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See here for a complete list of exchanges and delays. 米ショッピングモール、「体験型」施設で客足回復 5つの成功例. 新型コロナウイルスのパンデミックは、米国のショッピングモール運営各社をかなり創造的に変化させたようだ。そして、それら各社の大胆な決断は、来店者数の増加という形で実を結んでいるとみられる。 人流データ・位置情報分析プラットフォームの米プレイサー・エーアイ（Placer.ai）は先ごろ、米国のショッピングモールに関する最新のレポートを公表した。 プレイサーは過去1年ほどの間に革新的な施設を開業させた国内のショッピングモール9カ所の来店者数と滞留時間に関するデータを分析した結果について、「数多くの課題に直面するショッピングモールは短期間のうちに、自らを改革する方法を学び取った」と評価している。 以下、報告書に挙げられている成功例の一部を紹介する。 ・アメリカン・ニンジャ・ウォーリアーズ／メイン・プレイス・モール（カリフォルニア州サンタアナ） TVの人気スポーツエンターテインメント番組の出場者たちと同じ「アメリカン・ニンジャ・ウォーリアーズ」の障害物に挑戦できる屋内アドベンチャーパーク、「アメリカン・ニンジャ・ウォーリアーズ」が今年7月にオープンした。 プレイサーのデータによると、月間来店者数はパンデミックの発生前、2019年の同月と比べ、18%増加している。 ・ハリウッド・カジノ／ヨーク・ガレリア・モール（ペンシルベニア州ヨーク） 以前は小売大手シアーズの店舗が入居していた面積およそ7430平方メートルのスペースに昨年8月、スロット500台、ゲームテーブル24卓などを備えたハリウッド・カジノを開業させた。 パンデミック前と比べ、客足の減少が続いてこのモールだが、カジノがオープンした月の来店客数は、2018年同月と比べて31.4%の大幅な増加となり、客入りはその後も好調だ。 ・イータリー／ウェストフィールド・バレー・フェア（カリフォルニア州サンタクララ） 一つの店舗でイタリア料理を食べ、学び、食材を買うことができる「イータリー」は6月、カリフォルニア州北部で初となる店舗をこの商業施設内に開業した。 ビットコインカジノ ヨーク パ. 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Pengumuman. 暗号資産 / 仮想通貨は、日本円や米ドルなどのように国がその価値を保証している「法定通貨」ではありません。インターネット上でやりとりされる電子データです。 暗号資産 / 仮想通貨は、価格が変動することがあります。暗号資産 / 仮想通貨の価格が急落したり、ネットワークに問題が発生して突然無価値になってしまうなど、損失を被る可能性があります。 暗号資産 / 仮想通貨の取引を行う場合、価格変動の他に流動性・システム等の様々なリスクが存在します。取引の仕組みやリスク等について、各種規約・取引ルール等の内容をよくご理解いただき、ご自身の責任と判断で取引を行ってください。各種規定はこちら 取引いただく際には、各取引の種類等に応じて所定の手数料をご負担いただく場合があります。手数料一覧はこちら レバレッジ取引に関しては、各種規約・取引ルール等の内容をお読みいただき、必要証拠金の計算方法、証拠金率等レバレッジ取引の仕組みや、預託した証拠金を上回る損失が発生する可能性等レバレッジ取引特有のリスク等について、よくご理解した上でご自身の責任と判断で取引を行ってください。各種規定はこちら 暗号資産 / 仮想通貨を利用した詐欺や悪質商法に御注意ください。暗号資産 / 仮想通貨を取り扱う仮想通貨交換業者は金融庁・財務局への登録が必要です。当社は、暗号資産交換業者 関東財務局長 第00002号として登録を行っています。 お客様登録情報に変更が生じた場合は、速やかに問い合わせページより変更手続きをお願いいたします。 口座開設時における年齢基準は原則として満20歳以上満80歳未満としております。 FTX Japan株式会社 暗号資産交換業 関東財務局長 第 00002 号 金融商品取引業 関東財務局長（金商）第 3297 号 加入協会：一般社団法人日本暗号資産ビジネス協会 / 一般社団法人日本暗号資産取引業協会 / 一般社団法人Fintech協会 金融庁が公開している暗号資産交換業者登録一覧はこちら（PDF: 62KB） 放蕩おやじの遊軍日誌. 「日経パック」みたいな 日本では決算発表シーズンが終了し、株価も米利上げ一服期待の先行でややじり高の静かな動きを続けている。24日付日経新聞の海外特派員の記事を読んでずっこけそうになった。「多くの市場関係者が休暇モードに入るなか」という表現があった。いや、いや、いや、欧米の投資家は長期のバカンスを取るといっても、まだ11月下旬、早すぎでしょ。ところがよく読むと、単に感謝祭の祝日という意味のよう。読解力は大事だ。 年末年始に大掃除はしないが、あふれかえった資料の整理はするつもりで、いまからボチボチ始めている。数年前から処分していなかったマネー誌をチェックして、必要なページを破って保存し、あとは廃品回収に回すための作業を夜な夜な続けている。「億り人」になった人、資産を着実に増やしている人、あるいは大損した人らの体験を記した、例えば「億超え550人に学ぶ １億円の稼ぎ方 1万3000人を大調査」（日経マネー2018年８月号）といった特集が、売買のテクニックや思考法を学ぶうえでとても役立っている。長期に短期に中期、チャートオンリー、四季報全読みの個別企業研究家、決算書マニア、パチスロ上がりのギャンブラー、イベント便乗派、など人によって手法はほんとに様々で、なかにはそれらを組み合わせたハイブリッド、二刀流、三刀流も存在する。自身はこれまで紹介しているように、米国と日本株、中期を基本に（長期で運用できるほど若くない）最近は信用で短期売買、米株と日本株と一部新興国株、そして手法は主にニュース売買を主体に、決算書をみて銘柄もある程度研究し、チャートは参考程度、といったところである。, diego maradona campione 無料スロットオンライン. 自分が重宝している情報源で、最近そのウエイトを占めているのが経済誌。基本はこれまで書いてきたようにテレビの経済番組、日経を中心にした新聞、マスメディア会社のネット記事だが、四季報を出している週刊東洋経済やビジネス書の多い週刊ダイヤモンド、超オールドメディアの毎日新聞の系列会社が出している週刊エコノミストなど。読み放題の楽天マガジンで全記事ではないものの毎週読めるので目を通し、場合によっては紙の雑誌を買う。これによって投資効率、投資成績も向上した。ここ最近では週刊東洋経済11月12号の「半導体 次なる絶頂 日本勢復活の足音」がよかった。毎営業日トレードしている人にはおなじみのレーザーテックのいなご売買はちょっと異常だと思うものの、個人的には某SUMCO、某アドバンテスト、某キャノン、某TOWA、などで儲けさせてもらった。情報こそ命。雑誌では情報＜紙＞も含めて、日経新聞グループのものをもっと読みたいのだが、個人にとってはその購読料がネックとなっている。日経新聞の電子版と紙を定期購読し、Nikkei Asiaは無料のメールサービスを受け、マネー誌の日経マネーは毎月お金を払って買っているものの、日経ビジネスや日経ヴェリタス、日経エレクトロニクスなどはなかなか手を出せない。これらは日経マネーを除いて楽天マガジンにも入っていない。CATVでは何百とあるチャンネルの中をパッケージ化し、それらを視聴者の好みで選択できるようになっている。例えば「スポーツチャンネル」「ニュース」などとなっており、ニュースではCNNやBBC、NHKワールド、日テレジータス、TBSチャンネルなどで構成され24時間視聴できる。日経さんも、雑誌や紙での販売はなくてネットだけでいいから、いくつかの選択肢で「日経パック」みたいなものをつくり、本紙を含めて月1万円とか、いまの自分なら数紙誌読めるなら月２万ぐらいでも、購入してみたい。紙媒体の新聞が他の全国紙でも減少の一途をたどりヲワコンと揶揄される中で、紙の新聞とコラボすれば部数増にも貢献できると思う。個人の読者にどれほどの需要があるかわからないけど、ネットならコストはそれほどではないはず。個人投資家のために、一肌脱いでくれませんかねぇ？ 懲役９年、円高なら懲役12年？ 最近のおもしろかった記事から。ソニー生命の33歳の元社員が、清算手続き中の海外子会社から約170億円を不正流出させ、クリプト・アセットのビットコインに交換して隠したそうだ。詐欺と組織犯罪処罰法違反（罪収益隠避）の罪に問われ、東京地裁は懲役９年の判決を言い渡したと今月19日付新聞各紙が報じていた。ちなみに日経新聞は第一社会面（社会面のメイン）で見出し４段、読売新聞は二社で２段の扱いだった。おもしろかったのは、被告が隠したビットコインが為替レートの影響で50億円ほど増え、返還時は約221億円なっていたということ。流出資金は昨年末に米当局が押収し、最終的に子会社に返還されたという。もっとおもしろかったくだりは、それが刑期に影響したという読売の記事のくだり。同紙によると、「判決は『結果的にとはいえ、被害額以上が返還されたことは考慮すべｋじだ』と述べ、量刑判断の一つの事情にしたことを明かした」という。世間にとって、喜ばしいことかそうでないのかわからないが、もし円高になってたら懲役10年とか12年とかになっていたのだろうか？ 紅葉を見にいこうよう 先週末、父親の１周忌と納骨で和歌山に行ってきた。お骨は和歌山市の観光名所でもある紀三井寺に納めた。自分のいとこの住職に実家で拝んでもらい、いとこと家族を車に乗せて紀三井寺に行き、そこで働くいとこの長男とともにダブル僧侶で再び拝んでもらった。 ドーハ このブログをアップして間もなく、Wカタール大会の日本対コスタリカ戦が始まる。ドイツ戦の振り返りはもういいでしょう。あまり一般のテレビ番組をみない自分でも食傷気味。手のひら返しはともかく、ひとつのネタにいなごのように群れてしまう今のニッポン、なんとかなりませんかね？ みたＶシネ（下期）No.10 新・ミナミの帝王10 「美人詐欺師の罠」／ No.11 「奨学金とオレオレ詐欺」／ No.12 「命の値段」 ま すます「昭和」化が進んでいる印象。12話では銀次郎、千原ジュニアの少年期が描かれたが、なんとなく「闇金ウシジマくん」の回想シーンと似ているなと感じた。もっともキャストに高橋メアリージュンがいたからか。しかしバーを経営しながらそこで「子供食堂」とか今どきすぎで斬新すぎる。 書評を書こうと思ったものの、サッカーが始まるので来週以降に。読了した２冊のうちの１冊の書名だけ紹介しておくと「テクノロジーが予測する未来」（伊藤穣一著）。「Web3、メタバース、NFTで世界がこうなる」がサブタイトルだが、自分が読んだ時期が悪かった。NFTが苦戦し、10月25日付日経新聞「売れるNYF 定着遠く 米最大市場 取引高17分の１に Jリーグ・楽天 動画など９割残る 所有の利点打ち出せず」、同紙11月5日付「NFT平均価格 9割下落」と、ネガティブな記事のオンパレードが続く。Web３はともかく、メタバースはまあ、でもNFTはしっかり読み込んで分析しないといけないので少し時間を置くことにする。新しいテクノロジーは同書でも社会や経済、個人の在り方に変革をもたらすと記していて、その大半はポジティブなものだが、実際にいま起こっているのはそのネガティブな部分が多い、多すぎる。 大阪・堺に向けて西成区を通過中、星野リゾートの「OMO7大阪」を視界にとらえた。今度は近くで見よう （大阪市西成区で、2022年11月26日撮影） ビットコインスロットマシン3 チェリー. 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方法比較用に、ここに説明された方法は２つの他の良く知られたモデリング方 法：ニューラルネットワーク及びロジスティック回帰（logistic regression） 、と比較され、結果は下表で報告される。 見出された最も有効なＤＮＡフラグメント同定法は２つのモデリングスキーム をシーケンシャルな仕方で背中合わせで使うことを含んでいる。同定の第１レベ ルはスメア（smear）を非スメア（non-smear）から分離することである。これに 、非スメアサンプル用に関心のある特定のデーエヌエイフラグメントを同定する ことが続く。実際は、この階層的方法は、起こり得る出力カテゴリーを表す正、 負そしてスメアを有する１つの３状態モデルを使用するより精確であった。 １．特定ピーシーアールフラグメントに対する非特定ピーシーアールフラグメン トのモデリング 該ピーシーアールアンプリフイケーション過程（PCR amplification process ）は、関心のあるデーエヌエイの特定の種類に対応するフラグメントのみならず 非特定ピーシーアールフラグメントも作る。第１例は本方法の該非特定と特定の ピーシーアールフラグメント間を区別する能力を展示する。１４９のロックされ たプロセス（すなわち、対照）特定的トレーニングスペクトルと、問題食料（ピ ーシーアール用で問題があると知られる実際の食料）の３０９のテストスペクト ルと、一緒に３０の非特定的又は”スメア”の蛍光スペクトルのグループが創ら れた。０．１℃の温度分解能を有して、１１１点を含む各サンプル用の温度スペ クトル（１１．１℃の範囲上の）が創られた。該ロックされたプロセスと問題食 料サンプルの両者が陽性と陰性の標本を含んだ。この例で、該陽性のサンプルは 特定のバクテリヤ（例えば、サルモネラ）でスパイクされ（すなわち汚染され） そして陰性のサンプルはスパイクされぬ（汚染されぬ）ようにされた。該スメア サンプルはロックされたプロセストレーニング集合（１２スメアサンプル）と問 題食料テスト集合（１８スメアサンプル）の両者にランダムに導入された。該陽 性及び陰性の両サンプル状態は合併され２進のゼロ”０”文字でラベル付けされ 、該スメアサンプル状態は２進の１”１”でラベル付けされた。 ａ．入力の最も情報豊富な集合を発展させること モデリング過程の第１歩は１１１次元の入力フイーチャー空間をより少ない、 より情報豊富な部分集合に減じることである。前に説明した発展型フレームワー クが該最も情報豊富なフイーチャーを発展させるために使用された。１００の遺 伝子の初期遺伝子プールがランダムに発生され、そこでは各遺伝子は２進の１１ １ビットの長さの記号列を有し、各ビットの状態は該対応入力フイーチャーが該 遺伝子内で賦活されたかどうかを表している。該発展過程はセル当たり１サンプ ルとなるべき平均セル占有数（mean cell occupation number）により抑えられ 、そして該発展は５世代より多く進んだ。各遺伝子の発展をドライブするために 、グローバルエントロピー、又は適応度関数としてローカルエントロピーの数加 重和（number-weighted-sum of local entropies）が使用された。該発展は固定 サイズ化された部分範囲（すなわち、適応型ビニングよりむしろ、固定されたビ ン）を使用して進みそして該データは、上記説明の様に、０及び１の出力状態の 数をバランスさせるようバランスさせられた。 発展型過程を通して該１００の最も情報豊富な遺伝子のグローバルリストが保 持された。全ての１１１の入力フイーチャーのビット頻度のヒストグラムが、発 展した該情報豊富な遺伝子プール内で最も屡々発生するビットを同定するために 、該発展の各世代の終わりで分析された。このヒストグラムはどの温度点が該出 力状態に最も密接に付随したかについての情報を提供した。 該１１１の点の温度範囲が０から１１０までインデックス（indexed）され、 下記３１温度点が該発展型過程から選択された：１２，１４，１６，１８，２０ ，２２，２４，２６，２８，３０，３２，３４，３６，３８，４０，４２，４４ ，４６，５０，５２，５４，５６，５８，６０，６２，６４，８０，８２，８４ ，８６，８８。 情報豊富な領域が該ヒストグラム内で観察されそしてこれらの領域に懸かる偶 数番号インデックス点（上記リスト）が選択されたことは注意されるべきである 。大抵の該選択された点が１２から６０の範囲に懸かることは注意されるべきで ある。これは該スメアサンプル用溶解曲線スペクトラムが該ベースライン上に立 ち上がりそして該インデックス間隔［１２，６０］に対応する温度範囲内の陽性 及び陰性両サンプルから別れ始めるからである。例えスメアがそれらの正に規定 により可変溶解曲線構造を有するとは云え、主な構造的フイーチャーは該陽性の サンプル内よりも低い温度で一般に現れる。該陰性のサンプルは本質的に構造か ら自由である。かくして、本方法はより低い温度領域がスメアと非スメアの間の 最良の区別が起こる場所であることを確認する。, diego maradona campione カジノジャパン. ｂ．パース（parsed）されたデータの全低次元射影のエグゾーストな探索 第１発展型過程で発見された該情報豊富な点を使って該トレーニングデータ集 合がパースされた後、該減少したデータ集合は広いビニング範囲に亘り低次元で エグゾースチブに探索された。固定ビンとデータ集合バランシングが該エグゾー スチブな過程を通して使用された。このモデリング問題で、次元当たり２６の固 定ビンを使用して全２次元射影内への該３１次元入力空間の４６５の射影を発生 することが該最良エグゾースチブモデルに帰着することが分かった。Ｗ l 2 ＝１０ 、Ｗ l ＝５，定数項＝１のエントロピー加重係数が使用された。しかしながら、 全４６５の射影を使用する該エグゾースチブモデルは、該射影の多くが情報より 多くのノイズを導入するので、最適モデルであることを保証されない。それで、 各ビットが該モデル用遺伝子プール内の与えられた２次元射影の包含（inclusio n）（２進で１）と排除（exclusion）（２進で０）を表す４６５ビットの長さの ２進記号列を使って第２の発展段階が行われた。 ｃ．最良２次元モデルを発展させること １００のランダム２進記号列が最初に発生されそしてそれらの適応度関数がテ ストデータ集合内誤差を該発展型過程をドライブする適応度関数として使用して 計算された。該モデルは２０世代より多く発展させられそして最も情報豊富な遺 伝子のグローバルなリストが保持された。最後に、この遺伝子プール内の最も情 報豊富な遺伝子（最小テスト誤差に帰着する遺伝子に対応する）がスメア検出用 遺伝子コードとして選択された。この遺伝子は該包含２次元射影の１６３を有し 残りの射影は排除された。これらの１６３の射影を使用した最小テスト誤差は該 ３２７テストケースから３つのエラー（3 errors out of the 327 test cases） （３０９問題食料サンプルと１８スメアサンプル）であって９９％より高いモデ ル精度に帰着する！ ２．陰性のサンプルに対する特定のサルモネラピーシーアールフラグメント（陽 性の）のモデリング ピーシーアールモデリングの第２例として、本方法は食料サンプル内サルモネ ラに対応する特定のデーエヌエイフラグメントを同定するタスクを与えられた。 もう１度、該ロックされた過程スペクトルが該トレーニングデータ集合として使 用されそして該問題食料スペクトルが該テストデータ集合として使用された。上 記説明のものと同様な過程が最良予測モデルを発展させるために使用された。 ａ．入力の最も情報豊富な集合を発展させること 前の例で説明されたそれと同様な手順に従い、本方法は、下記の温度点： １０，１３，１６，６１，６４，６７，７６，７９，８２，８５，８８，９１ に対応する１２入力フイーチャーの集合を発展させた。 この例では、スペクトルの情報豊富な部分は該温度範囲のより高い端（点６１ から９１の間）内にあることを注意する。これは余り驚くべきことではないが、 それはポジテイブな（positive）溶解曲線内の主な構造が温度インデックス（te mperature index）８０の周辺で起こるからである。 ｂ．パースされたデータの全低次元射影のエグゾースチブな探索 第１発展過程で発見された該情報豊富な点を使用して該トレーニングデータ集 合がパースされた後、減少したデータ集合は広いビニング範囲上で低次元でエグ ゾースチブに探索された。固定ビンとデータ集合バランシングが該エグゾースチ ブな過程を通して使用された。このモデリング問題で、次元当たり１９の固定ビ ンを使用した全３次元射影内への該１２次元入力空間の２２０の射影を発生する ことが最良エグゾースチブモデルに帰着することが分かった。前のサンプルでと 同じエントロピー加重係数が使用された。この例で、全ての２２０の射影を使用 することが最良モデルに帰着することが分かった。該２２０の射影の部分集合を 発展させることは該テストデータ集合に関する予測精度を改良しなかった。全２ ２０の射影を用いて、該３０９の問題食料テストサンプル（スメアなしで）から の３０１が９７．４％の精度で適当と同定された。 結果 これらの実験中作られた該３０９のデータサンプルの中で、２０４はサルモネ ラでスパイクされそして１０５のサンプルが”ブランク（blank）”反応であっ た。該２０４のスパイクされたサンプルの中で、１４３のサンプルはアガロース ゲルで陽性でありそして６１は該ゲルで陰性であった。該陰性のサンプルはピー シーアールの禁止か又は不適当なゲルか又はピーシーアール感度の結果と考えら れ得る。該１０５の”ブランク”の反応の中で、９５は該ゲルに関し陰性で、そ して１０は該ゲルに関し陽性であった。該陽性のサンプルは自然の食料汚染（例 えば、液状卵サンプル）又は技術的誤りの結果と考えられ得る。 下表は該３つのモデリング方法の結果を抄録する。該モデリング方法の各々の 出力は１かゼロの間の数である。”１”はスパイクされた予測を表す一方”０” はスパイクされてない予測を表す。該数がゼロ又は１に近い程、該予測により高 い信頼を置くことが出来る。０．５のしきい値より高いどんな予測も陽性と考え られた。下記方法の各々用数は期待予測と合致したサンプル数を示す。 1 これらのサンプルはスパイクされたが、ゲル上では陰性であった。均質な検出 はゲル検出より敏感なので、均質な検出で陽性のサンプルを検出するがゲルベー スの方法では見出さないことが起こり得る。パーセント合致度計算時、このカテ ゴリーで全てのサンプルは正しいと仮定されている。 2 ”期待される予測”列はスパイクステイタスとゲル結果とに基づき１又は０を 表示する。この数は該モデルが該トレーニングサンプルに基づき予測すると期待 されたものである。 3 ”サンプル数”列は特定のスパイク／ゲルカテゴリーに分類されるサンプル数 を表示する。 ニューラルネットモデルは陽性／陰性の同定のみならずスメア／非スメアの同 定用にも開発された。事実、より多くのデータが入手可能になると、多数のトレ ーニング／テストデータ集合が発生され得て多数ニューラルネット及びインフオ エボルブテーエムモデル（InfoEvolve TM model）に帰着した。未知のサンプルは 全てのモデルでテストされ得て個別モデル予測の統計に基づきカテゴリー化され 得る。付録Ｇで論じる様に、この取り組みは、多数のデータ集合とモデリングパ ラダイムと上での多様化によりモデル偏倚のみならずデータ偏倚も減じる利点を 有する。加えて、２つの別々のモデリング段階を続けて使用する階層的取り組み はモデル精度を更に改善する。 ハイブリッドモデリング 本方法はデータモデリング用の強力なフレームワークを開示するが、どんなモ デリングフレームワークも完全ではないことを注意することは大切である。全て のモデリング方法はその取り組みのためか又はデータに課されるジオメトリー（ geometries）のためか何れかで、”モデル偏倚”を課す。本方法は追加的ジオメ トリーの最小の使用を行いそして上記説明の様に幾つかの利点を有するが、しか しながら、本方法は基本的に外挿法的であるより寧ろ内挿法的である。比較的デ ータの貧弱なシステムでは、この内挿法的特性は一般化の容易さを減じる。 本方法の強さを利用しそしてその弱さを最小化するために、それはハイブリッ ドモデルを創るために他のモデリングパラダイムと組み合わされることが可能で ある。これらの他のパラダイムはニューラルネットワーク又は他の分類又はモデ リングフレームワークであり得る。もし他のモデリングツール（含む複数ツール ）が基本的に異なる哲学を有するなら、１つ以上の他のモデリングツール（含む 複数ツール）を本方法と組み合わせることがモデル偏倚を平滑化する（smooth o ut）効果を有する。加えて、データ偏倚を平滑化するために異なるデータ集合を 使用して各パラダイム内に多数のモデルが作られ得る。最後の予測結果は各モデ ルから来る個別予測の加重又は非加重の組み合わせとすることが出来る。ハイブ リッドモデリングは多様なモデリング哲学の強さを利用するために極端に強力な フレームワークをモデリングに提供する。重要な意味で、この取り組みは実験型 モデリングの究極の目標を表す。
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