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डीएमजी ब्लॉकचेन ने जून 2025 के बिटकॉयइन माइनिंग परिणाम और विस्तार योजनाओं की रिपोर्ट दी
वैंकूवर, ब्रिटिश कोलंबिया, 2 जुलाई, 2025 (ग्लोब न्यूज मशीन) – DMG Blockchain Solutions Inc.
(TSX-V: DMGI) (OTCQB: DMGGF) (FRANKफुर्ट: 6AX), एक एकीकृत ब्लॉकचेन और डेटा सेंटर टेक्नोलॉजी कंपनी, ने आज जून 2025 के अपने प्रारंभिक परिचालन परिणाम जारी किए हैं: - बिटकॉइन की खदान: 23 बीटीसी (मई 2025 में 31 बीटीसी से कम) - हैशरेट: 1. 56 ईएच / सेकंड (मई 2025 में 1. 89 ईएच / सेकंड से कम) - बिटकॉइन बैलेंस: 341 बीटीसी (मई 2025 में 350 बीटीसी से कम) जून 2025 में, DMG का वास्तविक हैशरेट 18% घटकर रहा है, इसकी क्रिस्टिना लेक सुविधा में बिना योजना के लगभग दो दिन की विद्युत आपूर्ति बंदी और इसकी हाइड्रो इंफ्रास्ट्रक्चर की निरंतर समस्याओं के कारण। एक क्षेत्रीय बिजली गरज के दौर के कारण मुख्य सबस्टेशन ब्रेकर ट्रिप हो गया, जिससे व्यापक मरम्मत की आवश्यकता हुई। इसके अतिरिक्त, निर्माता की गुणवत्ता नियंत्रण समस्याओं के कारण DMG के हाइड्रो इंफ्रास्ट्रक्चर में संदूषण से संबंधित डाउनटाइम हुआ, जिसे सक्रिय रूप से हल किया जा रहा है। कंपनी का अनुमान है कि और देखरेख और सर्विसिंग के साथ, हाइड्रो माइनिंग क्षमता का हैशरेड इसकी 0. 4 ईएच / सेकंड की क्षमता के करीब पहुंच सकता है, यहाँ तक कि गर्मियों के बीच में भी, क्योंकि हाइड्रो माइनर तापमान के ऊपर 40°C के आसपास काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, हालांकि दक्षता कम हो जाती है। अपनी प्रारंभिक 6 मेगावाट हाइड्रो माइनिंग कंटेनर निर्माण के अनुभव का उपयोग करते हुए, DMG क्रिस्टिना लेक में योजना के विस्तार के लिए नए हाइड्रो इन्फ्रास्ट्रक्चर को वैकल्पिक निर्माताओं से स्रोत करने की योजना बना रहा है। कंपनी मौजूदा विद्युत वितरण और शेल्विंग को बनाए रखेगी, जबकि प्रमुख हाइड्रो घटकों की खरीद शीर्ष स्तर के विक्रेताओं से करेगी ताकि एयर-कूल्ड से डायरेक्ट लिक्विड-कूल्ड माइनिंग में संक्रमण आसान हो सके और सप्लाई चेन तथा सम्मिलन की गुणवत्ता में सुधार हो। DMG इस गर्मी में क्रिस्टिना लेक पर एक पायलट हाइड्रो सिस्टम बनाएगा, अपने 2025 के अंत तक 3 ईएच / सेकंड के विस्तार लक्ष्य से पहले। जून के अंत तक, DMG के बिटकॉइन का कुल संग्रह 341 बीटीसी था। कंपनी ने संचालन पर खर्च करने और Sygnum बैंक के ऋण को कम करने के लिए मासिक बिटकॉइन बेचे, जैसा कि पूर्व में बताया गया था। ब्रिटिश कोलंबिया से बाहर नए बिटकॉइन माइनिंग साइट अनुबंध DMG ने कनाडाई प्रांत में, ब्रिटिश कोलंबिया के बाहर, कम लागत वाले नवीनीकृत ऊर्जा से चलने वाले नए डेटा प्रोसेसिंग सेंटर के विकास के लिए एक बाइंडिंग समझौता किया है, जो इसकी दीर्घकालिक रणनीति का हिस्सा है कि खनन कार्य ऐसे स्थानों पर किया जाए जहां ऊर्जा लागत न्यूनतम हो। एक बार चालू होने पर, नए स्थल में लगभग 1 ईएच / सेकंड की खनन क्षमता जोड़ने की उम्मीद है, जो उपकरण चयन और कमिशनिंग पर निर्भर है, जिसे वर्तमान में 2026 के दूसरे भाग के लिए लक्षित किया गया है। सीईओ शेल्डन बेनेट ने कहा, “जून में हमारे माइनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ अप्रत्याशित चुनौतियों का सामना करना पड़ा, लेकिन हम अपने संचालन को सस्ते ऊर्जा वाले इलाकों में स्थानांतरित करने की दिशा में प्रगति कर रहे हैं। हम कनाडाई सरकार एजेंसियों के साथ चर्चा कर रहे हैं, जिसमें राष्ट्रीय रक्षा विभाग पर केंद्रित है, क्योंकि कनाडा में रक्षा खर्च बढ़ रहा है और AI को प्राथमिकता दी जा रही है। हमें सिस्टमिक ट्रस्ट की ग्राहक ऑनबोर्डिंग और प्लेटफॉर्म विस्तार से भी प्रेरणा मिल रही है।“ शेयरऑप्शंस और RSUs का अनुदान DMG ने कर्मचारियों और निदेशकों को कुल 201, 607 शेयर विकल्प और 1, 275, 000 प्रतिबंधित स्टॉक यूनिट्स (RSUs) प्रदान किए हैं। विकल्प पांच वर्षों के भीतर 0. 285 डॉलर प्रति शेयर पर exercisable हैं, और ग्रांट के छह, 12, 18, और 24 महीनों बाद 25% अनुदान के साथ वेस्ट होते हैं। RSUs पूरी तरह से एक वर्ष में वेस्ट होते हैं। इन अनुदानों का उद्देश्य कंपनी के दीर्घकालिक प्रदर्शन और विकास के साथ प्रेरणाओं का सामंजस्य बिठाना है। डिस्क्लेमर TSX वेंचर एक्सचेंज और इसके रेगुलेशन सर्विस प्रोवाइडर इस रिलीज़ की पर्याप्तता या सटीकता की जिम्मेदारी से इनकार करते हैं। अगले खतरों के बारे में सावधानीपूर्वक नोट: यह रिलीज़ वर्तमान उम्मीदों पर आधारित फॉरवर्ड-लुकिंग स्टेटमेंट्स शामिल है, जिनमें DMG की रणनीतियों, योजनाओं, उत्पादन लक्ष्यों, इन्फ्रास्ट्रक्चर स्रोत, ग्राहक प्राप्ति, उत्पाद विकास, और बाजार की स्थिति शामिल हैं। इन स्टेटमेंट्स में जोखिम और अनिश्चितताएँ हैं जो संभवतः वास्तविक परिणामों को कटौतियों के साथ भिन्न कर सकती हैं, जैसे बिटकॉइन माइनिंग की कठिनाई में परिवर्तन, बिटकॉइनकी कीमत में उतार-चढ़ाव, संचालन संबंधी चुनौतियां, नियामक जोखिम, प्रतिस्पर्धा, सप्लाई चेन मुद्दे, तकनीक में बदलाव, सुरक्षा खतरें, और अन्य कारक जो DMG के नियंत्रण से बाहर हैं। निवेशक सावधानी बरतें और इन फॉरवर्ड-लुकिंग स्टेटमेंट्स पर अधिक विश्वास न करें, जो केवल रिलीज़ की तारीख तक ही मान्य हैं। DMG इन स्टेटमेंट्स को अपडेट करने की कोई जिम्मेदारी नहीं मानता जब तक कि कानूनन आवश्यक हो। विस्तृत जोखिमों और अनिश्चितताओं के लिए, DMG की फाइलिंग्स www. sedarplus. ca पर देखें। अतीत की वित्तीय प्रदर्शन भविष्य के परिणामों का सूचक नहीं हो सकती।
Brief news summary
डीएमजी ब्लॉकचैन सॉल्यूशंस इंक. ने जून 2025 के प्रारंभिक परिणामों की रिपोर्ट दी है, जिसमें उन्होंने 23 बीटीसी माइंस किए हैं, जो मई में 31 बीटीसी से कम है, क्योंकि हैशरेट में 18% की गिरावट हुई है, जिसका कारण लगभग दो दिनों की बिजली कटौती और क्रिस्टिना लेक साइट पर हाइड्रो الهندी संरचनाओं की समस्याएं हैं। इन चुनौतियों का सामना करने के लिए, कंपनी उपकरणों का सेवा कार्य कर रही है, गुणवत्ता में सुधार कर रही है, और विकल्प प्रदान करने वाले नए हाइड्रो घटकों को स्रोत कर रही है। डीएमजी का योजना है कि वे वर्ष के अंत तक अपनी हाइड्रो माइ니ंग क्षमता को 3 ईएच/सेकंड तक बढ़ाए, और इस गर्मी में एक पायलट सिस्टम भी शुरू करने की योजना है। वर्तमान में उनके पास कुल 341 बीटीसी हैं, जिनमें से कुछ संपत्तियों को बेचकर उन्होंने संचालन के निधि जुटाने और ऋण कम करने के लिए पैसा प्राप्त किया है। इसके अतिरिक्त, डीएमजी ने ब्रिटिश कोलंबिया के बाहर एक नया डेटा सेंटर बनाने का समझौता किया है, जिसकी क्षमता 1 ईएच/सेकंड है, और इसका लक्ष्य है कि यह 2026 के अंत तक पूरा हो जाए। कंपनी ने कर्मचारियों और निदेशकों को प्रेरित करने के लिए स्टॉक विकल्प और प्रतिबंधित स्टॉक यूनिट्स भी प्रदान किए हैं। सीईओ शेल्डन बेनेट ने रणनीतिक प्राथमिकताओं को रेखांकित किया, जैसे कम लागत वाली ऊर्जा प्राप्त करना, सरकार से जुड़ाव बढ़ाना, और सिस्टमिक ट्रस्ट कस्टडी प्लेटफार्म का विस्तार करना। डीएमजी उन उद्योग जोखिमों और अनिश्चितताओं को भी मान्यता देता है, जबकि वे कार्बन-न्यूट्रल पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर ब्लॉकचैन और एआई कंप्यूटिंग के प्रति प्रतिबद्ध हैं।
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एआई और जलवायु परिवर्तन: पर्यावरणीय परिवर्तनों का पूर्…
वैश्विक स्तर पर वैज्ञानिक तेजी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग कर रहे हैं ताकि जलवायु परिवर्तन के प्रभावों को समझने और भविष्यवाणी करने में मदद मिल सके। जलवायु विज्ञान में एआई का एकीकरण पर्यावरण डेटा का विश्लेषण करने और भविष्य में आने वाले परिवर्तन का अनुमान लगाने में एक महत्वपूर्ण प्रगति है। उन्नत एआई एल्गोरिदम के उपयोग से शोधकर्ता विस्तृत ऐतिहासिक जलवायु रिकॉर्ड के साथ-साथ वर्तमान पर्यावरणीय आंकड़ों को संसाधित कर सकते हैं, जिससे अधिक सटीक और विस्तृत मॉडल विकसित हो सकते हैं जो समय के साथ जलवायु परिवर्तन के कारण ईकोसिस्टम की प्रतिक्रियाओं का पूर्वानुमान कर सकें। एआई उन चुनौतियों को भी संबोधित करता है जिनका सामना पारंपरिक जलवायु मॉडलिंग करती है, जैसे पर्यावरणीय कारकों के जटिल इंटरैक्शन को संभालना और वैश्विक जलवायु डेटा का विशाल पैमाना। एआई बड़े डेटा सेट के भीतर पैटर्न और संबंधितताओं का पता लगाने में कुशल है, जो मानव के लिए पहचानना कठिन होते हैं, और इस प्रकार तापमान परिवर्तन, वर्षा परिवर्तन, मिट्टी की संरचना, जैव विविधता में बदलाव और मानवीय गतिविधियों जैसे कारकों के साथ सटीक जलवायु संभावनाएँ प्रदान करता है। ये एआई-निर्मित पूर्वानुमान नीति निर्धारकों और संरक्षणवादियों के लिए अनिवार्य हैं, जो जलवायु परिवर्तन के प्रतिकूल प्रभावों को कम करने के लिए लक्षित रणनीतियाँ विकसित करना चाहते हैं। सटीक भविष्यवाणियों से संसाधन का सही आवंटन, संरक्षण योजना और कमजोर क्षेत्रों में अनुकूलन कार्रवाईयां सुनिश्चित होती हैं। उदाहरण के लिए, एआई मॉडल उच्च जोखिम वाले ईकोसिस्टम की पहचान कर सकते हैं, जिससे नुकसान पहुंचाने वाली प्रजातियों की सुरक्षा के लिए प्रारंभिक कदम उठाए जा सकते हैं और जैव विविधता बनाए रखी जा सकती है। साथ ही, एआई चरम मौसम की घटनाओं जैसे तूफान, सूखे और जंगल की आग की आवृत्ति और गंभीरता की भी पूर्वानुमान लगा सकता है, जिनका प्राकृतिक और मानवीय प्रणालियों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। बेहतर पूर्वानुमान व्यवस्था और प्रतिक्रिया क्षमता को बढ़ावा देता है, जिससे जीवन की हानि और आर्थिक नुकसान को कम किया जा सकता है। एआई का समागम शोध में प्रामाणिकता और पुनःउपयोगिता को भी बढ़ावा देता है क्योंकि यह लगातार नए डेटा से सीखता रहता है, जिससे नवीनतम जानकारी मिलती रहती है। पर्यावरणीय परिस्थितियों में बदलाव के साथ-साथ इन मॉडल का विकास होता रहता है, जो सतत निगरानी और आवश्यक समायोजन के लिए बेहद जरूरी है। शोधकर्ता इंटरडिसцип्लिनरी सहयोग पर बल देते हैं — जैसे कंप्यूटर विज्ञान, ecology, मौसम विज्ञान और सामाजिक विज्ञान का संगम — ताकि एआई मॉडल तकनीकी रूप से मजबूत और पारिस्थितिक एवं सामाजिक रूप से उपयोगी हों। इससे व्यावहारिक और कार्यक्षम एआई टूल्स का निर्माण संभव हो पाता है, जो विभिन्न हितधारकों की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। हालांकि, चुनौतियाँ भी मौजूद हैं, जिनमें डेटा की गुणवत्ता और प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करना, एल्गोरिदम के प्रशिक्षण में संभावित पूर्वाग्रहों से निपटना और एआई के पर्यावरण नीति प्रयोग से जुड़े नैतिक मुद्दे शामिल हैं। वैज्ञानिकों और नीति निर्माता को मिलकर मानकों का सेटअप करना चाहिए ताकि जिम्मेदार एआई का उपयोग जलवायु समस्याओं के समाधान में हो सके। सारांश में, जलवायु परिवर्तन के प्रभावों का मॉडलिंग और पूर्वानुमान लगाने के लिए एआई का प्रयोग पर्यावरण विज्ञान में क्रांतिकारी बदलाव लाता है। जटिल और विशाल डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता का उपयोग करके अधिक सटीक प्रोजेक्शंस तैयार किए जाते हैं, जो नीति निर्धारकों और संरक्षणवादियों के लिए बहुत जरूरी हैं। यह प्रगति लक्षित संयम और अनुकूलन का समर्थन करती है, आपदा की तैयारी को बेहतर बनाती है, और सूचित, प्रमाण आधारित निर्णयों को बढ़ावा देती है। तेजी से बदलते वैश्विक जलवायु संकट का सामना करते हुए, एआई भविष्य की पीढ़ियों के लिए पारिस्थितिक तंत्र की रक्षा और सतत विकास को प्रोत्साहित करने का एक आवश्यक उपकरण बन रहा है।
खुदरा में एआई: ग्राहक अनुभवों को व्यक्तिगत बनाना
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) खुदरा उद्योग में गहराई से परिवर्तन ला रही है, जो व्यक्तिगत खरीदारी अनुभवों का नया युग शुरू कर रही है, जो प्रत्येक उपभोक्ता की विशिष्ट पसंद और व्यवहार के अनुकूल हैं। उन्नत AI एल्गोरिदम का उपयोग कर,retailers विशाल मात्रा में ग्राहक डेटा का विशिष्टता से विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे उन्हें अत्यधिक व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें प्रदान करने और लक्षित विपणन अभियानों की शुरुआत करने की अनुमति मिलती है, जो हर खरीदार की विशिष्ट रुचियों और आवश्यकताओं के अनुरूप होते हैं। यह परिवर्तनकारी तकनीक ग्राहक सहभागिता को बढ़ाने से आगे बढ़कर, इन्वेंट्री प्रबंधन और आपूर्ति श्रृंखला लॉजिस्टिक्स जैसे महत्वपूर्ण परिचालन कार्यों का अनुकूलन भी कर रही है। AI आधारित प्रणालियाँ मांग के प्रवृत्तियों का अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाती हैं, जिससे सुनिश्चित होता है कि दुकानें सही समय पर सही उत्पाद स्टॉक करें, जिससे बेकार होने वाली वस्तुओं को कम किया जा सके और लागतें घटें। इसके अतिरिक्त, AI आपूर्ति श्रृंखला की दक्षता को बेहतर बनाता है, सप्लायर्स, वेयरहाउस और वितरण केंद्रों के बीच समन्वय को मजबूत कर, तेज डिलिवरी समय और बेहतर उत्पाद उपलब्धता सुनिश्चित करता है। AI को अपनाने वाले रिटेलर्स ग्राहकों की संतुष्टि में इजाफा करते हैं, क्योंकि व्यक्तिगत इंटरैक्शन खरीदारी अनुभव को अधिक प्रासंगिक और आनंददायक बनाते हैं। इस स्तर की अनुकूलनता ग्राहकों की वफादारी को गहरा बनाती है, जिससे खरीददार समझे गए और मूल्यवान महसूस करते हैं, और इससे पुनः खरीदारी और सकारात्मक शब्दों का प्रचार बढ़ता है। साथ ही, इन्वेंट्री और सप्लाई चेन प्रबंधन में AI की भूमिका रिटेलर को प्रतिस्पर्धात्मक बाजार में तेजी से बदलते बाजार की मांग के अनुसार जल्दी अनुकूलित होने में सक्षम बनाती है, जिससे वे मुकाबले में बने रहते हैं। हालांकि, AI के यह शक्तिशाली परिवर्तनकारी प्रभाव रिटेल क्षेत्र में क्रांति लाने का वादा करते हैं, लेकिन कुछ महत्वपूर्ण चुनौतियों का भी सामना करना जरूरी है। डेटा प्राइवेसी एक मुख्य चिंता का विषय है, क्योंकि व्यक्तिगत जानकारी का व्यापक संग्रह और विश्लेषण नैतिक मुद्दे और कानूनी जिम्मेदारियों को जन्म देता है, विशेष रूप से उपभोक्ता सहमति और डेटा संरक्षण के संदर्भ में। AI प्रणालियों द्वारा निर्णय लेने की प्रक्रिया में पारदर्शिता भी भरोसा बनाने के लिए जरूरी है, ताकि ग्राहक और नियामक दोनों का विश्वास कायम रहे। रिटेलर्स को अपने AI कार्यान्वयन को स्पष्ट और निष्पक्ष बनाना चाहिए, ताकि किसी भी ग्राहक समूह पर प्रतिकूल प्रभाव न डाला जाए। इसके अलावा, AI तकनीकों का समावेशन संरचना और कुशल कर्मियों में भारी निवेश की मांग करता है, जो छोटे व्यवसायों के लिए एक चुनौती हो सकता है। रिटेल स्टाफ का निरंतर प्रशिक्षण और कौशल विकास आवश्यक है ताकि AI के लाभों का पूरा सदुपयोग किया जा सके तथा मानव संवेदना का भी संरक्षण हो सके। स्वचालन और व्यक्तिगत मानव सेवा का संतुलन बनाना भविष्य में सफल रिटेल रणनीतियों का एक अहम हिस्सा बन सकता है। भविष्य में, AI का रिटेल में विकास और नवाचार जारी रहने की उम्मीद है। मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी प्रगति, उपभोक्ता अंतर्दृष्टि और इंटरैक्शन क्षमताओं को और अधिक उन्नत बना रही हैं। वर्चुअल शॉपिंग असिस्टेंट, ऑगमेंटेड रियलिटी फिटिंग रूम और AI आधारित ट्रेंड फोरकास्टिंग जैसी नई तकनीकें खरीदारी के अनुभव को और समृद्ध बनाने के अवसर बढ़ा रही हैं। सारांश में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता खुदरा सेक्टर में परिवर्तन का एक शक्तिशाली उत्प्रेरक है, जो व्यक्तिगत, कुशल और ग्राहक केंद्रित संचालन के उपकरण प्रदान करता है। हालांकि डेटा गोपनीयता, पारदर्शिता और लागूकरण से जुड़ी चुनौतियां बनी रह सकती हैं, फिर भी इसके संभावित लाभ—जैसे ग्राहक संतुष्टि में सुधार, वफादारी मजबूत बनाना, इन्वेंट्री का अनुकूलन, और सप्लाई चेन का प्रवाह—AI को प्रतिस्पर्धात्मक और तेज़ी से विकसित हो रहे बाजार में सफल होने के लिए एक परिवर्तनकारी तकनीक बनाते हैं। दोनों, रिटेलर और उपभोक्ता, जिम्मेदार और सोच-समझकर AI नवाचारों को अपनाकर शॉपिंग के भविष्य को अधिक सहज और उम्दा बनाने में लाभान्वित हो सकते हैं।
सर्किल की मूल्यांकन और क्रिप्टो क्षेत्र में विनियामक वि…
क्रिप्टोकरेंसी उद्योग महत्वपूर्ण परिवर्तन से गुजर रहा है क्योंकि मुख्य खिलाड़ी और नियामक वातावरण विकसित हो रहे हैं, जो दुनिया भर में डिजिटल संपत्तियों के लिए एक नए युग का संकेत है। एक प्रमुख विकास है सर्किल की प्रभावशाली स्टॉक मार्केट प्रदर्शन, जो हाल ही में इसकी सार्वजनिक लिस्टिंग के बाद दिखाई दी है। इस उछाल के बावजूद, सर्किल द्वारा जारी प्रमुख स्थिर मुद्रा USDC का बाजार पूंजीकरण स्थिर रहा है, जिससे जटिल निवेशक मनोवृत्तियों और स्थिर मुद्रा क्षेत्र में अंतर्निहित राजस्व कारकों का संकेत मिलता है। सर्किल के स्टॉक में बढ़ोतरी निवेशकों का विश्वास उसके व्यवसाय मॉडल और विकास संभावनाओं में दर्शाती है, जबकि व्यापक क्रिप्टो बाजार में अस्थिरता बनी हुई है। इस बढ़ती इक्विटी value और स्थिर बाजार पूंजीकरण के बीच का विरोधाभास सूक्ष्म मूल्य प्रेरकों को उजागर करता है, जैसे नियामक मुद्दे, लेनदेन उपयोगिता और अपनाने की दर। विश्लेषकों का मानना है कि निवेशकों का उत्साह सर्किल के रणनीतिक कदमों का फल है, जिसमें स्थिर मुद्रा जारी करने से आगे बढ़कर डिजिटल परिसंपत्तियों के ट्रेडिंग और कॉर्पोरेट ग्राहकों के लिए ट्रेजरी सेवाओं का विस्तार किया गया है। वैश्विक स्तर पर, केंद्रीय बैंक डिजिटल मुद्राएँ (CBDCs) तेजी से प्रगति कर रही हैं, जिसमें 49 देश—जिसमें चीन और भारत भी शामिल हैं—सक्रिय रूप से CBDC कार्यक्रमों का पायलट कर रहे हैं। ये सरकारी समर्थन प्राप्त डिजिटल मुद्राएँ क्रिप्टोकरेंसी के लाभों को परंपरागत फिएट की स्थिरता और निगरानी के साथ मिलाने का उद्देश्य रखती हैं। चीन का डिजिटल युआन प्रोजेक्ट, जो अब उन्नत परीक्षण में है, रोजाना के लेनदेन में तेजी से शामिल हो रहा है। इसके विपरीत, संयुक्त राज्य अमेरिका अधिक सतर्क रहा है; ट्रम्प प्रशासन के दौरान, डिजिटल डॉलर के लिए कोई महत्वपूर्ण कदम नहीं उठाए गए। हालांकि, हाल की अमेरिकी वित्तीय महк्मओं की चर्चाएँ CBDCs में बढ़ती रुचि को दर्शाती हैं, जो वित्तीय समावेशन को बढ़ाने, भुगतानों में सुधार करने और डॉलर की वैश्विक भूमिका को मजबूत करने की संभावनाओं को पहचानती हैं। जनसांख्यिकी संबंधी जानकारी यह दिखाती है कि क्रिप्टो निवेशक मुख्य रूप से पुरुष हैं और उच्च जोखिम सहनशीलता प्रदर्शन करते हैं, जो अक्सर सोशल मीडिया पर निर्भर रहते हैं जानकारी के लिए। यह निर्भरता स्पष्ट, सटीक संचार की आवश्यकता को रेखांकित करती है ताकि क्रिप्टो पारिस्थितिकी तंत्र में सूचित भागीदारी का समर्थन किया जा सके। वहीं, मुख्यधारा की स्वीकृति भी गति पकड़ रही है, जिसमें हाल ही में क्रिप्टोकरेंसी ईटीएफ की नियामक मंजूरी शामिल है, जिनमें स्टेक्ड सोलाना टोकनों और विविध मल्टी-एसेट डिजिटल फंड पर केंद्रित हैं। ये उत्पाद पारंपरिक निवेशकों को नियामक, पहुंच योग्य क्रिप्टो एक्सपोज़र प्रदान करते हैं, जिससे निवेशकों का आधार बढ़ने और तरलता में सुधार की संभावना है। कुल मिलाकर, ये सभी विकास—कंपनीगत सफलता, सरकारी डिजिटल मुद्राएँ, बदलते निवेशक प्रोफाइल और नवीन वित्तीय उपकरण—एक परिपक्व हो रहे क्रिप्टोकरेंसी बाजार का संकेत हैं। जैसे-जैसे नियम स्पष्ट होते जाएंगे और वित्तीय उत्पाद विविध होंगे, डिजिटल संपत्ति पारिस्थितिकी तंत्र में गहरा परिवर्तन की उम्मीद है। उद्योग विशेषज्ञों का मानना है कि स्पष्ट नियम और संस्थागत भागीदारी बढ़ने से भरोसा और स्थिरता बनेगी, जबकि तकनीकी बाधाओं और नियामक अनिश्चितताओं के बावजूद, क्रिप्टोकरेंसी का रास्ता पारंपरिक वित्त से अधिक जुड़ता जा रहा है, जिससे भविष्य में डिजिटल संपत्तियों की भूमिका वैश्विक अर्थव्यवस्था में केंद्रित होने के संकेत हैं। जैसे-जैसे ये प्रवृत्तियों बढ़ेंगी, सभी क्षेत्र के हितधारकों को रणनीतिक रूप से अनुकूलन करना होगा ताकि अवसरों का लाभ उठाया जा सके और इस विकसित हो रहे डिजिटल परिदृश्य की जटिलताओं को सम्हाला जा सके।
रॉबिनहुड (HOOD) समाचार: अरबिट्रम पर टोकनाइज्ड स्टॉक्स…
रॉबिनहुड अपनी क्रिप्टो उपस्थिति का विस्तार करते हुए अपनी खुद की ब्लॉकचेन और टोकनائز्ड स्टॉक्स लाने जा रहा है यूएस-लिस्टेड स्टॉक्स और ईटीएफ के टोकनाइज्ड संस्करण प्रारंभ में यूरोपीय संघ के उपयोगकर्ताओं को प्रस्तुत किए जाएंगे और इन्हें आर्बिट्रम पर जारी किया जाएगा, जिसके बाद रॉबिनहुड इन्हें अपनी स्वामित्व वाली ब्लॉकचेन पर लॉन्च करने की योजना बना रहा है। क्रिस्टियन संडोर द्वारा | सुभाष अल्फेर द्वारा संपादित अपडेटेड: 30 जून 2025, रात 7:14 बजे। प्रकाशित: 30 जून 2025, दोपहर 3:00 बजे।
यूरोपीय सीईओ ने ब्रसेल्स से प्रमुख एआई विधेयक को रोक…
हाल ही में कुछ प्रमुख सीईओ की टीम ने यूरोपीय आयोग की अध्यक्ष उर्सुला वॉन डेर लेयेन को एक खुला पत्र भेजा है, जिसमें प्रस्तावित यूरोपीय संघ के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्ट की वर्तमान स्थिति पर गंभीर चिंता व्यक्त की गई है। उनका तर्क है कि इस कानून की जटिल और एक-दूसरे को ओवरलैप करने वाली नियमावली यूरोप की प्रतिस्पर्धात्मकता को तेजी से विकसित हो रहे वैश्विक एआई क्षेत्र में नुकसान पहुंचा सकती है। सीईओ ने यह भी बताया कि अत्यधिक जटिल कानूनी ढांचा नवाचार को दबा सकता है और निवेश को हतोत्साहित कर सकता है, जिससे संभव है कि यूरोप तेज़ी से बढ़ते क्षेत्र में पीछे रह जाए। यह खुला पत्र ऐसे समय में आया है जब EU अधिकारी और उद्योग के हितधारक सक्रिय रूप से एआई नियमावली का पुनर्मूल्यांकन और सुधार कर रहे हैं। इस प्रक्रिया का मुख्य हिस्सा एक “अभ्यास कोड” का मसौदा बनाना है, जो कंपनियों को कानून का पालन करने में मदद करेगा। जबकि यह कोड नियमावली की जिम्मेदारियों को स्पष्ट करने और कार्यान्वयन में आसान बनाने का लक्ष्य रखता है, कई व्यवसाय अभी भी वर्तमान प्रावधानों की अस्पष्टता और जटिलता के कारण सतर्क हैं। हालांकि कानून अभी विधायी चरण में है और इसकी कई नियम अभी प्रभावी नहीं हुए हैं, पर व्यापार समुदाय ने काफी चिंता व्यक्त की है। विशेषकर छोटे कंपनियों को डर है कि सख्त और जटिल नियम उन्हें असमान रूप से बोझिल कर सकते हैं। उन्हें चिंता है कि अनुपालन बाधाएँ और प्रशासनिक जोखिम व्यापक एआई प्रौद्योगिकी को अपनाने में रुकावट बन सकते हैं, जिससे नवाचार और बाजार विस्तार पर प्रभाव पड़ेगा। इसके जवाब में, EU अधिकारियों ने अगस्त तक अभ्यास कोड को अंतिम रूप देने की अपनी प्रतिबद्धता दोहराई है। आयोग के भीतर भी नियमावली को सरल बनाने पर चर्चा चल रही है ताकि आवश्यक सुरक्षा उपायों और तकनीकी प्रगति को बढ़ावा देने वाले प्रयासों के बीच संतुलन बनाया जा सके। इन सरलীকृत प्रयासों को EU की प्रतिस्पर्धात्मकता बनाए रखने, निवेश आकर्षित करने और उद्यमशीलता को प्रोत्साहित करने के लिए महत्वपूर्ण माना जा रहा है। विधायिका के समर्थक उच्च मानकों को बनाए रखने पर जोर देते हैं, ताकि एआई की सुरक्षा और नैतिक उपयोग सुनिश्चित हो सके। यूरोपियन कमीशन इस बात पर भी ध्यान केंद्रित करता है कि सामान्य नियमावली सदस्य राज्यों के बीच सहमति और समन्वय से बनाई जाए, ताकि नागरिकों की सुरक्षा के साथ-साथ तकनीकी प्रगति का समर्थन हो। बावजूद इसके, आयोग जानता है कि AI डिजिटल ढांचे को और अनुकूलित करने की जरूरत हो सकती है ताकि क्षेत्र की तेज़ी से हो रही गतिविधियों के साथ तालमेल रखा जा सके। स्थापित कंपनियों के अलावा, यूरोपीय एआई स्टार्ट-अप्स और निवेशकों के समूह ने वर्तमान प्रारूप कानून को जल्दीबाजी में बना हुआ और नवाचार के लिए नुकसान पहुंचाने वाला करार दिया है। स्टार्ट-अप्स को डर है कि नियामकीय बोझ उनके विकास की तेजी और रचनात्मकता को नुकसान पहुंचा सकता है, जो कि यूरोप की अग्रणी AI समाधानों के स्रोत के रूप में स्थिति बनाये रखने के लिए जरूरी हैं। जैसे-जैसे बहस आगे बढ़ रही है, नियमों के नियंत्रण और नवाचार के प्रचार के बीच तनाव बना हुआ है। यूरोपीय आयोग उच्च मानकों को बनाए रखने का प्रयास करता है, साथ ही साथ एक लचीले, अनुकूलनीय नियमावली का भी समर्थन करता है जो विभिन्न आकार की कंपनियों के लिए लाभकारी हो। आगामी महीनों में यूरोप के AI नियमावली का भविष्य तय करने का निर्णायक समय आएगा। अभ्यास कोड का अंतिम रूप देना और नियमावली को सरल बनाने के प्रयास इस बात पर निर्भर करेंगे कि हम सामाजिक सुरक्षा और तकनीकी नवाचार के बीच सही संतुलन बना सकें। उद्योग के भागीदार पारदर्शी संवाद और सहयोगी नीति-निर्माण का अनुरोध कर रहे हैं ताकि AI नियमावली यूरोप के डिजिटल परिवर्तन और आर्थिक प्रतिस्पर्धात्मकता को मजबूत करने में सहायता करे, न कि उसमें बाधा उत्पन्न करे।
माइक्रोसॉफ्ट का एआई डॉक्टरों से भी बेहतर साबित हो रह…
माइक्रोसॉफ्ट ने स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के अनुप्रयोग में एक महत्वपूर्ण सफलता हासिल की है, अपने एआई आधारित डायग्नोस्टिक टूल, एआई डायग्नोस्टिक ऑर्केस्ट्रेटर (MAI-DxO) के साथ। इस उन्नत प्रणाली ने जटिल चिकित्सा मामलों का निदान करने में असाधारण सटीकता का प्रदर्शन किया है, और हालिया अध्ययन में मानव चिकित्सकों की तुलना में काफी बेहतर साबित हुई है। इस मूल्यांकन में न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन के 300 कठिन मामलों को शामिल किया गया, जहां MAI-DxO ने 85% निदान सटीकता हासिल की, जबकि अमेरिका और ब्रिटेन के 21 सामान्य चिकित्सकों का औसत केवल 20% था। अपनी उन्नत सटीकता के अलावा, MAI-DxO लागत में भी कुशल है, जो कम लेकिन अधिक लक्षित चिकित्सा परीक्षणों का आर्डर देकर निदान खर्च को लगभग 20% तक घटाता है। यह संसाधन का सदुपयोग एआई की क्षमता को दर्शाता है कि वे स्वास्थ्य सेवा की लागत को कम कर सकते हैं बिना निदान गुणवत्ता से समझौता किए। MAI-DxO का डिजाइन विशेषज्ञ चिकित्सकों द्वारा अपनाई जाने वाली दोहराव वाली निदान प्रक्रिया की नकल करता है, जिसमें कई उन्नत AI मॉडल को एक वर्चुअल ‘ऑर्केस्ट्रेटर’ के साथ जोड़ा गया है, जो विशेषज्ञ परामर्श का अनुकरण करता है। यह कृत्रिम सहयोग जटिल निदानों के लिए आमतौर पर उपयोग में आने वाली बहु-विषयक समीक्षा की नकल करता है, जिससे समग्र विशेषज्ञता को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से मिलाकर व्यापक रोगी मूल्यांकन संभव होता है। हाल के समय में, MAI-DxO अभी शोध चरण में है और अभी तक क्लिनिकल रूप से मान्यता प्राप्त नहीं हुआ है। प्रारंभिक परिणाम सहायता कर रहे हैं, लेकिन इसकी सुरक्षा, विश्वसनीयता और प्रभावकारिता को विविध सेटिंग्स में प्रमाणित करने के लिए व्यापक वास्तविक-world क्लीनिकल परीक्षण आवश्यक हैं, जैसा कि चिकित्सा विशेषज्ञों ने जोर दिया है। तुलनात्मक रूप से, MAI-DxO अन्य AI टूल्स जैसे Google के डायग्नोस्टिक AI से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिसने हाल ही में 59% सटीकता दर्ज की है, जो माइक्रोसॉफ्ट के सटीक AI निदान में प्रगति को उजागर करता है। माइक्रोसॉफ्ट का मानना है कि MAI-DxO जैसे AI सिस्टम वैश्विक स्वास्थ्य सेवा में क्रांतिकारी बदलाव ला सकते हैं, न केवल क्लिनिकल निर्णय लेने में सहायता करके, बल्कि विशेषज्ञ चिकित्सा ज्ञान तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाकर, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जहां विशेषज्ञों की कमी है। ऐसे AI टूल्स सही, विशेषज्ञ स्तर के निदान प्रदान कर शारीरिक विशेषज्ञ की मौजूदगी के बिना ही मेडिकल सेवाओं को मजबूत कर सकते हैं। AI डायग्नोस्टिक का व्यापक इस्तेमाल प्रमुख लाभ प्रदान करता है, जिनमें कम चिकित्सा त्रुटियां, तेज़ और अधिक सटीक निदान, स्वास्थ्य सेवा की लागत में कमी और उच्च गुणवत्ता वाली देखभाल का बेहतर एक्सेस शामिल है। हालांकि, इन टूल्स को शोध से रूटीन अभ्यास में लाने में चुनौतियां हैं, जैसे कि नियामक स्वीकृति प्राप्त करना, चिकित्सकों का विश्वास हासिल करना, मौजूदा स्वास्थ्य प्रणालियों के साथ एकीकरण, और रोगियों की गोपनीयता एवं डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करना। सारांश में, माइक्रोसॉफ्ट का AI डायग्नोस्टिक ऑर्केस्ट्रेटर जटिल निदानात्मक चुनौतियों को हल करने में AI के सदुपयोग में एक pioneering प्रगति का प्रतीक है। यह मानव चिकित्सकों से बेहतर प्रदर्शन करने और लागत घटाने की क्षमता के साथ, मरीजों के परिणामों में सुधार करने और दुनिया भर में स्वास्थ्य सेवा को क्रांतिकारी बनाने की संभावना रखता है। Continual अनुसंधान, क्लीनिकल ट्रायल्स, और प्रौद्योगिकी विकसित करने वालों, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं और नियामकों के बीच सहयोग AI के चिकित्सा क्षेत्र में संभावनाओं को पूरी तरह से साकार करने के लिए अत्यावश्यक होंगे।
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