On this episode of "Speaking of Bitcoin", join hosts Adam B. Levine, Andreas M. Antonopoulos, Stephanie Murphy and Jonathan Mohan for a discussion about loans in the world of crypto.
HODL. It's crypto-land philosophy for not selling your preferred token even when things look their most bleak. But where philosophy intersects with real-world concerns like shelter, food and the niceties of life, tactics have emerged offering both opportunities and risks. From smart contracts to bitcoin collateralized mortgages, the hosts discuss their experiences with loans in the world of crypto.
Credits
Today’s show featured Andreas M. Antonopoulos, Jonathan Mohan, Stephanie Murphy and Adam B. Levine, with editing by Adam B. Levine and music by Gurtybeats.com. Our episode art is a picture provided by The New York Public Library, modified by "Speaking of Bitcoin."
Any questions or comments? Send us an email at adam@speakingofbitcoin.show

SOB #496 The Ups and Downs of Crypto Loans

Pour sa 135e Dépêche, Livo se réveille avec 25° dans son appart alors qu'on est mi-mai. Ça réveille son éco-anxiété. Mais comment faire de l'humour avec le réchauffement ? Poète, Livo observe les nuages. Reporter, il rencontre un représentant du personnel de Météo France qui confirme que oui, la météo est politique. Hippie contrarié, il craque pour une aimable babos qui nous emmène au Népal. Avec aussi un max de blagues sur Elisabeth Borne.

"Dépêche", le podcast qui donne chaud, est à retrouver chaque mercredi sur ARTE Radio. Abonnez-vous sur notre site, Apple Podcasts, Spotify, SoundCloud ou Deezer.

Enregistrements : 12, 17, 18 mai 22 - Texte, voix, réalisation : Olivier Minot - Mix : Charlie Marcelet - Production : ARTE Radio

Gros coup de chaud

Pendant des décennies, les personnes analphabètes de ma famille se sont enregistrées sur des cassettes afin de communiquer avec leurs proches en France. Ma mère et moi venons de retrouver une K7 audio datant de 2004, glissée dans une enveloppe qui n’a jamais été ouverte. Elle l’écoute pour la première fois, dix-sept ans plus tard. Nous étions persuadées qu’elle contenait un message de ma grand-mère. Mais la cassette renferme en réalité un message de la première femme de mon grand-père, yaye Elisa ou "maman Elisa", aujourd’hui décédée. Ma mère semble bien plus émue que s’il s’agissait de la voix de sa “vraie” maman. Cette découverte surprenante me pousse à échanger avec elle sur la polygamie, mais aussi sur l'importance de l'oralité et de la transmission dans notre famille partagée entre France et Sénégal. Ma mère, comme beaucoup d'immigrés, a mené une double vie entre deux continents. L’écoute de cette cassette réactive une mémoire de l’immigration : une arrivée en France douloureuse et l’amour des siens laissés au pays. (Emilie) 

Ce documentaire a été soutenu par l'appel à projets 2021 du ministère de la Culture. 

Emilie Mendy est auteure de podcasts et journaliste. En 2021, elle coécrit avec Annabelle Martella la fiction "Game Lover" produite par ARTE Radio, et classée parmi les 10 podcasts les plus marquants de l’année par Les Inrocks. Elle aide les auteurs débutants à lancer leur podcast sur sa plateforme Emilie Podcast. Depuis 2020, elle tient également la chronique mode “Dress code : street” sur Mouv’. Ses sujets de prédilection concernent les contre-cultures et les populations marginalisées.

Enregistrements : 2021-22 - Texte, voix, prise de son, montage : Emilie Mendy - Réalisation et musique originale : Samuel Hirsch - Illustration : Maïc Baxane - Production : ARTE Radio - Remerciements : Clarisse Mendy, Elisa Mendy, Jeanette Gomis

La K7 de yaye Elisa

Gordon Deal asks questions about inflation to Wall Street Journal's Greg Ip about its impact on the United States.

On Inflation, Economics Has Some Explaining to Do

LC.11_Space Sounds

Obedear (Outro) [Prod. By ROME]

This is a series about what happens when someone who knows nothing about business starts one. It's called StartUp.  In episode one, Alex Blumberg botches his pitch to Silicon Valley billionaire Chris Sacca.

#1 How Not to Pitch a Billionaire

Doug shares the audio from the opening moments of The Benson Movie Interruption of "Willy Wonka And The Chocolate Factory."

P.S. I Love You

Johnny fiasco 1

Doug reads your message. Yes, one message.

American Pie

In this episode of the Data Show, I speak with Alex Ratner, project lead for Stanford’s Snorkel open source project; Ratner also recently garnered a faculty position at the University of Washington and is currently working on a company supporting and extending the Snorkel project. Snorkel is a framework for building and managing training data. Based on our survey from earlier this year, labeled data remains a key bottleneck for organizations building machine learning applications and services.

Ratner was a guest on the podcast a little over two years ago when Snorkel was a relatively new project. Since then, Snorkel has added more features, expanded into computer vision use cases, and now boasts many users, including Google, Intel, IBM, and other organizations. Along with his thesis advisor professor Chris Ré of Stanford, Ratner and his collaborators have long championed the importance of building tools aimed squarely at helping teams build and manage training data. With today’s release of Snorkel version 0.9, we are a step closer to having a framework that enables the programmatic creation of training data sets.

Labeling, Transforming, and Structuring Training Data Sets for Machine Learning

O'Reilly Media spreads the knowledge of innovators. At O’Reilly, a big part of our business is paying attention to what’s new and interesting in the world of technology. We have a pretty good record at having anticipated some of the big technology developments in recent history. For instance, we launched the first commercial Web site, GNN, in 1993; we organized the meeting at which the term “open source” was first adopted; we were early investors in Blogger, which helped launch the blogging revolution; and more recently, our Web 2.0 conference launched a world-wide meme. We call this predictive sense the “O’Reilly Radar.” And while we’re certainly not always right, we are, at least, good at making interesting guesses.

Our methodology is simple: we draw from the wisdom of the alpha geeks in our midst, paying attention to what’s interesting to them, amplifying these weak signals, and seeing where they fit into the innovation ecology. Add to that the original research conducted by our Research team, and you start to get a good picture of what the technology world is thinking about.

Labeling, Transforming, and Structuring Training Data Sets for Machine Learning

O'Reilly Radar