これはどういう状況ですか、取引を恐れていないのですか？？？

ゴールドが再び高騰している、$BTC は再び出血中📉
どういうわけか、最も埃っぽいベテランたちが輝く石を持って勝ち続けている
この市場は呪われている。いつ止まるんだ、みんな？

スマートレバレッジイベント開催中：新規ユーザー向け補助金、取引に応じてより大きなボーナス https://www.gate.com/campaigns/3808?ref=VVEWAWHXCA&ref_type=132

🚨 トランプはTruth SocialアカウントでAIによって作成された面白い画像を引き続き投稿しています。
グリーンランドを占領し、アメリカの土地のように見せる画像が反響を呼びました。
アメリカでは本当に状況が混乱しており、追加のリソースのために何でもやる準備ができています。
2026年は非常に興味深い年になるでしょう。

【5 PM 推奨】2024年1月20日 仮想通貨ナイトマーケット更新 🚨/🔥/📊
⚠️ AI分析本日
• 監視アイテム数：2101
• 推奨：売りアイテム3件
• 売りアイテム：
#RESOLV
#ROSE
#FF
🌐 リアルタイムデータ：

$ETH - 同じエリアを拒否するのは2回目
3回目で断らなければなりません、さもなければ
今後数ヶ月間、これらのエリアを範囲に入れます

今日の昼食：
スクランブルエッグ6個とチーズ少々、にんじんときゅうり
塩とコショウは私の好みに合わせて

私たちはGatelayerネットワークで最高のプロジェクトになります。現在2位です。トップに立ったとき、すべての注目は私たちに集まるでしょう。TNEWSはすべてのネットワークで発展し、成長しています...
#CryptoMarketPullback #GateLayer #GateLayer正式上線

🔥 ニュース：🔥 機関投資家の#Bitcoinに対する需要は依然として強いです。
米国の保管用ウォレットには過去1年で577K $BTC が追加され、約$53Bの価値があります。

これらの#アルトコインは私の注目リストにありますが、どれが私からの完全なスレッド/深掘りに値するでしょうか？
$SUI $ONDO $RIO $TAO $PAAL $ZANO $LAYER
最も返信/投票数が多いものが解説されます。
あなたのトップの言及は何ですか？

美しいです$BTC ‌

$190M が$91,000を下回ったため、暗号市場から清算されました。

何か違和感を感じる。
銅のバーが米国のウェブサイトで静かに売り切れている。
APMEX？バーもコインもゼロ。何も残っていない。
銀はすぐに売り切れた。
今、注目は銅に移っている。
AIには電力が必要だ。
電力にはインフラが必要だ。
インフラには銅が必要だ。
これは偶然のようには見えない。
問いはシンプルだ：
ヘッジ取引か、それとも早期のシグナルか？

未来半年行情预测：
大饼早已于25年11月21号开始企稳回升，开启震荡向上的行情，目前是技术性回调，价格区间非常健康！当前大饼91000左右 非常值得入手，日线底部在88000，预计2月到达10万，6月份到达12万，届时万币齐飞，这两天可能是你们最后的上车机会，车拐回来接你们了，你们要珍惜喔！
以太坊2月份预计到达3600，6月份到达5000突破历史新高！

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$ESIM #Depinsim #DePIN

$BTC
すでに起こりました。

戦略は私が提示したもので、$ETH 3150 で買い増し。結果は皆さんが耐えた：3118 で損切り。
私も皆さんと共にいたい、本当に。でも……
悪いのはあの昼のシナモン一壺だ。お茶の濃さが強すぎて、蒸し暑くて、私はついリクライニングチェアで寝入ってしまった。
目を覚ましたら、天は崩れ、地は陥った。でも私のアカウントのUはまだ残っている。
この感覚はどう表現すればいいだろう？ まるで一緒に戦場に行く約束をしていたのに、銃を忘れて家に取りに帰ったようなものだ。戻ってみると、戦友たちは全員倒れていて、私は遅刻したおかげで一命を取り留めた。
戦略通りに損切りした兄弟たちに謝るよ、この相場は武士道を無視している。
怒らないでくれ。次はちゃんとアラームをセットして、一緒に損をしよう。(冗談だ、生き残ることができてこそ次に繋がる。次は元本と利子を取り返そう。)

$ETH #BTC# どちらのターゲットが先に来ると思いますか？ETHの下限ターゲットか、上限ターゲットか- ETH- 9日以内に..😎😀😂😎非常に興味深い….

#欧美关税风波冲击市场 先明确核心結論：GAT（グラフ注意力ネットワーク）はGNNの重要な分野であり、核心は注意力メカニズムを利用して隣接ノードの重みを動的に割り当てることで、GCNなどの固定重みの制約を解決し、自適応性、並列処理、解釈性を兼ね備え、異質/動的グラフやノード分類などのタスクに適している。ただし、計算コストや過学習のリスクも存在する。以下、原理、長所と短所、応用例と実践ポイントについて展開する。
一、核心原理
- ノードは「どの隣接ノードにより注目すべきか」を学習し、注意重みを用いて隣接情報を加重集約し、より正確なノード表現を得る。
- 計算フロー：
1. ノード特徴を重み行列で投影し、新空間に線形変換。
2. 自注意力を用いて隣接ノード間の関連スコアを計算し、softmaxで正規化。
3. 注意重みに基づき隣接ノードの特徴を集約し、同時にノード自身の情報も保持。
4. マルチヘッド強化技術を用いて、中間層で複数のヘッド出力を結合し次元拡張、出力層で平均を取り安定性を向上。
二、核心の長所
- 自適応加重：グラフ構造に依存せず、データ駆動で重みを学習し、複雑な関係に適応。
- 高効率並列：隣接重みは独立して計算可能で、全体の隣接行列に依存しないため、大規模・動的グラフに適合。
- 解釈性：注意重みの可視化により、重要な接続や意思決定の根拠を分析しやすい

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