Binance Square

白猫之惩戒

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La mia prima partecipazione al compito dei creatori di Binance Square. Proprio in tempo per l'apertura di questa moneta, ho avuto la fortuna di ricevere un airdrop precedente, ed è stata una grande fortuna, spero che questa volta partecipare al compito dei creatori possa portarmi buoni guadagni. Parlando di airdrop, ho partecipato in precedenza. Gli altri due progetti Alpha degli scambi erano esagerati, addirittura sono stati un flop, solo l'Alpha di Binance è davvero valido. @Openledger #OpenLedger $OPEN
La mia prima partecipazione al compito dei creatori di Binance Square. Proprio in tempo per l'apertura di questa moneta, ho avuto la fortuna di ricevere un airdrop precedente, ed è stata una grande fortuna, spero che questa volta partecipare al compito dei creatori possa portarmi buoni guadagni.
Parlando di airdrop, ho partecipato in precedenza. Gli altri due progetti Alpha degli scambi erano esagerati, addirittura sono stati un flop, solo l'Alpha di Binance è davvero valido.

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Oggi condividerò con voi le opportunità di guadagnare dei vantaggi per i creatori. Scrivendo articoli sulla piazza di Binance, si può dividere il premio. Non accumulando piccoli passi, non si può arrivare lontano. Non accumulando piccoli corsi d'acqua, non si può formare un grande fiume! Non disprezzate il poco, il nostro scopo è di non perdere nessuna opportunità. Il white paper di Open stabilisce le basi per un futuro dell'intelligenza artificiale verificabile e giusto. Basato sulla ricerca sulla proprietà dei dati dell'Università di Stanford, dimostra che ogni dato è importante e ogni contributore è riconosciuto. Non ci saranno più modelli a scatola nera. Aperto. Affidabile. Tracciabile. #openledege $OPEN @Openledger
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Non accumulando piccoli passi, non si può arrivare lontano. Non accumulando piccoli corsi d'acqua, non si può formare un grande fiume! Non disprezzate il poco, il nostro scopo è di non perdere nessuna opportunità.
Il white paper di Open stabilisce le basi per un futuro dell'intelligenza artificiale verificabile e giusto. Basato sulla ricerca sulla proprietà dei dati dell'Università di Stanford, dimostra che ogni dato è importante e ogni contributore è riconosciuto.
Non ci saranno più modelli a scatola nera.
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