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ビットフィネックス暗号通貨取引所 - 暗号通貨犯罪の闇の世界で起きた取引所の興亡 - cover

ビットフィネックス暗号通貨取引所 - 暗号通貨犯罪の闇の世界で起きた取引所の興亡

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

フアード・サブリー著「暗号通貨犯罪」シリーズの代表作「ビットフィネックス」で、仮想通貨犯罪の世界に飛び込みましょう。本書は、仮想通貨界で最も悪名高い事件や人物を深く掘り下げ、デジタル通貨、犯罪、市場操作の交差点に焦点を当てています。経験豊富な専門家、志望学生、あるいは単なる仮想通貨愛好家など、誰にとっても、本書は仮想通貨業界の隠れた危険性について貴重な視点を提供します。
 
各章の概要:
 
1:ビットフィネックス:世界最大級の仮想通貨取引所の台頭と、仮想通貨業界におけるその役割を探ります。
 
2:仮想通貨取引所:デジタル資産取引プラットフォームの中核機能とリスクを理解します。
 
3:ビッサム:韓国のこの取引所の物議を醸した軌跡と、セキュリティ侵害に遭遇した経緯を探ります。
 
4:ジャスティン・サン:トロンの創設者と、彼が仮想通貨市場に与えた影響、そして論争や告発について学びます。
 
5: 分散型自律組織:分散型自律組織という新たな概念と、暗号資産業界のガバナンスに革命をもたらす可能性について理解を深めます。
 
6: コインベース:コインベースがスタートアップから世界的大企業へと成長した軌跡と、暗号資産規制への影響について考察します。
 
7: 暗号資産バブル:暗号資産市場のボラティリティの高さと、投機的な好況と不況のサイクルについて考察します。
 
8: 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ようなブロックチェーン分析企業が、違法行為の追跡においてどのような役割を果たしているかを深く掘り下げます。
 
9: 機会知識交換:大手取引所の一つである機会知識交換が、規制上の課題や市場の進化にどのように関わっているかについて学びます。
 
10: テザー(暗号資産):金融業界の監視対象となっているステーブルコイン、テザーをめぐる論争を紐解きます。
 
11: ポール・アルドイノ:テザーの運営を率いる重要人物と、彼が世界の暗号資産経済に与えた影響について洞察を深めます。
 
12: ステーブルコイン:不安定な仮想通貨市場を安定させる上でのステーブルコインの役割を理解します。
 
13: 2016年のビットフィネックスハッキング:仮想通貨史上最も悪名高いハッキング事件の一つと、その取引所と業界への余波を振り返ります。
 
14: ビットスタンプ:仮想通貨取引所のパイオニアであるビットスタンプの成長と課題、そして規制との闘いを探ります。
 
15: ビットゴー:ビットゴーが仮想通貨カストディサービスに革命をもたらし、デジタル資産のセキュリティにおいて果たした役割を探ります。
 
16: 仮想通貨:仮想通貨のより広い世界、その台頭、リスク、そして金融エコシステムにおける役割を深く掘り下げます。
 
17: クーコイン:クーコインの進化と、仮想通貨取引所市場における主要プレーヤーとしての地位を確立するための取り組みを検証します。
 
18: バイナンス:バイナンスが世界最大の取引所へと急速に成長を遂げた経緯と、その過程で直面した論争を探ります。
 
19: クラーケン(仮想通貨取引所):クラーケンがいかにして大手取引所の一つとなり、世界的な仮想通貨政策の形成において重要な役割を果たしたかを理解します。
 
20: 仮想通貨と犯罪:仮想通貨と違法行為の深まる関連性を調査し、マネーロンダリングや詐欺に光を当てます。
 
21: 分散型金融:分散型金融が従来の銀行機関に挑む中、金融システムの未来を紐解きます。
 
「ビットフィネックス」は、仮想通貨のダークサイドと、犯罪に満ちたその歴史を取り巻く複雑な事情をより深く理解したい人にとって必読の書です。著名な取引所、ハッキング、詐欺事件に光を当てることで、本書は愛好家からプロまで、仮想通貨業界に関わるすべての人にとって必読です。
Verfügbar seit: 11.06.2025.
Drucklänge: 204 Seiten.

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    19: ライトニングネットワーク:ビットコインのライトニングネットワークと、それがモネロのようなプライバシーコインに及ぼす可能性のある影響に焦点を当てます。
     
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  • パターン認識 - 基礎と応用 - cover

    パターン認識 - 基礎と応用

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    パターン認識とは
     
    データ内のパターンと規則性を自動的に認識するプロセスは、パターン認識として知られています。 統計データ分析、信号処理、画像分析、情報検索、バイオインフォマティクス、データ圧縮、コンピューター グラフィックス、機械学習などは、その使用から恩恵を受けることができる分野のほんの一部です。 パターン認識は統計と工学の分野から始まりました。 いくつかの現代的なパターン認識方法には機械学習の使用が含まれており、これは膨大なデータの利用可能性の増加とより豊富なコンピューティング能力によって可能になっています。 これらの取り組みはいずれも、同じアプリケーション分野の 2 つの側面であると考えられます。これらの活動はいずれも、過去数十年にわたって大幅な発展を遂げてきました。
     
    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: パターン認識
     
    第 2 章: 教師あり学習
     
    第 3 章: 線形分類器
     
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    第 9 章: カーネル法
     
    第 10 章: 確率的分類
     
    (ii) パターン認識に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのパターン認識の使用例の実例。
     
    (iv) 17 の付録 パターン認識テクノロジーを 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。
     
    本書の対象者
     
    プロフェッショナル 大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家、あらゆる種類のパターン認識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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