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FXで儲ける技術

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★★ビデオ 簡単に1000万円を生み出す自動売買ロボットの戦略

2018/04/09

"FXで儲ける技術
https://youtu.be/Z21j6UkKLWg
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こんにちは。EDGEです。

オーストラリアコモンウェルス銀行は
アメリカの内向きな貿易政策の脅威と
世界各国の報復措置の可能性が
世界景気のリスクとなると見ています。

今週はオーストラリア国内で
金融政策関連の経済指標の発表は
予定されていません。

一方でオーストラリア準備銀行の総裁が
11日に講演を行います 。

Amazonは音声アシスタント機能Alexaを
使って個人間での送金を可能にすることを
検討してます。

実現すればアメリカの決済大手
PayPal、 ベンモや
大手金融機関の取組みにとって
新たな脅威になりそうです。

北朝鮮の金正恩朝鮮労働党委員長が
朝鮮半島の非核化について
協議する準備があることを
アメリカ政府に伝えていたことが
分かっています。

アメリカの政府関係者が明らかにして
トランプ大統領と米朝首脳会談に向けた
下地が整ったようです。

60年あまり続く対立関係の高いに向けた進展が
見られるのではないかと期待が高まっています。

アメリカと中国の貿易摩擦が
世界の企業景況感を悪化させる可能性が
高くなっています。
今まで以上に経済指標に注意を払う必要があります。

現在の中国との貿易戦争では
農家の潜在的な被害に焦点を当てています。

政治的に共感しやすく
かつ影響力の大きいグループで
トランプ大統領の支持基盤の重要な一部です。

アメリカの農家を保護するプランを
出すつもりと述べましたが
詳細には触れませんでした 。

スティーブからメッセージです。
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AI研究者がBitcoin技術を採用して医療データを共有
ブロックチェーンは健康記録を提供できるようになります
フランス放射線医学センターはマンモグラムで乳がんを検出する
AIアルゴリズムを開発しています

デクスターハドレー博士は人工知能スクリーニングアルゴリズムが
何百万ものマンモグラフィーで訓練できるならば
医師よりもはるかに優れた乳癌の発見を行うことができると考えています

問題はそのような大量のデータにアクセスすることです
多くの国はプライバシー法のため
機密情報は依然として研究者やテクノロジー企業には
ほとんど受け入れられていません

サンフランシスコのカリフォルニア大学医師で
コンピュータ生物学者であるハドリー氏は根本的な解決策を模索しています

彼と彼の同僚は人々が研究者と医療データを簡単かつ確実に共有し
それを支配するシステムを構築しています
ブロックチェーン技術に基づいたこれらの方法は
間もなくテストに入る予定です

ハドリー博士らは5月までに米国の女性300万人から500万人の間で
得たマンモグラムを使ってがんを発見するための
AIアルゴリズムを訓練するための研究を開始します

チームはブロックチェーンを使用して医療スキャン
病院記録遺伝データをより魅力的で効率的に共有するために
ますます多くの学術研究者や新興企業に加わります

一部のプロジェクトでは人々に情報を使用することさえします
多くのチームの究極の目標は
ブロックチェーンシステムを使用して
求めたデータにAIアルゴリズムを訓練することです

これらの努力は技術者が個人情報からどのように
利益を得ているかについてますます懸念が高まります

英国国民保健サービスの支店が同社に十分な同意なしに
160万人の患者記録にアクセスできるとの報道があったことが
明らかになった後2016年にGoogleの親会社であるアルファベットが所有するロンドンのAI企業DeepMindが論争に陥りました
この情報には性感染症の有無などの名前と機密情報が含まれています

ケンブリッジのマサチューセッツ工科大学のコンピューター科学者
アンドリューリップマンは分散型医療情報の保護と共有にブロックチェーンを使用することは一般的にデータアイデンティティコントロールのモデルになる可能性が あるとしています

ブロックチェーンは変更することが極めて困難なブロックチェーンに
トランザクションを記録する分散電子システムです
1つのブロックに侵入するには
ハッカーはそれにリンクしているすべての
ブロックを独立して改ざんしなければなりません

Hadleyの研究ではブロックチェーンは
参加者臨床医研究者の間のデータフローの仕組みを導く
一連のスイッチとして機能します

クラウドに格納されたデータを保護するために
ブロックチェーンに依存するオンラインポータル
breastwecan.orgを使用して
データへのアクセスを許可または取り消すことができます

研究者らは健常女性および乳癌患者の何百万ものマンモグラフィーで
AIアルゴリズムを訓練する予定です

目標は医師が行うよりも正確に腫瘍を分類することです
医師はマンモグラムに存在するがんの4分の1を見逃しています
アルゴリズムの精度は一般に放射線医が腫瘍を区別する能力が
経験と共に向上するのと同様により多くの多様なデータで
訓練されるにつれて増大します

Hadleyは乳がんスクリーニングを一般的に改善するために
そして診療所で習慣的に開催されている情報にアクセスしコントロールするために
女性がマンモグラムを共有することを望んでいます

この研究に参加する女性は組織密度年齢および
他の既知の要因に基づいて乳癌のリスクの標準的な臨床的解釈とともに
breastwecan.orgでのスキャンを見ることができます
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ここまでです。

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私はこの新しい旅を開始し、
公にあなたと私の結果を
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いつものように、
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私にメールを送って下さい。

私はあなたを助けることを
嬉しく思っています。
私はすべてに応答します。 

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最後まで読んでいただき
ありがとうございます

EDGE



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