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LIVE Nokenchain 07/12/2020 (cryptomonnaies, Blockchain, tokenisation, entrepreneurs)

Lien pour participer à la vente publique phase 1 du token MALADIE permettant de créer une médecine 3.0 (valable jusqu’au 19 avril 2020) :
https://bit.ly/3cm2nqB

Lien pour participer à la vente publique phase 1 du token TLRM permettant de créer un supercalculateur pour lutter contre le Coronavirus (valable jusqu’au 19 avril 2020) :
https://bit.ly/2Rzq4DB

Savez-vous ce qu’est la courbe d’émission en tokenisation ?
À quoi correspond-elle ?
Réponses dans cette vidéo !

Lien Youtube : https://youtu.be/6Y-nt933Whw

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Argenteuil – le 5 mars 2016 – Frenchconomy annonce avoir inventé un algorithme pour résoudre la crise agricole et les problèmes économiques de la France.

Le site web d’économie collaborative, qui avait déjà fait une mise à jour majeure le 12 avril 2015, annonce avoir encore amélioré son algorithme en ayant travaillé de nombreux mois sur le problème de la crise agricole et des problèmes économiques de la France.

Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d’opérations ou d’instructions permettant de résoudre un problème ou d’obtenir un résultat. Selon Frenchconomy, la crise agricole et autres problèmes économiques de la France peuvent se résumer à un simple problème mathématique.

« En informatique théorique, un problème est un objet mathématique qui représente une question ou un ensemble de questions auxquelles un ordinateur devrait être en mesure de répondre. Nous avons assez de données aujourd’hui pour voir ce qui fonctionne économiquement et voir ce qui ne fonctionne pas, en sachant qu’il y a par définition beaucoup plus de choses qui ne fonctionnent pas que de choses qui fonctionnent. Par conséquent, il est possible d’utiliser ces données pour optimiser un système économique dans un algorithme. » précise le responsable du projet.

« Un problème peut ne pas être décidable, cela signifie que bien qu’il soit correctement posé, il n’admet pas de résolution par algorithme. En revanche s’il est décidable, ce qui est le cas de la crise agricole et des principaux problèmes économiques de la France, une deuxième question se pose, concernant l’efficacité de la recherche d’une solution. Dans ce cas il faut fixer une représentation des données et des solutions du problème pour pouvoir dire quelque chose sur la complexité. Une possibilité est de postuler que les instances et les solutions sont représentées par un tableau binaire, contenant donc uniquement des 0 ou des 1. Pour simplifier, je dirais que le problème se résume à ‘Ca ne fonctionne pas’ (0) ou bien à ‘Ca fonctionne’ (1). » rajoute-t-il.

Les types de problèmes

Le problème de décision : Problème où la réponse est soit oui soit non.

Le problème de recherche : Problème où la réponse est un élément associé à l’élément d’entrée par la relation qui apparaît dans l’énoncé du problème.

Le problème de dénombrement : Problème qui vise à déterminer le nombre de solutions d’un problème de recherche donné.

Le problème d’optimisation : Problème qui cherche une solution « meilleure » que les autres parmi toutes les solutions possibles d’un problème de recherche.

Le problème de fonction : Problème où 1 seul résultat au plus est attendu pour chaque entrée, mais sa nature est plus complexe que celle d’un problème de décision puisque le résultat est une valeur et non pas un simple « oui » ou « non » comme dans un problème de décision.

L’algorithme de Frenchconomy et les types de problèmes

L’algorithme de Frenchconomy utilise principalement le problème de décision, le problème de dénombrement et le problème d’optimisation. Cela signifie que lorsque vous utilisez la plateforme, donc l’algorithme, celui-ci détermine mathématiquement et scientifiquement le meilleur choix pour vous en fonction des données disponibles à l’instant T.

Par conséquent, lorsque vous utilisez la plateforme, vous faites automatiquement le meilleur choix économique possible au moment où vous le faites.

Base de données et niveau de connaissance générale d’un pays

« La priorité est de recueillir des données. Plus notre base de données aura de données, plus le problème d’optimisation sera efficace. En d’autres mots, plus vous utiliserez l’algorithme, plus celui-ci deviendra efficace. Ce qui en quelque sorte est le contraire de la politique : Plus vous avez d’élections, moins votre système économique est efficace, car tout simplement les cerveaux cumulés de tous les ministres ne peuvent pas résoudre l’ensemble des problèmes de presque 67 millions de Français. Deuxièmement, le nombre d’utilisateurs. C’est un élément crucial pour réussir. Si personne ne s’inscrit sur la plateforme, nous obtenons peu de données et peu d’utilisateurs en action, ce qui retarde d’autant plus la recherche de l’intelligence maximale. Ce n’est pas parce que vous développez un algorithme génial que la population est prête à l’utiliser. Soit parce qu’elle ne le connaît pas. Soit parce qu’elle ne le comprend pas. Soit parce qu’elle préfère garder ses habitudes même si ça la mène droit dans le mur. Par conséquent, on pourra développer le meilleur algorithme qui soit, si personne ne l’utilise, si aucune communauté ne se crée autour, aucune évolution ne sera possible et vos problèmes économiques se répéteront. On ne peut pas résoudre un problème avec le même niveau d’intelligence qui l’a créé disait Einstein. Pour conclure, la technologie est là, mais cela va être très dur d’expliquer aux gens de passer un maximum de requêtes via notre site web. Il est hors de question que nous dépensions des millions d’euros pour ça. Développer un algorithme ne coûte rien à part du temps et des ressources intellectuelles. Changer des habitudes prend soit du temps à cause de l’évolution lente des consciences, soit des millions d’euros pour marteler les cerveaux et les influencer vers une direction. Aussi bénéfique soit-elle, nous pouvons apporter la technologie mais pas le choix national d’utiliser un système plutôt qu’un autre. » précise le responsable du projet.

Ne reste plus qu’à chacun à s’inscrire sur www.frenchconomy.fr et à l’utiliser pour que le programme s’améliore de lui-même au fil des données collectées.

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