Teknolojia Mfumo wa AISHE

Mfumo wa AISHE

(toc) #title=(orodha ya maudhui)

Mfumo wa AISHE ni jukwaa la msingi la wingu lililoundwa kwa ajili ya biashara ya kifedha ya wakati halisi, inayoendeshwa na akili ya hali ya juu ya bandia na mbinu za kujifunza mashine. Mtandao wake wa blockchain huhakikisha ubadilishanaji salama na mzuri wa data kati ya wateja. Mfumo unajumuisha vipengele viwili kuu: mteja wa mfumo wa AISHE na mfumo wa AISHE yenyewe.

 

Mteja ni programu inayoweza kupakuliwa inayounganishwa na mfumo wa AISHE na kupokea data ya wakati halisi kuhusu mitindo ya soko la fedha, habari na data nyingine muhimu. Inatumia anuwai ya kujifunza kwa mashine na mbinu za AI, kama vile mitandao ya neva, kujifunza kwa kina, na mafunzo ya kuimarisha, kuchanganua data ya soko na kufanya biashara kwa wakati halisi. Watumiaji wanaweza kuibadilisha kulingana na mapendeleo yao maalum ya biashara na uvumilivu wa hatari.

Kitovu kikuu cha kubadilishana data na uratibu kati ya wateja ni mfumo wa AISHE wenyewe, ulio katika kituo cha data cha AISHE. Inatoa miundo ya neva na mitiririko ya data husika kwa mifumo ya mteja binafsi ili kila mteja afanye kazi kwa kujitegemea. Mfumo huu huwapa watumiaji fursa ya kumfunza mteja wao wa mfumo bila malipo kwa kutumia pesa za onyesho, kuruhusu uzoefu na ukuzaji wa mikakati ya biashara bila kuhatarisha mtaji halisi.

 

Mteja wa Mfumo wa AISHE ni mfumo unaojitegemea unaoendeshwa na AI unaoweza kufikiwa na mtu yeyote aliye na kompyuta, bila kujali historia yao ya kifedha au biashara. Ni zana yenye nguvu kwa uwezekano wa kupata pesa katika masoko ya kifedha. Mfumo huu unategemea wingu na unaweza kubinafsishwa ili kukidhi mikakati na mapendeleo tofauti, na kuifanya iwe rahisi kutumia na kubadilika. Kwa kutumia teknolojia za hivi punde za AI, Mteja wa Mfumo wa AISHE huruhusu watumiaji kuingia kwa ujasiri ulimwengu wa fursa za kifedha. Zaidi ya yote, ni bure kabisa na hakuna majukumu kwa siku 30. Ijaribu na ugundue jinsi inavyoweza kukusaidia kufikia malengo yako ya kifedha.

 

 

 

 

Mbinu za kujifunza kwa mashine za mfumo wa AISHE

Mfumo wa AISHE hutoa ufikiaji wa mbinu zake za kujifunza za mashine zinazotumika kwa watumiaji kutoa mafunzo na kutumia wateja wao wa mfumo wa AISHE kwa wakati halisi. Watumiaji wanaweza kubinafsisha wateja wao wa mfumo wa AISHE ili kuendana na malengo yao mahususi na kuboresha utendaji wao katika soko la fedha. Programu zifuatazo zinapatikana: kujifunza kwa kujisimamia (SSL), kujifunza bila kusimamiwa (UL), kusoma kwa uimarishaji (RL), ujifunzaji wa kuhamisha (TL), kujifunza kwa vitendo (AL), na kujifunza mtandaoni (OL).

Mafunzo Yanayosimamiwa (SSL)

Hii ni aina ya mafunzo ya mashine ambayo hufunza algoriti kwenye mkusanyiko wa data ulio na lebo. Lengo ni kujifunza ramani kati ya vigeu vya pembejeo na pato kwa kutafuta chaguo za kukokotoa ambazo zinaweza kutabiri kwa usahihi matokeo kutokana na ingizo. Mfumo wa AISHE hutumia SSL kwa kazi mbalimbali za utabiri wa fedha, kama vile B. Forex, Fahirisi, Bidhaa, Hisa na Utabiri wa Bei ya Fedha ya Crypto.

 

Kujifunza Bila Kusimamiwa (UL)

Hii ni aina ya kujifunza kwa mashine ambapo algoriti inafunzwa kwenye seti ya data isiyo na lebo. Lengo ni kutafuta majimbo na uhusiano ndani ya data bila ujuzi wa awali wa muundo wa data. Mfumo wa AISHE hutumia UL kutambua mitindo ya soko na hitilafu katika nukuu za kifedha za wakati halisi.

 

Mafunzo ya Kuimarisha (RL)

Hii ni aina ya kujifunza kwa mashine ambapo algoriti hujifunza kupitia jaribio na hitilafu kwa kuingiliana na mazingira. Lengo ni kujifunza hatua bora zaidi katika hali fulani ili kuongeza ishara ya zawadi. Mfumo wa AISHE hutumia RL kwa biashara ya algoriti, ambapo mfumo hujifunza mikakati bora ya biashara kulingana na maoni na masahihisho kutoka kwa mteja wa mfumo wa AISHE.

 

Kuhamisha Mafunzo (TL)

Hii ni mbinu ambapo kielelezo ambacho kimefunzwa kwa ajili ya kazi fulani kinatumiwa tena kama sehemu ya kuanzia kwa kazi mpya inayohusiana. Mfumo wa AISHE hutumia TL kuboresha usahihi na kasi ya utabiri wa fedha kwa kutumia miundo iliyofunzwa mapema ya uzoefu wa kibiashara kwa kazi zinazohusiana.

 

Mafunzo Halisi (AL)

Hii ni aina ya kujifunza kwa mashine ambapo algoriti inaweza kumuuliza mtumiaji au chanzo kingine cha maelezo ili kupata data yenye lebo. Lengo ni kupunguza kiasi cha data iliyotambulishwa inayohitajika ili kufikia kiwango cha utendaji kinachohitajika. Mfumo wa AISHE hutumia AL ili kupunguza hitaji la data iliyo na lebo katika kazi za utabiri wa kifedha.

 

Kujifunza Mtandaoni (OL)

Hii ni aina ya kujifunza kwa mashine ambayo husasisha muundo kila wakati data mpya inapopatikana. Lengo ni kukabiliana na mabadiliko ya usambazaji wa data na kuhakikisha kuwa muundo unasalia kuwa sahihi baada ya muda. Mfumo wa AISHE hutumia OL kuhakikisha utabiri wake wa kifedha wa wakati halisi unasasishwa kila wakati na maelezo ya soko.

 

 

Mbinu za Kujifunza kutoka kwa mfumo wa AISHE

Mfumo wa AISHE huwapa watumiaji mbinu mbalimbali za kujifunza ili kuwafunza na kutumia wateja wao wa mfumo wa AISHE katika hali halisi ya soko la fedha. Ni muhimu kutambua kwamba vyombo vya biashara pekee vilivyoidhinishwa na mfumo mkuu wa AISHE na ambayo miundo ya neural inapatikana inaweza kutumika. Unaweza kuangalia kwa urahisi upatikanaji wa chombo kwa kukiingiza kwenye mteja wa mfumo wa AISHE. Ikiwa thamani iliyorejeshwa ni "0.0", inamaanisha kuwa chombo hakipatikani. Kwa hivyo, ni muhimu kuwasiliana na benki yako, wakala, au Timu ya Usaidizi ya Mfumo wa AISHE ili kuthibitisha na kurekebisha zana kabla ya kuzitumia.

 

 

Watumiaji wanaweza kubinafsisha wateja wao ili kuendana na malengo yao mahususi na kuboresha utendaji wao katika soko la fedha. Mbinu zifuatazo za kujifunza zinapatikana:

 

Kujifunza kwa Shirikisho (FL)

Hii ni mbinu ya kujifunza kwa mashine ambayo huwezesha wahusika wengi kutoa mafunzo kwa muundo unaoshirikiwa kwa kutumia data ya ndani, bila kushiriki data yenyewe. Kila chama hufunza kielelezo kwenye data yake, na kisha kushiriki masasisho ya modeli pekee na seva kuu. Seva kuu hujumlisha masasisho ya modeli ili kutoa muundo mpya wa kimataifa, ambao hurejeshwa kwa kila mhusika ili kuutumia kwa mafunzo zaidi.

 

Mafunzo ya Ushirika (CoL)

Hii ni mbinu ambapo wanafunzi wengi hushirikiana na kila mmoja kujifunza kazi ya pamoja. Kila mwanafunzi anaweza kufikia kitengo tofauti cha data, na wanashiriki habari ili kuboresha matokeo yao ya kujifunza binafsi. Mbinu hii inaweza kutumika kuboresha utendaji wa jumla wa mfumo wa kujifunza kwa mashine kwa kutumia uwezo wa kila mwanafunzi binafsi.

 

Mafunzo ya Kuimarisha na Maonyesho ya Wataalam (RlfED)

Mbinu hii inachanganya uwezo wa ujifunzaji wa kuimarisha (RL) na ujifunzaji unaosimamiwa. Katika RL, wakala hujifunza kupitia mwingiliano wa majaribio na makosa na mazingira yake, wakati katika ujifunzaji unaosimamiwa, wakala hupewa data iliyo na lebo. Katika RlfED, mtaalamu humpa wakala maonyesho ya jinsi ya kufanya kazi, na wakala hutumia maonyesho haya kuongoza ujifunzaji wake mwenyewe kupitia RL. Mbinu hii inaweza kutumika kuboresha kasi na ufanisi wa mifumo inayotegemea RL kwa kupunguza kiwango cha majaribio na makosa kinachohitajika kujifunza.

 

 

 

 

Ifuatayo ni baadhi ya mitandao ya neural iliyotolewa na mfumo wa AISHE

Mfumo wa AISHE huwapa watumiaji mitandao tofauti ya neural kutoa mafunzo na kutumia wateja wao wa mfumo wa AISHE chini ya hali halisi ya soko la fedha. Ni muhimu kutambua kwamba vyombo vya biashara pekee vilivyoidhinishwa na mfumo mkuu wa AISHE na ambayo miundo ya neural inapatikana inaweza kutumika. Unaweza kuangalia kwa urahisi upatikanaji wa chombo kwa kukiingiza kwenye mteja wa mfumo wa AISHE. Ikiwa thamani iliyorejeshwa ni "0.0", inamaanisha kuwa chombo hakipatikani. Kwa hivyo, ni muhimu kuthibitisha na kurekebisha zana na benki yako, wakala, au Timu ya Usaidizi ya Mfumo wa AISHE kabla ya kuzitumia.

Mtandao wa Neural (NN)

aina ya algoriti ya kujifunza kwa mashine ambayo imeundwa kuiga tabia ya ubongo wa binadamu. NN inaundwa na tabaka za nodi zilizounganishwa ambazo huchakata na kusambaza habari, sawa na jinsi niuroni katika ubongo hufanya kazi. Miunganisho kati ya nodi hizi hupimwa, kuruhusu mtandao kujifunza kutoka kwa data kwa kurekebisha uzito huu ili kutabiri vyema matokeo kulingana na ingizo fulani.

 

 

Kujifunza kwa kina (DL)

Aina ya algoriti ya kujifunza kwa mashine ambayo imeundwa kuiga tabia ya ubongo wa binadamu. NN inaundwa na tabaka za nodi zilizounganishwa ambazo huchakata na kusambaza habari, sawa na jinsi niuroni katika ubongo hufanya kazi. Miunganisho kati ya nodi hizi hupimwa, kuruhusu mtandao kujifunza kutoka kwa data kwa kurekebisha uzito huu ili kutabiri vyema matokeo kulingana na ingizo fulani.

 

NN inaweza kutumika kwa aina mbalimbali za kazi, ikiwa ni pamoja na utabiri na utabiri wa mfululizo wa saa kwa maagizo kwenye soko la fedha. Ni muhimu sana kwa kazi zinazohusisha utambuzi wa muundo, kama vile ubashiri wa bei ya hisa au utambuzi wa hitilafu katika data ya fedha. NN pia inaweza kutumika kwa utambuzi wa picha na usemi, usindikaji wa lugha asilia, na programu zingine nyingi.

 

Katika muktadha wa utabiri wa soko la fedha, NN inaweza kufunzwa kutambua mifumo na mienendo katika data ya kihistoria, ambayo inaweza kutumika kufanya utabiri kuhusu tabia ya soko ya siku zijazo. Kwa mfano, NN inaweza kufunzwa kutabiri bei ya hisa fulani kulingana na vipengele kama vile bei yake ya kihistoria, kiasi cha biashara na viashirio vya kiuchumi. Hii inaweza kusaidia wafanyabiashara kufanya maamuzi sahihi zaidi kuhusu wakati wa kununua au kuuza dhamana fulani.

 

Convolutional Neural Network (CNN)

Mtandao wa neva wa kubadilisha ni aina ya mtandao wa neva ambao unafaa haswa kwa kazi za utambuzi wa picha. Inatumia mchakato unaoitwa convolution kutoa vipengele kutoka kwa picha za ingizo, na kisha kutumia shughuli za kuunganisha ili kupunguza ukubwa wa ramani za vipengele. Katika maombi ya soko la fedha, CNN mara nyingi hutumiwa kwa kazi za uainishaji wa serikali, kama vile kutabiri kama bei ya hisa itapanda au kushuka.

 

Mfumo wa AISHE hutumia toleo lililobadilishwa la CNN ambalo hutumika vichujio vya Kalman kwa utabiri wa hali ya muda mfupi, wa kati na wa muda mrefu katika viwango vya 1 hadi 10 katika viteja vya mfumo wa AISHE. Hii inaruhusu mtandao kujifunza vipengele vya daraja katika viwango tofauti vya uondoaji, na kuifanya kuwa na ufanisi zaidi katika kutambua ruwaza katika data ya fedha. Matokeo ya mtandao ni usambazaji wa uwezekano juu ya matokeo yanayowezekana, ambayo yanaweza kutumika kufanya maamuzi ya biashara kulingana na uwezekano uliotabiriwa wa matokeo tofauti.

 

Mtandao wa Neural wa Kawaida (RNN)

Katika muktadha wa mfumo na mteja wa AISHE, Mtandao wa Neural Recurrent (RNN) ni zana yenye nguvu inayoruhusu watumiaji kuchanganua na kutabiri data ya soko la fedha kwa wakati halisi. RNN katika kiteja cha mfumo wa AISHE zimeundwa mahususi kuchakata mfuatano wa data, kama vile mfululizo wa saa za maagizo ya kila siku, na kutumia mizunguko ili kuruhusu maelezo kuendelea kutoka hatua moja hadi nyingine. Hii ina maana kwamba RNN zinaweza kunasa utegemezi wa muda na ruwaza katika data, na kuzifanya ziwe zinazofaa kwa ajili ya kutabiri mienendo ya siku zijazo na harakati za soko.

 

Katika mteja wa mfumo wa AISHE, watumiaji wanaweza kufunza miundo yao ya RNN kuhusu data ya kihistoria ya kifedha, na kutumia miundo hii kufanya ubashiri kuhusu hali ya soko ya siku zijazo. Miundo ya RNN inaweza kubinafsishwa ili kuendana na mahitaji mahususi ya mtumiaji, kama vile upeo wa macho unaohitajika wa utabiri, kiwango cha uzito wa data, na aina ya vyombo vya kifedha vinavyochanganuliwa.

 

Miundo ya RNN katika kiteja cha mfumo wa AISHE pia inaweza kutumika kwa kushirikiana na miundo mingine ya mtandao wa neva, kama vile Mitandao ya Neural Convolutional (CNNs) au Mitandao ya Kumbukumbu ya Muda Mrefu (LSTMs), ili kuunda miundo ya ubashiri yenye nguvu zaidi ambayo inaweza kunasa zote mbili za muda. na mifumo ya anga katika data ya fedha. Kwa ujumla, RNN katika mteja wa mfumo wa AISHE hutoa zana madhubuti ya kuchanganua na kutabiri data ya soko la fedha, kuruhusu watumiaji kufanya maamuzi sahihi kuhusu uwekezaji wao na mikakati ya biashara.

 

Kumbukumbu ya Muda Mrefu (LSTM)

Aina ya mtandao wa neva wa kawaida (RNN) ambao umeundwa kushughulikia tatizo la kutoweka kwa gradient katika RNN za jadi. LSTM zinafaa haswa kwa kuiga data ya mfuatano na tegemezi za muda mrefu, kama vile kuchakata lugha asilia au uchanganuzi wa mfululizo wa saa. Tofauti kuu kati ya LSTM na RNN ya kitamaduni ni kwamba LSTM ina muundo changamano zaidi, ikiwa ni pamoja na hali ya seli ambayo inaweza kuchagua kusahau au kukumbuka taarifa kulingana na njia za lango.

 

Seli ya kumbukumbu katika LSTM ni sehemu inayowezesha mtandao kuhifadhi taarifa kwa muda mrefu zaidi. Seli ya kumbukumbu ina njia tatu za kuingilia: lango la kusahau, lango la kuingiza, na lango la pato. Lango la kusahau huamua ni taarifa gani katika hali ya seli inapaswa kutupwa, huku lango la ingizo linaamua ni taarifa gani mpya inapaswa kuongezwa kwa hali ya seli. Hatimaye, lango la pato huamua ni taarifa gani kutoka kwa hali ya seli inapaswa kutolewa kwa safu inayofuata au kwa matokeo ya mtandao.

 

Katika muktadha wa mfumo na mteja wa AISHE, LSTM zinaweza kutumika kwa kazi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na uchambuzi wa mfululizo wa muda na utabiri katika masoko ya fedha. Kwa kuhifadhi maelezo kwa muda mrefu, LSTM zinaweza kujifunza kubainisha mitindo na ruwaza za muda mrefu katika data, na kufanya ubashiri kulingana na ruwaza hizo. Mfumo wa AISHE huwapa watumiaji miundo ya LSTM iliyofunzwa awali ambayo inaweza kubinafsishwa na kusawazishwa vyema kwa kazi mahususi, kama vile kutabiri bei za hisa au viwango vya ubadilishaji wa sarafu.

 

Mashine ya Boltzmann Iliyodhibitiwa (RBM)

Aina ya muundo wa kuzalisha unaotumika kwa kujifunza bila kusimamiwa, ambayo ni aina ya mashine ya kujifunza ambayo haihitaji data iliyo na lebo. RBM hujifunza kuwakilisha usambazaji wa uwezekano wa msingi wa data ya ingizo, ambayo inazifanya kuwa muhimu kwa kazi kama vile kupunguza vipimo na kujifunza kwa vipengele.

 

Katika RBM, vitengo vinavyoonekana na vilivyofichwa vinaunganishwa na uzani, na mtandao unafunzwa kujifunza uzani unaowakilisha vyema data ya ingizo. Uzito hurekebishwa kwa kutumia mbinu inayoitwa tofauti tofauti, ambayo husasisha uzani mara kwa mara ili kupunguza tofauti kati ya usambazaji wa muundo na usambazaji wa data ya ingizo.

 

RBM imetumika sana kwa matumizi mbalimbali, kama vile utambuzi wa picha, utambuzi wa usemi na mifumo ya mapendekezo. Katika muktadha wa mfumo wa AISHE, RBM inaweza kutumika kujifunza mifumo na mienendo ya data ya fedha na usaidizi wa taarifa ya siku hiyo.

 

Mitandao ya Uzalishaji ya Adversarial (GANs)

Aina ya kielelezo cha uzalishaji ambacho kinaweza kutumika katika mfumo wa AISHE kwa kazi kama vile kuongeza data na kupenya data kati ya wateja. GAN zinajumuisha mitandao miwili ya neva: mtandao wa jenereta na mtandao wa kibaguzi. Mtandao wa jenereta hujifunza kutoa sampuli mpya za data zinazofanana na data ya mafunzo, huku mtandao wa kibaguzi hujifunza kutofautisha kati ya data halisi na inayozalishwa. Kazi za kutekeleza GAN zinaweza kupatikana katika zana ya usimamizi ya AIMAN ndani ya mfumo wa AISHE.

 

 

 

 

AI katika Fedha kutoka kwa mfumo wa AISHE

Biashara ya Kujiendesha (AU)

Mteja wa mfumo wa AISHE ni pamoja na mfumo wa biashara unaojitegemea ambao hutumia algoriti zinazotegemea AI kuchanganua data ya soko na kufanya maamuzi ya kibiashara kwa wakati halisi. Mfumo huu hutumia kanuni za ujifunzaji wa mashine na mitandao ya kina ya neva ili kugeuza maamuzi ya biashara kiotomatiki, kuruhusu wafanyabiashara kuunda miundo maalum ya biashara ambayo inaweza kufanya maamuzi kulingana na mitindo ya soko na mambo mengine bila kuhitaji uingiliaji kati wa binadamu.

 

Wafanyabiashara wanaotumia mteja wa mfumo wa AISHE wana kiwango cha juu cha ubinafsishaji na udhibiti wa mikakati yao ya biashara. Wanaweza kuweka vigezo vyao wenyewe na viwango vya hatari, na mfumo hujirekebisha kiotomatiki kwa kubadilisha hali ya soko. Mfumo wa biashara ya uhuru pia unaweza kuanza kwa mikono kwa kutumia vifungo vya vitendo, kuwapa wafanyabiashara kubadilika zaidi na udhibiti.

 

Viashiria vya Chati (CI)

Mteja wa mfumo wa AISHE hauunganishi viashiria vya chati moja kwa moja kwenye jukwaa lake. Hata hivyo, wafanyabiashara wanaweza kutumia viashiria vyao vya chati kuchambua data ya soko na kutambua fursa zinazowezekana za biashara. Kanuni za msingi za AI za mteja zinaweza kutoa maelekezo au mielekeo, pamoja na arifa na arifa kulingana na maarifa yake yenyewe, kusaidia wafanyabiashara kusasishwa na kuguswa haraka na mabadiliko ya soko.

 

Viashiria vingine vya chati vya kawaida ambavyo wafanyabiashara wanaweza kutumia ni pamoja na wastani wa kusonga, MACD, RSI, na Bendi za Bollinger, kati ya zingine. Zana hizi huwasaidia wafanyabiashara kutambua mwelekeo na mitindo katika data ya soko na zinaweza kuwa muhimu katika kufanya maamuzi sahihi ya biashara. Hata hivyo, ni muhimu kutambua kwamba mteja wa mfumo wa AISHE haitoi upatikanaji wa moja kwa moja kwa viashiria vya chati, hivyo wafanyabiashara wanapaswa kutumia zana za nje ili kuziingiza katika mikakati yao ya biashara.

 

 

 

Ainisho za AI

 

AI dhaifu (WAI)

Pia inajulikana kama AI finyu, aina hii ya AI imeundwa kutekeleza kazi mahususi au kutatua tatizo fulani. Mifumo dhaifu ya AI haina uwezo wa kujumlisha maarifa yao kwa vikoa vingine, na inahitaji usimamizi muhimu wa mwanadamu ili kufanya kazi ipasavyo. Mifano ya WAI ni pamoja na wasaidizi wa sauti kama vile Siri au Alexa, chatbots na injini za mapendekezo.

 

AI yenye nguvu (SAI)

Pia inajulikana kama akili ya jumla ya bandia (AGI), aina hii ya AI inalenga kuunda mashine ambazo zinaweza kutekeleza kazi yoyote ya kiakili ambayo mwanadamu anaweza. Mifumo thabiti ya AI itaweza kuelewa na kufikiria juu ya ulimwengu, kujifunza kutoka kwa uzoefu, na kufanya maamuzi peke yao. Wakati SAI bado iko mbali, watafiti wengine wanaamini kuwa inaweza kufikiwa katika siku zijazo.

 

 

Upelelezi wa Swarm kutoka kwa mfumo wa AISHE

Mfumo wa AISHE huwapa watumiaji zana tofauti za Ushauri wa Swarm ili kuwafunza na kutumia wateja wao wa mfumo wa AISHE katika hali halisi ya soko la fedha. Ni muhimu kutambua kwamba vyombo vya biashara pekee vilivyoidhinishwa na mfumo mkuu wa AISHE vinasaidiwa.

 

Ifuatayo ni baadhi ya mitandao ya neural iliyotolewa na Mfumo wa AISHE na wateja wa mfumo wa AISHE:

 

Ujuzi wa pumba

Swarm Intelligence inarejelea tabia ya pamoja inayoonyeshwa na mifumo iliyogatuliwa na iliyojipanga, kwa kawaida inayochochewa na tabia ya kijamii ya wanyama au wadudu. Katika wateja wa mfumo wa AISHE, Upelelezi wa Swarm hutumiwa katika uundaji wa algoriti zinazoiga tabia ya pamoja ya vikundi vya wateja wa mfumo wa AISHE kutatua matatizo changamano. Mbinu ya Upelelezi wa Swarm ni muhimu sana kwa kazi ambazo haziwezi kutatuliwa na mteja mmoja wa mfumo wa AISHE au algoriti za kitamaduni za kompyuta.

 

Mafunzo ya Pamoja

Mafunzo ya Pamoja hurejelea mchakato ambao kundi la wateja wa mfumo wa AISHE hujifunza pamoja ili kuboresha utendaji wao binafsi na wa pamoja. Katika wateja wa mfumo wa AISHE, Mafunzo ya Pamoja hupatikana kwa kutumia algoriti za Swarm Intelligence, ambazo huruhusu wateja wa mfumo wa AISHE kushiriki habari na kujifunza kutoka kwa mtu mwingine. Mbinu hii imekuwa muhimu sana katika uundaji wa mikakati ya biashara ya kifedha, ambapo kundi la wateja wa mfumo wa AISHE hufanya kazi pamoja kufanya maamuzi ya biashara kulingana na hali ya soko na utendaji wa zamani.

 

Ujuzi wa Pamoja

Akili ya Pamoja inarejelea uwezo wa kundi la wateja wa mfumo wa AISHE kutatua matatizo ambayo yako nje ya uwezo wa mteja yeyote wa mfumo wa AISHE. Katika mfumo wa AISHE, Intelligence ya Pamoja hupatikana kwa kutumia algoriti za Upelelezi wa Swarm, ambazo huruhusu wateja wa mfumo wa AISHE kushiriki habari na kufanya kazi pamoja kutatua matatizo magumu. Mbinu hii imekuwa muhimu sana katika ukuzaji wa mifano ya ubashiri ya biashara ya kifedha, ambapo kundi la wateja wa mfumo wa AISHE hufanya kazi pamoja kuchambua data ya soko na kufanya maamuzi ya biashara kulingana na akili zao za pamoja.

 

 

 

 

 

Mteja wa mfumo wa AISHE

Mteja wa mfumo wa AISHE ni programu tumizi inayowapa watumiaji ufikiaji wa jukwaa la biashara la kifedha la wakati halisi, mfumo wa ASHE. Mteja anaoana na mifumo ya uendeshaji ya Windows 10/11 na inahitaji Microsoft Office Excel 2016/2019.

Kwa kutumia ujifunzaji kwa mashine na mbinu za AI kama vile ujifunzaji unaosimamiwa, ujifunzaji usiosimamiwa, uimarishaji wa kujifunza, uhamishaji wa masomo, ujifunzaji amilifu, na ujifunzaji mtandaoni, mteja wa mfumo wa AISHE huwawezesha watumiaji kuchanganua data ya fedha na kufanya maamuzi ya biashara. 

Sifa kuu ya mteja ni uwezo wake wa kufunzwa kibinafsi na watumiaji, kuwaruhusu kuunda miundo iliyoboreshwa inayolingana na mikakati na malengo yao mahususi ya biashara. Mteja pia huwapa watumiaji data ya soko ya wakati halisi na inasaidia DDE na RTD kwa biashara ya wakati halisi.

Ili kutumia mteja wa mfumo wa AISHE, watumiaji lazima wapakue programu kutoka kwa tovuti ya AISHE na kuisakinisha kwenye mfumo wao wa uendeshaji wa Windows 10/11. Zaidi ya hayo, wanahitaji mazingira ya biashara kutoka kwa benki au wakala wao, kama vile Meta Trader 4, ambayo inasaidia DDE na RTD. Mteja wa mfumo wa AISHE anaweza kuunganishwa kwenye majukwaa tofauti ya biashara kwa biashara na kufanya biashara.

Mteja yuko huru kupakua na anakuja na pesa za onyesho, kuruhusu watumiaji kufanya mazoezi ya biashara bila kuhatarisha pesa halisi. Mara tu mteja atakaposakinishwa, watumiaji wanaweza kuuunganisha kwenye mfumo wa AISHE na kuanza kufundisha miundo yao kwa kutumia mashine zilizopo za kujifunza na mbinu za AI.

 

 

 

Kushiriki kwa ubadilishanaji wa data unaobadilika (DDE) na data ya wakati halisi (RTD) katika programu ya AISHE huboresha utendaji kazi kwa kiasi kikubwa.

 

DDE ni itifaki ya urithi ambayo inaruhusu AISHE kuwasiliana na kubadilishana data na programu zingine. DDE haina usawaziko, kumaanisha kwamba AISHE inabidi angojee data iliyotumwa na programu nyingine. Hata hivyo, inaweza kuwa muhimu wakati data haihitaji kusasishwa kwa wakati halisi.

 

RTD, kwa upande mwingine, inaruhusu AISHE kufikia data ya wakati halisi kutoka kwa programu nyingine. RTD hufanya kazi kwa usawazishaji, ikiruhusu AISHE kupokea na kuonyesha data kwa wakati halisi. Hii ni muhimu kwa sababu data inahitaji kusasishwa kwa wakati halisi.

 

Kwa hivyo, kushiriki DDE na RTD katika programu ya AISHE kunaweza kuchukua fursa ya itifaki zote mbili. Kwa mfano, programu inayotumia DDE kutoa data ya kihistoria kwa AISHE inaweza kutumia kitendakazi cha RTD kutuma data ya wakati halisi kwa AISHE. Hii inaruhusu AISHE kufikia data ya kihistoria wakati wa kuchakata na kuonyesha data ya wakati halisi.

 

Mfano wa matumizi ya pamoja ya DDE na RTD katika programu ya AISHE ni onyesho la bei za hisa. AISHE hutumia DDE kutuma data ya bei ya kihistoria huku kwa wakati mmoja ikitumia RTD kutuma bei za wakati halisi kwa AISHE. Hii inaruhusu mteja wa AISHE kuonyesha data ya kihistoria ya viwango huku akisasisha viwango vya wakati halisi.

 

Ni muhimu kutambua kwamba kutumia DDE na RTD pamoja kuna matatizo fulani na kunahitaji mipango makini. Kwa mfano, seva za DDE na RTD lazima zisanidiwe ili kuwasiliana na programu ya AISHE. Kwa kuongeza, programu ya AISHE lazima isanidiwe ili kuchakata kwa usahihi data kutoka kwa itifaki zote mbili.

 

Kwa ujumla, DDE na RTD ni mchanganyiko wenye nguvu wa kutumia AISHE ambayo inaweza kuchakata data ya kihistoria na ya wakati halisi. Hata hivyo, utekelezaji sahihi unahitaji upangaji makini na usanidi wa vipengele vyote vinavyohusika.

 

Kazi za DDE katika AISHE:

• Chaguo za kukokotoa za DDE katika AISHE hutumiwa kupokea data kutoka kwa programu zingine zinazotumia itifaki ya DDE.
• Sintaksia ya kitendakazi cha DDE ni "=DDE(Seva, Mada, Kipengee)".
• Seva: Jina la seva ya DDE ya kuwasiliana nayo.
• Mada: Mada inayofafanua aina ya data inayofikiwa.
• Kipengee: Jina la bidhaa au data inayofikiwa.
• Chaguo za kukokotoa za DDE ni kitendakazi tete, kumaanisha kwamba huhesabiwa upya kila wakati mabadiliko katika AISHE yanapotokea.

 

Dynamic Data Exchange (DDE) ni njia inayoruhusu programu kuwasiliana kwa kubadilishana data moja kwa moja. Katika AISHE, DDE huruhusu programu zingine kusoma au kuandika data kutoka kwa itifaki ya AISHE.

DDE kwa kawaida huwashwa kupitia ubao wa kunakili wa Windows. Programu inapounganishwa na programu nyingine, inafungua kituo cha DDE ili kubadilishana data. Programu hizi mbili zinaweza kutuma na kupokea ujumbe kupitia kituo cha DDE ili kubadilishana data.

Ili kutumia DDE katika AISHE, unahitaji kinachojulikana kama fomula ya DDE. Fomula ya DDE daima huanza na alama ya mshangao (!) ikifuatiwa na programu unayotaka kuwasiliana nayo, ikifuatiwa na neno kuu linalofafanua aina ya kitendo unachotaka kutekeleza, na hatimaye vigezo vinavyotumika kwa kitendo kinachohitajika ni.

Huu hapa ni mfano wa fomula ya DDE katika AISHE, ambayo inachukua bei ya EURUSD "1.06541" kwenye mfumo wa AISHE kutoka kwa mfanyabiashara wa meta na kuiingiza kwenye seli:

 

=PROTOCOL|APPLICATION!COMMAND|PARAMETER

 

Vipengele vya fomula ya DDE ni kama ifuatavyo:

• PROTOCOL: Itifaki inayotumika kwa mawasiliano. Kwa DDE, hii kawaida ni "DDE".
• MAOMBI: Jina la programu unayotaka kuwasiliana nayo. Katika kesi hii itakuwa "HIGHWAY".
• AMRI: Neno kuu linalofafanua kitendo unachotaka kufanya. Katika kesi hii itakuwa "InsertPrice".
• VIGEZO: Vigezo vinavyohitajika kwa kitendo. Katika kesi hii, hiyo itakuwa nambari "1.06541".

 

Ukiingiza fomula hii kwenye kisanduku na kusasisha kisanduku, nambari "1.06541" imeingizwa kwenye AISHE.

 

 

Vipengele vya RTD katika AISHE:

• Chaguo za kukokotoa za RTD katika AISHE hutumiwa kufikia data ya wakati halisi iliyotolewa na programu nyingine.
• Sintaksia ya kitendakazi cha RTD ni "=RTD(Seva, Mada1, Mada2, ...)".
• Seva: Jina la seva ya RTD inayotoa data.
• Mada1, Mada2, ...: Mada au data inayofikiwa. Hizi zinaweza kuwa idadi yoyote ya mada au tarehe.
• Chaguo za kukokotoa za RTD ni chaguo za kukokotoa zisizo tete, kumaanisha kwamba huhesabiwa upya tu wakati data inayofikiwa inabadilika.

 

Data ya Wakati Halisi (RTD) ni njia inayoruhusu AISHE kufikia data ya wakati halisi kutoka kwa programu au programu nyingine. Tofauti na DDE, ambayo hufanya kazi kwa usawa, RTD hufanya kazi kwa usawa, kuruhusu AISHE kupokea na kuonyesha data kwa wakati halisi.

RTD kwa kawaida huwashwa kwa kutumia kitendakazi maalum katika AISHE, kitendakazi cha RTD. Kazi ya RTD ina vigezo vitatu vinavyohitajika:

 

• ProgID  : Kitambulisho cha programu (ProgID) cha programu au programu inayotoa data.
• Server  : Jina la seva au anwani ya IP ya kompyuta inayoendesha programu inayotoa data.
• Topic  : Kitambulisho cha kipekee cha aina ya data inayotolewa.

 

Mara tu chaguo la kukokotoa la RTD likisanidiwa, AISHE huita kitendakazi mara kwa mara ili kurejesha data. Wakati data mpya inapatikana, chaguo za kukokotoa za RTD huirejesha kwa AISHE, na AISHE husasisha kisanduku kwa data mpya.

 

Hapa kuna mfano kwa kutumia kazi ya RTD katika AISHE:

=RTD("ProgID","Server","Topic")

Vipengele vya kazi ya RTD ni kama ifuatavyo:

 

• ProgID  : ProgID ya programu au programu inayotoa data. ProgID inatambua programu na inatoa AISHE uwezo wa kuipata. Mifano ya ProgIDs ni "AISHE.Application" kwa tukio lingine la AISHE au "MSWinsock.Winsock.1" kwa udhibiti wa Winsock.
• Server  : Jina la kompyuta inayoendesha programu ambayo hutoa data. Hili linaweza kuwa jina la kompyuta ya ndani au jina la kompyuta ya mbali.
• Topic  : Kitambulisho cha kipekee cha aina ya data inayotolewa. Kigezo cha Mada huwekwa na programu na hufafanua ni aina gani ya data inayotolewa.

 

Ni muhimu kutambua kwamba RTD inasasishwa tu wakati AISHE inafanya kazi na chaguo la kukokotoa la RTD linatumika kwenye kitabu cha kazi. Ikiwa AISHE haitumiki au haifungwi, hakuna data itakayosasishwa.

RTD ni kipengele chenye nguvu kinachoruhusu AISHE kufikia na kuonyesha data ya wakati halisi. Hata hivyo, inahitaji programu iliyosanidiwa ambayo hutoa data na utekelezaji sahihi wa kazi ya RTD katika AISHE.

 

 

Kwamba matumizi ya vitendaji vya DDE na RTD yana vipengele changamano na yanahitaji upangaji makini. Kwa mfano, seva za DDE na RTD lazima zisanidiwe ili kuwasiliana na programu ya AISHE. Pia,   programu ya AISHE  inahitaji kusanidiwa ili kuchakata kwa usahihi data kutoka kwa itifaki zote mbili.

 

 

Teknolojia ya ActiveX

Programu ya Mteja wa AISHE imeundwa kushughulikia data na maombi yanayoingia kwa wakati halisi, ikiwapa watumiaji zana yenye nguvu ya kuchanganua na kuchakata data. Ili kufikia utendakazi huu, programu hutumia teknolojia mbalimbali, ikiwa ni pamoja na vidhibiti vya DDE, RTD na ActiveX.

Teknolojia ya ActiveX ina jukumu muhimu katika programu ya AISHE kwa kuruhusu mawasiliano na muunganisho usio na mshono na programu zingine na lugha za programu. Ufahamu huu wa ushirika huwezesha programu ya AISHE kuingiliana na vyanzo vya nje vya data na kuongeza uwezo wao ili kuboresha utendakazi wa programu.

Kwa mfano, programu ya AISHE inaweza kutumia vidhibiti vya ActiveX kuingiliana na hifadhidata za nje au huduma za wavuti, kuruhusu watumiaji kufikia data nyingi ambayo isingepatikana. Vidhibiti vya ActiveX pia vinaweza kutumika kuongeza mwingiliano kwenye kiolesura cha programu, na kuifanya iwe rahisi zaidi na rahisi kutumia.

Kwa kutumia uwezo wa teknolojia ya ActiveX, programu ya AISHE inaweza kuchukua faida ya uwezo wa programu zingine na lugha za programu ili kuboresha utendaji na uwezo wake yenyewe. Matokeo yake ni zana madhubuti ya kuchanganua na kuchakata data ambayo inaweza kuwapa watumiaji maarifa muhimu na taarifa zinazoweza kutekelezeka.

Matumizi ya teknolojia ya ActiveX katika programu ya AISHE ni sehemu muhimu ya akili yake ya ushirika, kuwezesha mawasiliano na ushirikiano usio na mshono na programu nyingine na lugha za programu.

 

Muhimu

Maombi ya mteja wa AISHE ni programu dhabiti ya AI ambayo hutumia teknolojia mbalimbali kushughulikia data na maombi yanayoingia kwa wakati halisi. Hasa, programu hutumia vidhibiti vya DDE, RTD, na ActiveX kufikia utendakazi huu.

 

 

• DDE ni sehemu muhimu ya programu, kwani inawezesha mawasiliano na programu za nje zinazounga mkono itifaki ya DDE. Programu inapopokea data kutoka kwa chanzo cha nje, inaweza kuchakata data katika muda halisi kwa kutumia msimbo wa VBA. Vile vile, programu inaweza kutuma data kwa programu za nje kwa kutumia DDE.

 

• Chaguo za kukokotoa za RTD pia ni sehemu muhimu ya ombi la mteja la AISHE. Chaguo hili la kukokotoa huwezesha programu kupokea data ya wakati halisi kutoka kwa vyanzo vya nje kama vile viweka alama vya hisa. Data inapobadilika, chaguo za kukokotoa za RTD husasisha data katika muda halisi. Data hii inaweza kuchakatwa kwa kutumia msimbo wa VBA, kuruhusu programu kufanya hesabu na kuchakata katika wakati halisi.

 

• Vidhibiti vya ActiveX vinatumika sana katika ombi la mteja la AISHE ili kuongeza utendaji na mwingiliano kwenye kiolesura cha mtumiaji. Mtumiaji anapoingiliana na kidhibiti cha ActiveX, programu inaweza kuchakata ingizo la mtumiaji katika muda halisi kwa kutumia msimbo wa VBA. Zaidi ya hayo, vidhibiti vya ActiveX vinaweza kutumika kuingiliana na programu za nje na lugha za programu.

 

 

Programu ya AISHE ya mteja imeundwa kushughulikia data na maombi yanayoingia kwa wakati halisi, na kuifanya kuwa zana yenye nguvu ya kuhesabu na kuchakata katika wakati halisi. Mifano ya jinsi programu inavyochakata data katika muda halisi kwa kutumia msimbo wa VBA, na jinsi inavyotumia vidhibiti vya DDE, RTD na ActiveX kuingiliana na vyanzo na programu za data za nje inaweza kutolewa. Kwa ujumla, mchanganyiko wa vidhibiti vya DDE, RTD, na ActiveX huwezesha ombi la mteja la AISHE kutoa utendakazi wa wakati halisi ambao ni muhimu katika tasnia na matukio mbalimbali ya utumiaji.