Вектор монетки: Изображения Монета | Бесплатные векторы, стоковые фото и PSD

Я пытаюсь выяснить, как изменить округлость округлого прямоугольника в Excel с помощью VBA. Я начал с создания закругленного прямоугольника, но в этот момент я не уверен, что делать дальше. Set…

Вот вопрос к моему отцу. Он использует VBA в Excel уже более двух десятилетий, начиная с Excel 5 и по сей день, когда он использует Excel 2002. Поскольку он так долго использовал VBA в Excel, широко…

следующие две строки Dim curTasks As Tasks Set curTasks = Application.Tasks получите список всех текущих задач и работайте как шарм в vba-word , но не в vba-excel . есть ли способ перенести его в…

Имеет ли Excel VBA структуру данных, эквивалентную вектору? Я все еще изучаю Excel VBA и мне не нравится семантика ReDim Preserve . Но если это единственный путь, то так тому и быть. Итак,…

В Excel 2003 файлы сохраняются с расширением .xls, а в Excel 2007 .xlsm (включен макрос) Тогда как мы можем заставить наш файл excel с кодом VBA работать как на версии Excel 2003, так и на версии…

Нужен совет, как использовать imacro в excel vba. imacro является интернет-макро перекодировщик нашли в сети explorer и firefox.

Напишите программу, которая имитирует многократное подбрасывание монеты и продолжается до тех пор, пока не будут брошены три последовательные головы. #include <iostream> #include <cmath>…

Напишите программу, которая имитирует многократное подбрасывание монеты и продолжается до тех пор, пока не будут брошены три последовательные головы, в C++ #include <iostream> #include…

У меня есть функция Word VBA, которую я пытаюсь построить в Excel VBA (причина этого выбора исходит из этого вопроса ), и я застрял на следующей проблеме: Функция Word VBA широко использует. ..

У меня есть эта формула Excel ниже; =DATE(YEAR(G8),MONTH(G8),8)-WEEKDAY(DATE(YEAR(G8),MONTH(G8),4))+14 Я хотел бы преобразовать эту формулу Excel в Формулу VBA Возможно ли это сделать в Excel VBA?…

Развивающие занятия, секции

Зa последние 24 часа

2722

Просмотренных страниц

12863

За вчерашний день (28 мая)

Уникальных посетителей

Просмотренных страниц

14464

За 7 дней (c 21 мая по 28 мая)

Уникальных посетителей

13375

Просмотренных страниц

101075

За 30 дней (c 28 апреля по 28 мая)

Уникальных посетителей

43930

Просмотренных страниц

456751

Сказка «Как Мишутка обиделся» — Вектор-успеха.

Достал как-то раз отец из стола альбом с детскими Тэвочкиными фотографиями. Улыбаясь, он переворачивал страницу за страницей. Неожиданно из альбома выпал лист бумаги, исписанный им же самим много лет назад. Вот какую историю хранил этот тетрадный листок в клеточку:

Это случилось 31 декабря. Вечером мы должны были всей семьёй отправиться встречать Новый Год к Тэвочкиным бабушке и дедушке, поэтому днём усердно трудились. Пока взрослые готовили салат оливье и пекли торт, Тэвочка вырезала из картона маски для новогоднего концерта и приклеивала скотчем на коробки с подарками разноцветные банты. Тэвочка так закрутилась в предпраздничной суматохе, что уезжая, совсем забыла про своего любимого Мишутку. Косолапый так и остался сидеть в кроватке, один одинёшенек.  А, ведь, она с ним раньше никогда не расставались. Мишка очень обиделся на свою хозяйку и решил насовсем уйти в лес к настоящим диким медведям.

Только купить билет на автобус или оплатить такси было не за что. Плюшевому медведю никто никогда не давал денег на карманные расходы, а Тэвочкину копилку –стеклянную свинку он беспокоить не решился.

– Развизжится на весь дом, расхрюкается, – подумал он, — Сразу отпадет всякое желание к путешествию!

Миша решил уговорить Тэвочкину кроватку поработать снегоходом, и вместе добраться до леса.

– Тебе, кроватка, выдался прекрасный случай побывать на своей родине! – сказал он кроватке обворожительным голосом, как в телевизионной рекламе – только сегодня и совершенно бесплатно!

– А где моя родина? Разве не здесь, не в спальне? – недоумевала кроватка.

— Нет!- уверенно отвечал Миша. – Ты — мебель деревянная, твоя родина — в лесу, там, где растут деревья, из которых потом и получаются шкафы, столы, стулья и кровати.

– Меня! Меня возьмите с собой! – захныкал прикроватный коврик. — Мне без кроватки скучно будет! Я так привык к кроватке, что от одной мысли потерять её, меня сворачивает в рулон.

Миша достал из шкафа  детские лыжи. Кроватка ловко встала на них, а Мишутка и коврик запрыгнули внутрь кроватки.

– Какие все глупые – пробурчала свинья — копилка, пересчитывая свои внутриутробные монетки, — нельзя уходить из дома без гроша в кармане!

Только слова свиньи никто не услышал. Кроватка-снегоход уже выкатилась из квартиры. Она так она быстро спустилась по лестнице, словно у неё был мотор. Пробежав через двор, она выскочила на заснеженную улицу с яркими витринами магазинов, а дальше проследовала по льду замёрзшей речки к лесу. Компания мчалась с большой скоростью, и редкие прохожие  неуспевали, как следует, разглядеть странные сани. 

Наконец, медвежонок, кроватка и коврик оказались в настоящем зимнем лесу с большими сугробами, кудрявыми соснами и мохнатыми елями. Путешественники прибыли сюда как раз в Новогоднюю полночь, в двенадцать ночи. В этот час лесные обитатели не спят. Все птицы и зверушки выбрались из своих убежищ. Птицы и белочки спустились с деревьев, зайцы повыпрыгивали из-под снега, медведи повылезали из берлог. Никто никого не обижал. Все веселились. Воробьи чирикали, совы ухали, свиристели свистели, волки подвывали, лисы подпрыгивали, а дятлы стучали. Столько веселья, шума и гама, что наша кроватка тоже стала пританцовывать, поскрипывая, а коврик кружиться и прихлопывать.

– Как весело! – кричал медвежонок, — Как хорошо мы встречаем Новый Год!

Мишутка без устали плясал вприпрыжку, и у него даже стала отрываться нога.

Через час веселье стихло. Птицы разлетелись, звери разбрелись по своим укромным уголкам. Миша, кроватка и коврик заскучали.

– Я больше не хочу оставаться на родине. Мне к остальной мебели возвращаться пора  – они моя семья, – тихонько проговорила кроватка.

– Я с тобой! – поддержал кроватку коврик, — Я же подкаблучный и прикроватный!

Мишутка начал размышлять.

Оставаться ему одному в лесу с болтающейся на нитке ногой неправильно. Ёлочной иголкой лапку не пришьешь! Хоть иголки у ёлки и острые, но у них нет ушек, чтобы нитку в них вставить. Да и кроватка с ковриком на обратном пути могут без него заблудиться, и тогда Тэвочке негде будет спать. Все хорошо обдумав, Мишутка решил тоже вернуться.

– Я с вами, друзья! —  воскликнул он уверенно, — На Тэвочку я больше не сержусь.

И вот, они все втроем благополучно вернулись домой. В комнате стало свежо, запахло лесом, ёлкой и морозом.

Кроватка стала мечтать о новом путешествии к морю. Коврик улыбался во сне — ему снилось, что кроватка — корабль, а он, её коврик, стал крепким парусом. Капитан Мишутка думал о том, как хорошо уметь любить и прощать, а не держать в сердце обиду. Свинья – копилка тоже мечтала.

– Надеюсь, моё состояние значительно увеличится, когда Тэвочка вернётся! – прохрюкала она.

Отец  положил прочитанный листок назад в альбом. Он помнил тот Новый Год. Дочка долго и сосредоточенно пришивала больную Мишину лапку. А за ужином поделилась с родителями тем, что поведал ей плюшевый друг о Новогоднем путешествии в лес.

Забавный робот Vector навевает воспоминания о WALL-E

В августе этого года компания Anki вывела на Kickstarter миниатюрного робота Vector, собрав почти 2 млн долларов вместо запланированных 500 тыс. Теперь же домашний робот-компаньон Vector доступен для приобретения по цене 250 долларов.

Anki Vector помещается на ладони, но это самоуправляемый робот, подключенный к облачным серверам, который всегда остается на связи и готов помочь вам в поиске информации, при заказе товаров, управлении домашней умной техникой. Он может просто поиграть или пообщаться с владельцем. Также можно попросить его подъехать ближе и сделать фотографию.

Робот оснащен HD-камерой, которая позволяет не только делать снимки, но и быстро перемещаться по помещению, избегая препятствий, а также распознавать людей. Vector активируется после фразы Hey Vector. За его слух отвечает массив из четырех микрофонов. Также он оснащен гироскопом и датчиками, которые позволяют ему реагировать на падения и прикосновения. При этом Vector получил уникальный язык, состоящий из сотен синтезированных звуков.

На лицевой части находится экран, глаза на котором способны отлично передавать его эмоции. Кстати, чтобы глаза робота могли максимально эмоционально отображать то, что он «чувствует», разработчики наняли аниматоров из Pixar и DreamWorks. Неспроста Vector напоминает WALL-E из одноименного анимационного фильма, который вышел 10 лет назад, а также своего предшественника Cozmo.

Также на экране может отображаться информация о времени или погоде.

В комплект входит зарядная станция, на которую робот отправляется самостоятельно время от времени. Для управления роботом можно использовать подключенное мобильной устройство на базе iOS или Android. За 30 долларов можно приобрести интерактивный кубик, с которым Vector может играть, развлекая окружающих.

VectorCoin 2.0 (VEC2) — Цены на прямые трансляции и рыночная капитализация

CryptoCompare требует включения JavaScript для работы.

Следуйте этим инструкциям, чтобы активировать и включить JavaScript в Chrome .

ПК

1. Справа от адресной строки щелкните значок с 3 составными горизонтальными линиями .
2. В раскрывающемся меню выберите Настройки .
3. Внизу страницы щелкните ссылку Показать дополнительные настройки… .
4. В разделе Privacy нажмите кнопку Content settings… .
5. Под заголовком JavaScript выберите Разрешить всем сайтам запускать JavaScript .
6. Наконец, обновите свой браузер.

MAC

1. Выберите Chrome на панели Apple / System в верхней части экрана.
2. Выберите Preferences … из раскрывающегося меню.
3. В левом столбце выберите Настройки из списка.
4. Внизу страницы щелкните ссылку Показать дополнительные настройки… .
5. В разделе Privacy нажмите кнопку Content settings… .
6. Под заголовком JavaScript выберите Разрешить всем сайтам запускать JavaScript .
7. Наконец, обновите свой браузер.

{{displayPrice}} {{selectedCurrency.DATA.TOSYMBOL}}

Продажа начинается в

Распродажа закончится через

{{getFollowersFormattedNumber ()}} подписчика

{{портфолиоSummary. getCurrentHoldingsDisplay ()}} = {{getTotalCurrentHoldingsValue ()}}

CryptoCompare требуется более новый браузер для работы.
Используйте один из указанных ниже браузеров:

1 Подбросим монетку

Чтобы проиллюстрировать концепции, лежащие в основе объектно-ориентированного программирования в R, мы собираемся рассмотреть классический случайный процесс (или случайный эксперимент) подбрасывания монеты.

В этой главе вы узнаете, как реализовать код на R, который имитирует подбрасывание монету один или несколько раз.

Монета объект

Представьте себе стандартную монету с двумя сторонами: решек и решек .

Рисунок 1.1: две стороны медали

Чтобы подбросить монету с помощью R, нам сначала нужен объект, играющий роль монеты. Как создать такую ​​монету? Пожалуй, самый простой способ создать монету с две стороны, "головы" и "хвосты" , с вектором символов через комбайн функция c () :

  # объект (виртуальная) монета
монета <- c ("орел", "решка")
монета
#> [1] "решка" "решка"  

Вы также можете создать монету с цифрами , которая показывает 1 и 0 вместо "головы" и "хвосты" :

  num_coin <- c (1, 0)
num_coin
#> [1] 1 0  

Аналогичным образом вы также можете создать логическую монету , которая показывает ИСТИНА и ЛОЖЬ вместо "голов" и "хвостов" :

  log_coin <- c (ИСТИНА, ЛОЖЬ)
log_coin
#> [1] ИСТИНА ЛОЖЬ  

Подбрасывание монеты

Когда у вас есть объект R, представляющий монету , следующий шаг включает научиться имитировать подбрасывание монеты.

Важно помнить, что подбрасывание монеты происходит случайно. Поэкспериментируйте: вы получите либо орел, либо решку. Один из способов смоделировать действие бросание монеты в R выполняется с помощью функции sample () , которая позволяет рисовать случайным образом выборки с заменой или без нее элементов входного вектора.

Вот как смоделировать подбрасывание монеты с помощью sample () , чтобы взять случайную выборку размер 1 элементов в монета :

  # подбросить монету
монета <- c ('орёл', 'решка')

образец (монета, размер = 1)
#> [1] "головы"  

Вы используете аргумент size = 1 , чтобы указать, что вы хотите взять образец размером 1 из входного вектора монета .

Случайные выборки

По умолчанию sample () берет образец указанного размера без замены . Если размер = 1 , не имеет значения, образец делается с заменой или без нее.

Чтобы нарисовать два элемента без замены , используйте образец () следующим образом:

  # нарисовать 2 элемента без замены
образец (монета, размер = 2)
#> [1] "решка" "решка"  

Это эквивалентно вызову sample () с аргументом replace = FALSE :

 образец  (монета, размер = 2, replace = FALSE)
#> [1] "решки" "головы"  

Что, если вы попытаетесь подбросить монету три или четыре раза?

  # пытается подбросить монету 3 раза (выдает ошибку)
образец (монета, размер = 3)  

Обратите внимание, что R выдал сообщение об ошибке:

  Ошибка в образце.int (length (x), size, replace, prob): не может принимать
выборка больше, чем совокупность, когда 'replace = FALSE'  

Это связано с тем, что поведение по умолчанию sample () не может рисовать больше элементов. чем длина входного вектора.

Чтобы иметь возможность рисовать больше элементов, вам понадобится образец с заменой , который выполняется путем указания аргумента replace = TRUE , например:

  # рисовать 4 элемента с заменой
образец (монета, размер = 4, заменить = ИСТИНА)
#> [1] "решка" "решка" "решка" "решка"  

Случайное зерно

Метод sample () работает путем взятия случайной выборки из входного вектора. Это означает, что каждый раз, когда вы вызываете sample () , вы, вероятно, получите другой выход. Например, когда мы дважды запускаем следующую команду, вывод первый вызов отличается от вывода во втором вызове, хотя команда в обоих случаях одинакова:

  # пять бросков
образец (монета, размер = 5, заменить = ИСТИНА)
#> [1] «решка» «решка» «решка» «решка» «решка»  

  # еще пять бросков
образец (монета, размер = 5, заменить = ИСТИНА)
#> [1] «орлы» «орлы» «орлы» «орлы» «решки»  

Чтобы сделать примеры воспроизводимыми (чтобы вы могли получить тот же результат, что и мой), вам нужно указать так называемое случайное начальное число .Это делается с помощью функция set.seed () . Установив начальное число , каждый раз, когда вы используете один из случайных функции генератора, такие как sample () , вы получите те же значения.

  # установить случайное начальное число
набор.  семена (1257)

# подбрасываем монету с заменой
образец (монета, размер = 4, заменить = ИСТИНА)
#> [1] «решка» «решка» «решка» «решка»  

Выборка с разной вероятностью

И последнее, но не менее важное: sample () поставляется с аргументом prob , который позволяет вам чтобы предоставить конкретные вероятности для каждого элемента во входном векторе.

По умолчанию prob = NULL , что означает, что каждый элемент имеет одинаковую вероятность. быть нарисованным. В примере подбрасывания монеты команда образец (монета) является эквивалент образца (монета, вероятность = c (0,5, 0,5)) . В последнем случае мы явно указать вероятность 50% выпадения решки и 50% вероятности выпадения решки:

  # подбрасывание справедливой монеты
монета <- c ("орел", "решка")

образец (монета)
#> [1] "решка" "решка"

# эквивалент
sample (coin, prob = c (0.5, 0,5))
#> [1] "решки" "головы"  

Однако вы можете предоставить разные вероятности для каждого из элементов в входной вектор. Например, чтобы смоделировать загруженную монету с вероятностью выпадения орла 20% и вероятность выпадения решки 80%, установите prob = c (0,2, 0,8) так:

  # подбрасывание загруженной монеты (20% орла, 80% решки)
образец (монета, размер = 5, заменить = ИСТИНА, вероятность = c (0,2, 0,8))
#> [1] «орел» «решка» «решка» «решка» «решка»  

Имитация подбрасывания монеты

Теперь, когда у нас есть все элементы для подбрасывания монеты с помощью R, давайте смоделируем подбрасывание монеты. монету 100 раз, а затем используйте функцию table () для подсчета полученного количество "голов" и "хвостов" :

  # количество переворотов
num_flips <- 100

# симуляция переворотов
монета <- c ('орёл', 'решка')
flips <- sample (coin, size = num_flips, replace = TRUE)

# количество орлов и решек
freqs <- таблица (переворачивает)
частоты
#> сальто
#> орел решка
#> 50 50  

В моем случае я получил 50 орлов и 50 решек. Ваши результаты будут вероятно будет отличаться от моего. Иногда получается больше "голов" , иногда у вас будет больше "хвостов" , а иногда вы получите ровно 50 "орлов" и 50 «хвостов» .

Давайте проведем еще одну серию из 100 сальто и найдем частоту "голов" и "хвосты" с помощью таблицы () функция:

  # еще 100 сальто
flips <- sample (coin, size = num_flips, replace = TRUE)
freqs <- таблица (переворачивает)
частоты
#> сальто
#> орел решка
#> 50 50  

Чтобы было интереснее, рассмотрим, как частота голов развивается за серию из n бросков (в данном случае n = num_flips ).

  Heads_freq <- cumsum (flips == 'Heads') / 1: num_flips  

С вектором Heads_freq мы можем построить график (кумулятивных) относительных частот с линейным участком:

  сюжет (Heads_freq, # vector
     type = 'l', # тип линии
     lwd = 2, # ширина линии
     col = 'помидор', # цвет линии
     las = 1, # ориентация меток галочки
     ylim = c (0, 1), # диапазон оси y
     xlab = "количество бросков", # метка оси x
     ylab = "relative frequency") # подпись оси Y
abline (h = 0. 5, col = 'gray50')  

Рисунок 1.2: Совокупные относительные частоты голов

Векторные монеты | Вектор игровой

Монета Иконка.Золотая монета с знаком доллара и денег. Векторные иллюстрации. Клипарты, векторы, и Набор Иллюстраций Без Оплаты Отчислений. Изображение 114935110.

Значок монеты.Золотая монета с знаком доллара и денег. Векторная иллюстрация.

Таблица размеров

Используете это изображение на предмете перепродажи или шаблоне?

Распечатать Электронный Всесторонний

5556 x 5556 пикселей | 47.0 см x 47.0 см | 300 точек на дюйм | JPG

Масштабирование до любого размера • EPS

5556 x 5556 пикселей | 47,0 см x 47.0 см | 300 точек на дюйм | JPG

Скачать

Купить одно изображение

6 кредита

Самая низкая цена
с планом подписки

• Попробовать 1 месяц на 2209 pyб
• Загрузите 10 фотографий или векторов.
• Нет дневного лимита загрузок, неиспользованные загрузки переносятся на следующий месяц

221 ру

за изображение любого размера

Цена денег

Ключевые слова

Похожие векторы

Нужна помощь? Свяжитесь с вашим персональным менеджером по работе с клиентами

@ +7 499 938-68-54

Мы используем файлы cookie, чтобы вам было удобнее работать.Используя наш веб-сайт, вы соглашаетесь на использование файлов cookie, как описано в нашей Политике использования файлов cookie

Vector Group объявляет ежеквартальные денежные дивиденды

Bloomberg

Инвестиционные фирмы делают ставку против ведущего ETF Кэти Вуд в связи с падением технологий

(Bloomberg) - Недавние невзгоды Кэти Вуд стали благом для некоторых из ее коллег по управлению капиталом. инвестиционные консультанты, включая Balyasny Asset Management и подразделение Blackstone Group Inc.в течение первого квартала купила медвежьи пут-опционы в торговом фонде Ark Innovation, который является основным инвестиционным инструментом ее фирмы, как показывают нормативные документы. Хотя финансовые менеджеры часто покупают пут-опционы на ETF, чтобы защитить свои портфели от падений рынка, опционы обычно привязаны к пассивному управлению индексные фонды, такие как SPDR S&P 500 ETF Trust. Тем не менее ориентированный на технологии Ark Innovation вырос настолько быстро - до 28 млрд долларов в середине февраля с 1,9 млрд долларов в конце 2019 года, - что некоторые менеджеры сочли активно управляемый фонд как лучшая альтернатива для защиты от резкого падения запасов, которое резко увеличилось во время пандемии.Главный вывод: неудачная весна Кэти Вуд - это миг, когда будущее такое великолепное «Фонд Ark Innovation имел огромную прибыль в течение 2020 года и в начале 2021 года», - сказал Эфрем Камен, глава нью-йоркской компании Pura Vida Investments. электронное письмо. «Однако уровень притока средств в ETF оказался чрезмерным». Представители Wood's Ark Investment Management не ответили на телефонные и электронные сообщения с просьбой прокомментировать. Ark Innovation с тикером ARKK в прошлом году принесла 153% прибыли. благодаря инвестициям, в том числе Tesla Inc.и Zoom Video Communications Inc. Его состояние начало ухудшаться в середине февраля, поскольку признаки инфляции побудили инвесторов отказаться от акций технологических компаний в пользу ценных бумаг, которые выиграют от роста цен, таких как банки и горнодобывающие компании. ETF оказался более волатильным. чем некоторые из индексных фондов, которые традиционно служили прокси для технологического сектора, что делает его более прибыльным способом делать ставки против таких акций или хеджировать другие холдинги. В среду ARKK упал на 29% с пикового значения 12 февраля, в то время как ETF Invesco QQQ, который отслеживает Nasdaq 100, упал на 0.7%. «Если вы ожидали серьезной прибыли в этом году и хотите сохранить эту прибыль, это была бы эффективная стратегия», - сказал Крис Мерфи, соруководитель стратегии деривативов в Susquehanna International Group, о покупке пут-пут ARKK Инвесторы платят премию за приобретение опционов пут, которые, в свою очередь, дают им право продать акции публичной компании или ETF другому инвестору в будущем по установленной цене. В то время как некоторые менеджеры и маркет-мейкеры владеют комбинацией акций ARKK вместе с опционами пут и колл, фирмы, проанализированные Bloomberg, держали такие путы исключительно или преимущественно.Deer Park Road Management Co., компания из Стимбоут-Спрингс, штат Колорадо, которая торгует ценными бумагами, обеспеченными активами и ипотекой, а также корпоративным долгом, купила опционы пут в первом квартале на 2,15 миллиона акций ARKK, согласно ее ежеквартальной отчетности 13F в Ценные бумаги. и биржевой комиссии. По состоянию на конец марта акции пут-пут имели номинальную стоимость почти 258 млн долларов. По мнению Дир Парк, цена опционов на продажу была слишком низкой с точки зрения прошлой волатильности ETF, что делало их более привлекательными в качестве инструмента хеджирования рисков. Об этом в телефонном интервью заявил главный инвестиционный директор Скотт Бург.По его словам, компания Deer Park купила их, чтобы защитить себя от роста процентных ставок: «Поскольку ставки росли, акции технологических компаний рушились», - сказал Бург, чья фирма управляла примерно 3,7 миллиардами долларов на конец года. «Вы могли видеть это в первом квартале». Подробнее: Поклонники Кэти Вуд встают на ноги, поскольку активы ETF FallPura Vida приобрела опционы пут на 622 500 акций ARKK номинальной стоимостью почти 75 миллионов долларов в первом квартале, согласно его документации. По словам Камена, портфель хедж-фонда связан с некоторыми из тех же областей, что и ETF, включая геномику и телемедицину.«Волатильность Ark Innovation ETF была эффективным способом хеджирования некоторых факторных рисков в нашем портфеле», - сказал Камен. Факторы относятся к характеристикам акций, таким как рост или игра стоимости. Компания Blackstone Alternative Solutions сообщила, что купила опционы пут на 1,3 миллиона акций ARKK в первом квартале, в то время как Балясный приобрел опционы пут на 436 500 акций номинальной стоимостью По состоянию на 31 марта 52 миллиона долларов. Среди других покупателей пут в течение периода были Taconic Capital Advisors, Ikarian Capital и Davidson Kempner Capital Management.«Иногда хедж-фонды смотрят на Tesla и Ark и думают:« Это слишком много, и я могу на этом заработать », - сказал Эрик Балчунас, аналитик ETF Bloomberg Intelligence. «Если вы совершили несколько из этих сделок, вы, вероятно, сделали все хорошо за последние пару месяцев». Больше подобных историй доступно на bloomberg.com. Подпишитесь сейчас, чтобы оставаться впереди самого надежного источника деловых новостей. © 2021 Bloomberg LP

Глубокое погружение в криптографию, ориентированную на данные, Vectorspace AI (VXV) | от Vectorspace AI

Теперь давайте начнем глубокое погружение:

Имя: Vectorspace AI

Символ: VXV

Сайт: https: // vectorspace.ai

Информация о команде, опыт и послужной список:

Мы - команда с глубоким опытом в области науки, технологий и финансовых рынков.

Мы опытные инженеры-программисты, основатели науки и техники. Мы работаем в области специализированных алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для наук о жизни и финансовых рынков.

Вот несколько ссылок, которые могут помочь во время любой процедуры комплексной проверки Vectorspace AI:

- Мы провели AMA по ИИ на reddit.com/r/AskScience с 16 миллионами подписчиков: https: // www.reddit.com/r/askscience/comments/9k5i8u/askscience_ama_series_were_team_vectorspace_ai/

- Мы работаем в отрасли искусственного интеллекта с 1994 года в Genentech, выполняя алгоритмы распознавания образов. До этого мы создавали поисковые системы, основанные на искусственном интеллекте. Ссылка: «Больше не забывают: Карен Спарк Джонс, заложившая основу для поисковых систем» https://www.nytimes.com/2019/01/02/obituaries/karen-sparck-jones-overlooked.html «Идеи, которые она написала в настоящее время применяются на практике, поскольку исследования искусственного интеллекта становятся все более распространенными.”

- В индустрии биоинформатики мы изобрели новые системы и запатентовали коммерческие продукты, которые помогли обнаружить скрытые связи между генами человека сразу после секвенирования генома человека. Это включало распознавание и предсказание образов (основа AI / ML). Это было тогда, когда не существовало термина «наука о данных», когда все называли его «интеллектуальным анализом данных» и «открытием знаний», также известным как ИИ.

- В индустрии биоинформатики наша группа работала с Робом Тибширани и Тревором Хасти, оба лидерами в области статистики, интеллектуального анализа данных (AI):

https: // en.wikipedia.org/wiki/Robert_Tibshirani

https://en.wikipedia.org/wiki/Trevor_Hastie

- На основании нашей работы мы были приглашены в Национальную лабораторию Лоуренса Беркли / DOE / DOD для работы над «специальными» проектами 10 –20 лет впереди своего времени, связанного с разработкой систем для поиска скрытых связей между генами, увеличивающими продолжительность жизни человека, и хромосомными повреждениями, связанными с LET-излучением (космическое излучение) для целей космической бионауки и связанных с расширенными космическими путешествиями будущего населения обитаемых планет.Мы продолжаем работать в этой области с Миной Бисселл, директором отдела наук о жизни в лаборатории Лоуренса Беркли в течение 14 лет и выдающимся ученым: https://youtu.be/xukDIWFMU9Y

- В лаборатории мы имели честь сотрудничать с Майклом. И. Джордан (учитель Эндрю Нг, который построил основу искусственного интеллекта Google, на которой сегодня сидят все остальные) и Дэвид Блей, «дедушка» LDA (тематическое моделирование, ИИ, связанный с прогнозированием тем на человеческом языке) Ссылка: Статистическое моделирование биомедицинских корпуса: поиск генов, связанных с продолжительностью жизни, в Генетическом центре Caenorhabditis - Blei DM, Franks K, Jordan MI, Mian IS.- http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1533868 - Мин .: 1:01:51 https://www.youtube.com/watch?v=28TefyYoAm4&t=3711s

В прошлом , мы привлекли капитал для более чем одного стартапа, включая 7,4 миллиона долларов для нашего крупнейшего стартапа с 50 миллионами MAU и 250 миллионами поисковых запросов в месяц, а также успешно разрушили музыкальный рынок, связанный с Apple, Warner и EMI, на основе нашей работы выше и описанной здесь: https://medium.com/startup-frontier/steve-jobs-made-warner-music-sue-my-startup-9a81c5a21d68

Подробнее о нашей работе:

'Word2Vec основан на подходе Национальной лаборатории Лоуренса Беркли https: // www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/discussion/12349

Продукты:

Самый простой способ понять, что делает Vectorspace AI, - это сразу перейти к нему, наблюдая за реальным жизненным событием, которое дало возможность прибыль основана на наших наборах данных NLP / NLU в реальном времени и связана с так называемым «информационным арбитражем».

Наша платформа, которая включает наборы данных и продукты, которые могут быть созданы на их основе, позволяет обнаруживать известные и скрытые взаимосвязи в данных.Наши наборы данных можно использовать для кластеризации сущностей, которые имеют известные или скрытые связи с внешними событиями, глобальными тенденциями или новостями. Эти кластеры могут представлять собой сети поставщиков, компаний, работающих над аналогичными лекарствами, или любую сущность, которая может иметь симбиотические, паразитические или симпатические скрытые связи с другой сущностью, событием или глобальным трендом.

Примеры и тематические исследования находятся здесь:

https://vectorspace.ai/examples

https://www.alpha-week.com/dexamethasone-announcement-could-have-made-hedge-funds -fortune

https: // www.elastic.co/blog/generating-and-visualizing-alpha-with-vectorspace-ai-datasets-and-canvas

Создайте визуализацию из одного из наших наборов данных:

http://vectorspace.ai/vis/ Relationship-network

Кластеризация тепловой карты в реальном времени:
https://vectorspace.ai/vis/heatmap/stocks-by-drugs.html

Кластеризация сети скрытых отношений:
https://vectorspace.ai/vis/clusters / v2 /

Более подробная информация о наших продуктах:
https://vectorspace.ai/vis/heatmap/

Пример того, как наши клиенты зарабатывают деньги с помощью нашего продукта, тематическое исследование Celgene (CELG), основанное на акциях. приобретение:

https: // vectorspace.ai / assets / Vectorspace-NLP-Dataset-Use-Cases-v03.1.pdf

Модель дохода:

Модель дохода VXV (с математическим доказательством), слайд 14:

https://vectorspace.ai/ assets / VXV_Deck_External.pdf

(Расчет выручки: https://vectorspace.ai/assets/the-math.txt)

Токеномика:

Схема сети служебных токенов VXV подробно описана здесь, слайд 11 :

https://vectorspace.ai/assets/VXV_Deck_External.pdf

Стоимость токена утилиты Vectorspace VXV:

Сколько стоит сеть?

- Миллиарды. Это связано с тем, что мы - компания, занимающаяся обработкой данных, и ориентированная на клиентов, приносящих доход, которыми являются компании по управлению активами, фонды и другие финансовые институты на триллионы долларов. Наша работа - помочь им зарабатывать деньги, предоставляя им преимущество. Это происходит на основе нашего продукта, наборов данных NLP / NLU по запросу, которые обновляются каждую минуту и ​​на основе любых данных, которые они выбирают. Наша описанная модель дохода включает в себя сопутствующие детали.

- В этой колоде вы также найдете нашу схему сети транзакций токенов, которая показывает, как используется наш токен VXV. Это включает в себя транзакцию обновлений набора данных вместе с нашим хэшем Data Provenance Pipeline (DPP), который контролирует происхождение данных (также известное как происхождение). Знать, откуда берутся ваши данные, и насколько они надежны, чрезвычайно важно для финансовых учреждений, которые полагаются на них при ежедневном принятии решений на миллиард долларов. Мы даем финансовым учреждениям преимущество, которое для них составляет миллиарды.

Почему токен ценный?

- Ценность, создаваемая нашим сообществом, которое включает в себя основную команду, внешнюю команду и участвующих членов нашего глобального сообщества, напрямую преобразуется в ценность служебного токена VXV и как глобального механизма публичной торговли.

- служебные токены VXV не функционируют как ценные бумаги или валюта и имеют лишь незначительное сходство, например, с Кредиты Google Cloud, кредиты AWS или кредиты на коммунальные услуги WeWork в связи с тем, что VXV удваивается как публичный торговый инструмент на глобальном публичном рынке.

- Наши собственные наборы данных и алгоритмы высшего уровня, развернутые на финансовых рынках, которые позволяют группам управления активами, хедж-фондам и учреждениям генерировать и фиксировать альфа-версию, могут использоваться только ограниченным числом клиентов. В этом бизнесе обычное требование со стороны наших ведущих клиентов - не допускать насыщения рынка. Это как дать всем одно и то же оружие. Это означает, что стоимость VXV контролируется нашими клиентами, которые также будут занимать долгосрочные позиции в VXV.Это имеет смысл, и мы не можем это контролировать.

- Для того, чтобы правильно обслуживать наших клиентов, мы создали общедоступную торговую площадку, которая позволяет им приобретать блоки VXV и предлагать более высокие ставки другим клиентам, если они хотят «завоевать рынок» на определенных проприетарных наборах данных. Это происходит, когда они подписываются на услуги высшего уровня и платят за них, приобретая и предлагая цену на VXV на открытом рынке. После получения адрес их кошелька можно использовать в сети VXV для доступа к услугам высшего уровня на основе ключа API с поддержкой кошелька VXV.Эти услуги также включают отслеживание происхождения данных с помощью хэша Data Provenance Pipeline (DPP).

- Кредит полезного токена VXV также служит глобальным публичным торговым средством, доступным для транзакций, приобретения, покупки и продажи между кем угодно, включая спекулянтов, на глобальных публичных криптовалютных рынках через биржу ProBit, и скоро будет один или два другие более крупные биржи. Это означает, что фермер в Кении или сельский житель на Борнео может приобрести VXV для доступа к набору данных за одну минуту и ​​перепродать VXV компании по управлению активами на триллион долларов в следующую минуту в обмен, например, на «монету JPM».Это полностью вне нашего контроля.

- У нас есть планы по обеспечению машин (конвейеров инженерии данных на месте в местах расположения клиентов) для обмена данными VXV друг с другом с целью «минимизации потерь», что лежит в основе эффективного машинного обучения и искусственного интеллекта.

- В случае слияния и поглощения или стратегических инвестиций одним из наших клиентов, сторонними компаниями или инвесторами, служебный токен VXV будет самым ценным активом, который они приобретают в связи с этой компанией, исходя из вышеизложенного. Это, конечно, если мы вообще допустим любые слияния и поглощения.Вот как мы финансово спроектировали, структурировали и позиционировали Vectorspace AI.

Reddit: https://www.reddit.com/r/VectorspaceAI/

Telegram: https://t.me/joinchat/GrCYjA8rPgD8coAiEhRuBA

ERC20 etherscan и адрес контракта: https://etherscan.io/token. / 0x7D29A64504629172a429e64183D6673b9dAcbFCe

Как получить и торговать VXV на биржах:
https://medium.com/@492727ZED/vectorspace-ai-vxv-customer-on-boarding-instructions-61aff13b66a9 // Chinese 9000spaceai / assets / VXV-IDEX-on-boarding-CH.pdf

Партнеры и сотрудники:

S&P Global https://www.spglobal.com/en/

Amazon https://aws.amazon. com /

Microsoft https://www.microsoft.com/

CloudQuant https://info.cloudquant.com/

Neudata https://www.neudata.co/

Elastic (ESTC) https: / /finance.yahoo.com/quote/ESTC?p=ESTC

WorldQuant https://www.worldquant.com/home/

Национальная лаборатория Лоуренса Беркли https: // www.lbl.gov

Национальная медицинская библиотека (NLM) https://www.nlm.nih.gov/pubmed

Европейская лаборатория молекулярной биологии (EMBL) https://www.embl.de

ЦЕРН - Европейская организация для ядерных исследований https://home.cern/

LCX https://www.lcx.com/

Trustology https://trustology.io/

Избранные патенты, статьи и награды:

Автор статей от основателей: https://medium.com/@492727ZED

Winner R & D100 Award - Национальная лаборатория Лоуренса Беркли http: // newscenter.lbl.gov/news-releases/2008/07/09/berkeley-lab-wins-four-2008-rd-100-awards

Система и метод создания сети взаимоотношений - К. Фрэнкс, Калифорния Майерс, Р. М. Подовски - США Патент 7 987 191, 2011 г.
http://www.google.com/patents/US798719

Анализ промежуточной релевантности для больших библиотек
https://patents.google.com/patent/US20030204496A1/en

Сопоставление и рекомендации по актуальным видео и мультимедиа в результаты отдельных поисковых систем https://patents.google.com/patent/US8037051B2/en

Обнаружение мультимедиа и создание списков воспроизведения https: // патент.google.com/patent/US8117185B2/

Система и метод обобщения результатов поиска
https://patents.google.com/patent/US20080154886A1/en

Обнаружение и оценка взаимосвязей, извлеченных из списков, созданных человеком
https: // патенты .google.com / патент / US8108417B2 / en

Статистическое моделирование биомедицинских корпусов: изучение Библиографии генетического центра Caenorhabditis по генам, связанным с продолжительностью жизни - Блей Д.М., Фрэнкс К., Иордания М.И., Миан И.С. http: //www.ncbi.nlm.nih.gov / pmc / article / PMC1533868

Поисковая система, которая думает, почти
https://newscenter.lbl.gov/2005/03/31/a-search-engine-that-thinks-almost

Социальные сети

https://www.reddit.com/r/VectorspaceAI/

Tweets by vectorspace_ai

https://www.linkedin.com/company/vectorspace-ai

https: // vectorspace.ai/press.html

Ближайшие новости и объявления: Скоро!

Ремонт выпадения монет

Наша услуга по уходу за тротуаром - отличный способ забрать свои предметы для ремонта ювелирных изделий, не выходя из машины.Эта услуга доступна с понедельника по пятницу с 11:00 до 6:00 и в субботу с 11:00 до 4:00. Вот ссылки на инструкции и форму запроса на ремонт.

Coin Flex Nitro Tiles: Эти гибкие ПВХ-плитки так же долговечны, как и твердые пластиковые плитки, и отлично работают под домкратами. Coin Flex Tiles: Coin Flex Tiles - одна из самых популярных напольных плиток для гаражей.Рельефный узор в виде монет не только очень привлекателен, но и помогает предотвратить скольжение во влажном состоянии. Betson Imperial Parts & Service предлагает полный спектр запчастей и услуг для индустрии развлечений, торговых автоматов, офисного кофе, игр и бильярда. ПОЗВОНИТЕ НАМ: 1-800-828-2048 Кейт х читатель лимон агрессивный