ब्लॉकचेन बिल्डर्स ने स्टैनफोर्ड ब्लॉकचेन स्टार्टअप्स को तेजी से बढ़ाने के लिए $28 मिलियन का फंड I बंद किया

29 मई, 2025 – कैलिफ़ोर्निया, संयुक्त राज्य अमेरिका Blockchain Builders, जो स्टैनफोर्ड ब्लॉकचेन इकोसिस्टम के साथ गहराई से जुड़ा एक वेंचर फंड है, ने अपने ओवरसबरस्क्राइब किए गए $28 मिलियन फंड I का सफलतापूर्वक बंद होने की घोषणा की है। यह प्री-सीड और सीड चरण का फंड स्टैनफोर्ड के अग्रणी क्रिप्टो समुदाय में निवेश करने के साथ-साथ अन्य शीर्ष संस्थानों के उत्कृष्ट संस्थापकों पर केंद्रित है। स्टैनफोर्ड स्नातक छात्रों गिल रोसेन, कुने Peng, और स्टेवंन विलिंगर द्वारा स्थापित इस फंड ने पहले ही 40 ब्लॉकचैन स्टार्टअप्स में $16 मिलियन से अधिक का निवेश किया है, जिनमें AI, अवसंरचना, DeFi, DePIN, पेमेंट्स और RWAs (वास्तविक विश्व संपत्तियां) जैसे क्षेत्रों को कवर किया गया है। आठ साल के फंड I का लक्ष्य वर्ष के अंत तक अपनी बची हुई पूंजी का पूरी तरह से निवेश कर देना है, जबकि कई पोर्टफोलियो प्रोजेक्ट्स आगामी TGE (टोकन जनरेशन इवेंट) के लिए तैयार हो रहे हैं। प्रमुख पोर्टफोलियो कंपनियों में modular AI blockchain 0G (Hack VC, Bankless, Delphi Digital का समर्थन प्राप्त), सुपरकंप्यूटर वेंचर Nexus Labs (Lightspeed, Pantera, Dragonfly समर्थित), open-access AI क्लाउड Hyperbolic (Variant, Polychain, Topology द्वारा फंडेड) और blockless layer-one Pod (invested in by a16z, 1kx) शामिल हैं। Blockchain Builders के सह-संस्थापक कुने Peng ने कहा, "Blockchain Builders हमारे सीधे अनुभव से उभरा है, जब हमने स्टैनफोर्ड ब्लॉकचेन इकोसिस्टम को विकसित होते देखा। "हमने स्टैनफोर्ड का Blockchain Acceleratore शुरू किया, MS&E 447 Blockchain Entrepreneurship कोर्स पढ़ाते हैं, और BASS (Blockchain Application Stanford Summit) कॉन्फ्रेंस श्रृंखला का आयोजन करते हैं। इन प्रोग्रामों ने 200 से अधिक संस्थापकों का समर्थन किया है, 400 छात्रों को संलग्न किया है, और लगभग 5, 000 योग्य प्रतिभागियों को आकर्षित किया है, एक मजबूत नेटवर्क बनाया है जो नए संस्थापकों को प्रेरित, समर्थन, और मार्गदर्शन करता है।" प्रोफेसर डेटेव ट्से, Babylon के संस्थापक, ने जोड़ा, "स्टैनफोर्ड का ब्लॉकचेन अनुसंधान और नवाचार का लंबा इतिहास रहा है, जिसमें मैंने नेतृत्व किया ट्से लैब, सेंटर फॉर ब्लॉकचेन रिसर्च, और मेरे EE 374 जैसी कोर्सें शामिल हैं, जो ब्लॉकचेन अवसंरचना पर केंद्रित हैं। "यह भी BASS घटनाओं, MS&E 447 उद्यमिता क्लास, और स्टैनफोर्ड ब्लॉकचेनAccelerator का आयोजन करता है, जिन्होंने संस्थापक इकोसिस्टम को पोषित किया है और कई ब्लॉकचेन स्टार्टअप्स को लॉन्च करने में मदद की है।" फंड का नेतृत्व परंपरागत वित्त और क्रिप्टो सेक्टर दोनों से गहरे अनुभव वाले विशेषज्ञों का मिश्रण है। स्टीवेन विलिंगर ने पहले Coinbase Ventures का नेतृत्व किया, Capital One Ventures में निवेश किया, और Blockstream और Google/Google X में उत्पाद और साझेदारी के पदों पर कार्य किया है। गिल रोसेन, एक सक्रिय एंजेल इन्वेस्टर, ने JPMorgan, लंदन स्टॉक एक्सचेंज, और IRS के लिए वितरित कम्प्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर विकसित करने वाली 100-एंप्लॉयवाली वेंचर कंपनी शुरू की, और बाद में AI प्लेटफॉर्म NGData को छोड़ दिया। कुने Peng Web 3. 0 के विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक संस्थापक अनुभव लाते हैं, जिनमें क्रिप्टो एनालिटिक्स और इंडेक्सिंग, NFT, DeFi, और अवसंरचना शामिल हैं। गिल रोसेन ने आगे कहा, "हमारे मजबूत स्टैनफोर्ड संबंध हमें उच्च संभावित संस्थापकों तक जल्दी पहुंच प्रदान करते हैं, जो हमारे हंगामेदार involvement की सराहना करते हैं। "हम रणनीति, मार्केट में जाने, और फंडरेजिंग के मामलों में सक्रिय रूप से भाग लेते हैं — जिससे संस्थापकों को शीर्ष समुदाय निवेशकों द्वारा नेतृत्व किए गए प्रतिस्पर्धात्मक फॉलोऑन राउंड के लिए बेहतर स्थिति मिलती है।" भविष्य की योजना के रूप में, टीम अपने समर्थन का विस्तार कर रही है नए IC3-Cornell accelerator तक, जिसमें Berkeley, Carnegie Mellon, Princeton, Yale और UCL शामिल हैं, और Ethereum Foundation, Solana, Starkware, BASE (Coinbase) जैसे उद्योग के प्रमुख आयोजनों पर सहयोग कर रही है, अपनी स्थापना मिशन को आगे बढ़ाते हुए पूरे देश में संस्थापकों का समर्थन करना। Blockchain Builders Fund के बारे में Blockchain Builders एक वेंचर फंड है जो मुख्य रूप से स्टैनफोर्ड इकोसिस्टम से प्राप्त प्री-सीड और सीड चरण के ब्लॉकचेन संस्थापकों पर केंद्रित है। यह अनुभवी बिल्डरों और संचालनकर्ताओं द्वारा चलाया जाता है, जो प्रारंभिक चरण के उद्यमों में पूंजी निवेश के साथ-साथ हाथ से समर्थन भी प्रदान करते हैं ताकि संस्थापकों की सफलता सुनिश्चित हो सके। इसके पहलों में स्टैनफोर्ड का Blockchain Accelerator, BASS कॉन्फ्रेंस श्रृंखला, MS&E 447, और प्रख्यात शैक्षणिक संस्थानों के साथ रणनीतिक साझेदारी शामिल हैं, जिसका उद्देश्य अगली पीढ़ी के ब्लॉकचेन इनोवेटर्स को विकसित करना है।
Brief news summary
29 मई, 2025 को, Blockchain Builders, जो स्टैनफोर्ड के ब्लॉकचेन ईकोसिस्टम से करीबी से जुड़ा हुआ एक वेंचर फंड है और इसे एलुम्नी गिल रॉसेन, कुन पेङg, और स्टीवेन विलिंगर ने स्थापित किया है, ने अपने ओवरसब्सक्राइब्ड $28 मिलियन फंड I का समापन घोषणा की। यह फंड मुख्य रूप से प्री-सीड और सीड-स्टेज क्रिप्टो स्टार्टअप्स पर केंद्रित है, जिनका नेतृत्व मुख्य रूप से स्टैनफोर्ड और अन्य शीर्ष विश्वविद्यालय के स्नातक कर रहे हैं। अब तक, इसने 40 कंपनियों में 16 मिलियन डॉलर से अधिक का निवेश किया है, जो AI, ब्लॉकचेन इंफ्रास्ट्रक्चर, DeFi, DePIN, भुगतान, और वास्तविक दुनिया की संपत्तियों जैसे क्षेत्रों में हैं। इनमें से कई पोर्टफोलियो कंपनियां टोकन लॉन्च की तैयारी कर रही हैं। उल्लेखनीय निवेशों में AI ब्लॉकचेन 0G, सुपरकंप्यूटर नेक्सस लैब्स, AI क्लाउड हाइपरबोलिक, और ब्लॉकलेस लेयर-वन प्रोटोकॉल पोड शामिल हैं। क्रिप्टो और पारंपरिक वित्त में विशेषज्ञता का संयोजन करते हुए, यह फंड स्टैनफोर्ड के ब्लॉकचेन एक्सेलेरेटर, BASS सम्मेलन श्रृंखला, और MS&E 447 ब्लॉकचेन उद्यमिता कोर्स के माध्यम से समुदाय का समर्थन करता है, जिससे सैंकड़ों संस्थापकों और हजारों छात्रों को लाभ हो रहा है। आने वाले समय में, फंड II का उद्देश्य स्टैनफोर्ड से बाहर साझेदारी बढ़ाना है, जिसमें कॉर्नेल, बर्कले, कार्नेगी मेलॉन, प्रिंस्टन, येल, और UCL जैसी संस्थानें शामिल हैं, साथ ही उद्योग के अग्रणी संस्थानों जैसे एथेरियम फाउंडेशन और कॉइनबेस के साथ मिलकर ब्लॉकचेन नवाचार को पूरे देश में बढ़ावा देना है।
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स्वचालित वाहनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: प्रगति और आगा…
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का स्वायत्त वाहनों में एकीकरण महत्वपूर्ण तेजी से बढ़ रहा है, जिससे स्वचालित कारें भविष्य की कल्पना से वास्तविकता की ओर बढ़ रही हैं। AI में सुधार इन वाहनों को भारी ट्रैफिक, अपरिवर्तनीय म

फिल फेरग्यूसन शो इंटरव्यू – 50 फुट ब्लॉकचेन का हमला
मैंने हाल ही में फिल फर्गुसन का साक्षात्कार लिया, जो एक वित्तीय सलाहकार हैं और साथ ही एक पॉडकास्ट होस्ट भी हैं। हमारी बातचीत का आधा भाग क्रिप्टोकरेन्सी पर केंद्रित है, जबकि दूसरा भाग एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) पर चर्चा करता है। यह बहुत अच्छा निकला—वही सामग्री जो आपने खोजी थी!

स्वचालित वाहनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: सुरक्षा चुनौत…
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में प्रगति स्वचालित वाहनों से जुड़ी महत्वपूर्ण सुरक्षा समस्याओं को हल करने में उल्लेखनीय प्रगति कर रही है, जिससे ये वाहन व्यापक स्वीकृति के करीब हो रहे हैं। ऑटोमोटिव क्षेत्र ने एआई एल्गोरिदम में उल्लेखनीय सुधार किए हैं जो वाहन की धारणा, निर्णय लेने और प्रतिक्रिया समय को बढ़ाते हैं। ये तकनीकी प्रगति मिलकर दुर्घटना के खतरे को कम करने और सड़क सुरक्षा को बेहतर बनाने के लिए काम कर रही हैं। उन्नत एआई एल्गोरिदम स्वचालित वाहनों के आसपास के माहौल को समझने में महत्वपूर्ण हैं। जटिल सेंसर फ्यूजन, मशीन लर्निंग और रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग का उपयोग करते हुए, स्वयं चलाने वाली कारें अभूतपूर्व सटीकता के साथ pedestrian, अन्य वाहन, सड़क संकेत और बाधाओं की पहचान कर सकती हैं। इस सुधारित धारणा से तेज और अधिक सटीक निर्णय लेने में मदद मिलती है, जिससे वाहन बदलती ड्राइविंग स्थितियों पर सही प्रतिक्रिया कर सकते हैं। निर्माता इन एआई-संचालित प्रणालियों का व्यापक परीक्षण करते हैं ताकि उनकी विश्वसनीयता सुनिश्चित की जा सके, खासकर विभिन्न ड्राइविंग परिदृश्यों में, जैसे व्यस्त शहरी सड़कों पर पैदल चलने वालों के साथ, उच्च गति हाईवे, और बारिश, धुंध या हिम के कठिन मौसम में। कठोर परीक्षण प्रक्रियाओं का लक्ष्य विभिन्न परिस्थितियों की नकली प्रतिलिपि बनाना है, ताकि स्वचालित वाहन अप्रत्याशित घटनाओं को सुरक्षित और प्रभावी ढंग से संभाल सकें। सार्वजनिक विश्वास प्राप्त करना स्वचालित वाहनों को दैनिक जीवन में शामिल करने के लिए महत्वपूर्ण है। इसलिए, निर्माता और शोधकर्ता सुरक्षा प्रोटोकॉल के बारे में पारदर्शिता बनाए रखते हैं और परीक्षण परिणाम व सुरक्षा फीचर्स को खुलकर साझा करते हैं। सार्वजनिक प्रदर्शनों और पायलट कार्यक्रमों के माध्यम से स्व-ड्राइविंग टेक्नोलॉजी को जनता के सामने लाया जाता है, जिससे चिंता और संशय को कम करने में मदद मिलती है और स्वचालित वाहनों की विश्वसनीयता और लाभ स्पष्ट हो जाते हैं। इस उम्मीदजनक प्रगति के बावजूद, मुख्यधारा में आत्म-चालित कारों को अपनाने में कई चुनौतियाँ अभी भी बनी हुई हैं। नियमावली स्वीकृति एक प्रमुख बाधा है क्योंकि सरकारें सुरक्षा सुनिश्चित करते हुए नवाचार को बाधित न करने के ढांचे विकसित करने का प्रयास कर रही हैं। नियमों को ऐसे मुद्दों को हल करने के लिए विकसित करना होगा, जैसे दुर्घटनाओं में जवाबदेही, डाटा गोपनीयता, और स्वचालित प्रणालियों के प्रदर्शन मानक। सार्वजनिक स्वीकृति भी अत्यंत महत्वपूर्ण है। कई लोग अपने वाहनों पर नियंत्रण खोने की चिंता करते हैं और क्या यह तकनीक महत्वपूर्ण 순간ों में सही निर्णय लेगी या नहीं, इस पर संदेह करते हैं। निरंतर शिक्षण और सकारात्मक उपयोगकर्ता अनुभव इन धारणा को बदलने और स्वचालित वाहन तकनीकों में आत्मविश्वास बढ़ाने के लिए आवश्यक हैं। सारांश में, एआई की प्रगति उस भविष्य का मार्ग प्रशस्त कर रही है जहां स्वचालित वाहन विश्वभर की सड़कों पर सामान्य होंगे। सुरक्षा फीचर्स को मजबूत बनाकर, कठोर परीक्षणों से भरोसेमंदता बढ़ाकर, और नियामकों व जनता के साथ सक्रिय संवाद करके, इस उद्योग ने सफलता के मार्ग में आने वाली रुकावटों को धीरे-धीरे दूर किया है। जैसे-जैसे ये वाहन रोजमर्रा की यातायात में भाग लेंगे, ये यातायात दुर्घटनाओं को काफी हद तक कम करने, प्रवाह को सुधारने और विस्तृत समुदायों के लिए उच्च गतिशीलता विकल्प प्रदान करने का वादा करते हैं।

स्वचालित वाहनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: प्रगति और आगे…
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) स्वायत्त वाहनों के प्रगति में एक स्तंभ बना हुआ है, जो स्व-ड्राइविंग कारों को जटिल वातावरण में नेविगेट करने और स्वतंत्र रूप से महत्वपूर्ण निर्णय लेने में समर्थ बनाता है, जिससे परिवहन प्रणालियों का मूलभूत परिवर्तन हो रहा है। हाल के वर्षों में एआई को स्वायत्त प्रणालियों में शामिल करने में काफी प्रगति हुई है, जिससे सुरक्षा और दक्षता दोनों में सुधार हुआ है, और पूर्ण स्वायत्त परिवहन की वास्तविकता करीब आ गई है। हालांकि, इस क्षेत्र में एआई की क्षमता को पूरी तरह से साकार करने के लिए कुछ चुनौतियों का सामना करना अभी भी जरूरी है। स्वायत्त वाहनों में एआई का एक मुख्य लाभ बेहतर सुरक्षा है। उन्नत सेंसर, मशीन लर्निंग, और रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग का उपयोग करते हुए, एआई संचालित कारें बाधाओं का पता लगा सकती हैं, यातायात व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकती हैं, और बदलते सड़क परिस्थितियों का जल्दी और अधिक सटीक प्रतिक्रिया दे सकती हैं, जो कई मानव ड्राइवर्स से बेहतर है। इस सुविधा ने मानव त्रुटि से होने वाली दुर्घटनाओं को कम करने में मदद की है, जो विश्वभर में ट्रैफिक घटनाओं का प्रमुख कारण हैं। साथ ही, एआई पर्यावरणीय बदलाव जैसे खराब मौसम या यातायात की भिन्नता के अनुकूल भी लगातार अनुकूलित होता रहता है, जिससे इन स्वायत्त प्रणालियों की भरोसेमंदता और मजबूती बढ़ती है। दूसरा महत्त्वपूर्ण योगदान दक्षता में वृद्धि है। स्वायत्त वाहन मार्ग का अनुकूलन कर सकते हैं, ईंधन की खपत को कम कर सकते हैं, और समन्वित ड्राइविंग रणनीतियों के माध्यम से ट्रैफिक प्रवाह में सुधार कर सकते हैं, जिससे आर्थिक लाभ होता है और परिवहन का पर्यावरणीय प्रभाव घटता है। इसके अलावा, वाहन-से-वाहन और वाहन-से-इन्फ्रास्ट्रक्चर संचार की सुविधा, स्मार्ट नेटवर्क बनाने का मार्ग प्रशस्त करती है जो रीयल-टाइम परिस्थिति के अनुसार अनुकूलित होते रहते हैं, जिससे गतिशीलता में सुधार और जाम कम होता है। फिर भी, स्वायत्त वाहनों में एआई का प्रयोग अभी भी कई बड़े झंझटों का सामना कर रहा है। नियामक ढांचे अभी भी विकसित हो रहे हैं, क्योंकि विश्वभर की सरकारें तेज़ टेक्नोलॉजी प्रगति के बीच सुरक्षा और नवाचार के बीच संतुलन बनाने का प्रयास कर रही हैं, जो व्यापक उपयोग के लिए बड़ी बाधा है। आम जनता की स्वीकार्यता भी उतनी ही महत्वपूर्ण है, क्योंकि डेटा गोपनीयता, साइबर सुरक्षा, और नैतिक दुविधाओं को लेकर चिंताएँ, जो स्वायत्त प्रणालियों का सामना कर सकती हैं, भरोसे को नुकसान पहुंचाती हैं। क्षमताओं, सीमाओं, और सुरक्षा प्रोटोकॉल के बारे में पारदर्शी संवाद आवश्यक है ताकि उपभोक्ताओं का विश्वास बढ़ाया जा सके। तकनीकी चुनौतियां भी बनी हुई हैं। स्वायत्त वाहनों को अनिश्चित परिदृश्यों का सामना करना पड़ता है—जैसे जटिल शहरी वातावरण, खराब मौसम, और अचानक आने वाली बाधाएं। हालाँकि, एआई में पर्याप्त प्रगति हुई है, फिर भी मानव जैसी धारणा, निर्णय क्षमता, और अनुकूलन को हासिल करना अब भी कठिन है। सेंसर टेक्नोलॉजी, डेटा विश्लेषण, और एल्गोरिदम डिज़ाइन में निरंतर विकास इन प्रतिबंधों को दूर करने के लिए जरूरी है। विशेषज्ञ इस बात पर जोर देते हैं कि निरंतर अंतःविषय अनुसन्धान और वाहन निर्माता, तकनीक विकासकर्ता, नीति निर्माता, और शिक्षाविदों के बीच सहयोग इन बाधाओं को दूर करने की कुंजी है। ऐसे साझेदारी नवाचार को बढ़ावा देने और ऐसे मानकों की स्थापना के लिए महत्वपूर्ण हैं जो सुरक्षा और पारस्परिकता सुनिश्चित करें। एआई की मजबूती, नैतिक दायरे, और नियामक मॉडलों पर ध्यान केंद्रित करने वाले प्रयास स्वायत्त ट्रांसपोर्ट में एआई की पूरी क्षमता को unlock करने में आधारभूत हैं। सार में, एआई स्वायत्त वाहन के विकास में केंद्रीय भूमिका निभाता है, परिवहन को सुरक्षित और अधिक दक्ष बनाने के साथ-साथ स्वतंत्र संचालन को गतिशील बनाता है। बड़े प्रगति के बावजूद, एआई के लाभों का पूरा उपयोग करने के लिए नियामकीय, सामाजिक, और तकनीकी चुनौतियों का समाधान आवश्यक है। सतत अनुसंधान, सहयोग, और जनता की भागीदारी ही भविष्य में विश्वासपात्र, व्यापक स्वायत्त वाहनों को वैश्विक गतिशीलता का अभिन्न हिस्सा बनाने में मदद कर सकेगी।

रिपल ने वित्त को बदलने वाले ब्लॉकचेन के बारे में मौ…
हाल ही में सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म X पर एक पोस्ट में, सान फ्रांसिस्को स्थित ब्लॉकचेन विशाल Ripple के सीईओ ब्रैड गर्लिंगहाउस ने कहा कि ब्लॉकचेन तकनीक वित्त को बदल रहा है। Ripple कर रहा है वित्त और भुगतान में क्रांति इस पोस्ट ने Ripple की इस परिवर्तन में भूमिका पर जोर दिया, यह बताते हुए कि ब्लॉकचेन जो बदलाव लाता है वह केवल वित्त तक ही सीमित नहीं है: “ब्लॉकचेन वित्त को बदल रहा है… और लगभग हर चीज को भी।” इसमें Ripple के प्रमुख कार्य क्षेत्रों को दिखाने वाला एक संक्षिप्त वीडियो विज्ञापन भी शामिल था: “भुगतान। संरक्षण। स्टैबीलकॉइन।” पिछले साल, Ripple ने एक नया उत्पाद लॉन्च किया, उसका डॉलर-पेग्ड स्टैबीलकॉइन RLUSD, जिसे दिसंबर में आधिकारिक रूप से प्रस्तुत किया गया। Ripple USD कंपनी को इन दो मुख्य क्षेत्रों — अंतरराष्ट्रीय भुगतान और स्टैबीलकॉइन — का समाधान करने की अनुमति देता है। RLUSD को Ripple Payments में जोड़ा गया है, जिसने पहले केवल XRP पर निर्भर था घरेलू और अंतरराष्ट्रीय ट्रांसफर दोनों को Facilitate करने के लिए। Ripple का RLUSD हुआ नए एक्सचेंज लिस्टिंग पाता है अंतरराष्ट्रीय भुगतान बाजार वर्तमान में लगभग 32 ट्रिलियन डॉलर की कीमत पर है और इसका अनुमान है कि यह अगले दशक में 50 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा। क्रिप्टो का उपयोग करके, यह भुगतान प्रणाली कई मध्यस्थों जैसे बैंकों, भुगतान प्लेटफार्मों या फिनटेक कंपनियों की आवश्यकता को समाप्त कर देती है। हाल ही में, RLUSD को प्रमुख क्रिप्टोकरेन्सी एक्सचेंजों में जोड़ा गया है। इस सप्ताह ही, प्लेटफ़ॉर्म बिटगेट और यूएलर लैब्स ने Ripple के नए उत्पाद का समर्थन किया। XRP समुदाय ने इस आशावादी पोस्ट पर प्रतिक्रिया दी है, जिसमें उत्साह और शक की मिलीजुली प्रतिक्रिया देखी गई। कुछ उपयोगकर्ताओं ने पोस्ट का अर्थ पूछा और स्पष्टता की मांग की: “कैसे? क्या हो रहा है? इस पोस्ट का संदर्भ क्या है?” एक अन्य उपयोगकर्ता ने Ripple पर आरोप लगाया कि वह XRP बेच रहा है और बाजार में बड़ी मात्रा में टोकन्स फेंक रहा है: “आप कब और अधिक टोकन डंप कर रहे हैं?” SEC ने Binance

साइनिंग डै दिवस स्पोर्ट्स ने ब्लॉकचैन डिजिटल के साथ प…
साइनिंग डे स्पोर्ट्स (SGN) ने वन ब्लॉकचेन में 100% सदस्यता हित का अधिग्रहण करने के लिए एक निश्चित व्यवसाय संयोजन समझौता की घोषणा की है। यह कंपनी क्रिप्टो माइनिंग, एआई, और HPC डेटा होस्टिंग पर केंद्रित है, और इसका योजना है कि दक्षिण कैरोलिना और टेक्सास में सुविधाओं में 200 मेगावाट की ऊर्जा क्षमता विकसित कर सके। यह लेन-देन, जिसे 14 अप्रैल, 2025 को पहली बार सार्वजनिक किया गया था, इससे पहले फिर से बिना बाध्यकारी पत्र के रूप में हस्ताक्षरित था। यह अधिग्रहण एक होल्डिंग कंपनी, ब्लॉक्सचैइन डिजिटल इन्फ्रास्ट्रक्चर (ब्लॉक्सचैइन DI) के माध्यम से किया जाएगा, जिससे साइनिंग डे स्पोर्ट्स और वन ब्लॉकचेन दोनों सब्सिडियरी बन जाएंगी। लेन-देन के बाद, संयुक्त कंपनी का NYSE अमेरिकन पर सूचीबद्ध होने का अनुमान है। साइनिंग डे स्पोर्ट्स वन ब्लॉकचेन या उसके सुरक्षा धारकों को नकद भुगतान नहीं करेगा; इसके बजाय, विचारण में लगभग $215 मिलियन मूल्य के PubCo सामान्य शेयर शामिल होंगे, जो समापन के समय मानक होंगे, जिसमें समायोजन किया जाएगा और एक निरूपित पतला शेयर मूल्य $5

एआई और जलवायु परिवर्तन: पर्यावरणीय रुझानों का पूर्वा…
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) जलवायु विज्ञान में एक बेहद आवश्यक उपकरण बनती जा रही है जो पर्यावरणीय मॉडलों की सटीकता को अत्यधिक बेहतर बनाती है। जैसे-जैसे जलवायु परिवर्तन को समझने और इससे निपटने की urgency बढ़ रही है, AI की क्षमता विशाल और जटिल डाटासेट को संसाधित करने के लिए नए मार्ग खोलती है। उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, AI पर्यावरणीय डेटा में जटिल पैटर्न की पहचान करता है, जिससे वैज्ञानिक उच्च सटीकता के साथ जलवायु परिवर्तन के प्रभावों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। यह विकास न केवल वैज्ञानिक ज्ञान को गहरा करने के लिए महत्वपूर्ण है बल्कि लाभप्रद निवारण और अनुकूलन रणनीतियों के विकास के लिए भी आवश्यक है। जलवायु परिवर्तन जटिल खतरें प्रस्तुत करता है जिनके पर्यावरण, आर्थिक और सामाजिक परिणाम व्यापक हैं। चरम मौसम घटनाओं और समुद्र के स्तर में वृद्धि की सटीक भविष्यवाणियां उस नीति बनाने में महत्वपूर्ण हैं जो नुकसान को कम करें और लचीलापन बढ़ाएं। AI की मशीन लर्निंग के माध्यम से जलवायु संबंधी चरों का विश्लेषण करने की क्षमता पारंपरिक तरीकों से छूटने वाली जटिल संबंधों को पकड़ लेती है। एक महत्वपूर्ण उपयोग है चरम मौसम—तूफान, बाढ़, गर्मी की लहरें और सूखे—की भविष्यवाणी करना, जो समुदायों को गंभीर नुकसान पहुंचाते हैं। ऐतिहासिक और वास्तविक समय के डेटा पर प्रशिक्षित AI मॉडल उभरते पैटर्न का पता लगाते हैं, जिससे समय पर चेतावनियां मिलती हैं जो आपातकालीन सेवाओं और सरकारों को जान-माल का नुकसान और आर्थिक हानि कम करने में मदद करती हैं। तत्काल मौसम की घटनाओं से परे, AI दीर्घकालिक परिवर्तनों जैसे समुद्र के स्तर में वृद्धि का मॉडल तैयार करने में भी सहायक है, जो तूफान, कटाव और आवास क्षति के माध्यम से तटीय नगरों और पर्यावरण को खतरे में डालता है। पारंपरिक मॉडल इन जटिल कारकों—ग्लेशियर का पिघलना, समुद्री प्रवाह, वायुमंडलीय बदलाव—के साथ संघर्ष करते हैं, जबकि AI विभिन्न डेटा को कुशलता से एकसाथ मिलाकर अधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान करता है। यह सटीकता शहरी नियोजन, अवसंरचना विकास और आपदा प्रबंधन को भविष्य की परिस्थितियों के अनुसार योजनाबद्ध करने में मदद करती है। AI पर्यावरणीय डेटा में छिपे हुए रुझानों और कारणात्मक संबंधों को Revealing करके जलवायु अनुसंधान को भी मजबूत बनाता है। उपग्रह imagery, सेंसर रीडिंग, और अवलोकन रिकॉर्ड का विश्लेषण कर भूमि उपयोग, वनस्पति परिवर्तन और कार्बन उत्सर्जन की निगरानी की जाती है। ये जानकारियां संरक्षण की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने और महत्वपूर्ण हस्तक्षेप क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करती हैं, जिससे जलवायु नीतियों का निर्माण आसान होता है। नीतिनिर्माता और समुदाय AI-एन्हांस्ड मॉडलों से प्राप्त बेहतर पूर्वानुमान और अंतर्दृष्टियों का लाभ उठा सकते हैं, जिससे लक्ष्य आधारित अनुकूलन संभव होता है—जैसे टिकाऊ अवसंरचना का निर्माण, संसाधनों का बेहतर प्रबंधन, और प्रगतिशील अग्रिम चेतावनी प्रणाली। इसके अतिरिक्त, AI विभिन्न परिदृश्य विश्लेषण की सुविधा भी प्रदान करता है, जो नीतियों और निवेश के संभावित परिणामों का आकलन कर आर्थिक विकास और पर्यावरणीय स्थिरता के बीच संतुलन बनाता है। जलवायु विज्ञान में AI का समावेश इस विश्वव्यापी चुनौतियों का सामना करने के लिए एक आशाजनक नई दिशा है। हालांकि यह सारे रोग का इलाज नहीं है, फिर भी AI परंपरागत अनुसंधान का पूरक है जिससे डेटा विश्लेषण और मॉडेल की सटीकता में सुधार होता है, नए आविष्कार और सूचित निर्णय संभव होते हैं। AI की पूरी क्षमता को साकार करने के लिए कम्प्यूटर विज्ञान, जलवायु विज्ञान, पारिस्थितिकी, और सामाजिक विज्ञान जैसे क्षेत्रों के बीच सहयोग आवश्यक है, ताकि इसका उपयोग जिम्मेदारी और नैतिकता के साथ हो सके। आगे देखते हुए, AI में प्रगति और विश्वव्यापी निगरानी डेटा सेट का विस्तार जलवायु मॉडल की गहराई और व्यापकता दोनों को बढ़ाएगा। अनुसंधान आधारभूत ढांचे, अंतःविषय शिक्षा, और खुला डेटा साझा करने में निरंतर निवेश प्रगति को आगे बढ़ाएगा। जैसे-जैसे जलवायु संकट तेज हो रहा है, AI का उपयोग समाजों को अधिक लचीला बनाने और स्थिरता हासिल करने की दिशा में आशा प्रदान करता है। संक्षेप में, AI जलवायु विज्ञान में एक अत्यंत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता जा रहा है, पर्यावरणीय मॉडलिंग की सटीकता और क्षमताओं को बढ़ाने में सहायक है। इसकी एप्लिकेशन—चरम मौसम और समुद्र के स्तर में वृद्धि की भविष्यवाणियों से लेकर पर्यावरणीय रुझानों का पता लगाने तक—लाभप्रद निवारण और अनुकूलन रणनीतियों के लिए आवश्यक ज्ञान प्रदान करते हैं। निरंतर नवाचार और सहयोग के माध्यम से, AI एक शक्तिशाली उपकरण है जो तेजी से बदलती ग्रह की जटिलताओं को समझने और नियंत्रित करने में सहायता करता है, जिससे नीति निर्माता और समुदाय प्रभावी ढंग से जलवायु चुनौतियों का सामना कर सकें।