AI સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને BTC બેલેન્સ ચેકર સોફ્ટવેર સાથે પ્રાઈવેટ કી જનરેટર બીટકોઈન વોલેટને અનલોક કરવા માટે

વિન્ડોઝ પીસી માટે એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને બીટીસી બેલેન્સ ચેકર ટૂલ એ એક નવીન એપ્લિકેશન છે જે બિટકોઈન વોલેટ્સની ઍક્સેસ ગુમાવતા અટકાવવા માટે રચાયેલ છે. અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને, આ પ્રોગ્રામ AI મોડલ્સને પ્રી-ટ્રેન કરવા માટે વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું અસરકારક રીતે વિશ્લેષણ કરે છે. પરિણામે, તે સ્મરણાત્મક શબ્દસમૂહો જનરેટ કરે છે અને શોધે છે જે બિનશૂન્ય બેલેન્સ ધરાવતા ત્યજી દેવાયેલા બિટકોઇન વોલેટ્સની ઍક્સેસ આપે છે. "વિન્ડોઝ પીસી માટે AI બીજ શોધક સાધન" સાથે, ચોક્કસ બિટકોઈન વૉલેટ માટે સંપૂર્ણ 12-શબ્દના સીડ શબ્દસમૂહને શોધવું સહેલું બની જાય છે.

જો તમારી પાસે સ્મૃતિ વાક્ય અથવા તેમાં સમાવિષ્ટ વ્યક્તિગત શબ્દોનું માત્ર આંશિક જ્ઞાન હોય, તો પણ આ સાધન ઝડપથી સમગ્ર સીડ શબ્દસમૂહને ઓળખી શકે છે. વધુમાં, ચોક્કસ બિટકોઇન વૉલેટનું સરનામું આપીને તમે જેની ઍક્સેસ ફરીથી મેળવવા માંગો છો, પ્રોગ્રામ શોધ વિસ્તારને સંકુચિત કરે છે. આ લક્ષિત અભિગમ પ્રોગ્રામની કાર્યક્ષમતામાં નોંધપાત્ર વધારો કરે છે અને સાચા નેમોનિક શબ્દસમૂહની ખાતરી કરવા માટે જરૂરી સમય ઘટાડે છે.

તમે કદાચ એવા લોકો વિશે સાંભળ્યું હશે કે જેઓ આકસ્મિક રીતે તેમના ક્રિપ્ટોકરન્સી વોલેટ્સમાંથી બીજ શબ્દસમૂહો ખોવાઈ ગયા અથવા ભૂલી ગયા અને તેથી તેમના બિટકોઈન્સની ઍક્સેસ કાયમ માટે ગુમાવી દીધી. હવે એક ઉપાય છે જે તમને સમાન ભાગ્યને ટાળવામાં મદદ કરશે અને વિવિધ કારણોસર સકારાત્મક બેલેન્સ સાથે ત્યજી દેવાયેલા બિટકોઇન વોલેટ્સ પણ શોધવામાં મદદ કરશે!

ક્રિપ્ટોકરન્સીના ડિજિટલ ક્ષેત્રમાં, એનક્રિપ્શન અને સુરક્ષાની ગૂંચવણો વચ્ચે ક્યારેક બિટકોઇન અસ્કયામતોની ઍક્સેસ ગુમાવી શકાય છે. એક એવા ઉકેલની કલ્પના કરો કે જે ક્રિપ્ટોગ્રાફિક મેઝ દ્વારા એકીકૃત રીતે નેવિગેટ કરે છે, તમારા ખોવાયેલા અથવા ભૂલી ગયેલા Bitcoin વૉલેટની ઍક્સેસને વિના પ્રયાસે પુનઃસ્થાપિત કરે છે. અત્યાધુનિક આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને સુપર કોમ્પ્યુટરની કોમ્પ્યુટેશનલ પાવરનો લાભ લેતા ગ્રાઉન્ડબ્રેકિંગ ટૂલ દાખલ કરો.

આ નવીન એપ્લિકેશન, બિટકોઇન વોલેટ્સ સાથે સંકળાયેલ સંભવિત સીડ શબ્દસમૂહો અને ખાનગી કીઓની વિશાળ શ્રેણીમાં ઝડપથી નેવિગેટ કરવા માટે અત્યાધુનિક અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને, તકનીકી પ્રગતિના મોખરે કાર્ય કરે છે. તેનું મિશન? નિષ્ક્રિય અસ્કયામતોને અનલૉક કરવા માટે, પછી ભલે તે ભૂલી ગયેલા પાસફ્રેઝને કારણે ખોવાઈ ગઈ હોય અથવા ખાનગી કીને ખોટી રીતે મૂકી દેવામાં આવી હોય.

ડ્યુઅલ નેચર: ખોવાઈ ગયેલી બિટકોઈન અસ્કયામતોને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટેના સાધન કરતાં વધુ, આ પ્રોગ્રામ ડ્યુઅલ સ્પેક્ટ્રમ પર કાર્ય કરે છે. જ્યારે તે વ્યક્તિઓ માટે તેમના પોતાના ભંડોળની ઍક્સેસ પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માંગતી હોય તે માટે તે એક વિશ્વસનીય સાથી તરીકે સેવા આપે છે, તે અન્ય લોકોની બિટકોઇન અસ્કયામતોની તપાસ અને અનલૉક કરવાની ક્ષમતા પણ ધરાવે છે, જે ડિજિટલ ફોરેન્સિક્સ અને સુરક્ષા માટે અસરકારક રીતે એક શક્તિશાળી ઉકેલ બની જાય છે.

નૈતિક અસરો વપરાશકર્તાના હાથમાં રહે છે. ભલે કોઈ વ્યક્તિ પોતાની ખોવાયેલી સંપત્તિનો ફરીથી દાવો કરવા માંગતો હોય અથવા ડિજિટલ સુરક્ષાની ઊંડાઈને અન્વેષણ કરવા માંગતો હોય, આ સાધન તેના ઓપરેટરના નિર્દેશની રાહ જોઈને તૈયાર છે. તે માત્ર તે શું કરી શકે છે તેના વિશે નથી, પરંતુ, તેની ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરવા માટે જે પસંદગીઓ કરે છે.

સશક્તિકરણ શક્યતાઓ: ઍક્સેસની દરેક સફળ પુનઃસ્થાપના સાથે, ક્રિપ્ટોકરન્સીના ક્ષેત્રમાં AI-સંચાલિત ટેક્નોલોજીની પરિવર્તનશીલ સંભવિતતા દર્શાવતી એક કથા પ્રગટ થાય છે. સશક્તિકરણ અને નવીનતા દ્વારા, અવરોધો વિખેરાઈ જાય છે, અને એક વખત દુસ્તર પ્રાપ્ય બની જાય છે.

એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર સોફ્ટવેર બાંયધરીકૃત હકારાત્મક સંતુલન સાથે બિટકોઈન વોલેટ્સ માટે નેમોનિક શબ્દસમૂહો કેવી રીતે શોધે છે?

આ અનન્ય સૉફ્ટવેર પ્રોડક્ટ બનાવવા પાછળનો વિચાર આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ક્ષમતાઓ માટે સપોર્ટ સાથે એક રસપ્રદ અલ્ગોરિધમ પર આધારિત છે, તેથી ખોવાયેલા બિટકોઇન વૉલેટ્સ શોધવા માટે, AI Seed Frase Finder પ્રોગ્રામ નીચે મુજબ કાર્ય કરે છે:

1. પ્રોગ્રામનો પ્રથમ તબક્કો "AI_Generator" મોડ્યુલની મદદથી શરૂ થાય છે, જે બીજ શબ્દસમૂહોની સામૂહિક પેઢી માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અલ્ગોરિધમ્સ લાગુ કરે છે. જરૂરી ડેટા જનરેટ કરવાની પ્રક્રિયા હાઇ-ટેક સાધનો પર હાથ ધરવામાં આવે છે, જે તે મુજબ પ્રોગ્રામની ઉચ્ચ કાર્યક્ષમતા અને ઉત્પાદકતાની ખાતરી આપે છે.
2. બીજો તબક્કો "AI_Validator" મોડ્યુલનો ઉપયોગ કરવાનો છે, જે વાસ્તવિક સમયમાં "AI_Generator" મોડ્યુલનો ઉપયોગ કરીને જનરેટ કરાયેલા સીડ શબ્દસમૂહોની યાદી મેળવે છે અને તરત જ તેની માન્યતા માટે તપાસ કરે છે. આ તમને ખોટી રીતે જનરેટ થયેલા સીડ શબ્દસમૂહોને દૂર કરવા અને હકારાત્મક સંતુલન સાથે બિટકોઇન વૉલેટ્સ શોધવાની પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવવા માટે પરવાનગી આપે છે.
3. પ્રોગ્રામનો ત્રીજો તબક્કો "BTC બેલેન્સ ચેકર" મોડ્યુલ દ્વારા કરવામાં આવે છે, જે આ યાદગીરી શબ્દસમૂહો સાથે સંકળાયેલા વોલેટ્સ પર હકારાત્મક સંતુલનની હાજરી માટે "માન્ય બીજ શબ્દસમૂહો" તપાસે છે. આ કરવા માટે, પ્રોગ્રામ ઓપન બ્લોકચેન ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે જેમાં તમામ Bitcoin એડ્રેસના બેલેન્સ વિશેની માહિતી હોય છે. આમ, “AI_Validator” મોડ્યુલમાંથી મળેલી યાદીમાંથી દરેક જનરેટ કરેલ સીડ શબ્દસમૂહ સાથે વોલેટમાં ભંડોળ છે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવું સરળ છે. અનુમાન લગાવવું સહેલું છે કે વપરાશકર્તાની રુચિના નેમોનિક શબ્દસમૂહો "આઉટપુટ" ફોલ્ડરમાં સ્થિત એક અલગ ટેક્સ્ટ ફાઇલ AI_Wallets_Seed.log માં સાચવવામાં આવે છે.

ઈમેજીસમાં તમે પ્રોગ્રામના પરિણામોના સ્ક્રીનશોટ જોઈ શકો છો અને વિન્ડોઝ પીસી માટે AI Seed Frase Finder અને BTC બેલેન્સ ચેકર ટૂલનો ઉપયોગ કરીને મળેલા નેમોનિક શબ્દસમૂહોનો ઉપયોગ કરીને ઈલેક્ટ્રમ વૉલેટ ખોલી શકો છો.

AI નો ઉપયોગ કરીને "AI બીજ શબ્દસમૂહ શોધક" પ્રોગ્રામની ઉચ્ચ ગતિ કેવી રીતે પ્રાપ્ત થાય છે?

આ લેખમાં અગાઉ ઉલ્લેખ કર્યો છે તેમ, AI બીજ શોધક પ્રોગ્રામ શૂન્ય કરતાં વધુ બેલેન્સ સાથે Bitcoin વૉલેટ માટે બુદ્ધિપૂર્વક બીજ શબ્દસમૂહો બનાવે છે, જે બદલામાં વપરાશકર્તાઓ માટે નવી નાણાકીય તકો ખોલે છે. BIP-39 શબ્દકોશમાંથી શબ્દોના તમામ સંભવિત સંયોજનો દ્વારા શોધવાની ક્લાસિક યોજનાને બદલે, પ્રોગ્રામ એક કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા મોડેલનો ઉપયોગ કરે છે જે માન્ય નેમોનિક શબ્દસમૂહોના સંભવિત પ્રકારોની આગાહી કરે છે. આ મોડલ જાણીતા સીડ શબ્દસમૂહો અને બિટકોઇન વોલેટ્સ વચ્ચે અભ્યાસ કરેલ અવલંબન પર આધારિત છે, જે ચકાસણી માટેના સંયોજનોની સંખ્યામાં નોંધપાત્ર ઘટાડો કરવાનું શક્ય બનાવે છે અને તે મુજબ શોધની ઝડપ અને "વપરાશકર્તાને જરૂરી પરિણામો" ની સંખ્યામાં વધારો કરે છે. આ પ્રક્રિયાને સમાંતર ડેટા પ્રોસેસિંગ દ્વારા પણ ઝડપી બનાવવામાં આવે છે: કાર્યને જુદા જુદા સર્વર્સ પર પ્રક્રિયા કરાયેલ ભાગોમાં વહેંચવામાં આવે છે, જે બદલામાં કાર્યોને પૂર્ણ કરવા માટે જરૂરી સમયને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડે છે અને પરિણામે, પ્રોગ્રામની કાર્યક્ષમતામાં વધારો થાય છે.

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મૉડલને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું એ એઆઇ સીડ ફ્રેઝ ફાઇન્ડર એલ્ગોરિધમનું એક અભિન્ન પગલું છે, કારણ કે તે એઆઇને ઉચ્ચ ઝડપ અને કાર્યક્ષમતા પ્રાપ્ત કરવા માટે મોડેલના પરિમાણોને સમાયોજિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. અમુક પરિસ્થિતિઓમાં, ડેટા પ્રોસેસિંગને ઝડપી બનાવવા માટે હળવા મોડલ્સનો ઉપયોગ કરવો અને અન્ય ઑપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો લાગુ કરવી પણ જરૂરી બની શકે છે. આ પદ્ધતિની વિગતો આ લેખમાં પછીથી લખવામાં આવશે.

પ્રોગ્રામ પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલનો પણ ઉપયોગ કરે છે, સમય અને સંસાધનોની બચત કરે છે જે અન્યથા શરૂઆતથી મોડેલને તાલીમ આપવા માટે ખર્ચવામાં આવશે. આવા મોડલ્સ પાસે પહેલાથી જ મોટી માત્રામાં ડેટાની પ્રક્રિયા કરવાનો અનુભવ હોય છે, જે નેમોનિક શબ્દસમૂહોમાં યોગ્ય શબ્દ સંયોજનોની આગાહી કરવામાં ઉચ્ચ ચોકસાઈની ખાતરી આપે છે અને પ્રોગ્રામને નોંધપાત્ર રીતે ઝડપી બનાવે છે.

તે પર ભાર મૂકવો જોઈએ કે પ્રોગ્રામની મુખ્ય વિશેષતા એ વિવિધ અલ્ગોરિધમ્સ અને મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો જરૂરી હોય તો, પ્રોગ્રામ આનુવંશિક ગાણિતીક નિયમોનો ઉપયોગ કરી શકે છે, સંભવિત શબ્દસમૂહોની જગ્યાનું અન્વેષણ કરી શકે છે અને સૌથી યોગ્ય વિકલ્પો પસંદ કરી શકે છે. આ અભિગમ તમને ટૂંકી શક્ય સમયમાં શ્રેષ્ઠ પરિણામો પ્રાપ્ત કરવાની મંજૂરી આપે છે.

વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ હાથ ધરવા અને બહુવિધ સર્વર્સ પર કાર્યો કરવા માટે, AI સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અપાચે સ્પાર્ક અને ટેન્સરફ્લો જેવા શક્તિશાળી પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરે છે. આનો આભાર, કાર્યોને કેટલાક ભાગોમાં વિભાજીત કરવા અને કેટલાક સર્વર્સ પર સમાંતર રીતે ચલાવવાનું શક્ય છે, જે પ્રોગ્રામની કામગીરીમાં નોંધપાત્ર વધારો કરે છે.

AI Seed Frase Finder પ્રોજેક્ટ ગણતરીઓને ઝડપી બનાવવા માટે ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (GPUs) સાથે વિશિષ્ટ હાર્ડવેરનો ઉપયોગ કરે છે. આ શક્તિશાળી પ્રોસેસર્સ ઉચ્ચ પ્રોસેસિંગ પાવર અને નોંધપાત્ર સમાંતર કાર્ય ક્ષમતા ધરાવે છે. આનો આભાર, પ્રોગ્રામ ઉચ્ચ ઝડપે વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું વિશ્લેષણ અને પ્રક્રિયા કરવામાં સક્ષમ છે, જે કાર્યોને પૂર્ણ કરવા માટે જરૂરી સમયને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડે છે, જેમ કે મોટી સંખ્યામાં બીજ શબ્દસમૂહોની માન્યતા અને ચકાસણી.

ક્લાઉડ સર્વર્સનો ઉપયોગ એ એક વધારાનું પરિબળ છે જે ઇન્ટરનેટ પર ઉપલબ્ધ અન્ય સમાન સોફ્ટવેરની તુલનામાં AI બીજ શબ્દસમૂહ શોધકને અજોડ બનાવે છે અને ફક્ત વ્યક્તિગત કમ્પ્યુટર્સ પર ચાલે છે, જ્યાં વપરાશકર્તા BTC માટે ઇચ્છિત બીજ શબ્દસમૂહો શોધવામાં ઘણો સમય પસાર કરી શકે છે. પાકીટ ક્લાઉડ સર્વર્સ સંસાધનોની લવચીકતા અને માપનીયતા પ્રદાન કરે છે, જે મોટા પ્રમાણમાં ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા માટે કમ્પ્યુટિંગ પાવરના કાર્યક્ષમ ઉપયોગની મંજૂરી આપે છે. પરિણામે, પ્રોગ્રામ ડેટાની સમાંતર પ્રક્રિયા કરવા માટે બહુવિધ સર્વર્સનો ઉપયોગ કરે છે, જે વપરાશકર્તાના નિર્દિષ્ટ માપદંડ અનુસાર યોગ્ય સીડ શબ્દસમૂહ શોધવાની મહત્તમ ઝડપને સુનિશ્ચિત કરે છે (પ્રોગ્રામ માટે "AI_Target_Search_Mode" માં કામ કરવા માટે આ ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ છે).

એ વાત પર પણ ખાસ ભાર મૂકવો જોઈએ કે સામાન્ય રીતે એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર પ્રોજેક્ટ એ એક શક્તિશાળી સાધન છે જે ગાણિતિક અલ્ગોરિધમ્સ અને આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ પદ્ધતિઓને જોડે છે, જે મહત્તમ કાર્યક્ષમતા અને જનરેશનની ઝડપ હાંસલ કરવા માટે GPU સાથે ક્લાઉડ સર્વર સહિતના વિશિષ્ટ સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે. માન્યતા માટે તમામ બીજ શબ્દસમૂહોની ચકાસણી. આ પ્રોગ્રામ ડિજિટલ અસ્કયામતોની ઍક્સેસ પુનઃસ્થાપિત કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યો છે અને જો તમને રુચિ હોય તેવા Bitcoin વૉલેટ માટેના સીડ શબ્દસમૂહનો માત્ર એક ભાગ જ ખબર હોય તો પણ તે ઉપયોગી થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો તમારી પાસે માત્ર અડધા કાગળની શીટ હોય કે જેના પર સમગ્ર બીજ શબ્દસમૂહ લખવામાં આવ્યો હતો, અથવા જો તમારી પાસે માત્ર સ્મૃતિચિહ્ન વાક્ય સાથેનો ટેક્સ્ટનો ભાગ બાકી છે જે ક્ષતિગ્રસ્ત છે અને ઓળખી શકાતો નથી. હવે ચાલો પ્રોગ્રામના અલ્ગોરિધમને જોઈએ, જેમાં શામેલ છે:

• કૃત્રિમ બુદ્ધિની શક્તિનો ઉપયોગ કરીને નેમોનિક શબ્દસમૂહો બનાવવા માટે વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને.
• શૂન્ય અને હકારાત્મક સંતુલન સાથે ફિલ્ટરિંગ પાકીટ.

ઉપરાંત, પ્રોગ્રામની કામગીરી દરમિયાન ઉપયોગમાં લેવાતા ત્રણ મહત્વપૂર્ણ લક્ષણોની નોંધ લેવી જરૂરી છે:

1. નેમોનિક શબ્દસમૂહો બનાવવાની પ્રક્રિયાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું. શબ્દકોશમાંથી શબ્દોના તમામ સંભવિત સંયોજનો અજમાવવાને બદલે, AI સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ મોડલનો ઉપયોગ કરે છે. તે શબ્દસમૂહો અને Bitcoin વૉલેટ વચ્ચેની શીખેલી અવલંબન પર આધારિત સૌથી વધુ સંભવિત સિક્વન્સની આગાહી કરે છે. આનો આભાર, પ્રોગ્રામ વિકાસકર્તાઓ શબ્દોના પુનરાવર્તિત અને અર્થહીન સંયોજનોની ઘટનાને ટાળવામાં સફળ થયા.
2. સમાંતર પ્રક્રિયા. કાર્યને ઘણા ભાગોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે, જે વિવિધ સર્વર પર એકસાથે પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. આ તમને સંસાધનોના ઉપયોગને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે અને ક્રિપ્ટોકરન્સીની ચોક્કસ રકમ ધરાવતા પાકીટ ખોલી શકે તેવા સીડ શબ્દસમૂહોની શોધને નોંધપાત્ર રીતે ઝડપી બનાવે છે.
3. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અલ્ગોરિધમનું ઑપ્ટિમાઇઝેશન. પ્રોગ્રામ કાર્યના પરિમાણોને ધ્યાનમાં લઈને વપરાયેલ AI મોડેલને સમાયોજિત કરે છે અને, જટિલતાના સ્તરના આધારે, સરળ ગણતરીઓ અને વધારાની ડેટા પ્રોસેસિંગ પદ્ધતિઓ લાગુ કરે છે, એટલે કે, પ્રોગ્રામ પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ્સનો ઉપયોગ કરે છે, જે તમને ઝડપી બનાવવા માટે પરવાનગી આપે છે. સાબિત AI મોડલ્સ પર આધારિત માન્ય બીજ શબ્દસમૂહો બનાવવાની પ્રક્રિયા, ત્યાં ડેટા પ્રોસેસિંગ દ્વારા સમય ઘટાડે છે, અને ગ્રાફિક પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (GPU) સાથેના સર્વર્સનો ઉપયોગ કરવા બદલ આભાર, AI સીડ ફાઇન્ડર પ્રોગ્રામ વપરાશકર્તા માટે હાઇ સ્પીડ વર્ક પ્રદાન કરે છે. તે વધુ કમ્પ્યુટિંગ પાવર અને કાર્યક્ષમ સમાંતર કમ્પ્યુટીંગની ઍક્સેસ છે જે પ્રોગ્રામને એકસાથે અનેક નોડ્સ પર ચલાવવાની અને કમ્પ્યુટિંગ લોડને વિતરિત કરવાની મંજૂરી આપે છે, અને ક્લાઉડમાં વધારાના સર્વર્સનો ઉપયોગ સિસ્ટમની સુગમતા અને માપનીયતા માટે પરવાનગી આપે છે. એટલે કે, જ્યારે જરૂરિયાત ઊભી થાય છે, ત્યારે પ્રોગ્રામ સમાંતર કામગીરી માટે કેટલાક સર્વર્સ વચ્ચે ડેટા પ્રોસેસિંગનું વિતરણ કરવામાં સક્ષમ છે, જે ખાસ કરીને "AI_Target_Search_Mode" મોડમાં કામગીરી કરતી વખતે ઉપયોગી છે.

એ પણ નોંધવું જોઈએ કે એઆઈ આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ એ પ્રોગ્રામનો એક મહત્વપૂર્ણ ભાગ છે, કારણ કે તે બીજ શબ્દસમૂહો બનાવવામાં મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે. તે પ્રાકૃતિક પસંદગી અને વસ્તી ઉત્ક્રાંતિના સિદ્ધાંતો પર આધારિત આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ છે જે તમને પ્રારંભિક સીડ શબ્દસમૂહોના રેન્ડમ સંયોજનો બનાવવા અને નિર્દિષ્ટ માપદંડો અનુસાર તેમની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા અને હકારાત્મક સંતુલન ધરાવતા Bitcoin વૉલેટ સાથે સંકળાયેલા નેમોનિક શબ્દસમૂહોને અસરકારક રીતે ફિલ્ટર કરવાની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, આ અલ્ગોરિધમનો વર્કફ્લો નીચે પ્રમાણે વર્ણવી શકાય છે:

• પ્રારંભિક શબ્દસમૂહોની રેન્ડમ વસ્તી બનાવવામાં આવે છે, જે શબ્દો (જીનોટાઇપ્સ) નું સંયોજન છે. પછી દરેક જીનોટાઇપનું મૂલ્યાંકન બીજ શબ્દસમૂહ સાથે સંકળાયેલ વોલેટમાં હકારાત્મક સંતુલન છે કે કેમ તેના આધારે કરવામાં આવે છે.
• આગળના તબક્કે, શ્રેષ્ઠ જીનોટાઇપ્સ તેમના સ્કોરના આધારે પસંદ કરવામાં આવે છે. આ હેતુ માટે, વિશિષ્ટ પસંદગી ઓપરેટર્સનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે જે ઉચ્ચતમ રેટિંગ સાથે જીનોટાઇપ્સને પસંદ કરે છે. પછી પસંદ કરેલ જીનોટાઇપ્સને પાર કરવામાં આવે છે, જે જીનોટાઇપ્સની નવી પેઢી બનાવવાનું શક્ય બનાવે છે. ક્રોસિંગની પ્રક્રિયા દરમિયાન, જીનોટાઇપ્સ વચ્ચે આનુવંશિક માહિતીનું વિનિમય થાય છે અને નેમોનિક શબ્દસમૂહોના નવા સંયોજનો ઉદ્ભવે છે.
• આ પછી, મ્યુટેશન ઑપરેશન કરવામાં આવે છે, જે નવી પેઢીના જીનોટાઇપ્સમાં રેન્ડમલી કેટલાક જનીનોમાં ફેરફાર કરે છે. આ વિવિધતા બનાવવામાં મદદ કરે છે અને નેમોનિક શબ્દસમૂહોના વધુ સંભવિત સંયોજનોને અન્વેષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
• જીનોટાઇપ્સની નવી પેઢીઓ બનાવવા માટે પરિવર્તન અને ક્રોસિંગની પ્રક્રિયા ઘણી વખત પુનરાવર્તિત થાય છે. દરેક પેઢીનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે અને શ્રેષ્ઠ જીનોટાઇપ આગામી પેઢીને આપવામાં આવે છે. AI અલ્ગોરિધમ તેની ગણતરી ચાલુ રાખે છે જ્યાં સુધી ઉલ્લેખિત સ્ટોપિંગ શરતો પૂરી ન થાય. શબ્દ સંયોજનોની ચોક્કસ સંખ્યા શોધવા માટે આ જરૂરી છે. આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ તમને માન્ય બીજ શબ્દસમૂહો મેળવવાની મંજૂરી આપે છે જે "બિન-શૂન્ય બેલેન્સ" સાથે "આશાજનક" વૉલેટની ઍક્સેસ "ઓપન" કરે છે.

ચાલો પ્રોગ્રામ દ્વારા નેમોનિક શબ્દસમૂહોના નિર્માણ દરમિયાન આનુવંશિક અલ્ગોરિધમના સંચાલનના ઉદાહરણને વિગતવાર ધ્યાનમાં લઈએ. ચાલો કહીએ કે સર્વર પાસે BIP-100 શબ્દકોશના શબ્દોથી બનેલા 39 મિલિયન રેન્ડમલી જનરેટેડ સીડ શબ્દસમૂહોનો સમાવેશ થતો ડેટાબેઝ છે. પ્રોગ્રામનું કાર્ય એવા શબ્દોનો ક્રમ શોધવાનું છે જે હકારાત્મક સંતુલન સાથે બિટકોઇન વૉલેટની ઍક્સેસ "ઓપન" કરશે.

મૂલ્યાંકનના પ્રથમ તબક્કે, આ ડેટાબેઝમાંથી દરેક વાક્યનું મૂલ્યાંકન ચોક્કસ માપદંડ અનુસાર કરવામાં આવશે, એટલે કે વૉલેટનું સંતુલન જેમાં 12 શબ્દોનું આ સંયોજન ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે. વૉલેટ બેલેન્સ માટે સંભવિત મૂલ્યો ફક્ત "પોઝિટિવ" અથવા "શૂન્ય" હોઈ શકે છે. એલ્ગોરિધમ પછી વધુ આંતરછેદ માટે હકારાત્મક સંતુલન સાથે "શ્રેષ્ઠ" નેમોનિક શબ્દસમૂહો પસંદ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ચાલો બે શ્રેષ્ઠ સીડ શબ્દસમૂહો લઈએ અને જીનોટાઈપના ભાગોની આપલે કરીને તેમને ક્રોસ કરીએ. સંયોજન પછી, અનુગામી પરિવર્તન પ્રક્રિયા થાય છે, જેના પરિણામે નવા જીનોટાઇપ્સમાં કેટલાક જનીનો અવ્યવસ્થિત રીતે ફેરફારોમાંથી પસાર થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, મૂળ શબ્દસમૂહમાંનો એક શબ્દ રેન્ડમ પર બીજા દ્વારા બદલી શકાય છે. આ રીતે, પ્રોગ્રામ નવી પેઢીના નેમોનિક શબ્દસમૂહો બનાવે છે જેનું મૂલ્યાંકન વૉલેટ બેલેન્સના આધારે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા કરવામાં આવે છે. શ્રેષ્ઠ નેમોનિક શબ્દસમૂહો આગામી પેઢીને પસાર કરવામાં આવે છે, અને પ્રક્રિયા ફરીથી પુનરાવર્તિત થાય છે. સૉફ્ટવેર મોડ્યુલના સક્રિયકરણની ક્ષણથી પ્રારંભિક સ્થિતિ એ પ્રારંભિક શબ્દસમૂહોની વસ્તીના તાજા સેટને તપાસવાની છે જે સ્મૃતિ શબ્દસમૂહોની નવી વસ્તીના પરીક્ષણ માટે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ દ્વારા પસંદ કરવામાં આવી હતી. આ પ્રોગ્રામ કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ કરીને બીજ શબ્દસમૂહો શોધવા માટે મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓનો અમલ કરે છે.

મશિન લર્નિંગ તકનીકો જેમ કે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અથવા રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ એવા મોડલ બનાવવા માટે કરવામાં આવે છે જે ઉપલબ્ધ ડેટાના આધારે "સાચા બીજ શબ્દસમૂહોની આગાહી કરી શકે".

મોડેલ પ્રશિક્ષણ પ્રક્રિયા જાણીતા માન્ય નેમોનિક શબ્દસમૂહો અને તેમના અનુરૂપ વોલેટ બેલેન્સ ધરાવતા ડેટાસેટથી શરૂ થાય છે. આ ડેટાને તાલીમ અને પરીક્ષણ સેટમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક ન્યુરોન્સના સ્તરોનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છે જે ઇનપુટ લે છે, જેમ કે બીજ વાક્યના શબ્દો અને આઉટપુટ આગાહી (સંભવતઃ વૉલેટ બેલેન્સ). સ્તરોમાંના ચેતાકોષો "કહેવાતા વજન" દ્વારા જોડાયેલા છે, જે આગામી સ્તર પર દરેક ચેતાકોષના પ્રભાવની ડિગ્રી નક્કી કરે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક પ્રશિક્ષિત હોવાથી, આગાહી ભૂલને ઘટાડવા માટે વજનને સમાયોજિત કરવામાં આવે છે. આ કરવા માટે, નુકશાન કાર્ય ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવે છે, જે અનુમાનિત અને વાસ્તવિક મૂલ્યો વચ્ચેના તફાવતને માપે છે.

એકવાર તાલીમ પૂર્ણ થઈ જાય પછી, મોડેલનો ઉપયોગ નવા સીડ શબ્દસમૂહોના આધારે વૉલેટ બેલેન્સની આગાહી કરવા માટે થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો પ્રોગ્રામે એક નવો નેમોનિક શબ્દસમૂહ જનરેટ કર્યો હોય, તો પછી આવા મોડેલ સંભવિત હકારાત્મક વૉલેટ બેલેન્સની આગાહી કરી શકે છે.

ચાલો કહીએ કે અમારી પાસે સીડ શબ્દસમૂહો અને અનુરૂપ વૉલેટ બેલેન્સનો સમાવેશ થતો ડેટા સેટ છે. અમે આ ડેટાને તાલીમ સમૂહ (80% ડેટા) અને પરીક્ષણ સમૂહ (ડેટાના 20%)માં વિભાજિત કરીએ છીએ. આ પછી, અમે ન્યુરોન્સના ઘણા સ્તરો ધરાવતા ન્યુરલ નેટવર્ક વિકસાવીએ છીએ. ઇનપુટ લેયર મૂળ શબ્દસમૂહોના શબ્દો મેળવે છે, છુપાયેલા સ્તરો આ માહિતી પર પ્રક્રિયા કરે છે, અને આઉટપુટ સ્તર વોલેટ બેલેન્સ શૂન્ય કરતા વધારે હશે કે કેમ તે અંગે આગાહી કરે છે. અમે ત્યાર બાદ ઈનપુટ તરીકે પ્રશિક્ષણ ડેટા સેટ આપીને અને અનુમાનની ભૂલને ઘટાડવા માટે ન્યુરલ નેટવર્ક વેઈટ્સને સમાયોજિત કરીને મોડેલને તાલીમ આપીએ છીએ. સ્ટોકેસ્ટિક ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ તરીકે ઓળખાતી ઓપ્ટિમાઇઝેશન ટેકનિકનો ઉપયોગ કરીને અમે આ પ્રક્રિયાને ઘણી વખત પુનરાવર્તિત કરીએ છીએ.

એકવાર મોડેલ પ્રશિક્ષિત થઈ જાય, અમે પરીક્ષણ ડેટાસેટ પર તેની ચોકસાઈનું પરીક્ષણ કરીએ છીએ. અમે ઇનપુટ તરીકે મોડેલ પર સેટ કરેલ ટેસ્ટ ડેટા ફીડ કરીએ છીએ અને અનુમાનિત બેલેન્સની વાસ્તવિક કિંમત સાથે સરખામણી કરીએ છીએ. ઉદાહરણ તરીકે, મોડેલ બીજ વાક્ય માટે "સકારાત્મક" સંતુલન વિશે આગાહી કરે છે અને Bitcoin વૉલેટમાં વાસ્તવિક સંતુલન સાથે તેની તુલના કરે છે.

AI નો ઉપયોગ કરીને માન્ય બીજ શબ્દસમૂહો શોધવા માટે આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને

આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગ એ એક તકનીક છે જે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ જનરેટર મોડ્યુલ પ્રોગ્રામમાં આનુવંશિક અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. આ પદ્ધતિ તમને મેન્યુઅલ રૂપરેખાંકન વિના નવા બીજ શબ્દસમૂહો બનાવવા માટે પરવાનગી આપે છે. આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગની પ્રક્રિયા પ્રોગ્રામ્સની રેન્ડમ વસ્તીની રચના સાથે શરૂ થાય છે જે પ્રારંભિક સ્મૃતિચિહ્ન શબ્દસમૂહો ઉત્પન્ન કરવામાં સક્ષમ છે. આવા કાર્યક્રમો વૃક્ષોના સ્વરૂપમાં રજૂ કરવામાં આવે છે, જ્યાં દરેક નોડ ઓપરેશન અથવા કાર્યને અનુરૂપ હોય છે. પછી દરેક પ્રોગ્રામનું મૂલ્યાંકન પૂર્વનિર્ધારિત માપદંડ અનુસાર કરવામાં આવે છે, જેમ કે સકારાત્મક મૂલ્ય માટે વૉલેટ બેલેન્સ તપાસવું. પ્રોગ્રામ કે જે સકારાત્મક સંતુલન સાથે બીજ શબ્દસમૂહો બનાવે છે તે ઉચ્ચ સ્કોર મેળવે છે. વધુમાં, ક્રોસઓવર ઓપરેશન દરમિયાન, પસંદ કરેલ પ્રોગ્રામ્સ તેમના વૃક્ષોના ભાગોની આપલે દ્વારા જોડાયેલા છે.

ઉદાહરણ તરીકે, એક પ્રોગ્રામ બીજાને એક ફંક્શન પસાર કરી શકે છે જે સ્મૃતિ સંબંધી શબ્દસમૂહ બનાવે છે. આ પછી, એક પરિવર્તન ઓપરેશન કરવામાં આવે છે, જે દરમિયાન નવા પ્રોગ્રામ્સમાં ઝાડના કેટલાક ભાગોને રેન્ડમલી બદલવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કોઈ એક પ્રોગ્રામ તેના વૃક્ષમાં અવ્યવસ્થિત રીતે નવું ઑપરેશન ઉમેરી શકે છે. આ ઉપરાંત, કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાનો ઉપયોગ કરીને માન્ય બીજ શબ્દસમૂહો બનાવવા માટે અન્ય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.

ખોવાયેલા બિટકોઈન વોલેટમાં પ્રવેશ મેળવવા માટે નેમોનિક શબ્દસમૂહો બનાવવા માટેની પદ્ધતિઓ

અગાઉ જણાવ્યું તેમ, એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર પોઝિટિવ બેલેન્સ સાથે ખોવાયેલા બિટકોઈન વોલેટ્સમાં પ્રવેશ મેળવવા માટે અનન્ય યાદગીરી શબ્દસમૂહો બનાવવા માટે વિવિધ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે. તે શ્રેષ્ઠ પરિણામો હાંસલ કરવા માટે જનરેટર સાથે મૂળભૂત મોડેલોને જોડે છે અને પૂરક બનાવે છે. બનાવેલ ડેટાબેઝને પછી ન્યુરલ નેટવર્કમાં ખવડાવવામાં આવે છે, જે શ્રેષ્ઠ શબ્દસમૂહોનું મૂલ્યાંકન કરવા અને પસંદ કરવા માટે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરે છે. પરિણામે, પ્રશિક્ષિત મોડલ ખોવાયેલા Bitcoin વૉલેટની ઍક્સેસ પુનઃસ્થાપિત કરવા માટે શબ્દોના શ્રેષ્ઠ સંયોજનોની આગાહી કરી શકે છે. જેમ જેમ પ્રોગ્રામ ચાલે છે તેમ, ઇચ્છિત પરિણામ પ્રાપ્ત કરવા માટે નીચેની AI પદ્ધતિઓ એકબીજા સાથે પાર કરવામાં આવે છે:

1. ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ. આ મોડેલનો ઉપયોગ મુખ્યત્વે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સમાં થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ એવા મોડેલ બનાવવામાં મદદ કરે છે જે ક્રિપ્ટોકરન્સી વૉલેટના સંતુલનને ઍક્સેસ આપતા શબ્દોનું સંયોજન યોગ્ય સીડ શબ્દસમૂહ હશે તેવી સંભાવનાનો અંદાજ લગાવે છે. સામાન્ય રીતે, કૃત્રિમ બુદ્ધિને તાલીમ આપવા માટે મોટા પ્રમાણમાં ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. સિસ્ટમ, આપેલ પરિમાણોને ધ્યાનમાં લેતા, સ્વતંત્ર રીતે જટિલ પેટર્ન અને નિર્ભરતા શોધે છે, અને પછી તેનો ઉપયોગ શબ્દોના યોગ્ય ક્રમ પસંદ કરવા માટે થાય છે.
2. ઓપ્ટિમાઇઝેશન ગાણિતીક નિયમો. આમાં અગાઉ વર્ણવેલ આનુવંશિક અલ્ગોરિધમનો સમાવેશ થાય છે. ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ અને ઇવોલ્યુશનરી વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કરીને ઑપ્ટિમાઇઝેશન વિકલ્પો પણ છે. આ તમામ અલ્ગોરિધમ્સ એક ધ્યેય માટે કાર્ય કરે છે - સ્ત્રોત શબ્દસમૂહોમાં શબ્દોના શ્રેષ્ઠ સંયોજનો શોધવા.
3. પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા એ શબ્દકોશો અને માહિતી સ્ત્રોતોનો ઉપયોગ કરીને કુદરતી ભાષણ પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરવાની પ્રક્રિયા છે. આ ટેક્સ્ટ માહિતીને પ્રક્રિયા કરવાની મંજૂરી આપે છે, જેના આધારે પ્રારંભિક શબ્દસમૂહો બનાવી શકાય છે. અમારો પ્રોગ્રામ એક મોડેલ બનાવવા પર આધારિત પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે જે શબ્દોના દરેક સંયોજન માટે "સફળતા" ની સંભાવનાનો અંદાજ લગાવી શકે છે, જેમ કે તેનો ઉપયોગ ક્રિપ્ટોકરન્સી વૉલેટના સંતુલનને ઍક્સેસ કરવા માટે થઈ શકે છે કે કેમ.
4. ડીપ લર્નિંગ એ એક તકનીક છે જે એક જટિલ સિસ્ટમ બનાવવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. ફિનિશ્ડ મોડલ સ્રોત શબ્દસમૂહોની રચના અને સિમેન્ટિક્સનું વિશ્લેષણ અને સમજવામાં સક્ષમ છે. તે ઊંડા અભિગમમાં ન્યુરલ નેટવર્ક પર આધારિત પરંપરાગત શિક્ષણથી અલગ છે અને ડેટાબેઝમાંથી મેળ ખાતા લક્ષણોને આપમેળે ઓળખવા અને પરિણામોની તૈયાર આગાહીઓ બનાવવા માટે ડીપ લર્નિંગનો ઉપયોગ કરીને માન્ય બીજ શબ્દસમૂહો શોધવામાં મદદ કરે છે.
5. ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચના એ એક પ્રકારનું ઑપ્ટિમાઇઝેશન છે જે કુદરતી પસંદગીની પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગનો એક ભાગ છે અને તેનો હેતુ આનુવંશિક ઓપરેટર્સનો ઉપયોગ કરીને વસ્તીના જનીન પૂલને સુધારીને જરૂરી નેમોનિક શબ્દસમૂહો શોધવાનો છે. ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચના તમને સંભવિત બીજ શબ્દસમૂહોની જગ્યાને અસરકારક રીતે અન્વેષણ કરવાની અને શબ્દોના શ્રેષ્ઠ સંયોજનો શોધવાની મંજૂરી આપે છે.
6. લેક્સિકલ અને ટેક્સ્ટ સંસાધનોનું વિશ્લેષણ કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયાની પ્રક્રિયા સાથે સંપૂર્ણ રીતે બંધબેસે છે. મૉડલ પુસ્તકો, લેખો અને વેબ પૃષ્ઠો જેવી મોટી માત્રામાં ટેક્સ્ટની માહિતી લોડ કરે છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કરીને, લોકપ્રિય શબ્દો અને સિક્વન્સનું પૃથ્થકરણ કરવામાં આવે છે, જેમાંથી વપરાશકર્તા દ્વારા તેનું બિટકોઇન વૉલેટ બનાવતી વખતે ઉપયોગમાં લેવાતા સીડ શબ્દસમૂહો કંપોઝ કરવામાં આવે તેવી શક્યતા છે (ઉદાહરણ તરીકે, બાઈબલના પ્રેરિતોનાં નામનો સમાવેશ કરતું બીજ શબ્દસમૂહ, જેમ કે: “ પીટર એન્ડ્રુ જેમ્સ જ્હોન ફિલિપ બર્થોલોમ્યુ થોમસ મેથ્યુ આલ્ફાવેટાડિયસ સિમોન જુડાસ” અથવા સૌરમંડળના ગ્રહોના નામનો સમાવેશ કરતું સ્મૃતિશાસ્ત્ર વાક્ય, ઉદાહરણ તરીકે: “બુધ શુક્ર પૃથ્વી મંગળ ગુરુ શનિ યુરેનસ નેપ્ચ્યુન”).
7. સિમેન્ટીક પૃથ્થકરણ: આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ શબ્દો વચ્ચેના સિમેન્ટીક સંબંધોને નિર્ધારિત કરવા માટે પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે અને અગાઉના ઉદાહરણની જેમ, શબ્દોના અમુક સંયોજનો સ્મૃતિ વાક્ય હશે તેવી સંભાવનાનો અંદાજ લગાવે છે.
8. સામાજિક વિશ્લેષણ: AI લોકપ્રિય વિષયો, રુચિઓ અથવા વપરાશકર્તાઓની પસંદગીઓ નક્કી કરવા માટે સામાજિક નેટવર્ક્સ, ફોરમ્સ અથવા અન્ય ઑનલાઇન પ્લેટફોર્મ્સમાંથી ડેટા ડાઉનલોડ અને વિશ્લેષણ કરે છે. અન્ય વિકલ્પોની જેમ, પ્રારંભિક શબ્દસમૂહો બનાવવા માટે વધુ તાલીમ અને આશાસ્પદ શબ્દસમૂહોની પસંદગી માટે તૈયાર ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
9. ક્લસ્ટર વિશ્લેષણ: સિસ્ટમ માહિતીને સંબંધિત ક્લસ્ટરોમાં વિભાજિત કરે છે. શબ્દસમૂહોને સમાન જૂથોમાં વિભાજિત કરવું શા માટે જરૂરી છે? આ પહેલાથી જ જાણીતા માન્ય સીડ શબ્દસમૂહોમાં પેટર્ન અને સૌથી વધુ વારંવાર બનતા શબ્દસમૂહોને ઓળખવામાં મદદ કરે છે.
10. જૂના અને ખાલી પાકીટનું વિશ્લેષણ. પ્રોગ્રામ ડેટાબેઝમાંથી માહિતી જુએ છે. ઉપલબ્ધ ડેટા સાથે જાણીતા બિટકોઈન વોલેટની તપાસ કરવામાં આવે છે. આ સ્મરણાત્મક શબ્દસમૂહોમાં પેટર્ન શોધવામાં મદદ કરે છે જેનો ઉપયોગ સકારાત્મક સંતુલન સાથે અગાઉના અજાણ્યા વૉલેટ માટે "બીજ શબ્દસમૂહો" શોધવા માટે થઈ શકે છે. જાણીતા સીડ શબ્દસમૂહો અને સંકળાયેલ ક્રમો ધરાવતા શબ્દકોશો અને ડેટાબેઝ પ્રોગ્રામમાં લોડ કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, સિસ્ટમ જાણીતી પેટર્ન સામે જનરેટ કરેલા સંયોજનોને ચકાસી શકે છે અથવા સમાન મૂલ્યો શોધવા માટે પેટર્નનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
11. પેટર્ન વિશ્લેષણ અલ્ગોરિધમ ડેટાબેસેસમાં મળેલ પેટર્ન અને પેટર્ન પર આધારિત છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ બેલેન્સ સાથે પહેલાથી જ જાણીતા વોલેટ્સમાં રહેલા શબ્દોના પુનરાવર્તિત સંયોજનોને ઓળખવામાં સક્ષમ છે. વધુમાં, પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવવા માટે સમાંતર કમ્પ્યુટિંગનો ઉપયોગ થાય છે. આ ટેકનિક, જેમ કે અગાઉ ઉલ્લેખ કર્યો છે, તેમાં કાર્યને કેટલાક તબક્કામાં વિભાજીત કરવામાં આવે છે. આધુનિક વિશિષ્ટ મલ્ટીપ્રોસેસર ઉપકરણો (ASICs) અને ગ્રાફિક પ્રોસેસરો સાથે ક્લાઉડ સર્વર્સનો ઉપયોગ કરીને ગણતરી અને એકસાથે ડેટા પ્રોસેસિંગ થાય છે.
12. AI બીજ શબ્દસમૂહ શોધક અનુગામી પ્રશ્નોને ઝડપી બનાવવા માટે અગાઉની ગણતરીઓના પરિણામોના કેશિંગનો ઉપયોગ કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો પ્રોગ્રામે અગાઉ સીડ વાક્ય તપાસ્યું હતું અને જોયું કે તે "ખોલેલું" વૉલેટમાં હકારાત્મક સંતુલન નથી, તો આ ચેકનું પરિણામ કેશમાં સંગ્રહિત થાય છે. જ્યારે તે જ બીજ શબ્દસમૂહની ફરીથી વિનંતી કરવામાં આવે છે, ત્યારે પ્રોગ્રામ તરત જ સાચવેલ પરિણામ પરત કરી શકે છે, બીજી તપાસની જરૂરિયાતને બાયપાસ કરીને. (પ્રોગ્રામને પુનઃપ્રારંભ કર્યા પછી કેશીંગ રીસેટ થાય છે, કારણ કે આ સમય દરમિયાન વોલેટ બેલેન્સમાં ફેરફાર થઈ શકે છે).
13. એક્ઝેક્યુશન સમય ઓપ્ટિમાઇઝેશન. સિસ્ટમ તમામ અલ્ગોરિધમનો અમલ કરવા માટે જરૂરી સમય ઘટાડે છે. આ બીજ શબ્દસમૂહો શોધવાનું સરળ બનાવે છે કારણ કે ગણતરી ઝડપી છે. ઉદાહરણ તરીકે, પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવવા માટે પ્રોગ્રામ કાર્યક્ષમ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અથવા જટિલતા ઘટાડવાના અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
14. અનુકૂલનશીલ પેરામીટર સેટિંગ્સ: એઆઈ સીડ ફાઈન્ડર ઓપરેશન દરમિયાન અલ્ગોરિધમના અનુકૂલનશીલ પેરામીટર સેટિંગ્સ માટે એક પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તે ઇનપુટ ડેટાની લાક્ષણિકતાઓ અથવા સિસ્ટમની વર્તમાન સ્થિતિના આધારે એલ્ગોરિધમ્સના પરિમાણોને ગતિશીલ રીતે ગોઠવવામાં સક્ષમ છે. આ અભિગમ તમને વાસ્તવિક સમયમાં પ્રોગ્રામના પ્રદર્શન અને કાર્યક્ષમતાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે, જે વપરાશકર્તાઓ માટે મહત્વપૂર્ણ છે. આ અનન્ય સોફ્ટવેર એ હકીકત દ્વારા પણ અલગ પડે છે કે તે તૈયાર આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ મોડલ્સ અને અલ્ગોરિધમ્સ સાથે કામ કરી શકે છે. આ મોડલ્સ લવચીક છે અને ખાતરી કરે છે કે વપરાશકર્તા ટૂંકી શક્ય સમયમાં અપેક્ષિત પરિણામ પ્રાપ્ત કરે છે.

આખરે, આ પ્રોગ્રામ એક શક્તિશાળી સાધન છે જે GPU-સજ્જ સર્વરનો ઉપયોગ કરીને અનન્ય સ્મૃતિ વાક્ય જનરેટ કરવામાં મહત્તમ ઝડપ હાંસલ કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તકનીકોને જોડે છે. આ શબ્દસમૂહો, બદલામાં, વપરાશકર્તાને હકારાત્મક સંતુલન સાથે Bitcoin વૉલેટની ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે.

બ્રુટ ફોર્સ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરતાં AI સાથે AI બીજ શબ્દસમૂહ શોધક શા માટે વધુ સારું છે?

એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને બીટીસી બેલેન્સ ચેકિંગ ટૂલ આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ પર આધારિત છે અને તેના સમાન પ્રોગ્રામ્સ પર ઘણા ફાયદા છે જે સ્મૃતિ વાક્ય દ્વારા શોધવા માટે બ્રુટ ફોર્સ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે:

1. કાર્યક્ષમ: એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર બીજ શબ્દસમૂહની શોધ પ્રક્રિયાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ અને ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. તે મોટા પ્રમાણમાં ડેટામાંથી શીખવા અને પેટર્ન શોધવામાં સક્ષમ છે, જે તેને બ્રુટ ફોર્સ પદ્ધતિઓ કરતાં વધુ કાર્યક્ષમ રીતે અને ઝડપથી શોધ કરવા દે છે.
2. ઘટાડો શોધ સમય: AI-Seed Finder શોધ પ્રક્રિયાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે બીજ શબ્દસમૂહો વિશે તમારી પાસે પહેલેથી જ છે તે માહિતીનો ઉપયોગ કરી શકે છે. તે બીજ શબ્દસમૂહોમાં વ્યક્તિગત શબ્દોનો ઉપયોગ કરવાની સંભાવનાને ધ્યાનમાં લે છે અને આમ BTC વૉલેટ્સ માટે યોગ્ય બીજ શબ્દસમૂહ શોધવાની તકો વધારીને, શોધ સમય ઘટાડે છે.
3. અનુકૂલનક્ષમતા: AI બીજ શોધકને તાલીમ આપી શકાય છે અને નવા ડેટા અને બદલાતી પરિસ્થિતિઓને અનુકૂલિત કરી શકાય છે. તે તેના અનુભવના આધારે તેના અલ્ગોરિધમ્સ અને શોધ વ્યૂહરચનાઓ સુધારી શકે છે, તેને સમય જતાં વધુ કાર્યક્ષમ અને સચોટ બનવાની મંજૂરી આપે છે.

સમાન સાધનો પર બીજ શબ્દસમૂહ પસંદ કરવાની ઝડપની ગણતરી કરતી વખતે, ઘણા પરિબળો ગણતરીની ચોકસાઈને અસર કરે છે: નેમોનિક શબ્દસમૂહની જટિલતા, ઉપલબ્ધ સંયોજનોની સંખ્યા, સાધનની શક્તિ અને પ્રોગ્રામની કાર્યક્ષમતા. જો કે, ઓપ્ટિમાઇઝેશન અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કરવા બદલ આભાર, ક્રેક બિટકોઇન વોલેટ્સ માટે AI સીડ ફ્રેઝ ફાઇન્ડર, બ્રુટ ફોર્સ મેથડ પર આધારિત અન્ય સોફ્ટવેર ઉત્પાદનોની સરખામણીમાં શોધ પ્રક્રિયાને નોંધપાત્ર રીતે ઝડપી બનાવી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તે શોધ શ્રેણીને મર્યાદિત કરવા અને સંયોજનોની સંખ્યા ઘટાડવા માટે એડવાન્સ ડેટાનો ઉપયોગ કરી શકે છે, પરિણામે ઝડપી મેચિંગ થાય છે.

સામાન્ય રીતે, હાર્ડ AI અલ્ગોરિધમ્સ પર આધારિત “એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને વિન્ડોઝ પીસી માટે બીટીસી બેલેન્સ ચેકર ટૂલ, બીટીસી વોલેટ્સ પર બીજ શબ્દસમૂહો અને માસ બેલેન્સ ચેક શોધવા માટે વધુ કાર્યક્ષમ અને ઑપ્ટિમાઇઝ અભિગમ પ્રદાન કરે છે. આ સાધન શોધ સમયને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડી શકે છે અને મૂળ વાક્યને સફળતાપૂર્વક શોધવાની સંભાવનાને વધારી શકે છે, જે તેને અન્ય પ્રોગ્રામ્સ કરતા શ્રેષ્ઠ બનાવે છે જે મૂળ નેમોનિક શબ્દસમૂહ બનાવે છે તેવા શબ્દોના સંયોજનો બનાવવા માટે બ્રુટ ફોર્સનો ઉપયોગ કરે છે.

બીટકોઈન વોલેટ્સ હેક કરવા માટે AI_Seed_Phrase_Finder સોફ્ટવેર સીડ શબ્દસમૂહો બનાવવા અને તેમના મહત્વને સમજાવવા માટે ઉપયોગ કરે છે તે પદ્ધતિઓ પર ચાલો નજીકથી નજર કરીએ:

• રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNN) નો ઉપયોગ પાઠો સહિત ક્રમિક ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે થાય છે. આ નેટવર્ક્સ સીડ શબ્દસમૂહોમાં શબ્દો વચ્ચેની અવલંબન અને સંદર્ભને કેપ્ચર કરવામાં સક્ષમ છે, જેનાથી AI સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડરને સૌથી વધુ સંભવિત સ્મૃતિ શબ્દસમૂહો શોધવા માટે પરવાનગી આપે છે જે હકારાત્મક સંતુલન સાથે બિટકોઈન વૉલેટને અનલૉક કરે છે.
• કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs) નો ઉપયોગ ઈન્ટરનેટ પર મળેલ ટેક્સ્ટ ડેટા સાથે ઈમેજીસ પર પ્રક્રિયા કરવા માટે થાય છે. તેઓ સ્થાનિક પેટર્ન અને ટેક્સ્ટની વિશેષતાઓને અસરકારક રીતે ઓળખે છે, જે AISeedFinderને સકારાત્મક સંતુલન સાથે Bitcoin વૉલેટ સાથે સંકળાયેલા હોવાની મહત્તમ સંભાવના સાથે માન્ય નેમોનિક શબ્દસમૂહો બનાવવામાં મદદ કરે છે.
• ડીપ લર્નિંગ અગાઉના ડેટામાંથી ઉચ્ચ-સ્તરની વિશેષતાઓ કાઢવા માટે ડીપ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. આ પ્રોગ્રામને બીજ શબ્દસમૂહોમાં વધુ જટિલ અને છુપાયેલી નિર્ભરતા શોધવામાં મદદ કરે છે, માન્યતા મોડ્યુલ સાથે તપાસ કરતા પહેલા તેમની ગુણવત્તા અને ચોકસાઈમાં સુધારો કરે છે. સોફ્ટવેર પેકેજ એઆઈ મોડલ્સ માટે શ્રેષ્ઠ પરિમાણો શોધવા અને તેમના પ્રદર્શન અને ચોકસાઈને સુધારવા માટે ઉત્ક્રાંતિ પ્રોગ્રામિંગ પદ્ધતિઓનો પણ ઉપયોગ કરે છે. અમુક શબ્દસમૂહો સીડ શબ્દસમૂહોમાં દેખાવાની સંભાવનાની આગાહી કરવા માટે, એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર આંકડાકીય માહિતીના આધારે બેયેસિયન નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે જે નવા શબ્દસમૂહો જનરેટ થતાં સતત અપડેટ થાય છે.
• સપોર્ટ વેક્ટર મશીન (SVM) નો ઉપયોગ તેમની અનન્ય લાક્ષણિકતાઓ અને ગુણધર્મોના આધારે સ્ત્રોત અભિવ્યક્તિઓનું વિશ્લેષણ અને વર્ગીકરણ કરવા માટે થાય છે. બીજી તરફ, ક્લસ્ટરિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ તેમની સમાનતા અને સમાનતાઓના આધારે બીજ શબ્દસમૂહોને જૂથ કરવા માટે થાય છે, જે મોટી માત્રામાં ડેટાને કાર્યક્ષમ રીતે પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
• AI બીજ શબ્દસમૂહ શોધક તાર્કિક નિર્ણયોના ક્રમના આધારે ડેટાને વર્ગીકૃત કરવા માટે નિર્ણય વૃક્ષોનો ઉપયોગ કરે છે. પ્રથમ, આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ તેમના લક્ષણો અને ગુણધર્મોના આધારે બીજ શબ્દસમૂહોનું વિશ્લેષણ અને વર્ગીકરણ કરવા માટે થાય છે. રેન્ડમ ફોરેસ્ટ એલ્ગોરિધમ્સ પછી વધુ સચોટ ડેટા વર્ગીકરણ પ્રાપ્ત કરવા માટે બહુવિધ નિર્ણય વૃક્ષોને જોડે છે. આ AISeedPhraseFinder ને અંદાજિત સકારાત્મક સંતુલન સાથે વૉલેટ માટે માન્ય "સ્મરણાત્મક શબ્દસમૂહો" બનાવવા માટે શબ્દો પસંદ કરતી વખતે તેની આગાહીની સચોટતા સુધારવા માટે પરવાનગી આપે છે.

આ સમગ્ર AI સીડ-ફાઇન્ડર વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે જે તેને વપરાશકર્તા માટે ઉપયોગી શબ્દસમૂહો શોધવા માટે વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું અસરકારક રીતે વિશ્લેષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. વિવિધ અભિગમોનું સંયોજન તમને મહત્તમ પ્રોગ્રામ પ્રદર્શન પ્રાપ્ત કરવાની મંજૂરી આપે છે.

ઇન્ટરનેટ પર એઆઈ સીડ ફાઇન્ડર પ્રોગ્રામના કાર્ય વિશે વપરાશકર્તાની સમીક્ષાઓ શોધવાનું ભાગ્યે જ શક્ય છે, કારણ કે કોઈ પણ વ્યક્તિ ગોપનીયતાના કારણોસર તેમની ઓળખ જાહેર કરવા માંગશે નહીં અને વૉલેટ માટે બીજ શબ્દસમૂહની શોધ પર અહેવાલ પ્રકાશિત કરશે. સામાજિક નેટવર્ક્સ પર મોટી BTC સંતુલન. તે કોઈ વાંધો નથી કે વપરાશકર્તા વૉલેટનો મૂળ માલિક હતો અથવા તૃતીય પક્ષ પાસેથી સીડ શબ્દસમૂહનું અનુમાન લગાવવા માટે પ્રારંભિક ડેટા પ્રાપ્ત કર્યો હતો.

તમારે એ હકીકતથી સ્પષ્ટપણે વાકેફ રહેવાની જરૂર છે કે, વ્યક્તિગત સલામતી જાળવવા માટે, પ્રોગ્રામનો એક પણ વપરાશકર્તા ખુલ્લેઆમ દાવો કરશે નહીં કે તે આ "પ્રોગ્રામ" નો ઉપયોગ કરીને ચોક્કસ રકમની ક્રિપ્ટોકરન્સીના માલિક બનવામાં વ્યવસ્થાપિત છે.

AI Seed Frase Finder પ્રોગ્રામમાં વપરાશકર્તાના વ્યક્તિગત ડેટાની સુરક્ષા અને ગોપનીયતા કેવી રીતે સુનિશ્ચિત કરવામાં આવે છે?

વિન્ડોઝ પીસી માટે એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને બીટીસી બેલેન્સ ચેકર ટૂલના ડેવલપર્સ જનરેટર, વેલિડેટર અને બેલેન્સ ચેકરના લોગમાં વપરાશકર્તા મેળવેલા તમામ મોડ્યુલના પરિણામોની સંપૂર્ણ ગોપનીયતા અને સુરક્ષાની ખાતરી આપે છે.

એઆઈ સીડ ફેઝ ફાઈન્ડર પ્રોગ્રામના સંચાલનને સમર્થન આપતા કમ્પ્યુટિંગ સર્વર્સના સંચાલનના અનુકૂળ અને વિશ્વસનીય લોગીંગ માટે અને વપરાશકર્તા દ્વારા ઓપરેશનની વર્તમાન સ્થિતિ જોવા માટે, નીચેની અદ્યતન તકનીકીઓ અને પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે:

• મલ્ટિથ્રેડીંગ: પ્રોગ્રામ એલ્ગોરિધમ અસરકારક રીતે કમ્પ્યુટિંગ સર્વર્સ અને સોફ્ટવેર મોડ્યુલોનું સંચાલન કરે છે, તે દરેકને અલગ થ્રેડમાં ચલાવે છે. આ તમને સમાંતર રીતે વિવિધ કાર્યો કરવા દે છે, જેમ કે બીજ વાક્ય જનરેટ કરવું, સકારાત્મક સંતુલન તપાસવું અને ગણતરી કરવી. આ સર્વર સંસાધનોનો સૌથી કાર્યક્ષમ ઉપયોગ કરે છે અને ઓપરેશનનો સમય ઘટાડે છે.
• અસુમેળ: અસુમેળ પ્રોગ્રામિંગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ મોટા પ્રમાણમાં ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા અને સર્વર-સાઇડ કામગીરી કરવા માટે થાય છે. આ તમને મુખ્ય પ્રોગ્રામ થ્રેડને અવરોધિત કર્યા વિના એકસાથે બહુવિધ કાર્યો કરવા દે છે. ઉદાહરણ તરીકે, નેમોનિક વાક્ય જનરેટર મોડ્યુલ અસુમેળ રીતે કાર્ય કરે છે, અન્ય જરૂરી કામગીરી સાથે સમાંતર બીજ શબ્દસમૂહો બનાવે છે. પરિણામે, પ્રોગ્રામની કામગીરીમાં નોંધપાત્ર સુધારો થયો છે અને પરિણામોની રાહ જોવાનો સમય ઓછો થયો છે.
• પ્રોગ્રામ લૉગ્સ રેકોર્ડ કરવા માટે, આ હેતુ માટે રચાયેલ વિશેષ પુસ્તકાલયોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. આવી લાઇબ્રેરીઓ તમને જનરેટેડ શબ્દસમૂહો, ચકાસણી પરિણામો અને હકારાત્મક સંતુલન સહિત પ્રોગ્રામના સંચાલન વિશેની માહિતી રેકોર્ડ કરવાની મંજૂરી આપે છે. લોગ્સ "આઉટપુટ" ફોલ્ડરમાં સ્થિત ટેક્સ્ટ ફાઇલોમાં સાચવવામાં આવે છે. આનો આભાર, વપરાશકર્તા કોઈપણ સમયે મોડ્યુલોની કામગીરીના લોગ જોઈ શકે છે અને પ્રોગ્રામના ઓપરેશનના પરિણામે પ્રાપ્ત થયેલા તમામ બીજ શબ્દસમૂહોની સૂચિથી પરિચિત થઈ શકે છે.
• મોટા પ્રમાણમાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે સામાન્ય રીતે બફરિંગના ઉપયોગની જરૂર પડે છે. ઉદાહરણ તરીકે, નેમોનિક શબ્દસમૂહ જનરેટરના પરિણામો અસ્થાયી રૂપે બફરમાં સંગ્રહિત થાય છે, અને પછી પ્રોગ્રામ લોગમાં બેચમાં લખવામાં આવે છે અને વેલિડેટર અને સીડ શબ્દસમૂહ નિયંત્રણ સાધનને ટ્રાન્સમિટ કરવામાં આવે છે. આ અભિગમ પ્રોગ્રામ પ્રદર્શનને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે અને સર્વર પરનો ભાર ઘટાડે છે.
• મોનિટરિંગ: મોનિટરિંગ સિસ્ટમનો ઉપયોગ પ્રોગ્રામ અને સર્વરની વર્તમાન સ્થિતિને ટ્રૅક કરવા માટે થાય છે, જે વપરાશકર્તાને પ્રોગ્રામ ઑપરેશન્સના વાસ્તવિક-સમયના આંકડા પ્રાપ્ત કરવાની મંજૂરી આપે છે, જેમ કે સીડ શબ્દસમૂહ બનાવવાની ઝડપ અને ચકાસણી, તેમજ વર્તમાન પરિણામોનું અવલોકન મોડ્યુલનું. આ કોઈપણ સમસ્યાઓનો ઝડપથી જવાબ આપવામાં અને પ્રોગ્રામના દોષરહિત સંચાલનને સુનિશ્ચિત કરવામાં મદદ કરે છે.

આ બધી પદ્ધતિઓ અને ઉપયોગી તકનીકો અસરકારક રીતે કમ્પ્યુટીંગ સર્વરના પ્રદર્શનને મોનિટર કરી શકે છે અને એઆઈ સીડ ફાઈન્ડર ટૂલ પ્રોગ્રામની પ્રવૃત્તિઓને સરળતાથી રેકોર્ડ કરી શકે છે, જે વપરાશકર્તાને કોઈપણ સમયે લોગ જોઈ શકે છે અને જનરેટ થયેલ બીજ શબ્દસમૂહોની સૂચિ જોઈ શકે છે, અને તે પ્રોગ્રામની ચાલુ કામગીરીની વર્તમાન સ્થિતિ વિશે અપડેટ માહિતી પણ મેળવી શકે છે.

એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને બીટીસી ચેકર ટૂલમાં બે મુખ્ય ઘટકોનો સમાવેશ થાય છે: વપરાશકર્તાના ઉપકરણ પર ઇન્સ્ટોલ કરેલો ક્લાયન્ટ ભાગ અને વર્ચ્યુઅલ સર્વર્સ પર ચાલતો સર્વર ભાગ. પ્રોગ્રામનો ક્લાયંટ ભાગ વપરાશકર્તાને "AI_Target_Search_Mode" મોડમાં સીડ શબ્દસમૂહ શોધવા અને શોધ પ્રક્રિયા શરૂ કરવા માટે પ્રારંભિક ડેટા દાખલ કરવા માટે ગ્રાફિકલ ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે. પ્રોગ્રામ ક્લાયંટ અને સર્વર ભાગો વચ્ચે ડેટાને એન્ક્રિપ્ટ કરવા અને ટ્રાન્સફર કરવા માટે પણ જવાબદાર છે. ગ્રાહકોના અંગત ડેટાની સુરક્ષા અને ગોપનીયતાને સુનિશ્ચિત કરવા માટે ક્લાયંટ પાર્ટ લાયસન્સ કીનો ઉપયોગ કરે છે.

મોટાભાગની પ્રોગ્રામ પ્રક્રિયાઓ સર્વર્સ પર હાથ ધરવામાં આવે છે, જ્યાં, કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને, વપરાશકર્તાને રસ ધરાવતા બિટકોઇન વૉલેટની ઍક્સેસ પુનઃસ્થાપિત કરવા માટે જરૂરી બીજ શબ્દસમૂહો સાથે નેમોનિક શબ્દસમૂહોની રચના, પ્રક્રિયા અને સંશોધન હાથ ધરવામાં આવે છે. બેકએન્ડ સૌથી ઝડપી શક્ય ઝડપે ઝડપી શોધ પ્રક્રિયા પ્રદાન કરવા માટે શક્તિશાળી અલ્ગોરિધમ્સ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ કરે છે.

જ્યારે પ્રોગ્રામ ચાલી રહ્યો હોય, ત્યારે ક્લાયંટનો ભાગ સર્વરમાંથી મેળવેલી માહિતીને ડિક્રિપ્ટ કરે છે જ્યારે પ્રોગ્રામ પ્રથમ વખત વપરાશકર્તાના કમ્પ્યુટર પર લોંચ કરવામાં આવ્યો હતો ત્યારે લોગિન અને લાયસન્સ કીના આધારે બનાવેલ વિશેષ કીનો ઉપયોગ કરે છે. એ નોંધવું જોઇએ કે વપરાશકર્તાના ડેટાની સુરક્ષા મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે. લાયસન્સ કીનો ઉપયોગ ક્લાયંટ અને સર્વર ભાગો વચ્ચે ટ્રાન્સફર કરાયેલ ડેટાને એન્ક્રિપ્ટ અને ડિક્રિપ્ટ કરવા તેમજ યોગ્ય લાયસન્સ વિના તૃતીય પક્ષો દ્વારા ડેટાની અનધિકૃત ઍક્સેસ અને પ્રોગ્રામના ઉપયોગને રોકવા માટે થાય છે.

અમારા પ્રોગ્રામના દરેક વપરાશકર્તાના ડેટાની ગોપનીયતાને સુનિશ્ચિત કરવા માટે, એન્ક્રિપ્શન તકનીકનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. દરેક મોડ્યુલ એક અલગ વાતાવરણમાં કાર્ય કરે છે જ્યાં જનરેટેડ નેમોનિક શબ્દસમૂહો, ચકાસાયેલ સરનામાંઓ અને મધ્યવર્તી પરિણામો સહિતનો તમામ ડેટા મજબૂત એન્ક્રિપ્શન અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને એન્ક્રિપ્ટ કરવામાં આવે છે. વૉલેટ પરના સકારાત્મક બેલેન્સની સામૂહિક જનરેશન, માન્યતા અને ચકાસણી માટે મહત્વપૂર્ણ કામગીરી રિમોટ હાઇ-ટેક સાધનો પર હાથ ધરવામાં આવે છે. ખરેખર, આ ઉચ્ચ પ્રદર્શન અને શક્તિશાળી કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનો સાથે સર્વર્સનું સંપૂર્ણ ક્લસ્ટર છે. તમામ જરૂરી કામગીરીને અસરકારક રીતે કરવા માટે આ સાધન ખાસ રૂપરેખાંકિત કરવામાં આવ્યું છે.

તે યાદ રાખવું જોઈએ કે વિન્ડોઝ પીસી એપ્લિકેશન માટે AI સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને BTC બેલેન્સ ચેકર ટૂલ વપરાશકર્તાના કમ્પ્યુટર પર ઇન્સ્ટોલ કરેલું છે, જે AI મોડ્યુલના ઑપરેશન લૉગનું અનુકૂળ નિરીક્ષણ પૂરું પાડે છે અને ડેટાના વિશ્વસનીય એન્ક્રિપ્શન અને ડિક્રિપ્શનની પણ ખાતરી આપે છે. આનો અર્થ એ છે કે પ્રોગ્રામના પરિણામો તમારા માટે ઉપલબ્ધ છે, પરંતુ મુખ્ય ડેટા પ્રોસેસિંગ રિમોટ સાધનો પર થાય છે. તેથી, તમારું કમ્પ્યુટર ભારે લોડ થશે નહીં અને તમામ કામગીરી કરવા માટે મોટા કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનોની જરૂર પડશે નહીં.

એ નોંધવું અગત્યનું છે કે તમારા કમ્પ્યુટર અને રિમોટ સાધનો વચ્ચેનો તમામ પ્રસારિત ડેટા વિશ્વસનીય અલ્ગોરિધમ્સ અને લાઇસન્સ કીનો ઉપયોગ કરીને એન્ક્રિપ્ટેડ છે. આ ખાતરી કરે છે કે તમારી માહિતી સુરક્ષિત છે અને અનધિકૃત ઍક્સેસથી સુરક્ષિત છે. લાયસન્સ કી અને વિશિષ્ટ ડેટા એન્ક્રિપ્શન અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવા બદલ આભાર, Windows PC ટૂલ માટે AI Seed Frase Finder અને BTC બેલેન્સ ચેકર તમારા કમ્પ્યુટર પરના પ્રોગ્રામના તમામ પરિણામોને વિશ્વસનીય રીતે સુરક્ષિત કરે છે. વપરાશકર્તા આ પરિણામોને "આઉટપુટ" ડિરેક્ટરીમાં સ્થિત લૉગમાં જોઈ શકે છે.

આમ, AI Seed Frase Finder પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ તમારા ડેટાની સંપૂર્ણ ગુપ્તતા અને સુરક્ષાની ખાતરી આપે છે. બધા મોડ્યુલ પરિણામો ફક્ત તમારા માટે જ ઉપલબ્ધ છે, અને હકારાત્મક સંતુલન સાથે ઈલેક્ટ્રમ બિટકોઈન વોલેટ્સ એક્સેસ કરવા માટેના નેમોનિક શબ્દસમૂહોની સૂચિ ફક્ત તમારા દ્વારા જ ઉપયોગમાં લેવાશે.

પ્રોગ્રામ લાયસન્સ અને ઉપલબ્ધ સીડ શબ્દસમૂહ શોધ મોડ્સના પ્રકાર

જેમ તમે ઉપરની માહિતી પરથી સમજી ગયા છો તેમ, AI Seed Frase Finder પ્રોગ્રામ આધુનિક સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે જે એકસાથે મોટી માત્રામાં ડેટાની પ્રક્રિયા કરી શકે છે. દરેક વપરાશકર્તાને "સકારાત્મક બીજ શબ્દસમૂહો" શોધવાનું કાર્ય પૂર્ણ કરવા માટે, CPU સમય અને મેમરી જેવા કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનોની ચોક્કસ રકમ ફાળવવામાં આવે છે. આનો અર્થ એ છે કે દરેક વપરાશકર્તાને કુલ વપરાશકર્તાઓની સંખ્યાને ધ્યાનમાં લીધા વિના પ્રોગ્રામને અસરકારક રીતે ચલાવવા માટે પૂરતા સંસાધનો પ્રાપ્ત થાય છે.

માપનીયતા: હાર્ડવેર કે જેના પર AI સીડ ફાઇન્ડર ટૂલ સોફ્ટવેર ચાલે છે તે સ્કેલેબલ છે, જેનો અર્થ છે કે તે તેની કામગીરી વધારવા અને જરૂરિયાત મુજબ વધારાના સંસાધનોનો ઉપયોગ કરવામાં સક્ષમ છે. જો વપરાશકર્તાઓની સંખ્યા વધે છે, તો પ્રોગ્રામ આપમેળે અનુકૂલન કરે છે અને દરેક વપરાશકર્તા માટે કાર્યોની પ્રક્રિયા કરવા માટે વધુ સંસાધનો ફાળવે છે. આનો આભાર, વપરાશકર્તાઓની સંખ્યા અને તેમના લાયસન્સ પ્રકારને ધ્યાનમાં લીધા વિના, AI Seed Frase Finder સોફ્ટવેર સ્થિર અને કાર્યક્ષમ કામગીરી પ્રદાન કરે છે.

અલ્ગોરિધમ ઓપ્ટિમાઇઝેશન: એઆઇ સીડ ફ્રેઝ ફાઇન્ડર પ્રોજેક્ટના વિકાસકર્તાઓ પ્રોગ્રામની ઝડપી અને સચોટ કામગીરીની ખાતરી કરવા માટે સતત શોધ અલ્ગોરિધમ્સમાં સુધારો કરી રહ્યા છે. આ તમને ઉપલબ્ધ સંસાધનોનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવાની અને મોટી સંખ્યામાં વપરાશકર્તાઓ સાથે પણ ઉચ્ચ પ્રદર્શન પ્રાપ્ત કરવાની મંજૂરી આપે છે.

વિકાસ ટીમ દરેક વપરાશકર્તા માટે કોમ્પ્યુટીંગ સંસાધનોનું સુનિશ્ચિત કરવા અને બીજ શોધ કાર્યોનું વિતરણ કરવા માટે જવાબદાર છે. સમગ્ર સિસ્ટમ કાર્યક્ષમ રીતે ચાલે તેની ખાતરી કરવા માટે તેઓ જરૂરી કમ્પ્યુટિંગ શક્તિ અને સંસાધનો પ્રદાન કરે છે. એઆઈ સીડ ફાઈન્ડર પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરવાની કિંમત પસંદ કરેલ પ્રકારના લાઇસન્સ પર આધારિત છે, અને તેને ખરીદવા માટે, તમારે લિંક પર ટેલિગ્રામ મેસેન્જર દ્વારા મેનેજરનો સંપર્ક કરવાની જરૂર છે: https://t.me/ai_seed_finder

“વિન્ડોઝ પીસી માટે એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને બીટીસી બેલેન્સ ચેકર ટૂલ” પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરવા માટે કોઈપણ પ્રકારનું લાઇસન્સ ખરીદતી વખતે, વપરાશકર્તા કમ્પ્યુટિંગ સાધનોના ભાડા માટે ચૂકવણી કરે છે, જેમાં ચોક્કસ કાર્યોનો સમૂહ અને સામાન્ય માટે જરૂરી કમ્પ્યુટિંગ શક્તિનો સમાવેશ થાય છે. પસંદ કરેલ ટેરિફ પ્લાનમાં પ્રોગ્રામનું સંચાલન. તેથી, કિંમત સૂચિમાં દર્શાવેલ પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરવાની કિંમત ઘટાડવી અશક્ય છે, કારણ કે આ સીધી ઊર્જાના ખર્ચ સાથે સંબંધિત છે. આ જ કારણોસર, મફત ડેમો સંસ્કરણ પ્રદાન કરવું અશક્ય છે, પરંતુ તે જ સમયે, કોઈપણ જે પ્રોગ્રામના પ્રદર્શનને ચકાસવા માંગે છે તેને પ્રોગ્રામના "લાઇટ" સંસ્કરણ માટે લાઇસન્સ ખરીદવાની તક છે.

તે સ્પષ્ટ કરવું જોઈએ કે "વિન્ડોઝ પીસી માટે એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને બીટીસી બેલેન્સ ચેકર ટૂલ" પ્રોગ્રામના સરળ સંસ્કરણમાં, દરેક વપરાશકર્તાને કાર્ય કરવા માટે થોડી માત્રામાં કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનો પ્રદાન કરવામાં આવે છે, જેમાં પ્રોસેસરનો સમય અને મેમરીનો સમાવેશ થાય છે. બીજ શબ્દસમૂહો માટે શોધ. પ્રીમિયમ અથવા VIP લાઇસન્સ ખરીદતી વખતે, દરેક વપરાશકર્તાને વધુ જટિલ કાર્યો કરવા માટે ઘણા વધુ સંસાધનો ફાળવવામાં આવે છે, જેમ કે AI_Target_Search_Mode મોડ્યુલનો ઉપયોગ કરવો. જો વપરાશકર્તાઓની સંખ્યામાં વધારો થાય છે, તો પ્રોગ્રામ સ્થિર અને કાર્યક્ષમ કામગીરીની ખાતરી કરવા માટે દરેક વપરાશકર્તાના કાર્યો પર પ્રક્રિયા કરવા માટે વધુ સંસાધનો ફાળવે છે.

એક કોમ્પ્યુટર પર તમે યોગ્ય લાયસન્સ કી વડે પ્રોગ્રામના શક્ય ત્રણમાંથી કોઈપણ બે વર્ઝન ચલાવી શકો છો. શ્રેષ્ઠ પરિણામો માટે, તમારા પર્સનલ કમ્પ્યુટર અથવા રિમોટ સર્વર પર આ એપ્લિકેશનનો સતત ઉપયોગ કરવાની ભલામણ કરવામાં આવે છે.

તમે આ લેખની શરૂઆતમાં વિડિયોમાં નોંધ્યું હશે કે, AI Seed Finder સૉફ્ટવેર આ પ્રોડક્ટનો ઉપયોગ કરવા માટે ત્રણ અલગ-અલગ પ્રકારના લાઇસન્સને સપોર્ટ કરે છે:

1. "લાઇટ" લાઇસન્સ વિકલ્પ ફક્ત આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) મોડમાં પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા પ્રદાન કરે છે. આ તમને સકારાત્મક સંતુલન સાથે વૉલેટ માટે મુખ્ય શબ્દસમૂહો શોધવા માટે પરવાનગી આપે છે, પરંતુ પ્રક્રિયામાં થોડો વિલંબ થઈ શકે છે. આ પ્રકારનું લાઇસન્સ મર્યાદિત કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનો સાથેના સાધનો પર ઑપરેશન માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવ્યું છે. "લાઇટ" સંસ્કરણ એ પ્રોગ્રામના ડેમો સંસ્કરણનો એક પ્રકાર છે, જેનો ઉપયોગ કરીને તમે આ લાઇસન્સની માન્યતા અવધિ દરમિયાન હકારાત્મક સંતુલન સાથે પર્યાપ્ત સંખ્યામાં મુખ્ય શબ્દસમૂહો શોધી શકો છો.
   “Lite” લાયસન્સની કિંમત દર મહિને 512 USDT છે. આ પ્રોગ્રામનું એક પ્રકારનું ડેમો વર્ઝન છે જેથી કરીને તેની પ્રચંડ સંભાવનાઓથી વ્યક્તિગત રીતે પોતાને પરિચિત કરી શકાય અને ત્યજી દેવાયેલા વોલેટ્સ પર મળેલી ક્રિપ્ટોકરન્સીની રેન્ડમ રકમનો કબજો મેળવી શકાય, જેના માટે પ્રોગ્રામ તેમને ખોલવા માટે બીજ શબ્દસમૂહો શોધી કાઢશે.
2. સુધારેલ AI_Mode સાથેનું પ્રીમિયમ લાઇસન્સ બિટકોઈન વોલેટ માટે સ્મૃતિ વાક્ય માટે સામૂહિક શોધ મોડનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા પ્રદાન કરે છે જે ઉચ્ચ ઝડપે હકારાત્મક સંતુલન ધરાવે છે. તેથી જ આ પ્રકારના લાયસન્સને પ્રોગ્રામના આરામદાયક અને અસરકારક ઉપયોગ માટે પૂરતા પ્રમાણમાં સંસાધનો ફાળવવામાં આવે છે. એક મહત્વપૂર્ણ પરિબળ એ આપેલ લાયસન્સની માન્યતા અવધિ દરમિયાન મળી આવેલ "માન્ય બીજ શબ્દસમૂહો" ની કુલ સંખ્યા છે. આંકડાઓના આધારે, વિકાસકર્તાઓ લાઇટ લાયસન્સની તુલનામાં, સુધારેલ AI_Mode સાથે પ્રીમિયમ લાયસન્સનો ઉપયોગ કરતી વખતે દસ ગણા વધુ નેમોનિક શબ્દસમૂહો પ્રાપ્ત કરવાની અને વધુ ઝડપથી કાર્ય કરવાની ક્ષમતા વિશે વાત કરે છે. આ લાયસન્સની કિંમત પ્રતિ માસ 1024 USDT છે. આ પ્રકારના લાઇસન્સની ભલામણ એવા લોકો દ્વારા કરવામાં આવે છે કે જેમને બીજ શબ્દસમૂહો શોધવા માટે ચોવીસ કલાક પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરવાની તક હોય અને તે મુજબ, હકારાત્મક બેલેન્સ સાથે મોટી સંખ્યામાં બિટકોઇન વૉલેટની ઍક્સેસ મેળવો. તમારે એ હકીકત ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર છે કે "AI_Wallets_Seed.log" ફાઇલમાં હકારાત્મક બેલેન્સ સાથે બિટકોઇન વૉલેટ્સ માટે મોટી સંખ્યામાં સીડ શબ્દસમૂહો હશે. અને લાઇસન્સ કીની માન્યતા દરમિયાન આ સંખ્યા દરરોજ વધશે. તેથી, આ પ્રકારના લાયસન્સના વપરાશકર્તાઓએ તમામ વોલેટ્સમાંથી ભંડોળ પાછું ખેંચવા માટે મોટી સંખ્યામાં કામગીરી કરવા માટે "પૂરતો પ્રયત્ન અને વ્યક્તિગત સમય પસાર કરવો પડશે" જેના માટે પ્રોગ્રામને સીડ શબ્દસમૂહો મળશે. યાદ રાખો કે તમારે આ જાતે કરવું પડશે!
3. "AI_Target_Search_Mode" ફંક્શન સાથેનો "પ્રીમિયમ" ટેરિફ તમામ સુવિધાઓ પ્રદાન કરે છે જે "પ્રીમિયમ" ટેરિફમાં પ્રદાન કરવામાં આવે છે. વધુમાં, આ લાઇસન્સ પ્રકાર વપરાશકર્તા દ્વારા નિર્દિષ્ટ "મર્યાદિત શોધ પરિસ્થિતિઓ" માં ઓળખકર્તાને ઝડપથી શોધવા માટે પ્રોસેસિંગ પાવરને પ્રાથમિકતા આપે છે. તે તમામ ઉપલબ્ધ પ્રોગ્રામ કાર્યોનો સમાવેશ કરે છે અને અમારા સાધનોના ઉપલબ્ધ કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનોનો મહત્તમ ઉપયોગ કરીને ઉચ્ચ પ્રદર્શનની ખાતરી કરે છે. આ મોડ એવા વપરાશકર્તાઓ માટે છે કે જેઓ શોધ પ્રક્રિયાઓ માટે આંશિક સ્ત્રોત ડેટાનો ઉપયોગ કરીને તેમના ખોવાયેલા બિટકોઇન્સની ઍક્સેસ પુનઃસ્થાપિત કરવા માગે છે. આ લાઇસન્સનો ઉપયોગ ફક્ત ત્યારે જ કરવાની ભલામણ કરવામાં આવે છે જો વપરાશકર્તાને વિશ્વાસ હોય કે તેને રસ હોય તેવા વૉલેટની ઍક્સેસ પુનઃસ્થાપિત કરીને, તે વર્તમાનમાં નોંધપાત્ર બજાર મૂલ્ય ધરાવતી સંપત્તિઓ મેળવવા માટે સક્ષમ હશે. આ પ્રકારના લાઇસન્સની ભલામણ તે વપરાશકર્તાઓ માટે કરવામાં આવે છે જેઓ સ્પષ્ટપણે જાણે છે કે તેઓ આ પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરવાના પરિણામે શું મેળવશે.
4. AI BTC પ્રાઇવેટ કી ફાઇન્ડર મોડ્યુલની કિંમત 1500 USDT પ્રતિ મહિને એવા વપરાશકર્તાઓ માટે છે કે જેમની પાસે પહેલેથી જ “પ્રીમિયમ VIP લાઇસન્સ” છે.
5. ઉપરાંત, દર મંગળવાર અને શુક્રવારે, અમારી ટેલિગ્રામ ચેનલના તમામ સબ્સ્ક્રાઇબર્સને પાકીટ માટે (અમારા પ્રોગ્રામના પ્રીમિયમ VIP સંસ્કરણનો ઉપયોગ કરીને આપમેળે મળી આવે છે) માટે બીજ શબ્દસમૂહોની તૈયાર નવી સૂચિ (400 થી 3000 ટુકડાઓ સુધી) ખરીદવાની તક આપવામાં આવશે. નાના બેલેન્સ અને સ્વતંત્ર રીતે તેમના પોતાના વોલેટમાં ભંડોળ ઉપાડવું. બીજ શબ્દસમૂહોની આવી સૂચિની કિંમત આ સૂચિમાંના તમામ વૉલેટના કુલ સંતુલનના માત્ર 20-22% હશે. એટલે કે, USDT 1000-5000 ની સમકક્ષ કુલ BTC બેલેન્સ સાથે 6000 સીડ શબ્દસમૂહોની સૂચિની કિંમત માત્ર 1000-1200 USDT હશે. આ સેવાનું નુકસાન: તમારે બદલામાં બીજ શબ્દસમૂહોનો ઉપયોગ કરીને દરેક વૉલેટને સ્વતંત્ર રીતે ખોલવું પડશે અને તમારા વૉલેટમાંથી ભંડોળ પાછું ખેંચવું પડશે, જે તે મુજબ સમય લે છે જે અમે, આ સૉફ્ટવેરના વિકાસકર્તાઓ પાસે નથી. બીટીસી વોલેટમાં સીડ શબ્દસમૂહો સાથેની યાદીઓના ઉદાહરણો છે જે તમે ખરીદી શકો છો અને તમામ ભંડોળ ઉપાડવા માટે ઉપયોગ કરી શકો છો.

નવા અપડેટ સૉફ્ટવેરમાં શામેલ છે:

• પ્રોગ્રામના વીઆઈપી પ્રીમિયમ સંસ્કરણને લગભગ 10 ગણો ઝડપી બનાવવું!
•  પ્રોગ્રામ દ્વારા મળેલા Bitcoin વૉલેટ્સ પરના બેલેન્સ વિશેની માહિતી ધરાવતા ટેબલ સાથે લૉગ ઉમેર્યો, જે તમને સૌથી મોટા બેલેન્સ સાથે ઉપાડ માટે પ્રાથમિકતા વૉલેટને ફિલ્ટર કરવાની મંજૂરી આપે છે.

આગામી અપડેટ્સમાં, અમે એક અલ્ગોરિધમ વિકસાવવાની યોજના બનાવીએ છીએ જે તમને મેન્યુઅલી કરવાને બદલે, સીડ શબ્દસમૂહોનો ઉપયોગ કરીને પ્રોગ્રામ દ્વારા મળેલા વૉલેટને ઑટોમૅટિક રીતે ખોલવા અને વપરાશકર્તા દ્વારા ઉલ્લેખિત સરનામાં પર આપમેળે ભંડોળ ઉપાડવાની મંજૂરી આપે છે.

જ્યારે આવી સ્ક્રિપ્ટ અમારા દ્વારા લખવામાં આવે છે અને પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે, ત્યારે આવા વેચાણ બીજ શબ્દસમૂહોની તૈયાર યાદી સુપર ડિસ્કાઉન્ટ કિંમતે નાના બેલેન્સવાળા બિટકોઈન વોલેટ્સ બંધ કરવામાં આવશે!

કોઈપણ બિટકોઈન વૉલેટને અનલૉક કરવા માટે અપડેટ કરેલ પ્રોગ્રામની મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ:

•  બાંયધરીકૃત હકારાત્મક સંતુલન ધરાવતા Bitcoin વૉલેટની ઍક્સેસ ખોલતા યોગ્ય સીડ શબ્દસમૂહો અને ખાનગી કી માટે વ્યાપક શોધ;
•  જો વપરાશકર્તા પાસે અમુક પ્રારંભિક ડેટા હોય તો ચોક્કસ લક્ષિત બિટકોઈન વોલેટ્સ ખોલવા માટે સંપૂર્ણ બીજ શબ્દસમૂહો અને ખાનગી કી શોધવી.

વિન્ડોઝ કમ્પ્યુટર પર AI સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર ચલાવવા માટે ન્યૂનતમ સિસ્ટમ આવશ્યકતાઓ

પ્રોગ્રામના સૌથી કાર્યક્ષમ સંચાલન માટે, ઓછામાં ઓછા 1,6 ગીગાહર્ટ્ઝની ઘડિયાળની આવર્તન સાથે ડ્યુઅલ-કોર પ્રોસેસરવાળા કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ કરવાની ભલામણ કરવામાં આવે છે. વધુમાં, તમારે 4-બીટ સંસ્કરણ માટે 64 GB RAM અથવા 6-bit સંસ્કરણ માટે 32 GB RAM ની જરૂર પડશે. પ્રોગ્રામને જનરેટર અને વેલિડેટર લોગ્સ સ્ટોર કરવા માટે ઓછામાં ઓછી 40 GB ફ્રી હાર્ડ ડ્રાઈવ સ્પેસની પણ જરૂર છે. વધુમાં, પ્રોગ્રામના યોગ્ય પ્રદર્શન અને કાર્યક્ષમતા માટે, સ્ક્રીન અને ગ્રાફિક્સ સબસિસ્ટમ જરૂરી છે. એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર વિન્ડોઝ ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ્સ વર્ઝન 7 અને ઉચ્ચ સાથે સુસંગત છે. પ્રોગ્રામના સ્થિર સંચાલનની ખાતરી કરવા માટે, તમારે ઓછામાં ઓછા 20 Mbit/sec ની ઝડપ સાથે સ્થિર ઇન્ટરનેટ કનેક્શનની પણ જરૂર છે.

વિકાસકર્તાઓ તરફથી ભલામણો

AI બીજ શબ્દસમૂહ શોધકનો ઉપયોગ કરતી વખતે શ્રેષ્ઠ પરિણામો માટે ધ્યાનમાં રાખવાની કેટલીક માર્ગદર્શિકા છે:

1. સૌપ્રથમ, વિસ્તૃત સીડ શબ્દસમૂહનો ઉપયોગ કરીને નવું બિટકોઇન વૉલેટ બનાવવાની ભારપૂર્વક ભલામણ કરવામાં આવે છે (તેના બનાવટ સમયે મનસ્વી વપરાશકર્તા શબ્દો સાથે પૂરક), જેમાં પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરીને મળેલ ભંડોળ ટ્રાન્સફર કરી શકાય છે. આ તમારી હસ્તગત કરેલી સંપત્તિઓને સુરક્ષિત કરવામાં મદદ કરશે. ઈલેક્ટ્રમ બિટકોઈન વોલેટની સુરક્ષામાં સુધારો કરવા માટેની અસરકારક પદ્ધતિઓમાંની એક ખાસ શબ્દો સાથેના સીડ શબ્દસમૂહની પૂર્તિ છે. આ લેખમાં અગાઉ પોસ્ટ કરવામાં આવેલ વિડિયો આ કેવી રીતે સરળતાથી કરી શકાય તેનું ઉદાહરણ બતાવે છે.
2. જ્યારે "બેલેન્સ ચેક" મોડ્યુલ સકારાત્મક સંતુલન સાથે બિટકોઈન વોલેટ માટે સ્મૃતિ સંબંધી વાક્ય શોધે છે, ત્યારે આ વોલેટ સાથેની આગળની ક્રિયાઓ અંગે તરત જ નિર્ણય લેવાની ભલામણ કરવામાં આવે છે જેથી તમને બિટકોઈનના સરનામા પર મળેલી ક્રિપ્ટોકરન્સી અસ્કયામતોને સ્થાનાંતરિત કરવાની શક્યતા ટાળી શકાય. ત્રીજો પક્ષ. આ કરવા માટે, તમારે પાછલા ફકરાનો સંદર્ભ લેવાની જરૂર છે. અન્ય વપરાશકર્તા દ્વારા. આવું કેમ થઈ શકે એનાં કારણો સમજાવવાની જરૂર નથી!
3. શ્રેષ્ઠ પરિણામો માટે, એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડરને સતત ચાલુ રાખવાની ભલામણ કરવામાં આવે છે, કારણ કે પ્રોગ્રામના મુખ્ય ઓપરેટિંગ સિદ્ધાંતો આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને વિકસિત પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ્સના ઉપયોગ પર આધારિત છે. આ સમય અને કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનોને બચાવે છે જે સામાન્ય રીતે શરૂઆતથી મોડેલને સંપૂર્ણ રીતે તાલીમ આપવા માટે જરૂરી હોય છે. દર વખતે જ્યારે પ્રોગ્રામ શરૂ કરવામાં આવે છે, ત્યારે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમના પરિણામે મેળવેલા નેમોનિક શબ્દસમૂહોની વસ્તીને બીજ શબ્દસમૂહોની અગાઉની સફળ વસ્તીની સામે તપાસવામાં આવે છે જે શબ્દસમૂહોની નવી વસ્તીને ચકાસવા માટે ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા પસંદ કરવામાં આવ્યા હતા.

પ્રોગ્રામ જેટલો લાંબો સમય સુધી સતત ચાલે છે, તેટલી વધુ "માન્ય નેમોનિક શબ્દસમૂહો" શોધવાની ઝડપ વધારે છે જેની સાથે તમે હકારાત્મક બેલેન્સ સાથે બિટકોઇન વૉલેટની ઍક્સેસ ખોલી શકો છો.

આ કરવા માટે, પ્રોગ્રામને રિમોટ સર્વર અથવા કમ્પ્યુટર પર ચલાવવા માટે પૂરતું છે અને પછી ગ્રહ પર ગમે ત્યાંથી, તમે જ્યાં પણ હોવ અને કોઈપણ અનુકૂળ સમયે RDP તકનીકનો ઉપયોગ કરીને પ્રોગ્રામના પરિણામોનું અવલોકન કરો, જેનું વિગતવાર વર્ણન છે. વેબસાઇટ માઇક્રોસોફ્ટ. આ પ્રોગ્રામના સતત સંચાલનને સુનિશ્ચિત કરશે અને સ્માર્ટફોનનો ઉપયોગ કરીને પણ, કોઈપણ સમયે તેના કાર્યના પરિણામોને મોનિટર કરવાની ક્ષમતા પ્રદાન કરશે. તેથી, પ્રોગ્રામ જ્યાંથી બંધ થયો હતો ત્યાંથી ચાલુ રહે તે માટે, તમારે સ્ટોપ બટનનો ઉપયોગ કરીને પ્રોગ્રામને રોકવાની જરૂર છે અને પ્રોજેક્ટ ટેબમાં સાચવો પર ક્લિક કરો.

આ પછી, તમારે "વપરાશકર્તા" ફોલ્ડરને કૉપિ કરવાની જરૂર છે અને તેને પ્રોગ્રામ ફોલ્ડરમાં RDP સર્વર પર સ્થાનાંતરિત કરવાની જરૂર છે. હવે તમે તેને ચલાવી શકો છો અને હવે તમારે નોંધણી પ્રક્રિયામાંથી પસાર થવાની જરૂર નથી, પરંતુ ફક્ત લોગ ઇન કરીને પ્રોગ્રામ ચલાવવાની જરૂર છે.

સોફ્ટ જ્યાંથી તેણે છોડી દીધી હતી ત્યાંથી કામ કરવાનું ચાલુ રાખશે. હવે તમે તમને ગમે તે કરવાનું ચાલુ રાખી શકો છો અને સમયાંતરે તમારા RDP સર્વરમાં લોગ ઇન કરી શકો છો, સ્માર્ટફોનનો ઉપયોગ કરીને પણ, અને પ્રોગ્રામના પરિણામોનું અવલોકન કરો, પછી ભલે તમે ગમે ત્યાં હોવ.

વપરાશકર્તાઓ તરફથી વિકાસકર્તાઓ દ્વારા પ્રાપ્ત, બિન-માનક પરિસ્થિતિઓમાં AI સીડ ફ્રેઝ ફાઇન્ડર પ્રોગ્રામના પરિણામોના રિમોટ મોનિટરિંગના કેટલાક વિઝ્યુઅલ ઉદાહરણ અહીં છે!

ડેસ્કટૉપ કમ્પ્યુટર પર પ્રોગ્રામના ઑપરેશનમાં નિષ્ફળતાઓને ટાળવા માટે, ઇન્ટરનેટ સાથે સ્થિર કનેક્શનની ખાતરી કરવી જરૂરી છે અને જો શક્ય હોય તો, અવિરત પાવર સપ્લાયનો ઉપયોગ કરો. આ પ્રોગ્રામની સમીક્ષાને સમાપ્ત કરે છે, પરંતુ તે નોંધવું પણ યોગ્ય છે કે પ્રોગ્રામને બિટકોઇન ફોરમ પર વપરાશકર્તાઓ દ્વારા ખૂબ જ રેટ કરવામાં આવ્યો હતો, જે ક્રિપ્ટોકરન્સીના ઉત્સાહીઓ અને નવી તકનીકોના પ્રેમીઓમાં તેના મૂલ્યનું એક મહત્વપૂર્ણ સૂચક છે.

તમે વિગતવાર અભ્યાસ પણ કરી શકો છો અને પ્રોગ્રામના આ લાંબા વિડિયો રેકોર્ડિંગમાં જોવા મળેલા તમામ સીડ શબ્દસમૂહોને વ્યક્તિગત રૂપે બે વાર તપાસી શકો છો, જે તે કૃત્રિમ બુદ્ધિ પદ્ધતિઓ અને અલ્ગોરિધમ્સના આધારે હોશિયારીપૂર્વક જનરેટ કરે છે. પરિણામે, “એઆઈ સીડ ફ્રેઝ ફાઈન્ડર અને વિન્ડોઝ પીસી માટે બીટીસી બેલેન્સ ચેકર ટૂલ” પ્રોગ્રામના બે ઓપરેટિંગ મોડ્સને આભારી છે, વપરાશકર્તાઓને ખોવાયેલા બીજ શબ્દસમૂહોને પુનઃપ્રાપ્ત કરવાની અને બિટકોઈન્સની ઍક્સેસ મેળવવાની અનન્ય તક મળે છે જે અગાઉ કાયમ માટે ખોવાઈ ગયેલા ગણાતા હતા. આ “સ્માર્ટ સોફ્ટવેર” આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગના સિદ્ધાંતો પર આધારિત આધુનિક સોલ્યુશન પૂરું પાડે છે, જે પ્રોગ્રામને ઉપયોગ કરવા માટે અત્યંત કાર્યક્ષમ અને વિશ્વસનીય બનાવે છે.