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Paycer是一种跨链聚合DeFi和加密服务的桥接协议，并将它们与TradFi相结合，在易于使用的平台上创建新的用户友好型金融产品和服务。

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发行日期2022-03-01
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2024-01-26 14:48
9.4万张BTC期权和93.2万张ETH期权即将到期
PANews 1月26日消息，Greeks.live宏观研究员Adam在X平台发文表示，9.4万张BTC期权即将于本日到期，Put Call Ratio为0.51，最大痛点41000美元，名义价值37.5亿美元。93.2万张ETH期权即将于本日到期，Put Call Ratio为0.31，最大痛点2300美元，名义价值20.7亿美元。 Adam称，加密货币本周较为弱势，比特币现货ETF的通过，直接造成近期灰度的抛压击溃了市场。但是灰度的砸盘效果越来越弱，波动持续下降，主要期限IV持续下跌，部分末日期限IV跌破40%。同时本周PCR大幅下降，说明本周主动看跌力量减少，大部分交易者以卖出看涨为主，主动看涨的极少。今天将会有3成以上的期权到期交割，届时释放的保证金可能再次压低IV，比特币的期权期限结构回归了。
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2024-01-26 14:47
Greeks.live研究员：本周主动看跌力量减少，大部分交易者以卖出看涨为主
金色财经报道，Greeks.live宏观研究员Adam在X平台指出，加密货币本周较为弱势，比特币现货ETF的通过，直接造成近期灰度的抛压击溃了市场。但是灰度的砸盘效果越来越弱，波动持续下降，主要期限IV持续下跌，部分末日期限IV跌破40%。同时本周PCR大幅下降，说明本周主动看跌力量减少，大部分交易者以卖出看涨为主，主动看涨的极少。 今天将会有3成以上的期权到期交割，届时释放的保证金可能再次压低IV，比特币的期权期限结构回归。
2024-01-19 13:19
2.2万张BTC期权和21.1万张ETH期权将于今日到期
PANews 1月19日消息，Greeks.live宏观研究员Adam在X平台发文表示，2.2万张BTC期权将于今日到期，Put Call Ratio为1.1，最大痛点44000美元，名义价值8.9亿美元。此外，21.1万张ETH期权将于今日到期，Put Call Ratio为0.55，最大痛点2500美元，名义价值5.2亿美元。 Adam分析称，当前比特币现货ETF的影响基本消散，波动大幅下降，主要期限IV暴跌，最大痛点今年首次贴近交割价格。本周PCR在牛市中首次达到1.1，说明本周看跌力量占到上风。比特币现货ETF的通过长期看来将为加密市场带来大量增量资金，灰度的抛压和其他ETF的支撑互有胜负，下一个大的热点可能是炒作减半，显然今年是牛市基调。
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2024-01-19 13:01
Greeks.live：比特币现货ETF影响已基本消散，下一个热点或将炒作减半
Odaily星球日报讯 Greeks.live宏观研究员Adam在X平台发文表示，2.2万张BTC期权将于今日到期，Put Call Ratio为1.1，最大痛点44000美元，名义价值8.9亿美元。此外，21.1万张ETH期权将于今日到期，Put Call Ratio为0.55，最大痛点2500美元，名义价值5.2亿美元。 当前比特币现货ETF的影响基本消散，波动大幅下降，主要期限IV暴跌，最大痛点今年首次贴近交割价格。本周PCR在牛市中首次达到1.1，说明本周看跌力量占到上风。 比特币现货ETF的通过长期看来将为加密市场带来大量增量资金，灰度的抛压和其他ETF的支撑互有胜负，下一个大的热点可能是炒作减半，显然今年是牛市基调。
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Greeks.live：比特币现货ETF影响已基本消散，下一个热点或将炒作减半
2024-01-19 12:59
名义价值8.9亿美元的BTC期权和5.2亿美元的ETH期权即将到期
金色财经报道，1月19日期权交割数据：2.2万张BTC期权即将到期，Put Call Ratio为1.1，最大痛点44000美元，名义价值8.9亿美元。 21.1万张ETH期权即将到期，Put Call Ratio为0.55，最大痛点2500美元，名义价值5.2亿美元。 Greeks.live表示，比特币现货ETF的影响基本消散，波动大幅下降，主要期限IV暴跌，最大痛点今年首次贴近交割价格。本周PCR在牛市中首次达到1.1，说明本周看跌力量占到上风。
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名义价值8.9亿美元的BTC期权和5.2亿美元的ETH期权即将到期
2023-12-16 15:26
苹果推出 DeepPCR 算法：加速神经网络训练和推理能力
据 IT 之家 12 月 16 日报道，苹果公司近日发布了 DeepPCR 机器学习算法，通过并行处理常规顺序操作，可以加速神经网络的推理和训练。该团队采用了平行循环还原（PCR）算法来检索该解决方案，将顺序过程的计算成本从 O（L）降低到 O（log2 L），降低了复杂性，提高了运行速度。 神经网络已能处理文本或图片合成、分割和分类等复杂任务。不过由于计算需求过大，神经网络训练和反馈结果的时间可能需要数天或者数周。 神经网络处理过程中，目前广泛采取并行化技术，可以加速训练和推理速度。
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