस्याओं—डेटा गोपनीयता, विकेंद्रीकृत शासन, और कुशल परिसंपत्ति टोकनकरण—का समाधान करता है, वह भी ऐसी ब्लॉकचेन पर जो मापनीय और सुरक्षित बनी रहती है। Coldware का डिजाइन बड़े पैमाने के उद्यम समाधानों का دعم करता है, साथ ही रोजमर्रा के उपयोगकर्ताओं के लिए भी आसान है। इस संतुलन ने इसकी हाल की प्रीसेल सफलता को प्रेरित किया है, जिसमें अब तक 800 मिलियन से अधिक टोकन बेचे जा चुके हैं, जो मजबूत बाजार विश्वास का संकेत है। बिटकॉइन (BTC): मौलिक और सबसे सुरक्षित ब्लॉकचेन बिटकॉइन (BTC) अपने आप में एक मूल लेयर्स-1 ब्लॉकचेन है और सुरक्षा तथा विकेंद्रीकरण का मानक बना हुआ है। कई नई प्लेटफार्मों से पुराना होने के बावजूद, बिटकॉइन (BTC) बनाम बाजार पूंजीकरण और निवेशकों की रुचि में लगातार शीर्ष स्थान पर बना है। इसका प्रूफ-ऑफ-वर्क सहमति तंत्र नेटवर्क की अमूल्य सुरक्षा सुनिश्चित करता है, जिससे यह कई निवेशकों के लिए मूल्य का भंडार बन गया है। हालांकि बिटकॉइन (BTC) स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट की श्रेणी में नई ब्लॉकचेन जैसी लचीलापन प्रदान नहीं करता, इसकी स्थिरता और व्यापक अपनापन इसे क्रिप्टो पोर्टफोलियो का आधार बनाते हैं। संस्थागत निवेशक बढ़ते हुए बिटकॉइन (BTC) का उपयोग मुद्रास्फीति और आर्थिक अस्थिरता से बचाव के लिए कर रहे हैं, जिससे इसकी स्थिति एक प्रिय लेयर्स-1 ब्लॉकचेन के रूप में मजबूत होती जा रही है। एथेरियम (ETH): स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट का अग्रदूत एथेरियम (ETH) ने प्रोग्रामबिल स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का परिचय कराकर ब्लॉकचेन क्षेत्र में क्रांति ला दी, जिससे विकेंद्रीकृत एप्लिकेशन (dApps) और विकेंद्रीकृत वित्त संभव हुआ। Ethereum 2
शिक्षा में ब्लॉकचेन: प्रमाणपत्र सत्यापन और अभिलेख रखरख…
शिक्षा क्षेत्र को अकादमिक प्रमाणपत्रों की सत्यता जांचने और सुरक्षित अभिलेख बनाए रखने में महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। पारंपरिक तरीके अक्सर बोझिल, धीमे होते हैं और त्रुटियों या धोखाधड़ी की संभावना रहते हैं, जिससे संस्थानों और नियोक्ताओं के लिए अकादमिक उपलब्धियों को विश्वसनीय रूप से प्रमाणित करना मुश्किल हो जाता है। इसके जवाब में, ब्लॉकचेन तकनीक शिक्षा अभिलेखों के प्रबंधन के लिए एक क्रांतिकारी समाधान के रूप में उभरी है। मुख्य रूप से अपनी क्रिप్టोक्यूरेंसी भूमिका के लिए प्रसिद्ध, ब्लॉकचेन एक विकेन्द्रीकृत, अपरिवर्तनीय लेज़र है जो लेनदेन को सुरक्षित और पारदर्शी रूप से रिकॉर्ड करता है। शिक्षा में, उपलब्धियों को ब्लॉकचेन पर संग्रहीत करने से प्रमाण पत्र अपारदर्शी और अधिकृत पक्षों जैसे नियोक्ताओं और शैक्षणिक संस्थानों द्वारा आसानी से सत्यापित किए जा सकते हैं। ब्लॉकचेन को अपनाकर, संस्थान अकादमिक प्रमाणपत्रों के लिए अधिक सुरक्षा प्रदान कर सकते हैं, कमजोर कागज़ी प्रमाणपत्रों और केंद्रीयकृत डेटाबेस से दूर जाकर एक वितरित एन्क्रिप्टेड नेटवर्क पर स्थानांतरित हो सकते हैं, जहां अनधिकृत परिवर्तन लगभग असंभव हैं। इससे न केवल छात्र रिकॉर्ड की अखंडता की रक्षा होती है बल्कि सभी शिक्षा हितधारकों के बीच विश्वास भी बनता है। साथ ही, ब्लॉकचेन श्रम प्रक्रिया को सरल बना सकता है, जो वर्तमान में मैनुअल सत्यापन और कागजी कामकाज से जूझ रही है। छात्र तुरंत सत्यापित डिजिटल प्रमाण पत्र नियोक्ताओं या अन्य संस्थानों के साथ साझा कर सकते हैं, जिससे देरी और бюरोकरेसी की बाधाएं कम होती हैं। ब्लॉकचेन का एक अन्य महत्वपूर्ण फायदा इसकी क्षमता है प्रमाणपत्र धोखाधड़ी से लड़ने की, जिसमें नकली डिप्लोमा या परिवर्तित ट्रांसक्रिप्ट शामिल हैं, जिससे शिक्षा प्रणाली की विश्वसनीयता और नियोक्ताओं का भरोसा कायम रहता है। ब्लॉकचेन रिकॉर्ड की अपरिवर्तनीय प्रकृति नकली जानकारी को प्रस्तुत करना अत्यंत कठिन बना देती है, जिससे शैक्षणिक योग्यता की प्रतिष्ठा और बढ़ती है। सुरक्षा और धोखाधड़ी रोकथाम के अलावा, ब्लॉकचेन के डिजिटलाइजेशन से कागज का काम कम होने, मध्यस्थों को हटाने और कार्यसंख्या तेजी लाने में खर्च की बचत भी होती है—जो छात्रों, शिक्षकों और नियोक्ताओं दोनों के लिए लाभकारी है। शिक्षा में ब्लॉकचेन का विश्वव्यापी उपयोग तेज हो रहा है, पायलट प्रोजेक्ट्स और पूर्ण कार्यान्वयन द्वारा इसकी परिवर्तनकारी क्षमता का प्रदर्शन हो रहा है। देश और संस्थान सुरक्षित शैक्षणिक रिकॉर्ड के लिए ब्लॉकचेन अवसंरचना में निवेश कर रहे हैं, जो जल्द ही विश्व स्तर पर मानक प्रक्रिया बन सकती है। भविष्य में, ब्लॉकचेन कृत्रिम बुद्धिमत्ता और ऑब्ज़र्विंग इंटरनेट जैसी तकनीकों के साथ जुड़कर शिक्षा के परिणामों को और बेहतर बना सकता है। उदाहरण के तौर पर, स्मार्ट अनुबंध स्वचालित रूप से कोर्स पूरी होने पर प्रमाणपत्र जारी कर सकते हैं और जीवनभर के लिए सीखने का वॉलेट लगातार शिक्षा और कौशल विकास की ट्रैकिंग कर सकता है। हालांकि, इसकी संभावनाओं के बावजूद, ब्लॉकचेन को तकनीकी बाधाएँ, कार्यान्वयन लागत, डेटा गोपनीयता से संबंधित चिंताएँ और मानकीकृत प्रोटोकॉल की आवश्यकता जैसी चुनौतियों का सामना है। फिर भी, सुरक्षा, दक्षता और विश्वसनीयता में इसके स्पष्ट लाभों के कारण गति बनी हुई है। संक्षेप में, ब्लॉकचेन तकनीक वैश्विक स्तर पर शिक्षा प्रणालियों को महत्वपूर्ण रूप से बदलने के लिए तैयार है, जो एक विकेन्द्रीकृत, अपरिवर्तनीय लेज़र प्रदान करती है जो प्रमाणपत्र सत्यापन, अभिलेख सुरक्षा और धोखाधड़ी रोकथाम जैसे मुख्य मुद्दों का समाधान करता है। जब इसका प्रयोग बढ़ेगा, तो अकादमिक अभिलेख प्रबंधन अधिक सुरक्षित, प्रभावी और पारदर्शी बन जाएगा, जिससे एक भरोसेमंद और सुलभ शिक्षा व्यवस्था का निर्माण होगा।
एक्सप्लोराटोर ने सैन फ्रांसिस्को में 'एडवेंचर्स इन एआई…
इस गर्मी, सान फ्रांसिस्को का एक्सप्लोराटोरियम गर्व के साथ अपना नवीनतम इंटरैक्टिव प्रदर्शनी, "एडवेंचर्स इन एआई" प्रस्तुत करता है, जिसका उद्देश्य आगंतुकों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का विस्तृत और आकर्षक अवलोकन प्रदान करना है। यह प्रदर्शनी 12 जून से 14 सितंबर तक चलेगी, और इसका उद्देश्य एआई का पर्दा हटा कर उसे सरल और समझने योग्य बनाना है, जिसमें 20 व्यावहारिक इंस्टालेशन शामिल हैं जो बच्चों और वयस्कों सहित व्यापक दर्शकों को आकर्षित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह प्रदर्शनी एक जीवंत शैक्षिक वातावरण प्रदान करता है जहां आगंतुक जटिल एआई अवधारणाओं के साथ व्यावहारिक और सुलभ गतिविधियों के माध्यम से संपर्क कर सकते हैं। प्रमुख आकर्षण में एआई-निर्मित संगीत स्टेशन शामिल हैं, जो दर्शकों को मशीनों द्वारा कला और अभिव्यक्ति के निर्माण और प्रभाव को प्रयोग करने का अवसर देते हैं। साथ ही, कम्प्यूटेशनल थॉट प्रोसेसेस का अनुकरण करने वाले खेल भी हैं, जो प्रतिभागियों को एआई प्रणालियों के निर्णय लेने के ढांचे को समझने का अनूठा अवसर प्रदान करते हैं। एक मुख्य आकर्षण इन विभिन्न रोबोट्स के साथ इंटरैक्शन है, जो भाषा और भावना का विश्लेषण कर सकते हैं, तत्काल उत्तर देते हैं और मनुष्यों तथा मशीनों के बीच सार्थक और इंटरैक्टिव संवाद को प्रोत्साहित करते हैं। एक्सप्लोराटोरियम की परियोजना निदेशक ऐन माइजिंगर ने इस प्रदर्शनी की नवीन विशेषताओं पर प्रकाश डाला, खासकर एक इंटरैक्टिव रोबोट पर जिसका उद्देश्य सीखना और अपने तरीके बदल कर आगंतुकों की भागीदारी में सुधार करना है। "यह तत्व न केवल एआई की क्षमताओं का प्रदर्शन करता है बल्कि इसकी मानव आदान-प्रदान के माध्यम से विकसित होने की क्षमता को भी दर्शाता है," माइजिंगर ने कहा। एंथ्रोपिक नामक कंपनी, जो क्लॉड एआई भाषा मॉडल की निर्माता है, का समर्थन प्राप्त इस प्रदर्शनी में आधुनिक समाज में एआई की महत्वपूर्ण भूमिका को उजागर किया गया है तथा इसकी प्रभावशीलता के प्रति सार्वजनिक जागरूकता का महत्व भी बताया गया है। गर्मी के दौरान, एक्सप्लोराटोरियम एक शैक्षिक मंच प्रदान करता है जो आम जनता और तीव्र गति से विकसित हो रहे एआई क्षेत्र के बीच सेतु का कार्य करता है। ठोस और व्यावहारिक अनुभव प्रस्तुत कर, यह प्रदर्शनी एआई के दैनिक जीवन, निर्णय लेने और भविष्य की प्रौद्योगिकियों की दिशा पर विचार करने के लिए प्रेरित करता है। टिकट वयस्कों के लिए $40 से शुरू होते हैं, जिसमें परिवार और समूह विकल्प भी उपलब्ध हैं। इस व्यस्त मौसम में उच्च मांग के कारण अग्रिम बुकिंग की सिफारिश की जाती है। जैसे-जैसे एआई मनोरंजन से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक के क्षेत्रों में व्यापक रूप से प्रगट हो रहा है, "एडवेंचर्स इन एआई" जैसी पहल आवश्यक हैं ताकि जागरूकता और सूचनात्मक बातचीत को बढ़ावा दिया जा सके। एक्सप्लोराटोरियम की इंटरैक्टिव और समावेशी वैज्ञानिक शिक्षा की प्रतिबद्धता यह सुनिश्चित करती है कि आगंतुक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इस तेजी से विकसित क्षेत्र के प्रति गहरी समझ और जिज्ञासा विकसित करें। सैन फ्रांसिस्को के केंद्र में स्थित, एक्सप्लोराटोरियम विज्ञान से जुड़ाव में अग्रणी है और नियमित रूप से नई प्रदर्शनी प्रस्तुत करता है, जो नवीनतम तकनीकों और वर्तमान सामाजिक रुझानों को दर्शाती हैं। यह एआई-केंद्रित प्रदर्शनी अपने मिशन को दर्शाती है कि विज्ञान को सभी के लिए सुलभ और रोचक बनाया जाए। आगंतुकों को प्रोत्साहित किया जाता है कि वे प्रदर्शन के हर पहलू का अन्वेषण करें, लाइव डेमो में भाग लें और पूरे गर्मी के दौरान ऑन-साइट विशेषज्ञों के साथ जुड़ें, जो सवालों के जवाब देने और एआई के भविष्य पर चर्चा करने के लिए उपलब्ध हैं। "एडवेंचर्स इन एआई" प्रदर्शनी एक ज्ञानवर्धक और दिलचस्प यात्रा का वचन देती है, सभी का स्वागत करती है ताकि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अद्भुत दुनिया और आज के समाज में उसकी भूमिका को खोज सकें।
गूगल ने AI इनफ्रेंस के लिए Ironwood TPU का अनावरण …
गूगल ने अपने एआई हार्डवेयर में नई छलांग लगाते हुए अपना नवीनतम आविष्कार, आयरनवुड TPU, प्रस्तुत किया है, जो अब तक का इसका सबसे उन्नत कस्टम AI एक्सेलेरेटर है। यह महत्वपूर्ण नवाचार "इन्फेरेंस के युग" को शक्ति प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो अभूतपूर्व प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्रदान करता है, और AI की गणना मानकों को फिर से परिभाषित करता है। आयरनवुड TPUprocessing शक्ति में एक विशाल छलांग है, जिसमें लगभग 9,216 लिक्विड-कूल्ड चिप्स का समूह कार्यरत है। यह अद्भुत व्यवस्था इस एक्सेलेरेटर को 42
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