Crowdstrikeはダウンしています。群衆が間違っていて集団思考が失敗したときに、独自のデータ分析をまとめています

Moomoo リリーに心から感謝します。ついに、私のことを理解してくれる証券チームができました。  

「群衆」は時々夢中になってしまう傾向ですが、 特に インフレのバリュエーションは... 実際には何の論理も持っていません。立ち止まって「でも意味があるの？」と自問してみるといいですね。これは「意味をなさない」理由を説明する最も簡単な例なので、最大の生態系に甚大な被害をもたらしている、最も誤った会計処理をしている犯人に話を戻します。

また：話題はみんなのうめき声やブーンというか、それ以外にも当てはまる アラスカ （最高の英語訳は飛ぶ/羽ばたきです） 今日について- $クラウドストライク・ホールディングス クラスA (CRWD.US)$ クラウドストライクの広報担当者が今日行ったように、状況を改善するために専門家が配置されていることをすべての人に保証するために、民間資金による企業メディア（Xまたは「Twitter」は、CEOが民間企業の秘密保持を求めていたため、非公開になりました）が「落ち込んでいる」ことと松葉杖が必要でした。

彼らがそこにいる間に、MoomOoの「投資テーマ」アルゴリズムの以前のイテレーションで発生した、誤ったペトロドルベースの会計エラーについて議論しましょう。先日、このエラーに気づきましたが、あまり期待していなかったので、公開インターネットから調査をまとめました。驚くべきことに、MoomOoは耳を傾けました。

リンクと詳細は次のとおりです：

最も重要なのは、汚染などの「負の外部性」のLSTM*をアルゴがどのように処理しているかを調べることです。汚染志向型ビジネスの推進は行われるべきではありません。このエラーが起こった理由の理論（私の理論）は以下の通りです。

「クルーズ船」のPETRODOLLAR業界には、1ドルを超える単位のインフレと、10万分の1または100万分の1ペニー、または0.01レベルの精度を下回るデフレーションで発生した可能性が高い会計上の誤りがあります。例：カリブ海の水に捨てられたスクラバースラッジ1マイクログラム（μg）ごとに負債が増えるため、負債/資本が爆発的に増加する一方で、43.01ドルから178.8765ドルに誤って跳ね上がりました。石油ダラー業界の増加率が適切な減少率と一致していませんでした... これは、コストが不足しているか、アルゴがSGD*を誤って処理したためにコストが失われたことが原因である可能性があります。

汚染環境の負の外部性が乗組員と乗客の健康に大きな打撃を与える場合、減少率は増加率よりも大きくなければなりません。魚、マナティー、クジラ、サメ、サンゴ、甲殻類がゆっくりと煮沸されて死んでいくのは、何も悪いことをしていないので悲しいです。

私が提供したイラストで詳述されている情報へのリンク（検証可能なリンク）が付いたデータの外部コンパイラの1つは、Jim WalkerのCruiseLawニュースサイトです。

汚染の検索結果 | クルーズ法律ニュース.

SSTと気候災害の間には明確な相関関係があります。「: abbr: SSt海面水温」は、SGD*エラーと同様に、人々が忘れてしまうため、悪影響を受けています。彼らは休暇のお金が換算されることに気付いていないかのどちらかです 直接 致命的な汚染に陥ったり、ブローカーが巨大な船に水路、大気、海洋生息地を汚染したことに対する適切な責任（罰金）が割り当てられていないことを「忘れた」ふりをします。起こらないはずのインフレを実行しているブローカー。

下水、スクラバースラッジ、規制されていないディーゼル排出物を直接環境に投棄するボートは、株価をプラスにすることはできません。株価のインフレーションを可能にしたアルゴリズムは、RNNにSGD*をより適切に実装することで修正できるでしょうか？たぶん $タンテック・ホールディングス (TANH.US)$ 人々が汚染の少ない場所で休暇を過ごしたいのであれば、竹でできた小型のボートを作ることができます。

「インフラ」の誤りについてですが、超高層ビルサイズのコンクリート杭は、将来の投資ビジョンを表すのに適したインフラではありません。

* 以下の定義は、私が取り組んだnGraphコアの「#AI Topic Library」ドキュメントの一部であることに注意してください $インテル (INTC.US)$ 5年以上前で、すでに著作権で保護されています：

：abbr：`LSTM（長期短期記憶）`は「長期短期記憶」の略語です。LSTMは従来のRNNを拡張したもので、学習可能なゲートのセットを介して前のタイムステップの記憶を「忘れる」方法をいくつか提供しています。これらのゲートは、従来のRNNで発生していたグラデーションが爆発したり消えたりする問題を回避するのに役立ちます。

：abbr：`確率的勾配降下（SGD）`は、インクリメンタル勾配降下法とも呼ばれ、微分可能な目的関数を最適化するための反復法です。