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バイナンス暗号通貨取引所 - 世界的な暗号通貨大国の台頭 - cover

バイナンス暗号通貨取引所 - 世界的な暗号通貨大国の台頭

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

暗号通貨の世界は急速に進化しており、主要な暗号通貨取引所の背後にあるダイナミクスを理解することは、この分野に携わるすべての人にとって不可欠です。『バイナンス暗号通貨取引所』は、世界の暗号通貨市場の核心部分を深く掘り下げ、特にバイナンスと、この分野を形成する他の主要プラットフォーム、イベント、そして個人とのつながりに焦点を当てています。本書は、暗号通貨におけるテクノロジー、金融、ガバナンスの交差点を理解したい専門家、学部生、大学院生、そして愛好家にとって貴重なリソースとなるでしょう。
 
各章の概要:
 
1:バイナンス:暗号通貨取引を再構築した、世界をリードする取引所としてのバイナンスの設立と成長。
 
2:アラメダリサーチ:市場におけるアラメダの役割と、バイナンスとのつながりを検証。
 
3:暗号通貨バブル:暗号通貨の投機的な性質と取引所への影響を理解する。
 
4: クリプト・ドットコム:市場におけるグローバルプレーヤーとしてのクリプト・ドットコムの競争と成長を検証する。
 
5: コインベース:バイナンスとコインベースの詳細な比較、異なるビジネスモデルに焦点を当てる。
 
6: 先物取引所:先物取引所の興亡と、それが取引所エコシステム全体に与える影響を分析する。
 
7: 暗号通貨と犯罪:犯罪と暗号通貨の交差点を掘り下げ、その規制への影響も考察する。
 
8: デジタル通貨グループ:デジタル通貨グループが暗号通貨市場に与える影響を探る。
 
9: エリック・ボーヒーズ:エリック・ボーヒーズの哲学と、暗号通貨エコシステム全体への影響。
 
10: クーコイン:クーコインの戦略と、取引所におけるバイナンスの競合としての役割を考察する。
 
11: 機会知識交換:機会知識交換の市場ポジショニングと、それがバイナンスとその競合他社にとって何を意味するのかを分析する。
 
12: アーカム・インテリジェンス:アーカム・インテリジェンスの暗号資産分析と市場の透明性における役割を理解する。
 
13: 暗号資産取引所:暗号資産取引所が直面する仕組みと課題について、より幅広い議論を展開する。
 
14: クラーケン(暗号資産取引所):クラーケンの市場における位置づけと、バイナンスとの対照的なアプローチを検証する。
 
15: ビットフィネックス:ビットフィネックスの歴史と影響力、特にバイナンスとの関係性について考察する。
 
16: 2016年のビットフィネックスハッキング:2016年のビットフィネックスハッキング事件と、それが市場と取引所に及ぼした影響を調査する。
 
17: テザー(暗号資産):テザーの役割と、バイナンスなどの取引所との関連性を理解する。
 
18: 先物取引所の破産:先物取引所の壊滅的な崩壊と、それが暗号資産市場に与える影響を分析する。
 
19: チャンポン・ジャオ:バイナンスの先見者、彼のリーダーシップ、そして暗号資産取引所の世界における影響力。
 
20: 暗号通貨:暗号資産全体、その将来、そしてグローバル金融への統合の進展について深く掘り下げます。
 
21: サム・バンクマン・フリード:サム・バンクマン・フリードの生涯と没落、そしてバイナンスと暗号資産界に与えた影響を検証します。
 
本書は、暗号資産取引所の市場動向から主要プレイヤーまで、包括的なガイドを提供します。専門家、学生、あるいは進化するデジタル通貨の世界に情熱を抱くすべての人に、本書は暗号資産取引所のエコシステムに関する貴重な洞察と包括的な理解を提供します。
Disponibile da: 11/06/2025.
Lunghezza di stampa: 248 pagine.

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    流暢な微積分 - 基礎と応用

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    流暢な微積分とは
     
    一階論理で動的領域を表現するための形式化である流暢な微積分は、微積分の一種です。 これはシナリオ計算のサブタイプであり、主な違いは、状況ではなく状態が表現であるとみなされることです。 ある状況において真実である事実を説明するフレーズを連結するために、二項関数の記号が利用されます。 これをよく表しているのは、ボックスがテーブル上に置かれているという事実を式が表しているという事実です。 フレーム問題の解決策は、アクティビティの結果として変更された条件を除いて、アクションの完了後の状況は以前と同じであると主張することです。 たとえば、箱をテーブルの上に置かれていた場所から床に立っている場所に移動するアクションは、次のように形式化できます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 滑らかな微積分
     
    第 2 章: 一次論理
     
    第 3 章: 命題微積分
     
    第 4 章: 順序微積分
     
    第 5 章: クリプキ意味論
     
    第 6 章: 状況微積分
     
    第 6 章 7: 流暢 (人工知能)
     
    第 8 章: 事象微積分学
     
    第 9 章: 認識論的様相論理
     
    第 10 章: 非古典論理
     
    (II) 流暢な微積分に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野での流暢な微積分を使用する実際の例。
     
    (IV) 17 の付録 Fluent 微積分のテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明します。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の流暢な微積分の基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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  • 非対称戦争 - **非対称戦争:現代の戦闘における戦略と影響** - cover

    非対称戦争 - **非対称戦争:現代の戦闘における戦略と影響**

    Fouad Sabry

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    非対称戦争とは
     
    非対称戦争とは、相対的な軍事力、戦略、戦術が大きく異なる交戦国間の戦争の一種です。このタイプの戦争には、常備軍に対して違法な戦闘員の地位を持つ可能性のある反乱軍や抵抗運動民兵が関与することがよくありますが、必ずしもそうとは限りません。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 非対称戦争
     
    第 2 章: 通常戦争
     
    第 3 章: ゲリラ戦
     
    第 4 章: 抵抗運動
     
    第 5 章: 軍事戦略
     
    第 6 章: 人民戦争
     
    第 7 章: 低強度紛争
     
    第 8 章: 消耗戦
     
    第 9 章: 非通常戦争
     
    第 10 章: 反乱
     
    (ii) 反乱軍に関する一般のよくある質問への回答非対称戦争について学びます。
     
    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の非対称戦争について基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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  • 文脈に応じた画像分類 - 効果的な分類のための視覚データの理解 - cover

    文脈に応じた画像分類 - 効果的な分類のための視覚データの理解

    Fouad Sabry

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    コンテキスト画像分類とは何ですか
     
    画像に含まれるコンテキスト情報に基づく分類方法は、コンテキスト画像分類と呼ばれます。この方法は、コンピュータ ビジョンにおけるパターン認識のカテゴリーに分類されます。 「コンテキスト」アプローチは、互いに近接しているピクセル間の関係に焦点を当てるアプローチであり、近傍とも呼ばれます。文脈情報を利用して写真を分類することが、このアプローチの目的です。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 文脈に応じた画像分類
     
    第 2 章: パターン認識
     
    第 3 章: ガウス過程
     
    第 4 章: 線形計画法ブースティング
     
    第 5 章: ワンショット学習 (コンピュータビジョン)
     
    第 6 章: 最小二乗サポート ベクター マシン
     
    第 7 章: フラウンホーファー回折方程式
     
    第 8 章: 量子力学における対称性
     
    第 9 章: ベイズ階層モデリング
     
    第 10 章: パデン・カハン部分問題
     
    (ii) コンテキスト画像分類に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのコンテキスト画像分類の使用に関する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のコンテキスト画像分類に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
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