금융 피라미드는 어떻게 구성되어 있습니까? 자세한 답변

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알고 계셨나요?

금융 피라미드는 어떻게 구성되어 있습니까?

피라미드 조직은 피라미드 조직이라고도 하는 조직에서 수행하는 사기 작업입니다. 금융 피라미드를 만드는 방법은 사기에 연루된 사람("피라미드"의 하위 계층)에 대한 증권 판매 수익금을 이전에 증권을 구매한 사람들(상위 계층)에게 배당금 형태로 일부 지급하는 것입니다. "피라미드"), 부분적으로 지칠 줄 모르는 광고와 금융 회사의 수입으로 진행됩니다.

모든 피라미드는 조만간 실패하고 하위 계층의 구성원은 투자를 잃습니다.

저자: Mendeleev V.A.

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누가 파라오의 물건을 훔쳤습니까?

이 질문에 대한 답은 1880년부터 46년 동안 피라미드를 연구해 온 영국 고고학자 윌리엄 페트리(William Petrie)가 찾았습니다. 피라미드 중 하나를 탐색했지만 Petrie는 입구를 찾을 수 없었습니다. 인내심을 잃은 그는 아랍 노동자들에게 터널을 뚫으라고 명령했습니다. 준비가 되었을 때 Petri는 그 위로 기어갔지만 그곳에서 약탈된 석관 두 개를 발견했습니다. 그는 강도들이 흔적을 남기지 않고 피라미드에 어떻게 들어 갔는지에 대한 질문에 매우 관심이있었습니다.

우선 묘실에서 이어지는 복도를 모두 탐색하고 탈출구를 찾기로 했다. 돌로 흩어져있는 답답한 복도를 극복하고 완전히 지친 Petri는 관습과 달리 남쪽에 위치한 입구에 도달했습니다 (보통 북쪽에 위치). 강도들은 이 사실을 어떻게 알았습니까?

그는 강도들이 움직여야 하는 방식으로 다시 무덤으로 돌아왔다. 그는 다양한 장애물, 함정, 가짜 카메라를 만났습니다. 길을 모르면 이 끝없는 미로에서 길을 잃을 뿐이었다. 도둑은 블라인드 방에서 갑자기 계단이 끊어지면 천장에서 찾아야한다는 것을 어떻게 알았습니까? 그들은 어떻게 천장에 닿은 돌 주위를 돌아다녔을까? Petrie는 강도들이 길과 그들을 기다리고 있는 위험을 잘 알고 있다고 결론지었습니다. 그래도 보물을 모두 꺼내는 데는 5개월 이상이 걸렸을 것입니다.

의심할 여지 없이, 강도들은 자신의 주도로가 아니라 누군가의 명령에 따라 무덤의 그러한 모독을 결정했습니다. 누구의? 추측하기 어렵지 않습니다. 물론 사제들 - 피라미드의 비밀을 지키는 유일한 수호자. 그들은 무덤에 사원을 세운 파라오가 죽은 후 의식기도를 읽고 죽은 자의 땅에서 죽은 자의 영혼을 도울 수 있었습니다. 그래서 그들은 많은 돈을 받는 제사장들을 그들에게 붙였습니다.

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펜실베니아 대학의 과학자들이 기계 학습에 대한 새로운 접근 방식을 발견했습니다. 기존의 전기 회로는 자체적으로 꽃잎 크기로 꽃을 인식하는 법을 배웠습니다.

물리학자 Samuel Dillavu가 이끄는 과학자 팀은 16개의 저항을 무작위로 연결하여 작은 전기 네트워크를 조립했습니다. 연구원은 특정 입력 노드에 대한 전압을 설정하고 출력 노드를 읽습니다. 자체적으로 저항을 조정함으로써 네트워크는 주어진 입력 값 세트에 대해 원하는 데이터를 생성하는 방법을 학습했습니다.

Dillavu는 "네트워크는 많은 간단한 AI 작업을 수행하도록 설정되었습니다. 예를 들어 꽃잎의 길이와 너비라는 95가지 매개변수를 기반으로 XNUMX% 이상의 정확도로 XNUMX가지 유형의 붓꽃을 구별할 수 있습니다. 그리고 꽃받침."

AI 기계 학습의 경우 일반적으로 인공 신경망이 사용됩니다. 이러한 네트워크는 일반적으로 컴퓨터의 메모리에만 존재합니다. 신경망은 0에서 1 사이의 값을 가질 수 있는 점 또는 노드로 구성되며 가장자리로 연결됩니다. 각 에지는 노드의 값에 따라 고유한 가중치를 갖습니다. 이러한 시스템을 훈련할 때 원하는 결과를 얻으려면 모서리의 가중치를 조정해야 합니다.

"이것은 네트워크의 크기에 따라 크게 증가하고 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 복잡한 최적화 문제입니다."라고 Dillavu는 말합니다. "모든 가장자리를 동시에 조정해야 하기 때문에 상황이 복잡합니다."

이 문제를 해결하기 위해 물리학자들은 외부 계산 없이 스스로 조정할 수 있는 시스템을 찾았습니다. 과학자들은 서로 위에 두 개의 동일한 네트워크를 구축했습니다. 닫힌 네트워크에서 전압을 적용하고 출력 요소에 원하는 값을 고정했습니다. 개방형 네트워크에서는 입력 저항 양단의 전압만 설정되었습니다.

시스템은 각각의 동일한 노드 간의 전압 차이에 따라 두 네트워크의 저항에 걸쳐 저항을 조정했습니다. 여러 번의 반복을 통해 이러한 조정을 통해 두 네트워크의 모든 저항기에서 모든 전압을 라인으로 가져왔습니다. 시스템은 주어진 입력 값에 대해 올바른 출력을 생성하는 방법을 학습했습니다.

Dillavu는 "이 설정은 계산이 거의 필요하지 않습니다. 시스템은 비교기를 사용하여 폐쇄 네트워크와 자유 네트워크에서 해당 저항의 전압 강하를 비교하기만 하면 됩니다. 우리의 연구는 큰 계산이 필요하지 않습니다."

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