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関心の点として、情報理論からの基本的アイデアは全てのこれらの問題を解くに必要なコアツール（core tools）を提供し、簡単で統合的核（simple, unifyi ng kernel）を該方法に提供することは述べるに値する。エントロピー（entropy ）の概念はデータ空間内の秩序（order）｛又は混乱（disorder）｝の定量的メザー（quantitative measure）を提供する。このメザーは、初期に混乱したシステムからの秩序の発生をドライブする発展型エンジン用の適応度関数（fitness function）として使用され得る。この意味で、情報理論はドライバーを提供し、発展型プログラミングは発見過程をシステム化するエンジンを提供する。最後に、本発明の方法で説明されるパラダイムはデータドライブされている（is data driven）が、それはデータ自身の中の情報コンテント（information content）が予測（prediction）に使用されるからである。かくして、該方法は、下にある数学のその固有の制限を有する数学的モデル化の分野と反対に、実験型モデル化の分野に真正面（squarely）から属する。データモデリング（DATA MODELING）情報エントロピーの概念に基づくフレームワークは、入力の集合を与えられたとして１つか又は多数か何れかの出力が予測される必要がある様な、データモデリングの問題に適用されて来た。基本的方法は次の過程から成るが、すなわち１．データ表現（data representation）又はデータ事前処理（data preproce ssing）、２．セル境界（cell boundary）を規定する固定的又は適合的（adaptive）な方法を使用するデータ量子化（data quantization）、３．遺伝的発展及び情報エントロピーを使用するフイーチャー組み合わせ選択、４．システム入力からシステム出力を最も精密に予測するフイーチャーデータ集合の部分集合（subset）の決定である。１．データ表現典型的な実験的に得られたデータ集合で、幾つかの”測定”入力と出力とが提供される。各システム入力とシステム出力は、ここでデータ点（data points）と呼ぶ、データ値の入力及び出力のシーケンスを得るようにサンプリングされるか他の仕方で測定される。目標（goal）は該データ点出力を最も精確に予測するために該データ点入力から最大の情報を抽出することである。多くの実システム（real syatem）では、該データ点、又は実際の測定された入力は、それらが該データの適切な表現として留まるに充分な程”情報豊富（information-rich）” である。他の場合は、これはそうでないかも知れず、該データを表現するより適切な”固有ベクトル（eigenvectors）”を創るために該データを変換することが必要かも知れない。共通に使用される変換には特異値分解法（singular value d ecomposition）｛エスブイデー（SVD）｝、主成分分析法（principal component analysis）｛ピーシーエイ（PCA）｝、部分的最小２乗法（partial least squa re method）｛ピーエルエス（PLS ）法｝が含まれる。最も大きい対応する”固有値（eigenvalues）”を有する主成分”固有ベクトル”（eigenvectors）が該データモデリング過程用入力として通常使われる。該主成分選択法には２つの顕著な限定がある。ａ．該主成分法は入力の分散のみを取り扱い、出力に関する情報は何もエンコードしない。多くのモデリング問題で、モデル化されつつある出力特性に関する最も多くの情報を含む比較的低い固有値を有するのは固有ベクトルである。ここで説明する方法の好ましい実施例では、その組み合わせが”入力フイーチャー（input features）”としても知られる、入力は初期には変換されない。もし次の入力データ集合が、モデル化される必要のある出力に関する充分な情報を現さないならば、上記で説明されたそれらの様なデータ変換が行われてもよい。この戦略を使う主な理由は、変換の形式内に追加的ジオメトリーを課すよりも、可能な所ではどこでも実際のデータを使用することである。この追加的ジオメトリーが取る形式は未知であるかも知れない。加えて、データ変換過程を避けることは該変換過程の計算的オーバーヘッドを避け、かくして、特に非常に大きなデータ集合用の計算効率を改善する。実際のデータが好ましくは変換なしで使用されるのがよいとは云っても、他の入力よりも情報豊富な入力、又はフイーチャーを同定し、選択することにより次元数（dimensionality）はなお減じられてもよい。これは、入力数が非常に多い時は特に望ましく、最終モデルに起こり得るフイーチャーを全て使用することは非実用的である。データ集合の”次元（dimension）”は入力の全部の数として規定されてもよい。実験型モデルを開発する前に、好ましくは、当面のモデリングタスク用に最も情報豊富なフイーチャーを同定されるのがよい。入力数を減じる、又は該問題の次元数を減じる１つの技術は、少しの情報コンテントしか持たない入力を除くことである。これは入力と、対応する出力と、の相関（correlat ion）を調べることに依りなされてもよい。しかしながら、好ましくは、次元数削減は、下記で論じる様に、情報豊富と決定されたフイーチャー組み合わせで各入力の発生頻度（each input’s frequency of occurrence）を調べることにより行われるのがよい。それで、より少ない発生頻度の入力（less-frequently-occu rring inputs）はモデル発生過程から排除されてもよい。時間変化する又は動的なシステム用では、追加的複雑さが、与えられた何れかの時の出力が、より早期の時の入力と出力との双方にも左右される事実から生ずる。この様なシステムでは、該データ集合の正しい表現が非常に重要である。もし特定時刻の測定出力に対応する入力がその時だけ測定されるならば、該時間遅れ（time lags）（すなわち、入力発生と該結果としての出力発生の間の時間間隔）内に含まれる情報は失われる。この問題を緩和するために、入力の拡張された集合から成るデータ表（data table）が作られるが、そこでは該入力の拡張された集合は入力の現在の集合のみならず多数の前の時刻（at multiple prior ti mes）の入、出力からも成っている。この新データ表は次いで選択された時刻範囲に亘り（spanning a selected time horizon）情報豊富な入力組み合わせ用に解析され得る。拡張データ表の創生での重要な事項は時間的に如何に遠くまで逆戻って知るかである。多くの場合、これは先験的には知られず、余りに長く早期までの時間間隔｛時間範囲（time span）｝を含めることにより、該データ表の次元数は非常に大きくなる。この事項を処理するために、多数のより短い時間範囲のデータ表が元のデータ表から作られるが、各データ表は過去での与えられた時間間隔から成る。これらのより新しいデータ表の各々の及ぶ時間間隔は重なったり、隣接したり又は分離していてもよい。これらのより小さいデータ表の各々からの最も情報豊富な入力が次いで集められ、該小さなデータ表からの選択された入、出力を含むハイブリッドデータ表を作るよう組み合わされる。この最後のハイブリッド表は、該時間間隔間の起こり得る相互作用が今や含まれるので、次いでデータモデル化過程への入力として使用出来る。例えば、もし住宅販売レート（home sales rate）が商品製材価格（commodity lumber prices）に影響するが、約２ヶ月の推定時間遅れがあるのでないか、を調査したいならば、この時間遅れを発見するために本発明用には該データ表は入力が出力に２ヶ月先行する対応（matched）した入、出力を要する。これは、実際の時間遅れがどれだけかを発見するために種々の入力が１つの出力に対し異なる遅れを有する１つ以上のデータ表（すなわち、列は入、出力、行は連続した時間）を形成することにより行われ得る。特に、１つの出力はＸ日の製材価格であってもよい。入力がＸ日、Ｘ−１日、Ｘ−２日．．．．からＸ−１２０日までの住宅販売レートであるのみならず、Ｘ−１、Ｘ−２．．．からＸ−１２０までからの出力でもある。高い情報コンテントを持つ最も早期の入力が失われないことを保証するために、入力と対応する出力との間の推定時間遅れ（suspected time lag）より長い時間間隔が選択される。次いで次の表の行はＹ日（例えば、Ｘ＋１又は幾らかもっと後れた日）の製材価格に等しい出力を有し、入力はＹ、Ｙ− １、Ｙ−２，．．．Ｙ−１２０の住宅販売レートであるのみならずＹ−１、Ｙ− ２．．．からＹ−１２０日までからの出力でもある。次いで該システムは該出力に影響する入力の組み合わせを同定することにより適当な時間遅れを同定する。２．データ量子化とフイーチャー部分空間内のセル境界一旦適当なデータ表現が確立されると、サンプル点を特徴付けるため使用される各入力で”量子化（quantization）”過程が行われる。入力値の範囲を部分範囲に分ける、すなわち、当該技術で”ビニング（binning）”として公知の、ビン（bins）に分けるために２つの量子化方法が使われるが。該ビニングは与えられたフイーチャー部分空間の各入力で行われるが、そこでは各入力は該部分空間の次元に対応し、それはセルの領域に分けられる与えられたフイーチャー部分空間となる。最も簡単な量子化法は固定サイズの部分範囲、すなわちビン幅（時には、”固定ビニング（fixed binning）”として知られる）に基づくが、そこでは各入力に付随する値の全体範囲が等間隔又は等サイズの部分範囲又はビンに分けられる。もう１つの量子化、それは”統計的量子化（statistical quantization）”と呼ばれてもよく、図２Ａで最も良く見られ、ここでは”適合的量子化（adaptive quantization）”と呼ぶが、は値の該範囲を不等サイズの部分範囲に分けることに基づく。もしデータがデータビン２１０により示す様に均一に分布されていれば、該ビンサイズは大体等しい。しかしながら、該データ分布がクラスター（ clistered）されるならば、該ビンサイズは、ビン２２０により示される様に、各ビンがデータ点の殆ど等しい数を含むように適合的に調整される。図２Ｂに見られる様に、各部分範囲、又はビンのサイズは、入力範囲を等しい百分位数（pe rcentile）の部分範囲に分け、それらの百分位数を該ビン２４０を作るフイーチャー値の範囲上に射影（projecting）することにより、各入力の累積確率分布（ cumulative probability distribution）２３０（又はヒストグラム）に関係付けられてもよい。, ビットコインカジノからコイン. この方法で、各入力上のグローバル情報がその入力上で該データを適合的に量子化するため使われる。この方法では、各入力は別々に量子化され、すなわち、量子化は入力毎ベースで行われる。該部分範囲又はビンのサイズ（幅）は与えられた入力内で一般に不均一で、その入力の累積確率分布の形を反映していることを注意すべきである。該部分範囲のサイズは入力から入力へと変わってもよい。適合的量子化（適合的ビンニング）は情報を含まない空の入力の部分範囲を有する確率を減らすが、それはさもないと最終モデル内の情報ギャップとなる。与えられた入力に対する該部分範囲、又はビンのサイズは部分空間から部分空間へと変わってもよい。すなわち、或る入力は、それらが高い次元の部分空間で現れる時より低い次元の部分空間で現れる時の方がより精細な解像度のビニングを有してもよい。これは或る全体のセルの解像度（セル当たりの点の数）は、データの意味のある量がセル内で一緒にグループ化又はビン化（binned）されるように、望まれる事実のためである。セル数は次元数に指数関数的に比例するので、より高い次元のフイーチャー部分空間は、セル当たりの望ましい平均の点の数を保持するように、個別入力用により粗いビニングを使用する。データ量子化がモデル化の方法のローバストさ用に顕著な意味を有するのは該データの残りからの外れ値の点の偏差の大きさが該量子化（ビニング）過程中に抑制されるからである。例えば、もし入力値が最高部分範囲（ビン）内の上限を越えるなら、それはその値に無関係にその部分範囲（ビン）内に量子化（ビン化）される。ここで使用される”フイーチャー部分空間”は１つ以上の入力の組み合わせと規定される。フイーチャー部分空間の画像的表現が創られてもよく、それも又簡単に”部分空間”としてここでは呼ばれる。該部分空間は好ましくは複数の”セル”に分けられるのがよく、該セルは該フイーチャー部分空間を含む入力の部分範囲の組み合わせにより規定される。好ましい実施例では、データ量子化は更に、（前の説明の固定的か又は適合的か何れかの方法を使用して）入力当たりの部分範囲（ビン）の数を規定するか、又は、代わりに、該フイーチャー内のセル当たりデータ点の平均数を規定するか、何れかで指定される。これは適合的量子化法の多次元的拡張と見られる。図３Ａ、３Ｂそして３Ｃを参照すると、固定サイズのビニングがそれぞれ１，２そして３次元フイーチャー部分空間で示される。該データ集合は各々が４つの入力、又はフイーチャーを有する４つのデータ点、ＤＰ１−ＤＰ４から成る。該データ集合は全ての３つの図で同じである。該データ点はどのフイーチャー（又はフイーチャー組み合わせ）が選択されるかにより特定のセルに分類される。図３Ａでは、もし該１次元部分空間が第３の入力（左端のビットに対応する第１入力を用いて００１０と呼ばれる）を表せば、ＤＰ１とＤＰ４はセルＣ１に分類され（ＤＰ１＝．５、ＤＰ４＝．３）、ＤＰ２とＤＰ３はセルＣ２に分類される（ＤＰ２＝１．２、ＤＰ３＝１．７）。もし、しかしながら、該１次元部分空間が第２入力（０１００）であると取られるなら、ＤＰ２とＤＰ４はＣ１に分類され（ＤＰ２＝．７、ＤＰ４＝．４）、そしてＤＰ１とＤＰ３はＣ２に分類される（ＤＰ１＝１．５、ＤＰ３＝１．９）。図３Ｂでは、もし該部分空間が第１と第２入力（１１００）により指定されれば、ＤＰ１はセルＣ２に分類される｛ＤＰ１＝（．５、１．５）｝が、なお該第１と第３入力（１０１０）により発生される部分空間ではセルＣ１に分類される。図３Ｃでは、ＤＰ１は第１、第３そして第４入力（１０１１）で規定される部分空間ではセルＣ１に分類され、第１、第２そして第４入力（１１０１）で規定される部分空間ではセルＣ２に分類される。 Age of Rustは、ENJINプロトコルの下で構築された終末論的なロールプレイングゲームです。ゲームはイーサリアム-ブロックチェーンに基づいており、ゲームの最初の目的は、ブロックチェーンの世界への人々の興味を喚起することです。プレイヤーは、ゲームの作成者によって隠された24BTC以上の宝探しに運命づけられています。ブランコスブロックパーティー. ブランコスブロックパーティーは、FallGuysやSuperMario Partyのようなパーティーゲームで、Funkosのようなビニルスタイルの人形であるBlankoを使用して、さまざまな種類のミニゲームに参加します。ゲームで入手する人形やアイテムはそれぞれNFTであり、ゲーム内のマーケットプレイスで作成、販売、購入することができます。現在、ゲームはまだ早期アクセス中ですが、パーティーゲームスタイルが好きな人はすでにダウンロードして体験することができます。 Amazon Prime Gamingからダウンロードできます。これにより、ゲームが少なくとも安全であることがわかります。クロップバイト, ビットコインカジノからコイン. あなたがFarmvilleや他のオンライン農業ゲームのファンであったなら、CropBytes（ Android e iOS ）。このゲームでは、あなたはあなたの農場を拡大し、毎日の暗号通貨を稼ぐために農民、貿易業者または投資家になることができます。農場から利益を得るには、まず作物を栽培して収穫し、次に家畜に餌を与え、牛乳、羊毛、卵などの製品を集める必要があります。十分な数の製品を入手したら、それらを交換するか、暗号通貨と交換することができます。その後、そのお金を農場に再投資して、さらに大きく、より収益性の高いものにすることができます。開始するには、最初にサインアップする必要があります。 CropBytesは、サインアップ後に無料の試用アセットを提供し、XNUMX日間にわたってそれらのアセットを使用できます。試用期間が終了したら、ゲーム内のアセットを購入して、ビジネスを成長させ、暗号通貨を獲得し続ける必要があります。暗号トークンを引き出す準備ができたら、ウォレットアドレスをに送信するだけです CropBytesメール登録したメールアドレスを使用します。ミスト MMOの世界でユニークなダイナミックな戦闘スタイルを備えたオープンワールドアクションRPGです。このゲームには、アクションRPGのジャンルから強い影響を受けた基本的な戦闘エンジンと検索エンジンが含まれています。大規模なマルチプレイヤーの世界とゲーム内のプレイヤーの相互作用は、主要なMMOシステムを念頭に置いて設計されています。クエスト、レイド、プレイヤー同士のバトルを完了するのが好きな場合でも、可能性に満ちた世界を探索するのが好きな場合でも、ミストにはすべてが揃っています。探求と襲撃は楽しいですが、あなたはカバーされています。質問やハッキングは楽しいですが、純粋なスキルの競争で他のプレイヤーを打ち負かすのと同じようなものはありません。 MMOのPvPは昔ながらの伝統であり、ゲームの仕組みをマスターするという強い意志を持っている人たちの探求であり続けています。ポーカー、名前から想像できるように、TRNG（True Random Number Generator）と呼ばれるシステムを使用するオンラインポーカーゲームです。 blockchain。このプラットフォームは、数日中にベータステージゲームをリリースする準備をしています。 3Dキャラクター、次世代VR、環境、視覚効果をサポートすることを目的としています。 Polkerは、お金をかけずにスキルを磨きたい人も含め、誰もがゲームをプレイできるように設計されています。ビットコインポップ. あなたがプレイすべきもう一つのビットコインゲームはビットコインポップ。プレイするのはとても簡単です。ユニコーンが保持している泡を同じ色の泡のクラスターに撃ち込む必要があります。最も少ない動きでポップするバブルが多いほど、より多くのブリンブリンポイントを獲得し、より多くのビットコイン報酬を獲得できます。ただし、これらのゲームでよくあることですが、かなりの量のビットコインを獲得するには、多くのブリンブリンポイントが必要になることに注意してください。参考までに、1.000.000のブリンブリンポイントは0,0001ビットコインに相当します。「Proxi」は、RobloxやFortniteなどのヒットゲームで人気のあるトレンドに沿って、ユーザー生成コンテンツだけでなく、NFTグッズにも焦点を当てています。 NFTは、明らかに希少なデジタルアイテムの領収書のように機能し、画像やビデオファイルなどを表すことができますが、他のユーザーに転売できる個々のビデオゲームアイテムにリンクすることもできます。これはTheSimsの作成者による新しいプロジェクトであり、続きを読むことができますここで彼について。クリプトキティ. クリプトキティは、プレーヤーがさまざまな種類の仮想猫を購入、販売、収集、繁殖できるオンラインゲームです。イーサリアムブロックチェーンを使用し、イーサリアム暗号通貨で取引されています。このゲームはカナダの会社AxiomZenからのもので、28年2017月XNUMX日にリリースされました。oemAxieInfinityと同様に、ゲームの目標は、可能な限り希少な特性を持つ猫を獲得することです。すべての猫はユニークで、複製したり破壊したりすることはできず、子猫に渡すことができるさまざまな特性を持っています。猫の価値はその特性に依存し、これらの特性を持つ猫の需要または需要に応じて変化する可能性があります。まれな遺伝子や老齢の猫は特に高価です。 CryptoKittiesは、NFTをサポートする他のゲームやアプリケーションにエクスポートできます。

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