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分散型金融 - ブロックチェーンイノベーションと暗号通貨取引エコシステムを通じて金融の自由を解き放つ - cover

分散型金融 - ブロックチェーンイノベーションと暗号通貨取引エコシステムを通じて金融の自由を解き放つ

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

世界の金融システムを変革する革命的な力、分散型金融(分散金融)を探究します。経済統制と透明性がますます重要な政治課題となっている世界において、分散金融を理解することはもはや必須です。分散金融は、世界の権力構造と個人の自律性の未来を導く上で、中心的な役割を果たします。
 
各章の概要:
 
1:分散型金融:分散金融の台頭と、それが従来の金融システムに挑戦する課題を検証します。
 
2:暗号通貨バブル:暗号通貨市場のボラティリティと、それが分散金融の安定性に及ぼす影響を分析します。
 
3:ユニスワップ:仲介者を介さない分散型取引を可能にするユニスワップの役割を探ります。
 
4:ダイ(暗号通貨):分散金融における分散型ステーブルコインであるダイの仕組みを詳しく説明します。
 
5:アーカム・インテリジェンス:ブロックチェーン分析プラットフォームを通じて、分散金融の透明性について考察します。
 
6:テラ(ブロックチェーン):テラの影響と崩壊を記録し、分散金融のリスクと教訓を反映します。
 
7: 0×(分散型取引所インフラ):0×がモジュラー型デックスプロトコルを用いて分散金融をどのようにサポートしているかを説明します。
 
8: アイアンファイナンス:アイアンファイナンスの暴落と、アルゴリズム・ステーブルコインへの教訓について考察します。
 
9: ステーブルコイン:分散金融エコシステムにおけるステーブルコインの基盤と重要性を概説します。
 
10: ビットフィネックス:ビットフィネックスの暗号資産取引所における影響力と、分散金融との関連性について詳しく説明します。
 
11: 米ドル コイン:米ドルCが規制された安定性を通じて、中央集権型金融と分散金融をどのように橋渡ししているかを説明します。
 
12: パンケーキスワップ:分散金融ユーザー向けに、バイナンススマートチェーンにおけるパンケーキスワップのイノベーションを紹介します。
 
13: 暗号通貨:分散型金融システムの生命線としての暗号通貨の役割を定義します。
 
14: 丸(企業):米ドルCを介して従来の金融と分散金融を統合する丸の役割を概説します。
 
15: 分散型アプリケーション:分散金融とブロックチェーン機能へのユーザーゲートウェイとしてのdAppに焦点を当てます。
 
16: ソラナ(ブロックチェーンプラットフォーム):分散金融におけるソラナのスピードとスケーラビリティの利点を紹介します。
 
17: イーサリアム:分散金融とスマートコントラクトを実現する上でのイーサリアムの基盤的役割について説明します。
 
18: 分散型自律組織(分散型自律組織):分散型自律組織が民主的な分散金融ガバナンスをどのように実現するかを探ります。
 
19: 雪崩(ブロックチェーンプラットフォーム):分散金融の普及を加速させる雪崩のコンセンサスイノベーションを紹介します。
 
20: トロン(ブロックチェーン):スケーラブルで高スループットな分散金融プラットフォームを提供するためのトロンの戦略について詳しく説明します。
 
21: カルダノ(ブロックチェーンプラットフォーム):安全な分散金融ソリューションを実現するためのカルダノの研究に基づいたアプローチについて説明します。
 
本書は、テクノロジー主導の市場を乗り切るプロフェッショナル、学術的探究を志す学生、そしてデジタル金融の自立を理解したいと願う愛好家にとって、強力な資産となるでしょう。政治学の観点から分散金融を深く掘り下げることで、かつては機関によって支配されていたシステムにおいて、個人に力を与えるという、分散金融のより深い社会的意義が浮き彫りになります。
Verfügbar seit: 25.06.2025.
Drucklänge: 194 Seiten.

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    2: アニモカブランド:同社がNFTゲームとブロックチェーン経済に与えた影響を探ります。
     
    3: イーサリアム:イーサリアムのコメント要請721と分散型アプリケーションエコシステムを支えるブロックチェーンに焦点を当てます。
     
    4: 不変(企業):ブロックチェーンゲームとデジタル資産セキュリティにおけるイノベーションを紹介します。
     
    5: ウィリアム・エントリケン:イーサリアムのコメント要請721の共著者と、トークン標準への貢献について解説します。
     
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    1: 計算神経科学: 計算神経科学の学際的な分野を探り、神経システムを理解する上で数学モデルとシミュレーションが果たす役割を調べます。
     
    2: 神経科学: 脳の構造と機能、およびロボット工学との関係に焦点を当てて、神経科学の基本原理を理解します。
     
    3: 生物に着想を得たコンピューティング: 生物学的プロセスが新しい計算モデルにどのように影響し、人工知能システムの設計に貢献するかを探ります。
     
    4: ニューロモルフィック コンピューティング: 脳の構造をモデルにしたコンピューティング システムで、より効率的な処理を可能にするニューロモルフィック コンピューティングを調査します。
     
    5: 行動神経科学: ロボット工学における意思決定と認知プロセスに焦点を当て、行動が神経システムによってどのように駆動されるかを学びます。
     
    6: 結合問題: 結合問題は、脳がどのようにして異なる情報を統合してまとまりのある体験にするかという神経科学の課題です。
     
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    8: ニューラル ネットワーク (生物学): 生物学的ニューラル ネットワークと、ロボット工学や AI システムで使用される人工ニューラル ネットワーク モデルに対するその影響を調べます。
     
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    10: 神経振動: 神経振動と、脳活動を調整する上でのその役割を研究し、ロボット工学と脳波の相互作用に関する洞察を提供します。
     
    11: 神経情報学: 神経情報を学習し、神経プロセスをモデル化するための脳活動のデータ管理と分析におけるその役割について学びます。
     
    12: デビッド・ヒーガー: 脳の処理と神経科学で使用される計算モデルの理解における David Heeger の貢献について学びます。
     
    13: 脳シミュレーション: 脳の複雑さをモデル化する脳シミュレーション技術と、そのロボット工学への応用について理解を深めます。
     
    14: 神経計算モデル: 神経計算のさまざまなモデルを調査し、アルゴリズムがロボット システムで脳の機能をどのように模倣するかを探ります。
     
    15: 動的神経科学: 動的システム理論が神経科学にどのように適用されるかを学び、ロボット工学における脳の活動の理解を深めます。
     
    16: デアンヌ=シャンジュ モデル: 脳機能の デアンヌ=シャンジュ モデルを調べ、ロボットの認知と神経回路を結び付けます。
     
    17: 神経系ネットワーク モデル: 神経系のネットワーク モデルがより効率的なロボット システムの開発にどのように貢献するかを理解します。
     
    18: 予測コーディング: 予測コーディングと、脳とロボット工学の両方における知覚、学習、意思決定の理解におけるその関連性について学びます。
     
    19: サイモン・ストリンガー: サイモン・ストリンガー の計算神経科学に関する研究と、それが脳にヒントを得たロボット モデルの開発に及ぼす影響について探ります。
     
    20: カナカ・ラジャン: 計算神経科学を応用して、より堅牢で適応性の高いロボット システムを開発する カナカ・ラジャン の研究について調べます。
     
    21: V1 顕著性仮説: 脳が視覚的注意を処理する方法と、それがロボット工学と AI に与える影響に焦点を当てた V1 顕著性仮説について詳しく調べます。
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  • ベイジアンネットワーク - 基礎と応用 - cover

    ベイジアンネットワーク - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ベイジアン ネットワークとは
     
    ベイジアン ネットワークは、有向非巡回グラフ (dag) を介して一連の変数とその条件関係を表す確率的グラフィカル モデルです。 言い換えれば、ベイジアン ネットワークは有向非巡回グラフの一種です。 ベイジアン ネットワークは、考えられる複数の既知の原因のいずれかが、すでに発生したイベントの寄与要因である可能性を判断し、その可能性に基づいて予測を行うのに最適です。 たとえば、病気と症状の間に存在する確率的な関係は、ベイジアン ネットワークで表すことができます。 このネットワークは、提供された症状に基づいてさまざまな病気が存在する確率を計算するために使用される場合があります。
     
    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: ベイジアン ネットワーク
     
    第 2 章: 尤度関数
     
    第 3 章: ベイジアン推論
     
    第 4 章: 事後確率
     
    第 5 章: グラフィカル モデル
     
    第 6 章: 期待値?最大化アルゴリズム
     
    第 7 章: ギブズ サンプリング
     
    第 8 章: マルコフ確率場
     
    第 9 章: 事後推定の最大値
     
    第 10 章: ベイズ階層モデリング
     
    (ii) ベイジアン ネットワークに関する一般のよくある質問。
     
    (iii) 多くの分野でのベイジアン ネットワークの実際の使用例。
     
    (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 各業界でベイジアン ネットワークのテクノロジーを 360 度完全に理解することができます。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類のベイジアン ネットワーク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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