Artwork

المحتوى المقدم من HackerNoon. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة HackerNoon أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

The Future of Crypto Transactions? AI That Predicts Network Congestion

7:03
 
مشاركة
 

Manage episode 515253286 series 3474385
المحتوى المقدم من HackerNoon. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة HackerNoon أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/the-future-of-crypto-transactions-ai-that-predicts-network-congestion.
FENN uses deep learning to predict blockchain transaction fees by modeling mempool states, network speed, and transaction data.
Check more stories related to tech-stories at: https://hackernoon.com/c/tech-stories. You can also check exclusive content about #bitcoin-transaction-fees, #mempool-management, #fee-rate-analysis, #bitcoin-fee-estimation, #blockchain-ai, #mempool-analysis, #btcflow, #bitcoin-transaction-feerate, and more.
This story was written by: @blockchainize. Learn more about this writer by checking @blockchainize's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Blockchain transaction fees fluctuate due to limited block capacity and network congestion. The Fee Estimation based on Neural Network (FENN) framework tackles this challenge by combining three data sources—transaction features, mempool states, and network characteristics. Using deep learning methods like LSTM and attention mechanisms, FENN predicts future block behaviors and network trends to estimate optimal transaction fees. This dual-layer model—feature extraction and prediction—helps improve accuracy and efficiency in confirming blockchain transactions.

  continue reading

358 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 515253286 series 3474385
المحتوى المقدم من HackerNoon. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة HackerNoon أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/the-future-of-crypto-transactions-ai-that-predicts-network-congestion.
FENN uses deep learning to predict blockchain transaction fees by modeling mempool states, network speed, and transaction data.
Check more stories related to tech-stories at: https://hackernoon.com/c/tech-stories. You can also check exclusive content about #bitcoin-transaction-fees, #mempool-management, #fee-rate-analysis, #bitcoin-fee-estimation, #blockchain-ai, #mempool-analysis, #btcflow, #bitcoin-transaction-feerate, and more.
This story was written by: @blockchainize. Learn more about this writer by checking @blockchainize's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Blockchain transaction fees fluctuate due to limited block capacity and network congestion. The Fee Estimation based on Neural Network (FENN) framework tackles this challenge by combining three data sources—transaction features, mempool states, and network characteristics. Using deep learning methods like LSTM and attention mechanisms, FENN predicts future block behaviors and network trends to estimate optimal transaction fees. This dual-layer model—feature extraction and prediction—helps improve accuracy and efficiency in confirming blockchain transactions.

  continue reading

358 حلقات

كل الحلقات

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل