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モバイル機器のバッテリーの強い加熱と充電の遅さは、鉱夫、特に少なくとも2〜3年稼働しているAndroid OSのガジェットと、より強力なバッテリー寿命の主な問題です。 接続されたスマートフォンでは、バッテリーがより速く「座る」ことができ、充電が低下します。 残りは、vidobootのユーティリティと方法論を選択できる、弾丸とハマントを確認するのに役立つマイナープログラムの選択に依存します。 Deyakіプログラム-マイナーはすでに同じリソースと暗号通貨に関連付けられています。そうでない場合、マイナーの選択を確保し、マイニングに1時間以上かかります。 プロセスへの余剰はいつでも敵対的ではありません。 電話でのマイニングプログラム. 特に電話マイニング小売業者向け モバイルサプリメントユーティリティはAndroidで開発されており、その原理はデスクトップPCのソフトウェアセキュリティを推測することです。 それらからのDeyakіは、1つのタイプの仮想通貨のみをマイニングすることを許可します。 Tsemozhevyyavitisyavigіdnіshimpіvnyanozuniversal ソフトウェアのセキュリティさらに、より人気のあるのは、選択したリソースでのさまざまなコインのマイニングをサポートするアドオンです。, フリースピン ライブビットコインカジノ. 例えば、もし食料媒介病原菌用テスト(testing for foodborne pathogens) での上記説明例に於ける様に、偽陰性のパーセント(percento of false negati ve)を最小化したい望みがあるなら、該モデルのどれか1つがスパイクされたサ ンプルを予測したならば陽性の結果が報告されるであろう。もしこの規則がこの 例のデータに適用されたなら、ゲル結果に基づく偽陽性(false positive)の率 は0.7%より少なかったであろう。何れか1つのモデルについての偽陰性率は それぞれ:本方法=3.9%、ニューラルネットワーク=4.5%そしてロジス チック回帰=5.8%であった。 結論 この例は重要な実験型モデリング問題でのインフオエボルブテーエム(InfoEv olve TM )のパワーを図解する。インフオエボルブテーエムは最初にデーエヌエイ 溶解曲線の情報豊富な部分を同定し次いで該入力スペクトラムの情報豊富な部分 集合を使用して最適モデルを発展させる。この例で追跡された一般的パラダイム は種々の産業及びビジネス応用品でテストされ大きな成功をもたらし、この新し い発見的フレームワークに強力な支持を提供している。 製造過程の例 ケルバーアール(Kelvar R )製造過程での重要な変数は該ケルバーアールパル プ(Kelvar R pulp)内に保持された残留湿気(residual moisture)である。該 保持された湿気は該パルプの次の処理可能性と最終製品特性の両者に顕著な影響 を有する。かくして最適制御戦略を規定するために該パルプ内の湿気保持に影響 するキー要素、又はシステム入力を最初に同定することが重要である。製造シス テム過程は、乾燥処理用の全体の時間枠のために該入力変数と最終パルプ湿気間 の多数の時間遅れの存在により複雑化される。パルプ乾燥処理のスプレッドシー トモデルが創られ得るが、そこでは該入力は多くの前の時の幾つかの温度と機械 的変数を表し、該出力変数は現在時刻のパルプ湿気である。最も情報豊富なフイ ーチャー組み合わせ(又は遺伝子)は、その変数の、より早期の時点でパルプ湿 気に影響するのに最も情報豊富であるのはどの変数であるかを発見するためにこ こに説明された該インフオエボルブテーエム(InfoEvolveTM)を使用して発展さ せられ得る。 フロード(fraud)検出例 既知のフロード的(fraudulent)な場合のトレーニング集合を作るのが難しい からだけでなく、フロードが多くの形式を取るかも知れないので、フロード検出 は特に挑戦的応用である。フロードの検出は予測モデリングによりフロードを防 止出来るビジネス用に可成りのコスト節約へ導き得る。フロードが起こる或るし きい値確率で決定出来る様なシステム入力の同定が望ましい。例えば、何が”ノ ーマル(normal)”な記録かを最初に決定することにより、或るしきい値より多 く該ノーム(norm)から変化する記録が、より精密な精査用にフラグ建て(flag ged)されてもよい。これは、クラスタリングアルゴリズムを適用し、次いでど のクラスターにも分類されない記録を調べることに依るか、又は各分野用の値の 期待範囲を説明する規則を作ることに依るか、又は分野の異常な付随にフラグ建 てすることにより行われてもよい。クレデイット会社は期待しない使用量パター ン(usage patterns)にフラグを建てるこのフイーチャーをそれらの課金正式化 過程内にルーチン的に組み込む。もしカード所有者(cardholder)が普通は彼/ 彼女のカードを航空券、レンタルカー、そしてレストラン用に使用するが、或る 日それをステレオ機器か又は宝石を買うため使用するなら、その処理は、該カー ド所有者が彼のアイデンテイテイを検証する該カード発行会社の代表者と話を出 来るまで、遅延してもよい。(参考文献:1997年発行、マイケル、ジェイ. エイ.ベリー、及びゴードン、リンホフ(Michael J A. Berry, and Gordon Li nhoff)著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニング技 術(Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and customer Support) 、76ページ)。フロード検出でどの変数が最も情報豊富かを発見するために最 も情報豊富なフイーチャー組み合わせ(又は遺伝子)がここで説明した本発明を 使用して発展させられ得る。これらの変数は或る時間間隔に亘る購入の種類と量 、クレデイットバランス、最近の住所変更他を含んでもよい。一旦入力の情報豊 富な集合が同定されると、これらの入力を使用する実験型モデルは本発明を使用 して発展させられ得る。これらのモデルは、フロード検出用の適合学習型フレー ムワークを創るために、新データが入ると規則的ベースで更新され得る。 マーケッテイング例 銀行は予防的アクションを行う時間を持つためにその要求払い預金勘定(dema nd deposit accounts){例えば、銀行当座預金(checking accounts)}の顧客 のアトリッション(attrition)の充分な警報を望む。それが余りに遅くなる前 にトラブル範囲に見つけるために、起こり得る顧客のアトリッションをタイムリ ーな仕方で予測するキー要素又はシステム入力を決定することが重要である。か くして、勘定動向(account activity)の毎月の抄録はこの様なタイムリーな出 力を提供しないが、処理レベルでの詳細データは提供するかも知れない。システ ム入力は、顧客が該銀行に置いて行く理由を含んでおり、この様な理由がもっと もかどうかを決定するためにデータ源を同定し、次いで該データ源を処理経過デ ータと組み合わせる。例えば、顧客の死亡が処理停止の出力を提供したり、或い は顧客は最早2週間毎に支払われないか又は最早直接預金を有せずかくして規則 的な2週間ベースの直接預金は最早ない。しかしながら、内部決定で発生された データは処理データ内に反映されない。例は、該銀行がかって無料であったデビ ットカード処理用に今は課金しているから又は該顧客がローンのために拒絶され たから、顧客が去って行くことを含んでいる。{1997年発行、マイケル、ジ ェイ.エイ.ベリー、及びゴードン、リンホフ(Michael J. A. Berry, and Gor don Linhoff)著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニ ング技術(Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Supp ort)、85ページ参照}。予測的アトリッションを決定する中でどの変数が最 も情報豊富であるかを発見するために、ここで説明した本発明を使用して最も情 報豊富なフイーチャー組合わせ(又は遺伝子)が発展させられ得る。顧客属性の みならず銀行戦略に付随する内部管理も含めた両者が処理データパターンと組み 合わされるデータベースを創ることは銀行戦略、顧客属性そして発見されるべき 処理パターンの間の起こり得る情報豊富なリンケージを可能にする。これは今度 は処理挙動を予測する顧客挙動予報モデル(customer behaviour forcasting mo del)の発展へ導くことが出来る。 金融予測例(Financial Forcasting Example) 金融予報{例えば、株、オプション、ポートフオリオ(portfolio)そして物 価指数(index pricing)}での重要な考慮は株式市場の様な動的で移り気な活 動場所では誤差の広いマージンを黙認する出力変数を決めることである。例えば 、実際の物価レベルよりむしろダウジョンズ平均株価指数(Dow Jones Index) での変化を予測することは誤差のより広い許容限度(wider tolerance for erro r)を有する。一旦有用な出力変数が同定されると、次の過程は最適予測戦略を 規定するために該選択された出力変数に影響するキー要素、又はシステム入力を 同定することである。例えば、ダウジョンズ平均株価指数の変化はダウジョンズ 平均株価指数での前の変化のみならず他に於ける国の及びグローバルの指数にも 依存するかも知れない。加えて、グローバルな利率、外国為替レート及び他のマ クロ経済的メザー(macroeconomic measures)が重要な役割を演ずる。加えて、 最も金融的な予報問題は入力変数(例えば、前の価格変化)と終わりのタイムフ レームでの最後の価格変化との間の多数の時間遅れの存在により複雑化する。か くして、該入力は前の多数の時刻での市場変数{例えば、価格変化、市場の移り 気(volatility of the market)、移り気モデルの変化(change in volatility model)、...}を表しそして該出力変数は現在の時刻での該価格変化である 。(参考文献:1996年発行、エドワードゲートレイ(Edward Gateley)著、 ”金融予測用ニューラルネットワーク(Neural Networks for Financial Forcas ting)、20ページ)。より早期の時期が指すどの変数が金融予測用市場変数へ の影響で最も情報豊富であるかを発見するためにここで説明する本発明を使用し て最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ(又は遺伝子)が発展させられ得る。 一旦これら(変数、時点)の組み合わせが発見されると、それらは最適金融予測 モデルを発展させるために使用出来る。, フリースピン ライブビットコインカジノ. これらの機能を 1 つの偉大な追加は、ビットコイン でギャンブルをする能力です。ギャンブラーは彼らのゲームの喜びのための異なる ウェブ サイトで外貨両替の手数料を支払うことについて心配することがなく今 ビットコイン を使用できます。興味深いことに、多くのオンラインのカジノはギャンブル ビットコイン をギャンブラーをできるようなりました。オンライン ルーレット アプリをプレーされていないシームレスな今であります。ギャンブラーは、ルーレット ジャックポットの爽快なゲームをストレスなくカジノのプラットフォームで再生できます。, allways lucky spins カジノオンライン. 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