ویژگی‌ های سامانه نزدک

خدمات

جهت مشاهده اطلاعیه های بروز استخدامی به لینک زیر مراجعه نمایید.

وام 200 میلیون ریالی

اطلاعیه وزارت کشور در خصوص وام 200 میلیون ریالی دفاتر پیشخوان

خبر فوری وصل ارتباط دوباره دفاتر به سیستم همراه اول.

دفاتر پیشخوان دوباره وصل خواهند شد

پیرو تماس های مکرر تعدادی از انجمن های استانی مبنی بر "قطع شبکه ارتباطات سیار بسیاری از دفاتر به خاطر وصل خطوط حجاج.

همراه اول بار سفر را بسته است.

همراه اول در اقدامی نادر، ارتباط آنلاین صدها دفتر بخش خصوصی را در کشور بدون صدور اخطار و توضیح قانع کننده از روز گذشته قطع کرد.

سامانه تدارکات الکترونيکي دفاتر پیشخوان

دفاتر از خدمت درآمدزای پرداخت قبض بانکهای سامان و سینا استقبال بسیار خوبی کردند. کارمزد دفاتر هر روز به صورت آنلاین به آنان پرداخت می شود.

آزاد مجری سامانۀ تدارکات الکترونیک دفاتر پیشخوان دولت گفت: در روز نخست فعالیت این سامانه نزدیک به 500 دفتر پیشخوان دولت از سراسر کشور به این سامانه مراجعه کردند که دفاتر پرداخت کنندۀ قبوض، همان روز کارمزد خود را به صورت آنلاین دریافت نمودند.

وی افزود: بیش از 500 میلیون ریال از آغاز اجرای طرح از طریق این سامانه پرداخت قبوض صورت گرفته که با توجه به استقبال دفاتر، زیرساختهای لازم در حال تقویت و توسعه است تا مشکلی در ارتباط دفاتر با این سامانه به وجود نیاید.

وی افزود: تضمین پرداخت قبوض این سامانه از طریق پرداخت الکترونیک بانک انجام می شود و کارمزد دفاتر نیز مستقیما توسط بانک به حساب اعتباری دفاتر واریز می شود که این عملیات به صورت روزانه خواهد بود ویژگی‌ های سامانه نزدک و دفاتر هر روز کارمزد عملیات خود را به صورت آنلاین دریافت می کنند.

وی ادامه داد: دفاتر می توانند با این کارمزد، پین شارژ تلفن همراه بخرند یا آن را نقدا دریافت نمایند ولی امکان برداشت نقدی به صورت ماهانه خواهد بود.

وی افزود: دفاتر برای ورود به این سامانه با ورود کد دفتر و کد ملی مسوول دفتر وارد سامانه می شوند و اطلاعات تمامی دفاتر دارای بیمه نامه تضامین در این سیستم طبق مقررات تعریف شده است.

وی ادامه داد: امکانات گستردۀ خدماتی دیگری نیز به تدریج روی این سیستم خواهد آمد که شامل خدمات تفاهم شده با این نهاد بزرگ مالی کشور خواهد بود.

به گفته وی دفاتر برای اتصال به این سیستم باید ابتدا راهنمای این سامانه را مطالعه نموده و سپس با ورود به آن اقدام به پرداخت قبضهای دریافتی از مردم نمایند.

وی حذف تخلف در پرداخت قبوض را اولین دستاورد پیاده سازی این سامانه اعلام و افزود: اتصال به این سیستم به تدریج به درآمد دفاتر خواهد افزود و در تلاشیم کارمزد خدمات را با همکاری سینا افزایش دهیم.

وی افزود: پشتیبانی آنلاین نیز از جمله ویژگیهای این سیستم است که به دفاتر کمک می کند تا در کوتاهترین زمان ممکن پشتیبانی لازم را دریافت کنند. اما لازم است پیش از شروع به کار، حتما راهنمای این سامانه را مطالعه نمایند.

برترین خدمات انلاین www.pishkhan1.blogfa.com

پیشخوان جهت دستیابی اسان تر شما مردم ایران زمین به خدمات الکترونیک و انلاین که در دوره های مختلف در www.pishkhan1.blogfa.com

جهت رسیدن به اهدافش معرفی کرده لینک های مربوط به هر خدمت را به طور مستقیم در اختیار شما عزیزان میگذارد

شما میتوانید با کلیک بر روی گزینه مورد نظر از اطلاعات مندرج در ان استفاده نمایید.

اقتصادنیوز سایت مرجع اقتصاد ایران

اقتصادنیوز: قیمت دلار امروز در بازار آزاد نسبت به عصر پنجشنبه گذشته رنج بود اما قیمت سکه دنده معکوس زد.

اقتصاد طوفان‌ زده چین/میراثی که وارث را غرق می‌کند

تکیه رهبران پکن به قرنطینه و محدودیت های مرزی به عنوان بحشی از سیاست مرتبط با کووید صفر اقتصاد این کشور را بیش از هر…

رقابت احمدی نژادی ها برای فتح کرسی وزارت کار

گزینه‌های احتمالی وزارت کار، تعاون و رفاه اجتماعی چه کسانی هستند؟ شنیده‌ها حاکی از آن است، سیدشمس‌الدین حسینی و علی…

شکست هسته سخت در بازار دلار/پیش بینی نرخ دلار

اقتصادنیوز:در شرایط فعلی دو نگاه متفاوت به قیمت دلار در بازار ارز تهران وجود دارد.

اصلاح طلبان به دنبال برگزاری تجمع /چرا ظریف تحریم شد؟

افزایش قیمت دلار؛ تنها امید سکه بازان‌ در بازار امروز

بورس در آستانه صعود کوتاه مدت؟ /پیش بینی بازار سهام ۲۳ مهر

ازخودگذشتگی مردم دلیل رونق تولید خودروسازان بزرگ دنیا است!

ثبت یک هفته بد برای طلا

دعوای پروانه‌ای زاکانی و شورای شهر!

اصلاح طلبان به دنبال برگزاری تجمع /چرا ظریف تحریم شد؟

افزایش قیمت دلار؛ تنها امید سکه بازان‌ در بازار امروز

بورس در آستانه صعود کوتاه مدت؟ /پیش بینی بازار سهام ۲۳ مهر

ازخودگذشتگی مردم دلیل رونق تولید خودروسازان بزرگ دنیا است!

ثبت یک هفته بد برای طلا

دعوای پروانه‌ای زاکانی و شورای شهر!

آرماگدون هسته‌‌‌ای

تلویزیونی برای سایه‌ها

خلف وعده در مورد اینترنت!

نوبل برای منجیان اقتصاد

تندروی، بحران و راه‌حل

منشأ قدرت اقتصادی

خروج سهامداران از بورس /شستا صدرنشین شد

افت ۱۸۰۰ واحدی شاخص بورس در معاملات امروز

شوک فیلترینگ به بازار سرمایه / قطعی اینترنت با بورس چه می کند؟

جزئیات عرضه گواهی سپرده کالایی برنج طارم محلی در بورس کالا

شوک های سیاسی به بورس /پیش بینی بازار سهام امروز ۲۳ مهر

کارنامه شاخص کل بورس در هفته جاری/ رشد ۷ هزار واحدی بورس تهران

خیز بورس به سمت صعود /بازار بدهی عقب نشست

قیمت درهم ، دلار و سکه امروز ۲۳ مهر ۱۴۰۱/ افت قیمت درهم

قیمت پوند در بازار امروز ۲۳ مهر۱۴۰۱/ عقب نشینی قیمت پوند

قیمت طلا و دلار امروز شنبه ۲۳ مهر ۱۴۰۱ / طلا ریزش کرد، دلار رنج شد

قیمت دلار در بازار متشکل امروز ۲۳ مهر ۱۴۰۱ /رشد محدود دلار رسمی

قیمت سکه و دلار امروز ۲۳ مهر ۱۴۰۱/عقبگرد در بازار سکه/ دلار رنج شد

پیش بینی قیمت دلار امروز ۲۳ مهر ۱۴۰۱

ترکش تحریم های حقوق بشری به بازار ارز/ چرا تحریم ظریف و لاریجانی مهم است؟

خدشه به اقتدار پوتین

اقتصادنیوز: اقتدار پوتین به دلیل شکست‌های نظامی در اوکراین از بین می‌رود و این حس کاملاً واقعی وجود دارد که سرشکستگی ها در اوکراین به طور مهلکی اقتدار او را تضعیف می‌کند. روسیه در زمان پوتین هرگز چنین وضعیتی را تجربه نکرده، اما اکنون احساس بحران حاد وجود دارد زیرا هر روز با بدتر شدن موقعیت روسیه در میدان جنگ، موقعیت پوتین بدتر می شود

ترکیب دوگانه سیستم استنتاج فازی با الگوریتم بهینه‌‌سازی ازدحام ذرات در پیش‌بینی قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران و مقایسه آن با مدل یادگیری عمیق

پیش‌بینی قیمت سهام توسط تحلیلگران داده یک فرصت تجاری بزرگ را برای طیف ویژگی‌ های سامانه نزدک گسترده سرمایه¬گذاران در بازار سهام ایجاد کرده است. اما این مهم به دلیل ماهیت بی ثبات و پویایی بیش از حد عوامل متعدد اقتصادی تاثیرگذار بر بازار سهام، امری دشوار است. در این پژوهش به منظور شناسایی ارتباط پیچیده 10 متغیر اقتصادی بر قیمت سهام شرکت‌های فعال در بازار سهام تهران، دو مدل طراحی و پیاده‌سازی شده است. نخست یک سیستم استنتاج فازی ممدانی که مجموعه قوانین موتور استنتاج خود را توسط الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات بدست می‌آورد طراحی می‌شود. سپس مدل یادگیری عمیق مشتمل بر 26 نرون در 5 لایه پنهان طراحی شده است. مدل‌های طراحی شده به منظور پیش‌بینی قیمت سهام نه شرکت فعال در بورس اوراق بهادار تهران پیاده‌سازی و نتایج بدست آمده حاکی از عملکرد بهتر مدل یادگیری عمیق بر مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات و نیز مدل رایج شبکه عصبی دارد. اما قدرت تفسیرپذیری الگوی بدست آمده، رفتار همسانتر و با واریانس به مراتب کمتر و نیز سرعت همگرایی بیشتر نسبت به سایر مدل‌ها را می‌توان از مزایای رقابتی قابل توجه مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات نام برد.

Predicting stock prices by data analysts have created a great business opportunity for a wide range of investors in the stock markets. But the fact is difficulte, because there are many affective economic factors in the stock markets that they are too dynamic and complex. In this paper, two models are designed and implemented to identify the complex relationship between 10 economic factors on the stock prices of companies operating in the Tehran stock market. First, a Mamdani Fuzzy Inference System (MFIS) is designed that the fuzzy rules set of its inference engine is found by the Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO). Then a Deep Learning model consisting of 26 neurons is designed wiht 5 hidden layers. The designed models are implemented to predict the stock prices of nine companies operating on the Tehran Stock Exchange. The experimental results show that the designed deep learning model can obtain better results than the hybridization of MFIS-PSO, the neural network and SVM, although the interperative ability of the obtained patterns, more consistent behavior with much less variance, as well as higher convergence speed than other models can be mentioned as significant competitive advantages of the MFIS-PSO model

Farmer, J.D. and A.W. Lo, Frontiers of finance: Evolution and efficient markets. Proceedings of the National Academy of Sciences, 1999. 96(18): p. 9991-9992.
2. Vachhani, H., et al. Machine learning based stock market analysis: A short survey. in International Conference on Innovative Data Communication Technologies and Application. 2019. Springer.
3. Jain, V.R., M. Gupta, and R.M. Singh, Analysis and Prediction of Individual
4. جهانتیغ, ف., د.پ. تلگردویی, and صفورا, وقفه های زمانی بهینه در پیش بینی قیمت نفت توسط شبکه عصبی پویا اصلاح‌شده با الگوریتم ژنتیک. فصلنامه مطالعات اقتصاد انرژی, 2018. 14(56): p. 115-143.
5. قربانی, et al., پیش بینی سیگنال معاملات سهام با استفاده از شبکه های پتری رنگی و الگوریتم ژنتیک (مطالعه موردی: بازار بورس تهران). پژوهشنامه مدیریت اجرایی, 2019. 11(21): p. 205-227.
6. نژاد, ف. and مینایی, پیش‌بینی رفتار بازار سهام بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی با رویکرد یادگیری جمعی هوشمند. مدیریت صنعتی, 2018. 10(2): p. 315-334.
7. رمضانی and عاملی, پیش بینی قیمت سهام با استفاده از ویژگی‌ های سامانه نزدک شبکه عصبی فازی مبتنی برالگوریتم ژنتیک و مقایسه با شبکه عصبی فازی. تحقیقات مدلسازی اقتصادی, 2016. 6(22): p. 61-91.
8. باباجانی, et al., پیش بینی قیمت سهام در بورس تهران با استفاده از شبکه عصبی بازگشتی بهینه شده با الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی. راهبرد مدیریت مالی, 2019. 7(2): p. 195-228.
9.Kim, T. and H.Y. Kim, Forecasting stock prices with a feature fusion LSTM-CNN model using different representations of the same data. PloS one, 2019. 14(2).
10.monajemi, abzari, and rayati, Stock price prediction in stock exchange stock exchange using fuzzy neural network and genetic algorithm and comparing it with artificial neural network. Quarterly Journal of Economics, 2010. 3(6): p. 1-26.
11.Hájek, P., V. Olej, and R. Myskova, Forecasting stock prices using sentiment information in annual reports: A neural network and support vector regression approach. WSEAS ویژگی‌ های سامانه نزدک Transactions on Business and Economics, 2013. 10(4): p. 293-305.
12.Hadavandi, E., H. Shavandi, and A. Ghanbari, Integration of genetic fuzzy systems and artificial neural networks for stock price forecasting. Knowledge-Based Systems, 2010. 23(8): p. 800-808.
13.Chen, Y., et al., Hybrid methods for stock index modeling. Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 2005: p. 490-490.
14.Wang, S., et al., Stock price prediction based on chaotic hybrid particle swarm optimisation-RBF neural network. International Journal of Applied Decision Sciences, 2017. 10(2): p. 89-100.
15.Khuat, T.T. and M.H. Le, An Application of Artificial Neural Networks Stock Prices of Financial Sector Companies in NIFTY50. International Journal of Information Engineering and Electronic Business, 2018. 11(2): p. 33.
16.Ghasemiyeh, R., R. Moghdani, and S.S. Sana, A Hybrid Artificial Neural Network with Metaheuristic Algorithms for Predicting Stock Price. Cybernetics and Systems, 2017. 48(4): p. 365-392.
18.Rajihy, Y., K. Nermend, and A. Alsakaa, Back-propagation artificial neural networks in stock market forecasting. An application to the Warsaw Stock Exchange WIG20. Aestimatio, 2017(15): p. 88.
20. موسوی, س. علیرضا, and غلامی, استفاده از الگوریتم ترکیبی عصبی کرم شب‌تاب و روش رگولاسیون بیزین جهت پیش‌بینی قیمت سهام. مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار, 1397. 9(36): p. 295-321.
21.Fischer, T. and C. Krauss, Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions. European Journal of Operational Research, 2018. 270(2): p. 654-669.
22.Long, W., Z. Lu, and L. Cui, Deep learning-based feature engineering for stock price movement prediction. Knowledge-Based Systems, 2019. 164: p. 163-173.
23.Kelotra, A. and P. Pandey, Stock market prediction using optimized deep-convlstm model. Big Data, 2020. 8(1): p. 5-24.
24.Xiao, C., W. Xia, and J. Jiang, Stock price forecast based on combined model of ARI-MA-LS-SVM. Neural Computing and Applications, 2020: p. 1-10.
25.Lee, M.-C., Using support vector machine with a hybrid feature selection method to the stock trend prediction. Expert Systems with Applications, 2009. 36(8): p. 10896-10904.
26.Chen, Y. and Y. Hao, A feature weighted support vector machine and K-nearest neighbor algorithm for stock market indices prediction. Expert Systems with Applications, 2017. 80: p. 340-355.
27.Nair, B.B., V. Mohandas, and N. Sakthivel, A decision tree—rough set hybrid system for stock market trend prediction. International Journal of Computer Applications, 2010. 6(9): p. 1-6.
28.Qiu, W., X. Liu, and L. Wang, Forecasting shanghai composite index based on fuzzy time series and improved C-fuzzy decision trees. Expert Systems with Applications, 2012. 39(9): p. 7680-7689.
29.Basak, S., et al., Predicting the direction of stock market prices using tree-based classifiers. The North American Journal of Economics and Finance, 2019. 47: p. 552-567.
30.Khaidem, L., S. Saha, and S.R. Dey, Predicting the direction of stock market prices using random forest. arXiv preprint arXiv:1605.00003, 2016.
31.Sharma, N. and A. Juneja. Combining of random forest estimates using LSboost for stock market index prediction. in 2017 2nd International Conference for Convergence in Technology (I2CT). 2017. IEEE.
32.الهام, غ. and د. سيدمحمدرضا, پيش بيني روند قيمت در بازار سهام با استفاده از الگوريتم جنگل تصادفي. فصلنامه مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار 1397. 9(35): p. 301-322.
33.Alkhatib, K., ویژگی‌ های سامانه نزدک et al., Stock price prediction using k-nearest neighbor (kNN) algorithm. International Journal of Business, Humanities and Technology, 2013. 3(3): p. 32-44.
34.زاده, et al., پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از روش خود رگرسیون با وقفه توزیعی (ARDL). تحقیقات مالی, 1386. 9(23): p. 49-60.
35.قلی زاده, م.ح., et al., پیش بینی قیمت سهام با روش رگرسیون فازی. پژوهشنامه اقتصاد کلان, 1390. 6(12): p. 107-128.
36.Kita, E., M. Harada, and T. Mizuno, Application of Bayesian Network to stock price prediction. Artif. Intell. Research, 2012. 1(2): p. 171-184.
37.Sun, Q., W.-G. Che, and H.-L. Wang, Bayesian regularization BP neural network model for the stock price prediction, in Foundations and applications of intelligent systems. 2014, Springer. p. 521-531.
38.Wang, L., et al., Stock market trend prediction using dynamical Bayesian factor graph. Expert Systems with Applications, 2015. 42(15-16): p. 6267-6275.
39.Hassan, M.R., et al., A HMM-based adaptive fuzzy inference system for stock market forecasting. Neurocomputing, 2013. 104: p. 10-25.
40.Chang, P.-C. and C.-H. Liu, A TSK type fuzzy rule based system for stock price prediction. Expert Systems with applications, 2008. 34(1): p. 135-144.
41.Lincy, G.R.M. and C.J. John, A multiple fuzzy inference systems framework for daily stock trading with application to NASDAQ stock exchange. Expert Systems with Applications: An International Journal, 2016. 44(C): p. 13-21.
42.Chandar, S.K., Fusion model of wavelet transform and adaptive neuro fuzzy inference system for stock market prediction. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2019: p. 1-9.
43.Feylizadeh, M.R., M.H. Keshavarz, and A. Hendalianpour, Presenting a model for predicting the Tehran Stock Exchange Index using ANFIS and fuzzy regression. Journal of New Researches in Mathematics, 2019.
44.Nhu, H.N., S. Nitsuwat, and M. Sodanil. Prediction of stock price using an adaptive Neuro-Fuzzy Inference System trained by Firefly Algorithm. in 2013 International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC). 2013. IEEE.
45.Dash, R. and P. Dash, Efficient stock price prediction using a self evolving recurrent neuro-fuzzy inference system optimized through a modified differential harmony search technique. Expert Systems with Applications, 2016. 52: p. 75-90.
46.Wei, L.-Y., A hybrid model based on ANFIS and adaptive expectation genetic algorithm to forecast TAIEX. Economic Modelling, 2013. 33: p. 893-899.
47.Bagheri, A., H.M. Peyhani, and M. Akbari, Financial forecasting using ANFIS networks with quantum-behaved particle swarm optimization. Expert Systems with Applications, 2014. 41(14): p. 6235-6250.
48.Han, J., J. Pei, and M. Kamber, Data mining: concepts and techniques. 2011: Elsevier.
49.Bova, S., et al. A logical analysis of Mamdani-type fuzzy inference, I theoretical bases. in International Conference on Fuzzy Systems. 2010. IEEE.
50.Kennedy, J. and R. Eberhart, Particle Sswarm Ooptimization. IEEE, 1995: p. 1942-1948.
51.Engelbrecht, A.P., Computational intelligence: an introduction. 2 ed. 2007, England: John Wiley & Sons. 597.
52.Werbos, P.J., Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioural Sciences. 1974, Harvard University: Boston, USA.

ویژگی‌ های سامانه نزدک

نتایج جستجو شده برای : دانستنی ها

هیئت ثبات مالی (FSB)، چگونگی قانون گذاری دارایی های دیجیتال و حوزه نظارتی آنها را برای کشورهای عضو خود مشخص کرده است. اکثر کشورها دارای… به خواندن ادامه دهیدآشنایی با چگونگی قانون گذاری بر روی ارزهای دیجیتال در ۵ کشور آسیایی!

ارز دیجیتال ممکن است که یک دارایی دیجیتال باشد، اما این بدان معنا نیست که شما باید از در دست داشتن پول خود اجتناب کنید.… به خواندن ادامه دهیدآشنایی با نحوه چاپ کیف پول کاغذی بیت کوین کش!

افزونه ها که به عنوان پلاگین نیز شناخته می شوند، روشی را ارائه می دهند که با یک بار کلیک می توانید به مرورگر مورد… به خواندن ادامه دهیدمعرفی ۸ افزونه مرورگر مفید برای کاربران ارزهای دیجیتال !

در حال حاضر، حسابداری برای بسیاری از شرکت ها، کارآفرینان و افرادی که در صنعت ارزهای دیجیتال مشغول به کار هستند، بخش مهمی از فعالیت… به خواندن ادامه دهیدنحوه ایجاد و ارسال صورتحساب ارزهای دیجیتال که باید بدانید

برایان آرمسترانگ (Brian Armstrong)، مدیرعامل صرافی ارزهای دیجیتال کوین بیس، معتقد است که پذیرش گسترده‌ی ارزهای دیجیتال عمدتاً به نوسان، مقیاس‌ پذیری و کاربردپذیری بستگی… به خواندن ادامه دهیدتوصیه های جالب مدیرعامل صرافی کوین بیس پیرامون ارزهای دیجیتال

یکی از مهم‌ترین درس‌هایی که در جریان سرمایه‌گذاری بر روی ارزهای دیجیتال و فعالیت در بلاک چین می‌توان فرا گرفت این است که دانستن چگونگی… به خواندن ادامه دهیدبلاک چین از نظریه تا کاربرد واقعی

تکنولوژی بلاک چین به دلیل نوپا بودن ممکن است در ذهن هر کسی ابهاماتی ایجاد کند از این رو در این مطلب به بررسی ۱۰… به خواندن ادامه دهید۱۰ پرسش و پاسخ مهم در مورد تکنولوژی بلاک چین

گردشگری کریپتو جدیدترین فعالیت رایج بین سرمایه گذاران ارز دیجیتال و کمپانی‌های مسافرتی در سراسر دنیاست که موج جدیدی از جذابیت را برای سرمایه‌گذاری در… به خواندن ادامه دهیدکریپتوتوریسم یا گردشگری کریپتو چیست؟

استراتژی‌های مربوط به پوشش ریسک مالی جهت به حداقل رساندن هزینه گام برداشتن در جهت عکس روند بازار طراحی شده‌اند. اگر قرار باشد از افول… به خواندن ادامه دهیدآشنایی با انواع استراتژی‌های پوشش ریسک مالی در ارزهای دیجیتال

هنگامی که برای اولین بار بیت کوین در جایگاه “+c” رتبه بندی شد، دوستداران این ارز خشمگین شدند. حتی زمانی که دقیقا توضیح داده شد… به خواندن ادامه دهید۵ دلیل اساسی برای افزایش پذیرش بیت کوین

در حال حاضر در حدود ۲۱۲۰ ارز دیجیتال در بازار وجود دارد که ارزش بازار آنها بیش از ۱۴۰ میلیارد دلار است. آمارهای مربوط به… به خواندن ادامه دهیدارزهای دیجیتال قابل استخراج با ارزش تر از ارزهای دیجیتال غیرقابل استخراج می باشند!

اخیرا، در گزارشی که توسط مدیریت دارایی بیت وایز به کمیسیون بورس و اوراق بهادار ایالات متحده (SEC) ارائه شد، نشانگر این مسئله است که… به خواندن ادامه دهیدبررسی گزارش حجم معاملات جعلی در صرافی های ارزهای دیجیتال !

علیرغم اینکه ارزهای دیجیتال به تازگی وارد جریان اصلی بازار شده اند، اما آنها برای یک دهه است که پدید آمده اند. با وجود اینکه… به خواندن ادامه دهیدنگاهی مختصر به تاریخچه استخراج ارزهای دیجیتال !

این روزها بازار ارزهای دیجیتال در بسیاری از کشورها بسیار داغ می باشد و معرفی ویژگی های ارزهای دیجیتال به سیستم عامل های آنلاین بسیاری… به خواندن ادامه دهیدچگونگی نصب ویجت ارزهای دیجیتال در وب سایت شما!

تحقیقات جدید انجام شده توسط کمیسیون بورس و اوراق بهادار آمریکا (SEC) نشان دهنده این است که ۹۵ درصد از حجم معاملات بیت کوین جعلی… به خواندن ادامه دهید۹۵ درصد از حجم معاملات در صرافی های بیت کوین جعلی است!

ویژگی‌ های سامانه نزدک

سامانه های راداری نسل سوم ثبت تخلفات سرعت، دستاوردی نو در سیستم های حمل و نقل هوشمند است که مدیریت هوشمند کنترل سرعت را در خیابان ها، جاده ها و اتوبان های پرتردد فراهم می کند. به طور کلی همه سامانه های ثابت ثبت تخلفات سرعت، زیرمجموعه ای از فناوری اطلاعات و ارتباطات هستند با این تفاوت که سامانه های نسل سوم ثبت تخلفات به حسگرهای راداری مجهزند که توانسته است تمامی کمبودها و کاستی های سامانه های نسل اول و دوم را از میان بردارد. در صورتی که کشوری دانش فنی ساخت سامانه

برخی از خدمات سایت، از جمله مشاهده متن مطالب سال‌های گذشته روزنامه‌های عضو، تنها به مشترکان سایت ارایه می‌شود.
شما می‌توانید به یکی از روش‌های زیر مشترک شوید:

در سایت عضو شوید و هزینه اشتراک یک‌ساله سایت به مبلغ 700,000ريال را پرداخت کنید.
همزمان با برقراری دوره اشتراک بسته دانلود 100 مطلب از مجلات عضو و دسترسی نامحدود به مطالب روزنامه‌ها نیز برای شما فعال خواهد شد!
پرداخت از طریق درگاه بانکی معتبر با هریک از کارت‌های بانکی ایرانی انجام خواهد شد.
پرداخت با کارت‌های اعتباری بین‌المللی از طریق PayPal نیز برای کاربران خارج از کشور امکان‌پذیر است.

به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی همه کاربران به متن مطالب خریداری نمایند!