• Buradasın

    LST ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    LST kısaltması farklı alanlarda farklı anlamlara gelebilir:
    • Likit Staking Token (LST) 124. Bir blok zincir üzerinde Hisse İspatı (PoS) mekanizmasına göre kilitlenen varlıkları temsil eden özel bir kripto varlık türüdür 1. Kullanıcılar, bir ağda staking yaparken ellerindeki varlıkların likiditesini koruyabilir, DeFi platformlarında kullanabilir ve staking ödülleri kazanabilirler 12.
    • Tank Çıkarma Gemisi (LST) 3. İngilizce “Landing Ship, Tank” ifadesinin kısaltmasıdır ve Türkçe'de tank çıkarma gemisi anlamına gelir 3.
    • Düşük Stres Egzersizi (LST) 5. Kenevir bitkisinde daha verimli büyüme sağlamak için kullanılan bir tekniktir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. fintables.com
        1
      2. filext.com
        2
      3. solvusoft.com
        3
      4. securities.io
        4
      5. reviversoft.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Lst açılımı nedir?

    LST kısaltmasının açılımları şunlardır: Landing Ship, Tank (Tank Çıkarma Gemisi). Local Sidereal Time (Mahallî Yıldız Zamanı). Local Standard Time (Mahallî Standart Zaman). Likit Staking Token (Likit Staking Tokeni).
    5 kaynak

    LSTM modeli nedir?

    LSTM (Long Short-Term Memory) modeli, sıralı verileri işlemek için tasarlanmış özel bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisidir. Temel özellikleri: - Uzun vadeli bağımlılıkları öğrenme: LSTM'ler, dizinin önceki kısımlarındaki bağlamın sonraki kısımları anlamak için önemli olduğu durumlarda etkilidir. - Bellek hücreleri ve kapılar: LSTM, bellek hücresinde depolanan bilgileri düzenlemek için üç ana "kapı" kullanır: unut kapısı, giriş kapısı ve çıkış kapısı. Kullanım alanları: - Doğal dil işleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi ve dil modelleme gibi görevlerde kullanılır. - Konuşma tanıma: Ses sinyallerindeki zamansal bağımlılıkları modelleyerek kullanılır. - Zaman serisi analizi: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için uygulanır. LSTM modelleri, PyTorch ve TensorFlow gibi popüler derin öğrenme çerçeveleri kullanılarak kolayca uygulanabilir.
    5 kaynak