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AI predicts if — and when — someone will have cardiac arrest
Estos son los peligros que enfrentará Ethereum 2.0 cuando llegue la fusión
Volumen interanual de Tether se desploma en más de $500 mil millones
Geld verdienen mit Bitcoin? So funktioniert Staking!
Nano particle trapped between mirrors works as a quantum sensor
Bitrefill: Gutscheinportal mit Bonusprogramm
El 67% de los holders de Cardano están en números rojos y la mayoría compró monedas hace menos de 1 año
Brainstem atrophy is linked to extrapyramidal symptoms in frontotemporal dementia
Altcoinanalyse: Ethereum (ETH) konsolidiert und folgt Bitcoin gen Süden
Most precise ever measurement of W boson mass to be in tension with the Standard Model

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Journal Reference:

  1. Dan M. Popescu, Julie K. Shade, Changxin Lai, Konstantinos N. Aronis, David Ouyang, M. Vinayaga Moorthy, Nancy R. Cook, Daniel C. Lee, Alan Kadish, Christine M. Albert, Katherine C. Wu, Mauro Maggioni, Natalia A. Trayanova. Arrhythmic sudden death survival prediction using deep learning analysis of scarring in the heart. Nature Cardiovascular Research, 2022; DOI: 10.1038/s44161-022-00041-9

The work, led by Johns Hopkins University researchers, is detailed today in Nature Cardiovascular Research.

“Sudden cardiac death caused by arrhythmia accounts for as many as 20 percent of all deaths worldwide and we know little about why it’s happening or how to tell who’s at risk,” said senior author Natalia Trayanova, the Murray B. Sachs professor of Biomedical Engineering and Medicine. “There are patients who may be at low risk of sudden cardiac death getting defibrillators that they might not need and then there are high-risk patients that aren’t getting the treatment they need and could die in the prime of their life. What our algorithm can do is determine who is at risk for cardiac death and when it will occur, allowing doctors to decide exactly what needs to be done.”

The team is the first to use neural networks to build a personalized survival assessment for each patient with heart disease. These risk measures provide with high accuracy the chance for a sudden cardiac death over 10 years, and when it’s most likely to happen.

The deep learning technology is called Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk (SSCAR). The name alludes to cardiac scarring caused by heart disease that often results in lethal arrhythmias, and the key to the algorithm’s predictions.

The team used contrast-enhanced cardiac imagesthat visualize scar distribution from hundreds of real patients at Johns Hopkins Hospital with cardiac scarring to train an algorithm to detect patterns and relationships not visible to the naked eye. Current clinical cardiac image analysis extracts only simple scar features like volume and mass, severely underutilizing what’s demonstrated in this work to be critical data.

“The images carry critical information that doctors haven’t been able to access,” said first author Dan Popescu, a former Johns Hopkins doctoral student. “This scarring can be distributed in different ways and it says something about a patient’s chance for survival. There is information hidden in it.”

The team trained a second neural network to learn from 10 years of standard clinical patient data, 22 factors such as patients’ age, weight, race and prescription drug use.

The algorithms’ predictions were not only significantly more accurate on every measure than doctors, they were validated in tests with an independent patient cohort from 60 health centers across the United States, with different cardiac histories and different imaging data, suggesting the platform could be adopted anywhere.

“This has the potential to significantly shape clinical decision-making regarding arrhythmia risk and represents an essential step towards bringing patient trajectory prognostication into the age of artificial intelligence,” said Trayanova, co-director of the Alliance for Cardiovascular Diagnostic and Treatment Innovation. “It epitomizes the trend of merging artificial intelligence, engineering, and medicine as the future of healthcare.”

The team is now working to build algorithms now to detect other cardiac diseases. According to Trayanova, the deep-learning concept could be developed for other fields of medicine that rely on visual diagnosis.

The team from Johns Hopkins also included: Bloomberg Distinguished Professor of Data-Intensive Computation Mauro Maggioni; Julie Shade; Changxin Lai; Konstantino Aronis; and Katherine Wu. Other authors include: M. Vinayaga Moorthy and Nancy Cook of Brigham and Women’s Hospital; Daniel Lee of Northwester University; Alan Kadish of Touro College and University System; David Oyyang and Christine Albert of Cedar-Sinai Medical Center.

The work was supported by National Institutes of Health grants R01HL142496 , R01HL126802, R01HL103812; Lowenstein Foundation, National Science Foundation Graduate Research Fellowship DGE-1746891, Simons Fellowship for 2020-2021, National Science Foundation grant IIS-1837991, Abbott Laboratories research grant. The PRE-DETERMINE study and the DETERMINE Registry were supported by National Heart, Lung, and Blood Institute research grant R01HL091069, St Jude Medical Inc, and St. Jude Medical Foundation.

We would love to give thanks to the author of this short article for this remarkable material

AI predicts if — and when — someone will have cardiac arrest

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Journal Reference:

  1. Dan M. Popescu, Julie K. Shade, Changxin Lai, Konstantinos N. Aronis, David Ouyang, M. Vinayaga Moorthy, Nancy R. Cook, Daniel C. Lee, Alan Kadish, Christine M. Albert, Katherine C. Wu, Mauro Maggioni, Natalia A. Trayanova. Arrhythmic sudden death survival prediction using deep learning analysis of scarring in the heart. Nature Cardiovascular Research, 2022; DOI: 10.1038/s44161-022-00041-9

The work, led by Johns Hopkins University researchers, is detailed today in Nature Cardiovascular Research.

“Sudden cardiac death caused by arrhythmia accounts for as many as 20 percent of all deaths worldwide and we know little about why it’s happening or how to tell who’s at risk,” said senior author Natalia Trayanova, the Murray B. Sachs professor of Biomedical Engineering and Medicine. “There are patients who may be at low risk of sudden cardiac death getting defibrillators that they might not need and then there are high-risk patients that aren’t getting the treatment they need and could die in the prime of their life. What our algorithm can do is determine who is at risk for cardiac death and when it will occur, allowing doctors to decide exactly what needs to be done.”

The team is the first to use neural networks to build a personalized survival assessment for each patient with heart disease. These risk measures provide with high accuracy the chance for a sudden cardiac death over 10 years, and when it’s most likely to happen.

The deep learning technology is called Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk (SSCAR). The name alludes to cardiac scarring caused by heart disease that often results in lethal arrhythmias, and the key to the algorithm’s predictions.

The team used contrast-enhanced cardiac imagesthat visualize scar distribution from hundreds of real patients at Johns Hopkins Hospital with cardiac scarring to train an algorithm to detect patterns and relationships not visible to the naked eye. Current clinical cardiac image analysis extracts only simple scar features like volume and mass, severely underutilizing what’s demonstrated in this work to be critical data.

“The images carry critical information that doctors haven’t been able to access,” said first author Dan Popescu, a former Johns Hopkins doctoral student. “This scarring can be distributed in different ways and it says something about a patient’s chance for survival. There is information hidden in it.”

The team trained a second neural network to learn from 10 years of standard clinical patient data, 22 factors such as patients’ age, weight, race and prescription drug use.

The algorithms’ predictions were not only significantly more accurate on every measure than doctors, they were validated in tests with an independent patient cohort from 60 health centers across the United States, with different cardiac histories and different imaging data, suggesting the platform could be adopted anywhere.

“This has the potential to significantly shape clinical decision-making regarding arrhythmia risk and represents an essential step towards bringing patient trajectory prognostication into the age of artificial intelligence,” said Trayanova, co-director of the Alliance for Cardiovascular Diagnostic and Treatment Innovation. “It epitomizes the trend of merging artificial intelligence, engineering, and medicine as the future of healthcare.”

The team is now working to build algorithms now to detect other cardiac diseases. According to Trayanova, the deep-learning concept could be developed for other fields of medicine that rely on visual diagnosis.

The team from Johns Hopkins also included: Bloomberg Distinguished Professor of Data-Intensive Computation Mauro Maggioni; Julie Shade; Changxin Lai; Konstantino Aronis; and Katherine Wu. Other authors include: M. Vinayaga Moorthy and Nancy Cook of Brigham and Women’s Hospital; Daniel Lee of Northwester University; Alan Kadish of Touro College and University System; David Oyyang and Christine Albert of Cedar-Sinai Medical Center.

The work was supported by National Institutes of Health grants R01HL142496 , R01HL126802, R01HL103812; Lowenstein Foundation, National Science Foundation Graduate Research Fellowship DGE-1746891, Simons Fellowship for 2020-2021, National Science Foundation grant IIS-1837991, Abbott Laboratories research grant. The PRE-DETERMINE study and the DETERMINE Registry were supported by National Heart, Lung, and Blood Institute research grant R01HL091069, St Jude Medical Inc, and St. Jude Medical Foundation.

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Hechos clave:
  • La Fundación Ethereum ha confirmado la fusión para mediados de 2022.

  • El abandono de la minería, una vez completada la fusión, se espera para diciembre de este año.

Ethereum está casi listo para la llegada de la fusión (“The Merge”), según la información oficial. Esta etapa dará comienzo a la migración a la prueba de participación (PoS) y al proceso de dejar atrás la minería con prueba de trabajo (PoW). Sin embargo, hay ciertas cosas que pueden salir mal y pondrían a la red en situación de vulnerabilidad.

En un reportaje realizado para Bloomberg, la especialista en tecnología, Olga Kharif, resume cómo una red vulnerable a ataques del 51% y bifurcaciones voluntarias e involuntarias podrían ser los mayores males que afecten a Ethereum cuando se acerque la fecha de ejecución la fusión.

Para comprender mejor esta situación es necesario saber que, durante la etapa de la fusión (que podría extenderse por varios meses) coexistirán en Ethereum la minería PoW y el staking. Es decir, los mineros podrán seguir ejecutando sus equipos y recibirán recompensas por este trabajo.

De acuerdo a lo expresado por Kharif, el desconocimiento sobre esa situación podría llevar a que muchos apaguen sus equipos de minería o migren a otras redes. También podrían venderlos, con el fin de sacarles una ganancia mayor a la que obtendrían minando esas últimas recompensas de Ethereum.

Los desarrolladores esperan que la minería PoW se vaya reduciendo paulatinamente una vez que se acerque la fecha final de la fusión. Una reducción masiva podría llevar a la red a verse vulnerada a algún tipo de ataque del 51%, donde un ente malicioso se haga con la mayoría del poder de minado.

Según recoge Kharif en su reportaje, para evitar una huida general del hashrate, los grupos de minería o pools, estarían evitando compartir la información sobre la llegada de la fusión, para prevenir algún tipo de pánico dentro de los mineros.

Publicidad

Tim Beiko, uno de los líderes en el desarrollo de Ethereum 2.0, y cuyas declaraciones son recogidas por Kharif en su reportaje, señala que existe un plan de emergencia para llevar a cabo la fusión de manera forzada, en caso de tener una caída extrema del hashrate. Se trata de una implementación que adelantaría la fecha de lanzamiento para que el actual staking de Ethereum 2.0 —que ya se está ejecutando— pase a validar transacciones en lugar del hashrate que se está reduciendo.

gráfico de ethers bloqueados en staking para ethereum 2.0 supera los 10 millones ETH
La cantidad de ETH bloqueados en staking para Ethereum 2.0 ya supera los 10 millones de ETH, más de USD 34 mil millones, con más de 300 mil validadores. Fuente: beaconcha.in

Alta probabilidad de bifurcaciones en Ethereum

Kharif también refiere a la elevada probabilidad que se produzcan bifurcaciones (forks) en Ethereum antes o durante la fusión.

Si quienes tienen un nodo no actualizan el software, seguirán validando una cadena «no oficial» de forma involuntaria. La probabilidad de que esto pase es bastante alta, sin embargo, las correcciones solo requerirían que el nodo actualice su software.

También existe la posibilidad de una bifurcación voluntaria. Esto ocurriría, por ejemplo, si algún grupo no quisiera abandonar la minería de Ethereum y deseara continuar con la red tal como es hasta antes de la fusión. En ese caso, se formaría un nuevo «Ethereum» que posiblemente termine considerándose una nueva criptomoneda. En el pasado, una bifurcación de estas características fue la que dio origen a la red Ethereum Classic.

Si esto último ocurriera, para los usuarios de la red y quienes tengan ethers (ETH) en una wallet de autocustodia, no debería suponer ningún inconveniente. Simplemente pasarían a tener, además de los ETH de la red original, la misma cantidad de monedas (con el nombre que se decida) en la nueva red.

Qué pueden esperar los usuarios que pase durante la fusión

Si bien se trata de una actualización importante a nivel de software, lo usuarios apenas percibirían los cambios. Incluso, como ya lo adelantó CriptoNoticias, las comisiones tampoco se verían reducidas con la llegada de Ethereum 2.0, a pesar de que muchos tienen esa esperanza.

No obstante, justo cuando ocurra la fusión, puede que algunas plataformas centralizadas o descentralizadas impidan cualquier tipo de depósito o retiro de ETH o tokens, para evitar inconvenientes. Para prevenir cualquier imprevisto, será recomendable evitar operar en la red de Ethereum en ese momento.

We want to thank the author of this write-up for this incredible content

Estos son los peligros que enfrentará Ethereum 2.0 cuando llegue la fusión

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Hechos clave:
  • La Fundación Ethereum ha confirmado la fusión para mediados de 2022.

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Ethereum está casi listo para la llegada de la fusión (“The Merge”), según la información oficial. Esta etapa dará comienzo a la migración a la prueba de participación (PoS) y al proceso de dejar atrás la minería con prueba de trabajo (PoW). Sin embargo, hay ciertas cosas que pueden salir mal y pondrían a la red en situación de vulnerabilidad.

En un reportaje realizado para Bloomberg, la especialista en tecnología, Olga Kharif, resume cómo una red vulnerable a ataques del 51% y bifurcaciones voluntarias e involuntarias podrían ser los mayores males que afecten a Ethereum cuando se acerque la fecha de ejecución la fusión.

Para comprender mejor esta situación es necesario saber que, durante la etapa de la fusión (que podría extenderse por varios meses) coexistirán en Ethereum la minería PoW y el staking. Es decir, los mineros podrán seguir ejecutando sus equipos y recibirán recompensas por este trabajo.

De acuerdo a lo expresado por Kharif, el desconocimiento sobre esa situación podría llevar a que muchos apaguen sus equipos de minería o migren a otras redes. También podrían venderlos, con el fin de sacarles una ganancia mayor a la que obtendrían minando esas últimas recompensas de Ethereum.

Los desarrolladores esperan que la minería PoW se vaya reduciendo paulatinamente una vez que se acerque la fecha final de la fusión. Una reducción masiva podría llevar a la red a verse vulnerada a algún tipo de ataque del 51%, donde un ente malicioso se haga con la mayoría del poder de minado.

Según recoge Kharif en su reportaje, para evitar una huida general del hashrate, los grupos de minería o pools, estarían evitando compartir la información sobre la llegada de la fusión, para prevenir algún tipo de pánico dentro de los mineros.

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Tim Beiko, uno de los líderes en el desarrollo de Ethereum 2.0, y cuyas declaraciones son recogidas por Kharif en su reportaje, señala que existe un plan de emergencia para llevar a cabo la fusión de manera forzada, en caso de tener una caída extrema del hashrate. Se trata de una implementación que adelantaría la fecha de lanzamiento para que el actual staking de Ethereum 2.0 —que ya se está ejecutando— pase a validar transacciones en lugar del hashrate que se está reduciendo.

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La cantidad de ETH bloqueados en staking para Ethereum 2.0 ya supera los 10 millones de ETH, más de USD 34 mil millones, con más de 300 mil validadores. Fuente: beaconcha.in

Alta probabilidad de bifurcaciones en Ethereum

Kharif también refiere a la elevada probabilidad que se produzcan bifurcaciones (forks) en Ethereum antes o durante la fusión.

Si quienes tienen un nodo no actualizan el software, seguirán validando una cadena «no oficial» de forma involuntaria. La probabilidad de que esto pase es bastante alta, sin embargo, las correcciones solo requerirían que el nodo actualice su software.

También existe la posibilidad de una bifurcación voluntaria. Esto ocurriría, por ejemplo, si algún grupo no quisiera abandonar la minería de Ethereum y deseara continuar con la red tal como es hasta antes de la fusión. En ese caso, se formaría un nuevo «Ethereum» que posiblemente termine considerándose una nueva criptomoneda. En el pasado, una bifurcación de estas características fue la que dio origen a la red Ethereum Classic.

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Qué pueden esperar los usuarios que pase durante la fusión

Si bien se trata de una actualización importante a nivel de software, lo usuarios apenas percibirían los cambios. Incluso, como ya lo adelantó CriptoNoticias, las comisiones tampoco se verían reducidas con la llegada de Ethereum 2.0, a pesar de que muchos tienen esa esperanza.

No obstante, justo cuando ocurra la fusión, puede que algunas plataformas centralizadas o descentralizadas impidan cualquier tipo de depósito o retiro de ETH o tokens, para evitar inconvenientes. Para prevenir cualquier imprevisto, será recomendable evitar operar en la red de Ethereum en ese momento.

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Estos son los peligros que enfrentará Ethereum 2.0 cuando llegue la fusión

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Tether (USDT) experimentó un ligero aumento en el volumen real de transacciones durante el mes de marzo, pero se desplomó en más de 500 mil millones de dólares desde 2021.

De hecho, marzo resultó ser un mes difícil para la comunidad cripto, dejando a las stablecoins más vulnerables que nunca. Según la investigación de BeInCrypto, las stablecoins continuaron cotizando por debajo de algunos de los máximos que experimentaron el año pasado.

Como USDT sigue siendo la stablecoin más grande por capitalización de mercado, con un aumento de al menos un 1% desde febrero de este año. A principios de marzo, la stablecoin se cotizaba en alrededor de 443 mil millones de dólares.

image 33
Fuente: Messari

El volumen real del USDT cayó a un mínimo anual

El ligero aumento en el volumen anual podría tener un efecto perjudicial en el uso futuro del token, dado que compite con BUSD, USDC y TUSD, entre otros.

El mes pasado, USDT experimentó una caída del 50% en el volumen real interanual, situándose en alrededor de 1 billón de dólares, según la investigación de BeInCrypto.

image 34
Fuente: Messari

Las dos primeras semanas de mayo de 2021 vieron un aumento en la demanda de activos digitales por parte de los inversores, lo que posteriormente condujo a nuevos hitos de precios para varias monedas.

Las últimas dos semanas del mes también fueron testigos de una caída envolvente bajista que también condujo a una caída en el precio de los tokens, dejando al USDT con un volumen real de 1,84 billones de dólares.

En los mercados bajistas, la demanda de stablecoins aumenta a medida que millones de traders utilizan estas monedas para evitar grandes pérdidas porcentuales. Para finales del mes pasado, USDT experimentó una caída del 72% en el volumen real, en comparación con mayo del año pasado.

image 35
Fuente: Messari

¿Por qué el desplome?

Uno de los principales factores que se pueden atribuir a la caída de Tether en el volumen real de trading es la disminución del número de transacciones.

Mirando tanto a marzo como a mayo de 2021, el recuento total de transacciones fue de alrededor de 20 millones y 28 millones, respectivamente. Sin embargo, en contraste, febrero y marzo de 2022 fueron testigos de 4,266 y 4,806 recuentos totales de transacciones, respectivamente.

Al finalizar marzo, el recuento total de transacciones fue un 99,976 % inferior al recuento total de transacciones de marzo de 2021.

image 36
Fuente: Messari

El volumen de USDT/BTC cayó en marzo

El mes pasado, la caída del volumen real anual se reflejó en el volumen de trading de USDT/BTC, que se situó en alrededor de 45 millones de dólares, en comparación con marzo de 2021, que se situó cómodamente en 50 millones de dólares.

image 37
Fuente: Yahoo Finance
image 38
Fuente: Yahoo Finance

A pesar de la caída del volumen real desde los máximos de 2021, USDT sigue siendo la stablecoin más popular y utilizada por traders e inversores.

Descargo de responsabilidad

Toda la información contenida en nuestro sitio web se publica con buena fe y sólo con fines de información general. Cualquier acción que el lector tome sobre la información encontrada en nuestro sitio web es estrictamente bajo su propio riesgo.

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Como USDT sigue siendo la stablecoin más grande por capitalización de mercado, con un aumento de al menos un 1% desde febrero de este año. A principios de marzo, la stablecoin se cotizaba en alrededor de 443 mil millones de dólares.

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Fuente: Messari

El volumen real del USDT cayó a un mínimo anual

El ligero aumento en el volumen anual podría tener un efecto perjudicial en el uso futuro del token, dado que compite con BUSD, USDC y TUSD, entre otros.

El mes pasado, USDT experimentó una caída del 50% en el volumen real interanual, situándose en alrededor de 1 billón de dólares, según la investigación de BeInCrypto.

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Fuente: Messari

Las dos primeras semanas de mayo de 2021 vieron un aumento en la demanda de activos digitales por parte de los inversores, lo que posteriormente condujo a nuevos hitos de precios para varias monedas.

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Fuente: Messari

¿Por qué el desplome?

Uno de los principales factores que se pueden atribuir a la caída de Tether en el volumen real de trading es la disminución del número de transacciones.

Mirando tanto a marzo como a mayo de 2021, el recuento total de transacciones fue de alrededor de 20 millones y 28 millones, respectivamente. Sin embargo, en contraste, febrero y marzo de 2022 fueron testigos de 4,266 y 4,806 recuentos totales de transacciones, respectivamente.

Al finalizar marzo, el recuento total de transacciones fue un 99,976 % inferior al recuento total de transacciones de marzo de 2021.

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El volumen de USDT/BTC cayó en marzo

El mes pasado, la caída del volumen real anual se reflejó en el volumen de trading de USDT/BTC, que se situó en alrededor de 45 millones de dólares, en comparación con marzo de 2021, que se situó cómodamente en 50 millones de dólares.

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Fuente: Yahoo Finance
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Fuente: Yahoo Finance

A pesar de la caída del volumen real desde los máximos de 2021, USDT sigue siendo la stablecoin más popular y utilizada por traders e inversores.

Descargo de responsabilidad

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Volumen interanual de Tether se desploma en más de $500 mil millones

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Kryptowährungen haben sich in den letzten Jahren vom finanziellen Nischenprodukt zur ernsthaften Alternative zu klassischen Anlageformen entwickelt. Nach kurzem Einbruch 2021 kennt der Bitcoinkurs mittlerweile wieder nur eine Richtung – steil nach oben. In unsicheren Zeiten erscheint ein dauerhaftes und regelmäßiges passives Einkommen erst recht wichtig. Dabei taucht insbesondere immer wieder der Begriff des Stakings auf. Doch was verbirgt sich hinter diesem Fachbegriff und welche Chancen gibt es für Investoren? Die Antworten liefern wir in folgendem Beitrag.

Was versteht man unter Staking?

Staking beschreibt den Vorgang des Haltens von Guthaben in einer Krypto-Wallet, um die komplexen Operationen eines Blockchain-Netzwerks zu unterstützen. Primär besteht es darin, Coins zu sperren, um Belohnungen und Vorteile zu erhalten. In den allermeisten Fällen basiert der Vorgang darauf, dass Benutzer an Blockchain-Aktivitäten über eine individuelle Krypto-Wallet teilnehmen, beispielsweise über eine Trust Wallet. Viele der grossen Bitcoin-Börsen bieten mittlerweile Staking an. Staking ist teil des neuen, Proof of Stake-Algorithmus. Nicht mehr energiereische Rechenpower wird benötigt um Transaktionen zu prozessieren, sondern eben eingelagerte Coins und Guthaben. Als Rendite erhalten die Staker Zins.


Die Prozesse hinter Staking

Beim Staking geht es im Kern darum, dass die eingesetzte Menge an Coins mehr oder minder zurückgelegt oder vorerst gesperrt wird. Ein großer Vorteil des Stakings liegt also darin, dass neue Blöcke erzeugt werden können, ohne große Investitionen in kostenintensive Hardware zu tätigen. Die ist nämlich neben enormen Energieaufwand Grundvoraussetzung fürs Mining von Kryptowährungen.

Der Nutzer investiert also einen bestimmten Betrag und wird damit Teil eines bestehenden Blockchain-Netzwerks. Damit erhöht er ganz automatisch durchs Staking das Wachstum des gewählten Netzwerks. Zudem erhöht der Nutzer seine Chance, die Kryptoblöcke in seinem Besitz zu validieren. Je höher der eigene Einsatz, desto größer ist auch die Chance, dass man selbst zum nächsten Blockvalidierer avanciert.

Diese Tatsachen bedeuten tatsächlich nichts anderes, als dass der Nutzer direkt seine individuellen Gewinnchancen auf ein passives Einkommen steuert – und zwar konstant. Die Investitionssumme bestimmt beim Staking also die Höhe des erworbenen Einkommens. Der entscheidende Unterschied liegt beim Staking im Gegensatz zum Mining also darin, dass nicht erst in kostspielige Hardware, sondern direkt in Coins investiert werden kann.

Staking als Chance

Gerade in unsicheren Zeiten und mit unklaren Zukunftsaussichten am klassischen Aktienmarkt ist Staking eine attraktive Option für dauerhaft passiv generierte Einnahmen. Mit dem Wegfall teurer Hardware und zahlreichen Möglichkeiten für die Nutzer, sich finanziell einzubringen, wird die zunehmende Beliebtheit des Staking wahrscheinlich die Hürden für den Zugang zum Krypto-Markt reduzieren.
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Geld verdienen mit Bitcoin? So funktioniert Staking!

) [summary] => Kryptowährungen haben sich in den letzten Jahren vom finanziellen Nischenprodukt zur ernsthaften Alternative zu klassischen Anlageformen entwickelt. Nach kurzem Einbruch 2021 kennt der Bitcoinkurs mittlerweile wieder nur eine Richtung – steil nach oben. In unsicheren Zeiten erscheint ein dauerhaftes und regelmäßiges passives Einkommen erst recht wichtig. Dabei taucht insbesondere immer wieder der Begriff des ... Read more [atom_content] =>

Kryptowährungen haben sich in den letzten Jahren vom finanziellen Nischenprodukt zur ernsthaften Alternative zu klassischen Anlageformen entwickelt. Nach kurzem Einbruch 2021 kennt der Bitcoinkurs mittlerweile wieder nur eine Richtung – steil nach oben. In unsicheren Zeiten erscheint ein dauerhaftes und regelmäßiges passives Einkommen erst recht wichtig. Dabei taucht insbesondere immer wieder der Begriff des Stakings auf. Doch was verbirgt sich hinter diesem Fachbegriff und welche Chancen gibt es für Investoren? Die Antworten liefern wir in folgendem Beitrag.

Was versteht man unter Staking?

Staking beschreibt den Vorgang des Haltens von Guthaben in einer Krypto-Wallet, um die komplexen Operationen eines Blockchain-Netzwerks zu unterstützen. Primär besteht es darin, Coins zu sperren, um Belohnungen und Vorteile zu erhalten. In den allermeisten Fällen basiert der Vorgang darauf, dass Benutzer an Blockchain-Aktivitäten über eine individuelle Krypto-Wallet teilnehmen, beispielsweise über eine Trust Wallet. Viele der grossen Bitcoin-Börsen bieten mittlerweile Staking an. Staking ist teil des neuen, Proof of Stake-Algorithmus. Nicht mehr energiereische Rechenpower wird benötigt um Transaktionen zu prozessieren, sondern eben eingelagerte Coins und Guthaben. Als Rendite erhalten die Staker Zins.


Die Prozesse hinter Staking

Beim Staking geht es im Kern darum, dass die eingesetzte Menge an Coins mehr oder minder zurückgelegt oder vorerst gesperrt wird. Ein großer Vorteil des Stakings liegt also darin, dass neue Blöcke erzeugt werden können, ohne große Investitionen in kostenintensive Hardware zu tätigen. Die ist nämlich neben enormen Energieaufwand Grundvoraussetzung fürs Mining von Kryptowährungen.

Der Nutzer investiert also einen bestimmten Betrag und wird damit Teil eines bestehenden Blockchain-Netzwerks. Damit erhöht er ganz automatisch durchs Staking das Wachstum des gewählten Netzwerks. Zudem erhöht der Nutzer seine Chance, die Kryptoblöcke in seinem Besitz zu validieren. Je höher der eigene Einsatz, desto größer ist auch die Chance, dass man selbst zum nächsten Blockvalidierer avanciert.

Diese Tatsachen bedeuten tatsächlich nichts anderes, als dass der Nutzer direkt seine individuellen Gewinnchancen auf ein passives Einkommen steuert – und zwar konstant. Die Investitionssumme bestimmt beim Staking also die Höhe des erworbenen Einkommens. Der entscheidende Unterschied liegt beim Staking im Gegensatz zum Mining also darin, dass nicht erst in kostspielige Hardware, sondern direkt in Coins investiert werden kann.

Staking als Chance

Gerade in unsicheren Zeiten und mit unklaren Zukunftsaussichten am klassischen Aktienmarkt ist Staking eine attraktive Option für dauerhaft passiv generierte Einnahmen. Mit dem Wegfall teurer Hardware und zahlreichen Möglichkeiten für die Nutzer, sich finanziell einzubringen, wird die zunehmende Beliebtheit des Staking wahrscheinlich die Hürden für den Zugang zum Krypto-Markt reduzieren.
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[date_timestamp] => 1649435909 ) [4] => Array ( [title] => Nano particle trapped between mirrors works as a quantum sensor [link] => https://dispensary-business-news.com/healthandscience/nano-particle-trapped-between-mirrors-works-as-a-quantum-sensor/ [dc] => Array ( [creator] => Tony Grantly ) [pubdate] => Fri, 08 Apr 2022 15:42:42 +0000 [category] => Health And SciencemirrorsNanoparticlequantumSensortrapped [guid] => https://dispensary-business-news.com/?p=23210 [description] => Journal Reference: Katja Kustura, Carlos Gonzalez-Ballestero, Andrés de los Ríos Sommer, Nadine Meyer, Romain Quidant, Oriol Romero-Isart. Mechanical Squeezing via Unstable Dynamics in a Microcavity. Physical Review Letters, 2022; 128 (14) DOI: 10.1103/PhysRevLett.128.143601 Advances in quantum physics offer new opportunities to significantly improve the precision of sensors and thus enable new technologies. A team led ... Read more [content] => Array ( [encoded] =>

Journal Reference:

  1. Katja Kustura, Carlos Gonzalez-Ballestero, Andrés de los Ríos Sommer, Nadine Meyer, Romain Quidant, Oriol Romero-Isart. Mechanical Squeezing via Unstable Dynamics in a Microcavity. Physical Review Letters, 2022; 128 (14) DOI: 10.1103/PhysRevLett.128.143601

Advances in quantum physics offer new opportunities to significantly improve the precision of sensors and thus enable new technologies. A team led by Oriol Romero-Isart of the Institute of Quantum Optics and Quantum Information at the Austrian Academy of Sciences and the Department of Theoretical Physics at the University of Innsbruck and a team lead by Romain Quidant of ETH Zurich are now proposing a new concept for a high-precision quantum sensor. The researchers suggest that the motional fluctuations of a nanoparticle trapped in a microscopic optical resonator could be reduced significantly below the zero-point motion, by exploiting the fast unstable dynamics of the system.

Particle caught between mirrors

Mechanical quantum squeezing reduces the uncertainty of motional fluctuations below the zero-point motion, and it has been experimentally demonstrated in the past with micromechanical resonators in the quantum regime. The researchers now propose a novel approach, especially tailored to levitated mechanical systems. “We demonstrate that a properly designed optical cavity can be used to rapidly and strongly squeeze the motion of a levitated nanoparticle,” says Katja Kustura of Oriol Romero-Isart’s team in Innsbruck. In an optical resonator, light is reflected between mirrors and it interacts with the levitated nanoparticle. Such interaction can give rise to dynamical instabilities, which are often considered undesirable.

The researchers now show how they can instead be used as a resource. “In the present work, we show how, by properly controlling these instabilities, the resulting unstable dynamics of a mechanical oscillator inside an optical cavity leads to mechanical squeezing,” Kustura says. The new protocol is robust in the presence of dissipation, making it particularly feasible in levitated optomechanics. In the paper, published in the journal Physical Review Letters, the researchers apply this approach to a silica nanoparticle coupled to a microcavity via coherent scattering. “This example shows that we can squeeze the particle by orders of magnitude below the zero-point motion, even if starting from an initial thermal state,” Oriol Romero-Isart is pleased to say.

The work provides a new use of optical cavities as mechanical quantum squeezers, and it suggests a viable new route in levitated optomechanics beyond the quantum ground state cooling. Micro-resonators thus offer an interesting new platform for the design of quantum sensors, which could be used, for example, in satellite missions, self-driving cars, and in seismology. The research in Innsbruck and Zurich was financially supported by the European Union.

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Nano particle trapped between mirrors works as a quantum sensor

) [summary] => Journal Reference: Katja Kustura, Carlos Gonzalez-Ballestero, Andrés de los Ríos Sommer, Nadine Meyer, Romain Quidant, Oriol Romero-Isart. Mechanical Squeezing via Unstable Dynamics in a Microcavity. Physical Review Letters, 2022; 128 (14) DOI: 10.1103/PhysRevLett.128.143601 Advances in quantum physics offer new opportunities to significantly improve the precision of sensors and thus enable new technologies. A team led ... Read more [atom_content] =>

Journal Reference:

  1. Katja Kustura, Carlos Gonzalez-Ballestero, Andrés de los Ríos Sommer, Nadine Meyer, Romain Quidant, Oriol Romero-Isart. Mechanical Squeezing via Unstable Dynamics in a Microcavity. Physical Review Letters, 2022; 128 (14) DOI: 10.1103/PhysRevLett.128.143601

Advances in quantum physics offer new opportunities to significantly improve the precision of sensors and thus enable new technologies. A team led by Oriol Romero-Isart of the Institute of Quantum Optics and Quantum Information at the Austrian Academy of Sciences and the Department of Theoretical Physics at the University of Innsbruck and a team lead by Romain Quidant of ETH Zurich are now proposing a new concept for a high-precision quantum sensor. The researchers suggest that the motional fluctuations of a nanoparticle trapped in a microscopic optical resonator could be reduced significantly below the zero-point motion, by exploiting the fast unstable dynamics of the system.

Particle caught between mirrors

Mechanical quantum squeezing reduces the uncertainty of motional fluctuations below the zero-point motion, and it has been experimentally demonstrated in the past with micromechanical resonators in the quantum regime. The researchers now propose a novel approach, especially tailored to levitated mechanical systems. “We demonstrate that a properly designed optical cavity can be used to rapidly and strongly squeeze the motion of a levitated nanoparticle,” says Katja Kustura of Oriol Romero-Isart’s team in Innsbruck. In an optical resonator, light is reflected between mirrors and it interacts with the levitated nanoparticle. Such interaction can give rise to dynamical instabilities, which are often considered undesirable.

The researchers now show how they can instead be used as a resource. “In the present work, we show how, by properly controlling these instabilities, the resulting unstable dynamics of a mechanical oscillator inside an optical cavity leads to mechanical squeezing,” Kustura says. The new protocol is robust in the presence of dissipation, making it particularly feasible in levitated optomechanics. In the paper, published in the journal Physical Review Letters, the researchers apply this approach to a silica nanoparticle coupled to a microcavity via coherent scattering. “This example shows that we can squeeze the particle by orders of magnitude below the zero-point motion, even if starting from an initial thermal state,” Oriol Romero-Isart is pleased to say.

The work provides a new use of optical cavities as mechanical quantum squeezers, and it suggests a viable new route in levitated optomechanics beyond the quantum ground state cooling. Micro-resonators thus offer an interesting new platform for the design of quantum sensors, which could be used, for example, in satellite missions, self-driving cars, and in seismology. The research in Innsbruck and Zurich was financially supported by the European Union.

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[date_timestamp] => 1649432562 ) [5] => Array ( [title] => Bitrefill: Gutscheinportal mit Bonusprogramm [link] => https://dispensary-business-news.com/latest-news/bitrefill-gutscheinportal-mit-bonusprogramm/ [dc] => Array ( [creator] => Pauline Moonlky ) [pubdate] => Fri, 08 Apr 2022 15:04:01 +0000 [category] => Latest NewsBitrefillBonusprogrammGutscheinportalmit [guid] => https://dispensary-business-news.com/?p=23204 [description] => In letzter Zeit war der Bitcoin primär als Spekulationsobjekt in aller Munde. Durch rasante Kurssteigerungen gewann er langfristig stets an Wert. Viele haben damit große Gewinne gemacht. Aber damit eine Währung sich etabliert, muss sie auch genutzt werden können. Lange war dies nur für Nerds und Technikfreaks möglich. Zu kompliziert war das Einrichten einer ... Read more [content] => Array ( [encoded] =>

In letzter Zeit war der Bitcoin primär als Spekulationsobjekt in aller Munde. Durch rasante Kurssteigerungen gewann er langfristig stets an Wert. Viele haben damit große Gewinne gemacht. Aber damit eine Währung sich etabliert, muss sie auch genutzt werden können. Lange war dies nur für Nerds und Technikfreaks möglich. Zu kompliziert war das Einrichten einer Wallet und es gibt noch nicht viele Stellen, die den Bitcoin als reales Zahlungsmittel akzeptieren.

Die Firma Bitrefill hat hierfür eine geniale Lösung geschaffen, die jeder nutzen kann. Zum einen können dadurch weltweit Produkte und Dienstleistungen mit Bitcoin bezahlt werden. Sogar das Handyguthaben kann damit aufgeladen werden. Auf der anderen Seite kann man mit dem Bonusprogramm von Bitrefill sogar beim Shoppen Bitcoin verdienen. Bis zu 10% Cashback gibt es bei Bitrefill in Bitcoin.


Wie funktioniert Bitrefill?

Das System funktioniert dabei genial einfach. Auf der Website von Bitrefill können Gutscheinkarten von zahllosen, weltweit agierenden Unternehmen gekauft werden, die dann online oder auch vor Ort eingelöst werden können. Zahlreiche Unternehmen sind am Programm beteiligt, so dass man nahezu jede Alltagsausgabe über dieses System tätigen kann. Allen voran Amazon, bei dem ohnehin alles verfügbar ist, was man braucht. Als Primekunde sind die meisten Produkte schon am nächsten Tag geliefert. Aber auch für Übernachtungen über Airbnb oder hotels.com können Gutscheine über Bitrefill erworben werden. Apps und Spiele erhält man über Gutscheinkarten von Google Playstore, Apple Store, Playstation oder Steam. Das neuste Outfit gibts mit Gutscheinen von H&M, asos, Nike oder Footlocker. Daneben können Handykarten zum Beispiel von Congstar, O2, ePlus oder TMobile über dieses System aufgeladen werden und auch das Netflixabo kann jetzt mit Bitcoin bezahlt werden. Und dies in über 100 Ländern auf der ganzen Welt.

Dazu muss zunächst ein Konto bei Bitrefill eröffnet werden. Auf dieses können – auch vom Smartphone aus – entsprechend Bitcoin überwiesen werden. Doch nicht nur diese. Auch andere Kryptowährungen können genutzt werden. Neben Bitcoin werden auch die Kryptowährungen Ether und Litecoin akzeptiert, die noch weit weniger in der realen Zahlungswelt verbreitet sind, aber beliebt bei Anlegern.

Durch das Cashback – System erhält man sogar einen Bonus für das Nutzen der Kryptowährungen beim Einkauf. Bei jeder Aufladung einer Gutscheinkarte werden eine bestimmte Anzahl an Satoshi (der kleinsten Einheit des Bitcoin) in Höhe von bis zu 10% gutgeschrieben. So kann man mit seinen alltäglichen Ausgaben auch noch Kryptowährungen verdienen und sich ein Vermögen aufbauen. Es ist zu erwarten, dass durch die breite Nutzungsmöglichkeit des Bitcoin nun auch für Alltagsgeschäfte dessen Kurs langfristig weiter steigen wird.

Mindestens 5 CHF geschenkt mit dieser Bitrefill-Einladung:

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In letzter Zeit war der Bitcoin primär als Spekulationsobjekt in aller Munde. Durch rasante Kurssteigerungen gewann er langfristig stets an Wert. Viele haben damit große Gewinne gemacht. Aber damit eine Währung sich etabliert, muss sie auch genutzt werden können. Lange war dies nur für Nerds und Technikfreaks möglich. Zu kompliziert war das Einrichten einer Wallet und es gibt noch nicht viele Stellen, die den Bitcoin als reales Zahlungsmittel akzeptieren.

Die Firma Bitrefill hat hierfür eine geniale Lösung geschaffen, die jeder nutzen kann. Zum einen können dadurch weltweit Produkte und Dienstleistungen mit Bitcoin bezahlt werden. Sogar das Handyguthaben kann damit aufgeladen werden. Auf der anderen Seite kann man mit dem Bonusprogramm von Bitrefill sogar beim Shoppen Bitcoin verdienen. Bis zu 10% Cashback gibt es bei Bitrefill in Bitcoin.


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Dazu muss zunächst ein Konto bei Bitrefill eröffnet werden. Auf dieses können – auch vom Smartphone aus – entsprechend Bitcoin überwiesen werden. Doch nicht nur diese. Auch andere Kryptowährungen können genutzt werden. Neben Bitcoin werden auch die Kryptowährungen Ether und Litecoin akzeptiert, die noch weit weniger in der realen Zahlungswelt verbreitet sind, aber beliebt bei Anlegern.

Durch das Cashback – System erhält man sogar einen Bonus für das Nutzen der Kryptowährungen beim Einkauf. Bei jeder Aufladung einer Gutscheinkarte werden eine bestimmte Anzahl an Satoshi (der kleinsten Einheit des Bitcoin) in Höhe von bis zu 10% gutgeschrieben. So kann man mit seinen alltäglichen Ausgaben auch noch Kryptowährungen verdienen und sich ein Vermögen aufbauen. Es ist zu erwarten, dass durch die breite Nutzungsmöglichkeit des Bitcoin nun auch für Alltagsgeschäfte dessen Kurs langfristig weiter steigen wird.

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A medida que los precios de Cardano (ADA) vuelven a caer hacia el nivel psicológico de un dólar, cada vez más inversores se encuentran con pérdidas no realizadas por hacer holding del activo digital.

El token ADA de Cardano ha tenido una semana bajista. Desde el lunes, el precio ha caído un 11.4%, lo que ha provocado que más holders estén en números rojos. Más significativamente, el precio de ADA está ahora un 64.7% por debajo de su máximo histórico del 2 de septiembre de USD 3.09 y corre el riesgo de caer por debajo de USD 1 en los próximos días si la tendencia continúa.

Según el indicador IntoTheBlock’s in/out of the money, más de dos tercios, o el 67% de los holders de ADA, están en números rojos. Una cuarta parte de los inversores en Cardano está en verde, y el 9% de ellos está en un punto de equilibrio.

El indicador identifica el coste medio al que se compraron los tokens y lo compara con el precio actual, que era de USD 1.09 en el momento de escribir este artículo.

El proveedor de análisis informó que 3.41 millones de direcciones ADA están en rojo, frente a solo 1.25 millones en verde.

Una métrica relacionada es la cantidad de tiempo que se ha hecho holding del token. La gran mayoría, el 76% de los holders de ADA, han hecho holding entre uno y 12 meses. Solo el 11% de los inversores de Cardano han hecho holding del token durante más de un año, y esos son los que siguen obteniendo ganancias.

Desde un punto de vista técnico, ADA se ha vuelto bajista y podría volver a visitar rápidamente su punto más bajo de 2022 y del año, alrededor de USD 0.80, que se produjo a mediados de marzo. Esto hundiría aún más a los inversores en números rojos, a menos que vendan con pérdidas.

La caída de los precios podría estar vinculada a que la red no está a la altura de las altas expectativas creadas en torno al lanzamiento de los contratos inteligentes. En cuanto al número de aplicaciones descentralizadas (DApps), Cardano sigue siendo una especie de páramo, y DefiLlama informa que solo hay diez protocolos financieros descentralizados (DeFi) que se ejecutan en la red con un valor total combinado bloqueado de alrededor de USD 233 millones.

Sin embargo, el cofundador de Cardano, Charles Hoskinson, cree que muchas DApps de Cardano están esperando la bifurcación dura Vasil, en junio, para lanzarse. La fase “Basho” de la hoja de ruta de actualización de Cardano se centrará en la escalabilidad y en los contratos inteligentes con una nueva tecnología llamada Hydra para aumentar aún más el rendimiento de la red.

En cuanto a otros aspectos fundamentales, Cardano parece relativamente fuerte. La demanda de la red se disparó hasta alcanzar una capacidad récord a principios de este año, cuando se lanzó el tan publicitado exchange descentralizado (DEX) SundaeSwap.

Santiment informó que Cardano fue el criptoproyecto más desarrollado GitHub en 2021, y los bonos NFT de Cardano se presentaron esta semana, proporcionando otro vehículo de inversión en la red.

Sin embargo, a menos que haya un cambio significativo en el sentimiento de negociación, la venta de ADA puede comenzar a acelerar, hundiendo a más titulares en números rojos.

Sigue leyendo:

Las inversiones en criptoactivos no están reguladas. Es posible que no sean apropiados para inversores minoristas y que se pierda el monto total invertido. Los servicios o productos ofrecidos no están dirigidos ni son accesibles a inversores en España.

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El 67% de los holders de Cardano están en números rojos y la mayoría compró monedas hace menos de 1 año

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A medida que los precios de Cardano (ADA) vuelven a caer hacia el nivel psicológico de un dólar, cada vez más inversores se encuentran con pérdidas no realizadas por hacer holding del activo digital.

El token ADA de Cardano ha tenido una semana bajista. Desde el lunes, el precio ha caído un 11.4%, lo que ha provocado que más holders estén en números rojos. Más significativamente, el precio de ADA está ahora un 64.7% por debajo de su máximo histórico del 2 de septiembre de USD 3.09 y corre el riesgo de caer por debajo de USD 1 en los próximos días si la tendencia continúa.

Según el indicador IntoTheBlock’s in/out of the money, más de dos tercios, o el 67% de los holders de ADA, están en números rojos. Una cuarta parte de los inversores en Cardano está en verde, y el 9% de ellos está en un punto de equilibrio.

El indicador identifica el coste medio al que se compraron los tokens y lo compara con el precio actual, que era de USD 1.09 en el momento de escribir este artículo.

El proveedor de análisis informó que 3.41 millones de direcciones ADA están en rojo, frente a solo 1.25 millones en verde.

Una métrica relacionada es la cantidad de tiempo que se ha hecho holding del token. La gran mayoría, el 76% de los holders de ADA, han hecho holding entre uno y 12 meses. Solo el 11% de los inversores de Cardano han hecho holding del token durante más de un año, y esos son los que siguen obteniendo ganancias.

Desde un punto de vista técnico, ADA se ha vuelto bajista y podría volver a visitar rápidamente su punto más bajo de 2022 y del año, alrededor de USD 0.80, que se produjo a mediados de marzo. Esto hundiría aún más a los inversores en números rojos, a menos que vendan con pérdidas.

La caída de los precios podría estar vinculada a que la red no está a la altura de las altas expectativas creadas en torno al lanzamiento de los contratos inteligentes. En cuanto al número de aplicaciones descentralizadas (DApps), Cardano sigue siendo una especie de páramo, y DefiLlama informa que solo hay diez protocolos financieros descentralizados (DeFi) que se ejecutan en la red con un valor total combinado bloqueado de alrededor de USD 233 millones.

Sin embargo, el cofundador de Cardano, Charles Hoskinson, cree que muchas DApps de Cardano están esperando la bifurcación dura Vasil, en junio, para lanzarse. La fase “Basho” de la hoja de ruta de actualización de Cardano se centrará en la escalabilidad y en los contratos inteligentes con una nueva tecnología llamada Hydra para aumentar aún más el rendimiento de la red.

En cuanto a otros aspectos fundamentales, Cardano parece relativamente fuerte. La demanda de la red se disparó hasta alcanzar una capacidad récord a principios de este año, cuando se lanzó el tan publicitado exchange descentralizado (DEX) SundaeSwap.

Santiment informó que Cardano fue el criptoproyecto más desarrollado GitHub en 2021, y los bonos NFT de Cardano se presentaron esta semana, proporcionando otro vehículo de inversión en la red.

Sin embargo, a menos que haya un cambio significativo en el sentimiento de negociación, la venta de ADA puede comenzar a acelerar, hundiendo a más titulares en números rojos.

Sigue leyendo:

Las inversiones en criptoactivos no están reguladas. Es posible que no sean apropiados para inversores minoristas y que se pierda el monto total invertido. Los servicios o productos ofrecidos no están dirigidos ni son accesibles a inversores en España.

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El 67% de los holders de Cardano están en números rojos y la mayoría compró monedas hace menos de 1 año

[date_timestamp] => 1649430183 ) [7] => Array ( [title] => Brainstem atrophy is linked to extrapyramidal symptoms in frontotemporal dementia [link] => https://dispensary-business-news.com/healthandscience/brainstem-atrophy-is-linked-to-extrapyramidal-symptoms-in-frontotemporal-dementia/ [dc] => Array ( [creator] => Tony Grantly ) [pubdate] => Fri, 08 Apr 2022 14:25:44 +0000 [category] => Health And Scienceatrophybrainstemdementiaextrapyramidalfrontotemporallinkedsymptoms [guid] => https://dispensary-business-news.com/?p=23193 [description] => Journal Reference: Sami Heikkinen, Antti Cajanus, Kasper Katisko, Päivi Hartikainen, Ritva Vanninen, Annakaisa Haapasalo, Johanna Krüger, Anne M. Remes, Eino Solje. Brainstem atrophy is linked to extrapyramidal symptoms in frontotemporal dementia. Journal of Neurology, 2022; DOI: 10.1007/s00415-022-11095-x Frontotemporal dementia, FTD, is an umbrella term for degenerative brain diseases that affect behaviour and cognition. Sometimes, FTD ... Read more [content] => Array ( [encoded] =>

Journal Reference:

  1. Sami Heikkinen, Antti Cajanus, Kasper Katisko, Päivi Hartikainen, Ritva Vanninen, Annakaisa Haapasalo, Johanna Krüger, Anne M. Remes, Eino Solje. Brainstem atrophy is linked to extrapyramidal symptoms in frontotemporal dementia. Journal of Neurology, 2022; DOI: 10.1007/s00415-022-11095-x

Frontotemporal dementia, FTD, is an umbrella term for degenerative brain diseases that affect behaviour and cognition. Sometimes, FTD comes with extrapyramidal symptoms, such as those in Parkinson’s disease, and this makes the diagnosis of FTD challenging. However, the new study now shows that accurate imaging and analysis of the brain may make it possible to distinguish between FTD and other diseases that cause extrapyramidal symptoms.

Extrapyramidal symptoms refer to involuntary movements, typically tremor, slowness, stiffness, loss of facial expressions and automatic movements, such as arm swing when walking. They are often associated with extrapyramidal disorders such as Parkinson’s disease and atypical parkinsonism. Examples of atypical parkinsonism include progressive supranuclear palsy (PSP) and corticobasal degeneration (CBD). They share disease mechanisms with frontotemporal dementia, which is why they are nowadays considered to be part of the same spectrum of diseases. Frontotemporal dementia is traditionally divided into two main categories: the more common variant with behavioural changes as an early symptom, and the rarer primary progressive aphasia (PPA) with problems related to speech as an early symptom.

Neurodegeneration associated with progressive memory disorders is typically imaged in two ways: magnetic resonance imaging of the brain provides accurate information on brain structures and volumes of the different parts of the brain, whereas positron emission tomography, or a PET scan, provides information on metabolism in different areas of the brain. Degeneration of the brain tissue is often preceded by slow or missing metabolism.

The researchers analysed Kuopio University Hospital’s medical records on a total of 139 patients with frontotemporal dementia, PSP or CBD, focusing in particular on their diagnosis and the presence of extrapyramidal symptoms. The patients’ MRI and PET images were analysed using automated analysis software.

The researchers found that patients with extrapyramidal symptoms also had atrophy of the basal ganglia in the midbrain, and of the brainstem. When looking at patients with frontotemporal dementia alone, it was found that patients with extrapyramidal symptoms had brainstem atrophy considerably more often than patients without extrapyramidal symptoms. In addition, PET image analyses showed reduced metabolism in the superior cerebellar peduncle and the frontal lobes in patients with extrapyramidal symptoms.

The study showed, for the first time, that significant structural and metabolic differences can be detected in the brain of frontotemporal dementia patients with extrapyramidal symptoms, compared to patients without these symptoms.

“If our findings are confirmed in other cohorts, they can be used in early diagnostics to distinguish between frontotemporal dementia and Parkinson’s disease, for example. These findings will also provide us with a better understanding of the mechanisms of these diseases,” says Doctoral Researcher Sami Heikkinen, the lead author of the article.

“Although the treatment of these diseases is symptomatic at the moment, an early and accurate diagnosis is an important step towards the development of disease modifying treatments.”

The study was conducted in the research group on Frontotemporal Lobar Degeneration and Early Onset Dementia, led by Adjunct Professor Eino Solje.

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Brainstem atrophy is linked to extrapyramidal symptoms in frontotemporal dementia

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Journal Reference:

  1. Sami Heikkinen, Antti Cajanus, Kasper Katisko, Päivi Hartikainen, Ritva Vanninen, Annakaisa Haapasalo, Johanna Krüger, Anne M. Remes, Eino Solje. Brainstem atrophy is linked to extrapyramidal symptoms in frontotemporal dementia. Journal of Neurology, 2022; DOI: 10.1007/s00415-022-11095-x

Frontotemporal dementia, FTD, is an umbrella term for degenerative brain diseases that affect behaviour and cognition. Sometimes, FTD comes with extrapyramidal symptoms, such as those in Parkinson’s disease, and this makes the diagnosis of FTD challenging. However, the new study now shows that accurate imaging and analysis of the brain may make it possible to distinguish between FTD and other diseases that cause extrapyramidal symptoms.

Extrapyramidal symptoms refer to involuntary movements, typically tremor, slowness, stiffness, loss of facial expressions and automatic movements, such as arm swing when walking. They are often associated with extrapyramidal disorders such as Parkinson’s disease and atypical parkinsonism. Examples of atypical parkinsonism include progressive supranuclear palsy (PSP) and corticobasal degeneration (CBD). They share disease mechanisms with frontotemporal dementia, which is why they are nowadays considered to be part of the same spectrum of diseases. Frontotemporal dementia is traditionally divided into two main categories: the more common variant with behavioural changes as an early symptom, and the rarer primary progressive aphasia (PPA) with problems related to speech as an early symptom.

Neurodegeneration associated with progressive memory disorders is typically imaged in two ways: magnetic resonance imaging of the brain provides accurate information on brain structures and volumes of the different parts of the brain, whereas positron emission tomography, or a PET scan, provides information on metabolism in different areas of the brain. Degeneration of the brain tissue is often preceded by slow or missing metabolism.

The researchers analysed Kuopio University Hospital’s medical records on a total of 139 patients with frontotemporal dementia, PSP or CBD, focusing in particular on their diagnosis and the presence of extrapyramidal symptoms. The patients’ MRI and PET images were analysed using automated analysis software.

The researchers found that patients with extrapyramidal symptoms also had atrophy of the basal ganglia in the midbrain, and of the brainstem. When looking at patients with frontotemporal dementia alone, it was found that patients with extrapyramidal symptoms had brainstem atrophy considerably more often than patients without extrapyramidal symptoms. In addition, PET image analyses showed reduced metabolism in the superior cerebellar peduncle and the frontal lobes in patients with extrapyramidal symptoms.

The study showed, for the first time, that significant structural and metabolic differences can be detected in the brain of frontotemporal dementia patients with extrapyramidal symptoms, compared to patients without these symptoms.

“If our findings are confirmed in other cohorts, they can be used in early diagnostics to distinguish between frontotemporal dementia and Parkinson’s disease, for example. These findings will also provide us with a better understanding of the mechanisms of these diseases,” says Doctoral Researcher Sami Heikkinen, the lead author of the article.

“Although the treatment of these diseases is symptomatic at the moment, an early and accurate diagnosis is an important step towards the development of disease modifying treatments.”

The study was conducted in the research group on Frontotemporal Lobar Degeneration and Early Onset Dementia, led by Adjunct Professor Eino Solje.

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Brainstem atrophy is linked to extrapyramidal symptoms in frontotemporal dementia

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Ethereum (ETH): Ethereum versucht EMA200 zu verteidigen

Der Ether-Kurs erreichte zu Wochenbeginn die mehrfach angesprochene Zielmarke um das 65er Fibonacci-Retracement bei 3.577 USD. Hier kam es zu vermehrten Gewinnmitnahmen, welche den Preis zurück bis an den EMA200 drückten. Damit handelt Ethereum nun wieder unterhalb des horizontalen Widerstands bei 3.273 USD. Gelingt eine nachhaltige Rückeroberung dieser wichtigen Kursmarke, werden die Bullen erneut alles daran setzen, wieder in die türkise Zone bis an den Kreuzresist aus MA200 (grün) und Wochenhoch anzusteigen. Solange Ethereum nicht per Tagesschlusskurs zurück unter den EMA200 (blau) bei 3.170 USD abrutscht, ist das bullishe Szenario vorerst weiter intakt. Auf der Unterseite ist Ethereum mit dem Supertrend in Kombination mit dem EMA50 (orange) in der Zone zwischen 2.993 USD und 3.046 USD gut abgesichert.

Bullishe Variante (Ethereum):

Noch zu Wochenbeginn scheiterten die Bullen mehrfach mit einem Ausbruchsversuch an der Oberkante der türkisen Zone. In der Folge korrigierte der Ether-Kurs zur Wochenmitte zurück bis an den EMA200. Den Bereich um 3.170 USD nutzen mutige Anleger für Neueinstiege und stabilisierten Ethereum in der roten Unterstützungszone. Kann der Ether-Kurs in den kommenden Tagen erneut in die Zone zwischen 3.507 USD und 3.577 USD vordringen und diese dynamisch überwinden, hellt sich das Chartbild weiter auf. Eine Stabilisierung oberhalb des “Golden Pockets” aktiviert das nächste Kursziel bei 3.752 USD. Wird auch dieser Widerstand durchbrochen, ist ein Durchmarsch an die 3.898 USD wahrscheinlich.

Das Allzeithoch gerät wieder in den Blick

Hier werden die Bären abermals versuchen, den Ether-Kurs zu deckeln. Sollte das Bullen-Lager auch diese charttechnische Hürde nach oben durchstoßen, rücken weitere Zielmarken bei 4.043 USD sowie 4.158 USD in den Blick. Dieser Bereich ist fungiert als erstes relevantes Kursziel. Gewinnt der Gesamtmarkt an Dynamik, dürfte Ethereum seine Aufwärtsbewegung weiter bis an die 4.339 USD fortsetzen. Auch ein Durchmarsch bis an das mehrfach angesprochene übergeordnete Kursziel bei 4.547 USD wäre vorstellbar. Perspektivisch steigt die Chance für einen Kursanstieg bis in den übergeordneten Zielbereich zwischen 4.719 USD und 4.864 USD damit weiter an. Langfristige Kursziele lauten unverändert 5.686 USD sowie 6.518 USD.

Bearishe Variante (Ethereum)

Die Bären nutzten die aktuelle Bitcoin-Konsolidierung für Gewinnmitnahmen bei Ethereum. Ausgehend vom Wochenhoch korrigierte der Ether-Kurs um 12 Prozentpunkte und konnte sich erst am EMA200 stabilisieren. Können die Bären den Abgabedruck erhöhen und Ethereum unter die rote Unterstützungszone zurückdrängen, ist ein Rest des Supertrends bei 3.051 USD einzuplanen. Auch der EMA50 (orange) verläuft aktuell in diesem Bereich. Zudem findet sich mit dem 38er Fibonacci-Retracement bei 2.993 USD eine weitere starke Unterstützung. Sollte auch dieses Unterstützungslevel dynamisch durchbrochen werden, rücken Unterstützungsmarken bei 2.815 USD sowie insbesondere 2.733 USD wieder in den Blick.

Hier werden die Bullen spätestens versuchen, den Ether-Kurs zu stabilisieren. Werden die 2.733 USD jedoch aufgegeben, weitet sich die Korrektur in Richtung 2.659 USD sowie 2.578 USD aus. Sollte die Unterstützung bei 2.578 USD ebenfalls keinen Halt bieten, weitet sich die Abwärtsbewegung bis in die gelbe Unterstützungszone aus. Aus aktueller Sicht ist ein Retest der Zone zwischen 2.448 USD und 2.305 USD als das maximale bearishe Kursziel für die kommende Woche anzusehen. Die Bullen müssen einen Rückfall unter das Jahrstief bei 2.161 USD zwingend verhindern, um ihre Chancen zu wahren.

Indikatoren (Ethereum)

Der RSI-Indikator wie auch der MACD aktivierten in Folge der aktuellen Konsolidierung neue Verkaufssignale im Tageschart. Aktuell versucht der RSI jedoch bereits wieder über die 55 auszubrechen. Dem RSI auf Wochenbasis gelang es jedoch bisher nicht, ein frisches Long-Signal auszubilden. Somit bieten die Indikatoren aktuell keine eindeutigen Signale.

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Ethereum (ETH): Ethereum versucht EMA200 zu verteidigen

Der Ether-Kurs erreichte zu Wochenbeginn die mehrfach angesprochene Zielmarke um das 65er Fibonacci-Retracement bei 3.577 USD. Hier kam es zu vermehrten Gewinnmitnahmen, welche den Preis zurück bis an den EMA200 drückten. Damit handelt Ethereum nun wieder unterhalb des horizontalen Widerstands bei 3.273 USD. Gelingt eine nachhaltige Rückeroberung dieser wichtigen Kursmarke, werden die Bullen erneut alles daran setzen, wieder in die türkise Zone bis an den Kreuzresist aus MA200 (grün) und Wochenhoch anzusteigen. Solange Ethereum nicht per Tagesschlusskurs zurück unter den EMA200 (blau) bei 3.170 USD abrutscht, ist das bullishe Szenario vorerst weiter intakt. Auf der Unterseite ist Ethereum mit dem Supertrend in Kombination mit dem EMA50 (orange) in der Zone zwischen 2.993 USD und 3.046 USD gut abgesichert.

Bullishe Variante (Ethereum):

Noch zu Wochenbeginn scheiterten die Bullen mehrfach mit einem Ausbruchsversuch an der Oberkante der türkisen Zone. In der Folge korrigierte der Ether-Kurs zur Wochenmitte zurück bis an den EMA200. Den Bereich um 3.170 USD nutzen mutige Anleger für Neueinstiege und stabilisierten Ethereum in der roten Unterstützungszone. Kann der Ether-Kurs in den kommenden Tagen erneut in die Zone zwischen 3.507 USD und 3.577 USD vordringen und diese dynamisch überwinden, hellt sich das Chartbild weiter auf. Eine Stabilisierung oberhalb des “Golden Pockets” aktiviert das nächste Kursziel bei 3.752 USD. Wird auch dieser Widerstand durchbrochen, ist ein Durchmarsch an die 3.898 USD wahrscheinlich.

Das Allzeithoch gerät wieder in den Blick

Hier werden die Bären abermals versuchen, den Ether-Kurs zu deckeln. Sollte das Bullen-Lager auch diese charttechnische Hürde nach oben durchstoßen, rücken weitere Zielmarken bei 4.043 USD sowie 4.158 USD in den Blick. Dieser Bereich ist fungiert als erstes relevantes Kursziel. Gewinnt der Gesamtmarkt an Dynamik, dürfte Ethereum seine Aufwärtsbewegung weiter bis an die 4.339 USD fortsetzen. Auch ein Durchmarsch bis an das mehrfach angesprochene übergeordnete Kursziel bei 4.547 USD wäre vorstellbar. Perspektivisch steigt die Chance für einen Kursanstieg bis in den übergeordneten Zielbereich zwischen 4.719 USD und 4.864 USD damit weiter an. Langfristige Kursziele lauten unverändert 5.686 USD sowie 6.518 USD.

Bearishe Variante (Ethereum)

Die Bären nutzten die aktuelle Bitcoin-Konsolidierung für Gewinnmitnahmen bei Ethereum. Ausgehend vom Wochenhoch korrigierte der Ether-Kurs um 12 Prozentpunkte und konnte sich erst am EMA200 stabilisieren. Können die Bären den Abgabedruck erhöhen und Ethereum unter die rote Unterstützungszone zurückdrängen, ist ein Rest des Supertrends bei 3.051 USD einzuplanen. Auch der EMA50 (orange) verläuft aktuell in diesem Bereich. Zudem findet sich mit dem 38er Fibonacci-Retracement bei 2.993 USD eine weitere starke Unterstützung. Sollte auch dieses Unterstützungslevel dynamisch durchbrochen werden, rücken Unterstützungsmarken bei 2.815 USD sowie insbesondere 2.733 USD wieder in den Blick.

Hier werden die Bullen spätestens versuchen, den Ether-Kurs zu stabilisieren. Werden die 2.733 USD jedoch aufgegeben, weitet sich die Korrektur in Richtung 2.659 USD sowie 2.578 USD aus. Sollte die Unterstützung bei 2.578 USD ebenfalls keinen Halt bieten, weitet sich die Abwärtsbewegung bis in die gelbe Unterstützungszone aus. Aus aktueller Sicht ist ein Retest der Zone zwischen 2.448 USD und 2.305 USD als das maximale bearishe Kursziel für die kommende Woche anzusehen. Die Bullen müssen einen Rückfall unter das Jahrstief bei 2.161 USD zwingend verhindern, um ihre Chancen zu wahren.

Indikatoren (Ethereum)

Der RSI-Indikator wie auch der MACD aktivierten in Folge der aktuellen Konsolidierung neue Verkaufssignale im Tageschart. Aktuell versucht der RSI jedoch bereits wieder über die 55 auszubrechen. Dem RSI auf Wochenbasis gelang es jedoch bisher nicht, ein frisches Long-Signal auszubilden. Somit bieten die Indikatoren aktuell keine eindeutigen Signale.

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Journal Reference:

  1. T. Aaltonen, S. Amerio, D. Amidei, A. Anastassov, A. Annovi, J. Antos, G. Apollinari, J. A. Appel, T. Arisawa, A. Artikov, J. Asaadi, W. Ashmanskas, B. Auerbach, A. Aurisano, F. Azfar, W. Badgett, T. Bae, A. Barbaro-Galtieri, V. E. Barnes, B. A. Barnett, P. Barria, P. Bartos, M. Bauce, F. Bedeschi, S. Behari, G. Bellettini, J. Bellinger, D. Benjamin, A. Beretvas, A. Bhatti, K. R. Bland, B. Blumenfeld, A. Bocci, A. Bodek, D. Bortoletto, J. Boudreau, A. Boveia, L. Brigliadori, C. Bromberg, E. Brucken, J. Budagov, H. S. Budd, K. Burkett, G. Busetto, P. Bussey, P. Butti, A. Buzatu, A. Calamba, S. Camarda, M. Campanelli, B. Carls, D. Carlsmith, R. Carosi, S. Carrillo, B. Casal, M. Casarsa, A. Castro, P. Catastini, D. Cauz, V. Cavaliere, A. Cerri, L. Cerrito, Y. C. Chen, M. Chertok, G. Chiarelli, G. Chlachidze, K. Cho, D. Chokheli, A. Clark, C. Clarke, M. E. Convery, J. Conway, M. Corbo, M. Cordelli, C. A. Cox, D. J. Cox, M. Cremonesi, D. Cruz, J. Cuevas, R. Culbertson, N. d’Ascenzo, M. Datta, P. de Barbaro, L. Demortier, M. Deninno, M. D’Errico, F. Devoto, A. Di Canto, B. Di Ruzza, J. R. Dittmann, S. Donati, M. D’Onofrio, M. Dorigo, A. Driutti, K. Ebina, R. Edgar, A. Elagin, R. Erbacher, S. Errede, B. Esham, S. Farrington, J. P. Fernández Ramos, R. Field, G. Flanagan, R. Forrest, M. Franklin, J. C. Freeman, H. Frisch, Y. Funakoshi, C. Galloni, A. F. Garfinkel, P. Garosi, H. Gerberich, E. Gerchtein, S. Giagu, V. Giakoumopoulou, K. Gibson, C. M. Ginsburg, N. Giokaris, P. Giromini, V. Glagolev, D. Glenzinski, M. Gold, D. Goldin, A. Golossanov, G. Gomez, G. Gomez-Ceballos, M. Goncharov, O. González López, I. Gorelov, A. T. Goshaw, K. Goulianos, E. Gramellini, C. Grosso-Pilcher, J. Guimaraes da Costa, S. R. Hahn, J. Y. Han, F. Happacher, K. Hara, M. Hare, R. F. Harr, T. Harrington-Taber, K. Hatakeyama, C. Hays, J. Heinrich, M. Herndon, A. Hocker, Z. Hong, W. Hopkins, S. Hou, R. E. Hughes, U. Husemann, M. Hussein, J. Huston, G. Introzzi, M. Iori, A. Ivanov, E. James, D. Jang, B. Jayatilaka, E. J. Jeon, S. Jindariani, M. Jones, K. K. Joo, S. Y. Jun, T. R. Junk, M. Kambeitz, T. Kamon, P. E. Karchin, A. Kasmi, Y. Kato, W. Ketchum, J. Keung, B. Kilminster, D. H. Kim, H. S. Kim, J. E. Kim, M. J. Kim, S. H. Kim, S. B. Kim, Y. J. Kim, Y. K. Kim, N. Kimura, M. Kirby, K. Kondo, D. J. Kong, J. Konigsberg, A. V. Kotwal, M. Kreps, J. Kroll, M. Kruse, T. Kuhr, M. Kurata, A. T. Laasanen, S. Lammel, M. Lancaster, K. Lannon, G. Latino, H. S. Lee, J. S. Lee, S. Leo, S. Leone, J. D. Lewis, A. Limosani, E. Lipeles, A. Lister, Q. Liu, T. Liu, S. Lockwitz, A. Loginov, D. Lucchesi, A. Lucà, J. Lueck, P. Lujan, P. Lukens, G. Lungu, J. Lys, R. Lysak, R. Madrak, P. Maestro, S. Malik, G. Manca, A. Manousakis-Katsikakis, L. Marchese, F. Margaroli, P. Marino, K. Matera, M. E. Mattson, A. Mazzacane, P. Mazzanti, R. McNulty, A. Mehta, P. Mehtala, A. Menzione, C. Mesropian, T. Miao, E. Michielin, D. Mietlicki, A. Mitra, H. Miyake, S. Moed, N. Moggi, C. S. Moon, R. Moore, M. J. Morello, A. Mukherjee, Th. Muller, P. Murat, M. Mussini, J. Nachtman, Y. Nagai, J. Naganoma, I. Nakano, A. Napier, J. Nett, T. Nigmanov, L. Nodulman, S. Y. Noh, O. Norniella, L. Oakes, S. H. Oh, Y. D. Oh, T. Okusawa, R. Orava, L. Ortolan, C. Pagliarone, E. Palencia, P. Palni, V. Papadimitriou, W. Parker, G. Pauletta, M. Paulini, C. Paus, T. J. Phillips, G. Piacentino, E. Pianori, J. Pilot, K. Pitts, C. Plager, L. Pondrom, S. Poprocki, K. Potamianos, A. Pranko, F. Prokoshin, F. Ptohos, G. Punzi, I. Redondo Fernández, P. Renton, M. Rescigno, F. Rimondi, L. Ristori, A. Robson, T. Rodriguez, S. Rolli, M. Ronzani, R. Roser, J. L. Rosner, F. Ruffini, A. Ruiz, J. Russ, V. Rusu, W. K. Sakumoto, Y. Sakurai, L. Santi, K. Sato, V. Saveliev, A. Savoy-Navarro, P. Schlabach, E. E. Schmidt, T. Schwarz, L. Scodellaro, F. Scuri, S. Seidel, Y. Seiya, A. Semenov, F. Sforza, S. Z. Shalhout, T. Shears, P. F. Shepard, M. Shimojima, M. Shochet, I. Shreyber-Tecker, A. Simonenko, K. Sliwa, J. R. Smith, F. D. Snider, H. Song, V. Sorin, R. St. Denis, M. Stancari, D. Stentz, J. Strologas, Y. Sudo, A. Sukhanov, I. Suslov, K. Takemasa, Y. Takeuchi, J. Tang, M. Tecchio, P. K. Teng, J. Thom, E. Thomson, V. Thukral, D. Toback, S. Tokar, K. Tollefson, T. Tomura, S. Torre, D. Torretta, P. Totaro, M. Trovato, F. Ukegawa, S. Uozumi, F. Vázquez, G. Velev, K. Vellidis, C. Vernieri, M. Vidal, R. Vilar, J. Vizán, M. Vogel, G. Volpi, P. Wagner, R. Wallny, S. M. Wang, D. Waters, W. C. Wester, D. Whiteson, A. B. Wicklund, S. Wilbur, H. H. Williams, J. S. Wilson, P. Wilson, B. L. Winer, P. Wittich, S. Wolbers, H. Wolfmeister, T. Wright, X. Wu, Z. Wu, K. Yamamoto, D. Yamato, T. Yang, U. K. Yang, Y. C. Yang, W.-M. Yao, G. P. Yeh, K. Yi, J. Yoh, K. Yorita, T. Yoshida, G. B. Yu, I. Yu, A. M. Zanetti, Y. Zeng, C. Zhou, S. Zucchelli. High-precision measurement of the W boson mass with the CDF II detector. Science, 2022; 376 (6589): 170 DOI: 10.1126/science.abk1781

The new precision measurement, published in the journal Science, allows scientists to test the Standard Model of particle physics, the theoretical framework that describes nature at its most fundamental level. The result: The new mass value shows tension with the value scientists obtain using experimental and theoretical inputs in the context of the Standard Model.

“The number of improvements and extra checking that went into our result is enormous,” said Ashutosh V. Kotwal of Duke University, who led this analysis and is one of the 400 scientists in the CDF collaboration. “We took into account our improved understanding of our particle detector as well as advances in the theoretical and experimental understanding of the W boson’s interactions with other particles. When we finally unveiled the result, we found that it differed from the Standard Model prediction.”

If confirmed, this measurement suggests the potential need for improvements to the Standard Model calculation or extensions to the model.

The new value is in agreement with many previous W boson mass measurements, but there are also some disagreements. Future measurements will be needed to shed more light on the result.

“While this is an intriguing result, the measurement needs to be confirmed by another experiment before it can be interpreted fully,” said Fermilab Deputy Director Joe Lykken.

The W boson is a messenger particle of the weak nuclear force. It is responsible for the nuclear processes that make the sun shine and particles decay. Using high-energy particle collisions produced by the Tevatron collider at Fermilab, the CDF collaboration collected huge amounts of data containing W bosons from 1985 to 2011.

CDF physicist Chris Hays of the University of Oxford said, “The CDF measurement was performed over the course of many years, with the measured value hidden from the analyzers until the procedures were fully scrutinized. When we uncovered the value, it was a surprise.”

The mass of a W boson is about 80 times the mass of a proton, or approximately 80,000 MeV/c2. CDF researchers have worked on achieving increasingly more precise measurements of the W boson mass for more than 20 years. The central value and uncertainty of their latest mass measurement is 80,433 +/- 9 MeV/c2. This result uses the entire dataset collected from the Tevatron collider at Fermilab. It is based on the observation of 4.2 million W boson candidates, about four times the number used in the analysis the collaboration published in 2012.

“Many collider experiments have produced measurements of the W boson mass over the last 40 years,” said CDF co-spokesperson Giorgio Chiarelli, Italian National Institute for Nuclear Physics (INFN-Pisa). “These are challenging, complicated measurements, and they have achieved ever more precision. It took us many years to go through all the details and the needed checks. It is our most robust measurement to date, and the discrepancy between the measured and expected values persists.”

The collaboration also compared their result to the best value expected for the W boson mass using the Standard Model, which is 80,357 ± 6 MeV/c2. This value is based on complex Standard Model calculations that intricately link the mass of the W boson to the measurements of the masses of two other particles: the top quark, discovered at the Tevatron collider at Fermilab in 1995, and the Higgs boson, discovered at the Large Hadron Collider at CERN in 2012.

CDF co-spokesperson David Toback, Texas A&M, stated the result is an important contribution to testing the accuracy of the Standard Model. “It’s now up to the theoretical physics community and other experiments to follow up on this and shed light on this mystery,” he added. “If the difference between the experimental and expected value is due to some kind of new particle or subatomic interaction, which is one of the possibilities, there’s a good chance it’s something that could be discovered in future experiments.”

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Most precise ever measurement of W boson mass to be in tension with the Standard Model

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Journal Reference:

  1. T. Aaltonen, S. Amerio, D. Amidei, A. Anastassov, A. Annovi, J. Antos, G. Apollinari, J. A. Appel, T. Arisawa, A. Artikov, J. Asaadi, W. Ashmanskas, B. Auerbach, A. Aurisano, F. Azfar, W. Badgett, T. Bae, A. Barbaro-Galtieri, V. E. Barnes, B. A. Barnett, P. Barria, P. Bartos, M. Bauce, F. Bedeschi, S. Behari, G. Bellettini, J. Bellinger, D. Benjamin, A. Beretvas, A. Bhatti, K. R. Bland, B. Blumenfeld, A. Bocci, A. Bodek, D. Bortoletto, J. Boudreau, A. Boveia, L. Brigliadori, C. Bromberg, E. Brucken, J. Budagov, H. S. Budd, K. Burkett, G. Busetto, P. Bussey, P. Butti, A. Buzatu, A. Calamba, S. Camarda, M. Campanelli, B. Carls, D. Carlsmith, R. Carosi, S. Carrillo, B. Casal, M. Casarsa, A. Castro, P. Catastini, D. Cauz, V. Cavaliere, A. Cerri, L. Cerrito, Y. C. Chen, M. Chertok, G. Chiarelli, G. Chlachidze, K. Cho, D. Chokheli, A. Clark, C. Clarke, M. E. Convery, J. Conway, M. Corbo, M. Cordelli, C. A. Cox, D. J. Cox, M. Cremonesi, D. Cruz, J. Cuevas, R. Culbertson, N. d’Ascenzo, M. Datta, P. de Barbaro, L. Demortier, M. Deninno, M. D’Errico, F. Devoto, A. Di Canto, B. Di Ruzza, J. R. Dittmann, S. Donati, M. D’Onofrio, M. Dorigo, A. Driutti, K. Ebina, R. Edgar, A. Elagin, R. Erbacher, S. Errede, B. Esham, S. Farrington, J. P. Fernández Ramos, R. Field, G. Flanagan, R. Forrest, M. Franklin, J. C. Freeman, H. Frisch, Y. Funakoshi, C. Galloni, A. F. Garfinkel, P. Garosi, H. Gerberich, E. Gerchtein, S. Giagu, V. Giakoumopoulou, K. Gibson, C. M. Ginsburg, N. Giokaris, P. Giromini, V. Glagolev, D. Glenzinski, M. Gold, D. Goldin, A. Golossanov, G. Gomez, G. Gomez-Ceballos, M. Goncharov, O. González López, I. Gorelov, A. T. Goshaw, K. Goulianos, E. Gramellini, C. Grosso-Pilcher, J. Guimaraes da Costa, S. R. Hahn, J. Y. Han, F. Happacher, K. Hara, M. Hare, R. F. Harr, T. Harrington-Taber, K. Hatakeyama, C. Hays, J. Heinrich, M. Herndon, A. Hocker, Z. Hong, W. Hopkins, S. Hou, R. E. Hughes, U. Husemann, M. Hussein, J. Huston, G. Introzzi, M. Iori, A. Ivanov, E. James, D. Jang, B. Jayatilaka, E. J. Jeon, S. Jindariani, M. Jones, K. K. Joo, S. Y. Jun, T. R. Junk, M. Kambeitz, T. Kamon, P. E. Karchin, A. Kasmi, Y. Kato, W. Ketchum, J. Keung, B. Kilminster, D. H. Kim, H. S. Kim, J. E. Kim, M. J. Kim, S. H. Kim, S. B. Kim, Y. J. Kim, Y. K. Kim, N. Kimura, M. Kirby, K. Kondo, D. J. Kong, J. Konigsberg, A. V. Kotwal, M. Kreps, J. Kroll, M. Kruse, T. Kuhr, M. Kurata, A. T. Laasanen, S. Lammel, M. Lancaster, K. Lannon, G. Latino, H. S. Lee, J. S. Lee, S. Leo, S. Leone, J. D. Lewis, A. Limosani, E. Lipeles, A. Lister, Q. Liu, T. Liu, S. Lockwitz, A. Loginov, D. Lucchesi, A. Lucà, J. Lueck, P. Lujan, P. Lukens, G. Lungu, J. Lys, R. Lysak, R. Madrak, P. Maestro, S. Malik, G. Manca, A. Manousakis-Katsikakis, L. Marchese, F. Margaroli, P. Marino, K. Matera, M. E. Mattson, A. Mazzacane, P. Mazzanti, R. McNulty, A. Mehta, P. Mehtala, A. Menzione, C. Mesropian, T. Miao, E. Michielin, D. Mietlicki, A. Mitra, H. Miyake, S. Moed, N. Moggi, C. S. Moon, R. Moore, M. J. Morello, A. Mukherjee, Th. Muller, P. Murat, M. Mussini, J. Nachtman, Y. Nagai, J. Naganoma, I. Nakano, A. Napier, J. Nett, T. Nigmanov, L. Nodulman, S. Y. Noh, O. Norniella, L. Oakes, S. H. Oh, Y. D. Oh, T. Okusawa, R. Orava, L. Ortolan, C. Pagliarone, E. Palencia, P. Palni, V. Papadimitriou, W. Parker, G. Pauletta, M. Paulini, C. Paus, T. J. Phillips, G. Piacentino, E. Pianori, J. Pilot, K. Pitts, C. Plager, L. Pondrom, S. Poprocki, K. Potamianos, A. Pranko, F. Prokoshin, F. Ptohos, G. Punzi, I. Redondo Fernández, P. Renton, M. Rescigno, F. Rimondi, L. Ristori, A. Robson, T. Rodriguez, S. Rolli, M. Ronzani, R. Roser, J. L. Rosner, F. Ruffini, A. Ruiz, J. Russ, V. Rusu, W. K. Sakumoto, Y. Sakurai, L. Santi, K. Sato, V. Saveliev, A. Savoy-Navarro, P. Schlabach, E. E. Schmidt, T. Schwarz, L. Scodellaro, F. Scuri, S. Seidel, Y. Seiya, A. Semenov, F. Sforza, S. Z. Shalhout, T. Shears, P. F. Shepard, M. Shimojima, M. Shochet, I. Shreyber-Tecker, A. Simonenko, K. Sliwa, J. R. Smith, F. D. Snider, H. Song, V. Sorin, R. St. Denis, M. Stancari, D. Stentz, J. Strologas, Y. Sudo, A. Sukhanov, I. Suslov, K. Takemasa, Y. Takeuchi, J. Tang, M. Tecchio, P. K. Teng, J. Thom, E. Thomson, V. Thukral, D. Toback, S. Tokar, K. Tollefson, T. Tomura, S. Torre, D. Torretta, P. Totaro, M. Trovato, F. Ukegawa, S. Uozumi, F. Vázquez, G. Velev, K. Vellidis, C. Vernieri, M. Vidal, R. Vilar, J. Vizán, M. Vogel, G. Volpi, P. Wagner, R. Wallny, S. M. Wang, D. Waters, W. C. Wester, D. Whiteson, A. B. Wicklund, S. Wilbur, H. H. Williams, J. S. Wilson, P. Wilson, B. L. Winer, P. Wittich, S. Wolbers, H. Wolfmeister, T. Wright, X. Wu, Z. Wu, K. Yamamoto, D. Yamato, T. Yang, U. K. Yang, Y. C. Yang, W.-M. Yao, G. P. Yeh, K. Yi, J. Yoh, K. Yorita, T. Yoshida, G. B. Yu, I. Yu, A. M. Zanetti, Y. Zeng, C. Zhou, S. Zucchelli. High-precision measurement of the W boson mass with the CDF II detector. Science, 2022; 376 (6589): 170 DOI: 10.1126/science.abk1781

The new precision measurement, published in the journal Science, allows scientists to test the Standard Model of particle physics, the theoretical framework that describes nature at its most fundamental level. The result: The new mass value shows tension with the value scientists obtain using experimental and theoretical inputs in the context of the Standard Model.

“The number of improvements and extra checking that went into our result is enormous,” said Ashutosh V. Kotwal of Duke University, who led this analysis and is one of the 400 scientists in the CDF collaboration. “We took into account our improved understanding of our particle detector as well as advances in the theoretical and experimental understanding of the W boson’s interactions with other particles. When we finally unveiled the result, we found that it differed from the Standard Model prediction.”

If confirmed, this measurement suggests the potential need for improvements to the Standard Model calculation or extensions to the model.

The new value is in agreement with many previous W boson mass measurements, but there are also some disagreements. Future measurements will be needed to shed more light on the result.

“While this is an intriguing result, the measurement needs to be confirmed by another experiment before it can be interpreted fully,” said Fermilab Deputy Director Joe Lykken.

The W boson is a messenger particle of the weak nuclear force. It is responsible for the nuclear processes that make the sun shine and particles decay. Using high-energy particle collisions produced by the Tevatron collider at Fermilab, the CDF collaboration collected huge amounts of data containing W bosons from 1985 to 2011.

CDF physicist Chris Hays of the University of Oxford said, “The CDF measurement was performed over the course of many years, with the measured value hidden from the analyzers until the procedures were fully scrutinized. When we uncovered the value, it was a surprise.”

The mass of a W boson is about 80 times the mass of a proton, or approximately 80,000 MeV/c2. CDF researchers have worked on achieving increasingly more precise measurements of the W boson mass for more than 20 years. The central value and uncertainty of their latest mass measurement is 80,433 +/- 9 MeV/c2. This result uses the entire dataset collected from the Tevatron collider at Fermilab. It is based on the observation of 4.2 million W boson candidates, about four times the number used in the analysis the collaboration published in 2012.

“Many collider experiments have produced measurements of the W boson mass over the last 40 years,” said CDF co-spokesperson Giorgio Chiarelli, Italian National Institute for Nuclear Physics (INFN-Pisa). “These are challenging, complicated measurements, and they have achieved ever more precision. It took us many years to go through all the details and the needed checks. It is our most robust measurement to date, and the discrepancy between the measured and expected values persists.”

The collaboration also compared their result to the best value expected for the W boson mass using the Standard Model, which is 80,357 ± 6 MeV/c2. This value is based on complex Standard Model calculations that intricately link the mass of the W boson to the measurements of the masses of two other particles: the top quark, discovered at the Tevatron collider at Fermilab in 1995, and the Higgs boson, discovered at the Large Hadron Collider at CERN in 2012.

CDF co-spokesperson David Toback, Texas A&M, stated the result is an important contribution to testing the accuracy of the Standard Model. “It’s now up to the theoretical physics community and other experiments to follow up on this and shed light on this mystery,” he added. “If the difference between the experimental and expected value is due to some kind of new particle or subatomic interaction, which is one of the possibilities, there’s a good chance it’s something that could be discovered in future experiments.”

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Most precise ever measurement of W boson mass to be in tension with the Standard Model

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