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Freebitcoin ビットコイン ハイロー バカラ ルーレット オンラインカジノ. 1 これらのサンプルはスパイクされたが、ゲル上では陰性であった。均質な検出 はゲル検出より敏感なので、均質な検出で陽性のサンプルを検出するがゲルベー スの方法では見出さないことが起こり得る。パーセント合致度計算時、このカテ ゴリーで全てのサンプルは正しいと仮定されている。 2 ”期待される予測”列はスパイクステイタスとゲル結果とに基づき１又は０を 表示する。この数は該モデルが該トレーニングサンプルに基づき予測すると期待 されたものである。 3 ”サンプル数”列は特定のスパイク／ゲルカテゴリーに分類されるサンプル数 を表示する。 ニューラルネットモデルは陽性／陰性の同定のみならずスメア／非スメアの同 定用にも開発された。事実、より多くのデータが入手可能になると、多数のトレ ーニング／テストデータ集合が発生され得て多数ニューラルネット及びインフオ エボルブテーエムモデル（InfoEvolve TM model）に帰着した。未知のサンプルは 全てのモデルでテストされ得て個別モデル予測の統計に基づきカテゴリー化され 得る。付録Ｇで論じる様に、この取り組みは、多数のデータ集合とモデリングパ ラダイムと上での多様化によりモデル偏倚のみならずデータ偏倚も減じる利点を 有する。加えて、２つの別々のモデリング段階を続けて使用する階層的取り組み はモデル精度を更に改善する。 ハイブリッドモデリング 本方法はデータモデリング用の強力なフレームワークを開示するが、どんなモ デリングフレームワークも完全ではないことを注意することは大切である。全て のモデリング方法はその取り組みのためか又はデータに課されるジオメトリー（ geometries）のためか何れかで、”モデル偏倚”を課す。本方法は追加的ジオメ トリーの最小の使用を行いそして上記説明の様に幾つかの利点を有するが、しか しながら、本方法は基本的に外挿法的であるより寧ろ内挿法的である。比較的デ ータの貧弱なシステムでは、この内挿法的特性は一般化の容易さを減じる。 本方法の強さを利用しそしてその弱さを最小化するために、それはハイブリッ ドモデルを創るために他のモデリングパラダイムと組み合わされることが可能で ある。これらの他のパラダイムはニューラルネットワーク又は他の分類又はモデ リングフレームワークであり得る。もし他のモデリングツール（含む複数ツール ）が基本的に異なる哲学を有するなら、１つ以上の他のモデリングツール（含む 複数ツール）を本方法と組み合わせることがモデル偏倚を平滑化する（smooth o ut）効果を有する。加えて、データ偏倚を平滑化するために異なるデータ集合を 使用して各パラダイム内に多数のモデルが作られ得る。最後の予測結果は各モデ ルから来る個別予測の加重又は非加重の組み合わせとすることが出来る。ハイブ リッドモデリングは多様なモデリング哲学の強さを利用するために極端に強力な フレームワークをモデリングに提供する。重要な意味で、この取り組みは実験型 モデリングの究極の目標を表す。 例えば、もし食料媒介病原菌用テスト（testing for foodborne pathogens） での上記説明例に於ける様に、偽陰性のパーセント（percento of false negati ve）を最小化したい望みがあるなら、該モデルのどれか１つがスパイクされたサ ンプルを予測したならば陽性の結果が報告されるであろう。もしこの規則がこの 例のデータに適用されたなら、ゲル結果に基づく偽陽性（false positive）の率 は０．７％より少なかったであろう。何れか１つのモデルについての偽陰性率は それぞれ：本方法＝３．９％、ニューラルネットワーク＝４．５％そしてロジス チック回帰＝５．８％であった。 結論 この例は重要な実験型モデリング問題でのインフオエボルブテーエム（InfoEv olve TM ）のパワーを図解する。インフオエボルブテーエムは最初にデーエヌエイ 溶解曲線の情報豊富な部分を同定し次いで該入力スペクトラムの情報豊富な部分 集合を使用して最適モデルを発展させる。この例で追跡された一般的パラダイム は種々の産業及びビジネス応用品でテストされ大きな成功をもたらし、この新し い発見的フレームワークに強力な支持を提供している。 製造過程の例 ケルバーアール（Kelvar R ）製造過程での重要な変数は該ケルバーアールパル プ（Kelvar R pulp）内に保持された残留湿気（residual moisture）である。該 保持された湿気は該パルプの次の処理可能性と最終製品特性の両者に顕著な影響 を有する。かくして最適制御戦略を規定するために該パルプ内の湿気保持に影響 するキー要素、又はシステム入力を最初に同定することが重要である。製造シス テム過程は、乾燥処理用の全体の時間枠のために該入力変数と最終パルプ湿気間 の多数の時間遅れの存在により複雑化される。パルプ乾燥処理のスプレッドシー トモデルが創られ得るが、そこでは該入力は多くの前の時の幾つかの温度と機械 的変数を表し、該出力変数は現在時刻のパルプ湿気である。最も情報豊富なフイ ーチャー組み合わせ（又は遺伝子）は、その変数の、より早期の時点でパルプ湿 気に影響するのに最も情報豊富であるのはどの変数であるかを発見するためにこ こに説明された該インフオエボルブテーエム（InfoEvolveTM）を使用して発展さ せられ得る。 フロード（fraud）検出例 既知のフロード的（fraudulent）な場合のトレーニング集合を作るのが難しい からだけでなく、フロードが多くの形式を取るかも知れないので、フロード検出 は特に挑戦的応用である。フロードの検出は予測モデリングによりフロードを防 止出来るビジネス用に可成りのコスト節約へ導き得る。フロードが起こる或るし きい値確率で決定出来る様なシステム入力の同定が望ましい。例えば、何が”ノ ーマル（normal）”な記録かを最初に決定することにより、或るしきい値より多 く該ノーム（norm）から変化する記録が、より精密な精査用にフラグ建て（flag ged）されてもよい。これは、クラスタリングアルゴリズムを適用し、次いでど のクラスターにも分類されない記録を調べることに依るか、又は各分野用の値の 期待範囲を説明する規則を作ることに依るか、又は分野の異常な付随にフラグ建 てすることにより行われてもよい。クレデイット会社は期待しない使用量パター ン（usage patterns）にフラグを建てるこのフイーチャーをそれらの課金正式化 過程内にルーチン的に組み込む。もしカード所有者（cardholder）が普通は彼／ 彼女のカードを航空券、レンタルカー、そしてレストラン用に使用するが、或る 日それをステレオ機器か又は宝石を買うため使用するなら、その処理は、該カー ド所有者が彼のアイデンテイテイを検証する該カード発行会社の代表者と話を出 来るまで、遅延してもよい。（参考文献：１９９７年発行、マイケル、ジェイ． エイ．ベリー、及びゴードン、リンホフ（Michael J A. Berry, and Gordon Li nhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニング技 術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and customer Support） 、７６ページ）。フロード検出でどの変数が最も情報豊富かを発見するために最 も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）がここで説明した本発明を 使用して発展させられ得る。これらの変数は或る時間間隔に亘る購入の種類と量 、クレデイットバランス、最近の住所変更他を含んでもよい。一旦入力の情報豊 富な集合が同定されると、これらの入力を使用する実験型モデルは本発明を使用 して発展させられ得る。これらのモデルは、フロード検出用の適合学習型フレー ムワークを創るために、新データが入ると規則的ベースで更新され得る。 マーケッテイング例 銀行は予防的アクションを行う時間を持つためにその要求払い預金勘定（dema nd deposit accounts）｛例えば、銀行当座預金（checking accounts）｝の顧客 のアトリッション（attrition）の充分な警報を望む。それが余りに遅くなる前 にトラブル範囲に見つけるために、起こり得る顧客のアトリッションをタイムリ ーな仕方で予測するキー要素又はシステム入力を決定することが重要である。か くして、勘定動向（account activity）の毎月の抄録はこの様なタイムリーな出 力を提供しないが、処理レベルでの詳細データは提供するかも知れない。システ ム入力は、顧客が該銀行に置いて行く理由を含んでおり、この様な理由がもっと もかどうかを決定するためにデータ源を同定し、次いで該データ源を処理経過デ ータと組み合わせる。例えば、顧客の死亡が処理停止の出力を提供したり、或い は顧客は最早２週間毎に支払われないか又は最早直接預金を有せずかくして規則 的な２週間ベースの直接預金は最早ない。しかしながら、内部決定で発生された データは処理データ内に反映されない。例は、該銀行がかって無料であったデビ ットカード処理用に今は課金しているから又は該顧客がローンのために拒絶され たから、顧客が去って行くことを含んでいる。｛１９９７年発行、マイケル、ジ ェイ．エイ．ベリー、及びゴードン、リンホフ（Michael J. A. Berry, and Gor don Linhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニ ング技術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Supp ort）、８５ページ参照｝。予測的アトリッションを決定する中でどの変数が最 も情報豊富であるかを発見するために、ここで説明した本発明を使用して最も情 報豊富なフイーチャー組合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。顧客属性の みならず銀行戦略に付随する内部管理も含めた両者が処理データパターンと組み 合わされるデータベースを創ることは銀行戦略、顧客属性そして発見されるべき 処理パターンの間の起こり得る情報豊富なリンケージを可能にする。これは今度 は処理挙動を予測する顧客挙動予報モデル（customer behaviour forcasting mo del）の発展へ導くことが出来る。 金融予測例（Financial Forcasting Example） 金融予報｛例えば、株、オプション、ポートフオリオ（portfolio）そして物 価指数（index pricing）｝での重要な考慮は株式市場の様な動的で移り気な活 動場所では誤差の広いマージンを黙認する出力変数を決めることである。例えば 、実際の物価レベルよりむしろダウジョンズ平均株価指数（Dow Jones Index） での変化を予測することは誤差のより広い許容限度（wider tolerance for erro r）を有する。一旦有用な出力変数が同定されると、次の過程は最適予測戦略を 規定するために該選択された出力変数に影響するキー要素、又はシステム入力を 同定することである。例えば、ダウジョンズ平均株価指数の変化はダウジョンズ 平均株価指数での前の変化のみならず他に於ける国の及びグローバルの指数にも 依存するかも知れない。加えて、グローバルな利率、外国為替レート及び他のマ クロ経済的メザー（macroeconomic measures）が重要な役割を演ずる。加えて、 最も金融的な予報問題は入力変数（例えば、前の価格変化）と終わりのタイムフ レームでの最後の価格変化との間の多数の時間遅れの存在により複雑化する。か くして、該入力は前の多数の時刻での市場変数｛例えば、価格変化、市場の移り 気（volatility of the market）、移り気モデルの変化（change in volatility model）、．．．｝を表しそして該出力変数は現在の時刻での該価格変化である 。（参考文献：１９９６年発行、エドワードゲートレイ（Edward Gateley）著、 ”金融予測用ニューラルネットワーク（Neural Networks for Financial Forcas ting）、２０ページ）。より早期の時期が指すどの変数が金融予測用市場変数へ の影響で最も情報豊富であるかを発見するためにここで説明する本発明を使用し て最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。 一旦これら（変数、時点）の組み合わせが発見されると、それらは最適金融予測 モデルを発展させるために使用出来る。, 無料ビットコインルーレット ビットコインカジノゲーム. 下記はモデル発生にここで使用される説明した方法に関する擬コードリステイ ング（Pseude Code listing）である： LoadParameters()； ／／データ集合と、ビニングの種類の様な種 々のパラメーターとをロードし、データ選出、 エントロピー加重係数、データ部分集合の数 他．．．をバランスさせる Loop through subset#number｛ CreateDashSubset(filename) ／／部分集合データをランダムに Loop through number of local models｛ EvolveFeatures(); ／／情報豊富な遺伝子を発展させる CreateTrainTestSubset(); ／／データ部分集合をトレーン／テスト部分 集合に分ける EvolveModel(); ／／モデルを発展させる ｝ ｝ CreateDataSubset DetermineRangesofInputs; if(BalanceStatsPerCatFlag is TRUE) BalanceRandomize; else NaturalRandomize; DetermineRangeofInputs Loop through data records｛ Loop through input features｛ if(input feature value=max or input feature value=min｛ LoadMinMaxArray（feature index, feature value）； UpdateMinMax（feature value）； ｝ ｝ ／／入力フイーチャーループ終了 ｝ ／／データループ終了 BalanceRandomize ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ ／データ集合を現在の部分集合と残りの部分集合とに分ける； ／出力カテゴリー当たりの項目の数をユーザーが指定する。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ Loop through output stats｛ InitializeCountingState(output) to 0； InitializeCountingRemainingState(output) to 0； ｝ Loop through data records｛ Set IncludeTrainFlag to FALSE； Loop through input features｛ if(input features =min）｛ if(input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝ ｝ elseif（input feature=max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR）｛ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝ ｝ ｝ ／／フイーチャーループ終了 output＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomvalue; Threshold(output)＝NUMITEMSPERCAT／TotalCountinState（output） ／／TotalCoutinState（output）は出力カテ ゴリー内の＃データ項目を意味する ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ もしデータ記録がフイーチャー最小又は最大値の最初の場合なら、現在のデータ 部分集合と残りのデータ部分集合の両者へ記録をコピーする。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ if（IncludeTrainFlag=TRUE）｛ ／／現在の部分集合と残りのデータ部 分集合の両者へ記録をコピー CopyRecordtoCurrentDataSubset; IncrementCountinState（output）； CopyRecordtoRemainingDataSubset; IncrementCountinRemainingState（output）； ｝ ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 或いは他にもし該出力カテゴリーの項目の数が過剰にNOTであるなら、該データ 項目を該REMAININGデータ部分集合内に置き換える。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif(Threshold（output）>MINIMUM＿THRESHOLD）｛ CopyRecordtoRemainingData; IncrementCountinRemainingState（output）； if（CountinState(output）＜NUMITEMSPERCAT）｛ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinState（output）； ｝ ｝ ／／MINIMUM＿THRESHOLDは、もう１つの現在の部分集合を創るために ／残りのデータ部分集合内に充分なデータが残ることを保証する ／よう典型的に０．５である ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 或いは他にもし該ランダムな推定が該データ項目は現在のデータ部分集合へ行く べきと決めたなら、NUMITEMSPERCATの望まれる割り当てが越えられたかどうかを チェックして見る。もしそうでないなら、現在のデータ部分集合にデータ点を追 加し、CountinStateをインクレメントする。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif（guess＜＝ Threshold（output））｛ if（CountinState（output）＜NUMITEMSPERCAT）｛ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinState（output）； else｛ CopyRecordtoRemainingData; IncrementCountinRemainingState（output）； ｝ ｝ ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 又は最後に、もし該ランダムな推定が該データ項目が該残りのデータ部分集合内 に行くべきことを決めるならば、該残りの部分集合用割り当てが越えられたかど うかをチェックする。もしそうでないなら、該残りのデータ部分集合へ該データ 項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、もしそのカテゴリー内でよ り多くの項目が必要なら該データ項目を該現在のデータ部分集合に追加する。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif(CountinRemainingState（output）＜（1-Threshold（output））* TotalCountinState（output））｛ CopyRecordtoRemainingDataSubset; IncrementCountinRemainingData（output）； ｝ elseif(CountinState（output）＜NUMITEMSPERCAT)[ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinDataSubset（output）； ｝ ｝ ／／データ記録ループの終了 ／／BalanceRandomizeの終了 NaturalRandomize SampleSize=NumberOfDataRecords/NumberOfModels; Threshold=1-SampleSize/NumberOfRemainingDataRecords; Loop through output state｛ InitializeCountinState（output） to 0； InitializeCountinRemainingState（output） to 0； ｝ Loop through data records｛ Loop through input features｛ if（input feature＝min）｛ if（input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMinFlag =SET; ｝ ｝ elseif（input feature＝max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝ ｝ ｝ ／／フイーチャーループ終了 outpur＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomValue; ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ もしデータ記録がフイーチャーの最小又は最大値の最初の場合なら、該データ部 分集合及び残りのデータ部分集合の両者に記録をコピーする。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ if（IncludeTrainFlag=TRUE)｛ ／／該データ部分集合と該残り ／／のデータ集合との両者に記 ／／録をコピーする CopyRecordtoCurrentDataSubset; CopyRecordtoRemainingDataSubset; ｝ ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 又はもし該ランダムな推定が該データ項目が該残りのデータ部分集合内に行くべ きことを決めるなら、そのカテゴリー用に該残りの部分集合の統計的限界が越え られたかどうかをチェックする。もし越えられないならば、該残りのデータ部分 集合に該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、該データ部 分集合に該データ項目を追加する。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif（guess＜＝ Threshold）｛ if（CountinRemainingState（output）＜ Threshold*TotalCountinState（output）） CopyRecordtoRemainingDataSubject; else CopyRecordtoCurrentDataSubject; ｝ ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 又はもし該ランダムな推定が該データ項目が現在のデータ部分集合内に入るべき ことを決めるなら、そのカテゴリー用に該現在の部分集合の統計的限界が越えら れたかどうかをチェックする。もしそうでないなら、該現在のデータ部分集合に 該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、該残りのデータ部 分集合に該データ項目を追加する。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ else[ if（CountinState（output）＜ (1-Threshold)*TotalCountinState)[ CopyRecordtoCurrentDataSubject; else CopyRecordtoRemainingDataSubject; ｝ ｝ ／／データ記録ループ終了 ／NaturalRandomizeの終了 EvolveFeatures SelectRandomStackofGenes(N); Loop Through each gene in Stack｛ ／＊＊＊＊＊＊＊遺伝子から部分空間を創る＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊／ ReadParameters(); ReadSubspaceAxesfromGene(); if（AdaptiveNumberofBinsFlag=SET） CalculateAdaptiveNumbins; else UseNumBinsinParameterList; if（AdaptiveBinPositionsFlag=SET) CalculateAdaptiveBinPositions; else CalculateFixedBinPositions; ／＊＊＊＊＊＊＊＊：遺伝子から部分空間を創ることの終了＊＊＊＊＊＊＊＊／ ProjectTrainDataintoSubspace; CalculateGlobalEntropyforSubspace; ] ／／遺伝子ループの終了 EvolveGenesUsingGlobalEntropy(); ／／遺伝的アルゴリズム ｝ CreateTrainTestSubsets DetermineRangesofInputs; RandomizeTrainTestSubsets; RandomizeTrainTestSubsets ｛ Threshold=ReadThresholdfromParameterList; Loop through data records in Data Subset｛ Loop through input features｛ if（iput feature＝min）｛ if （input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMinFlag =SET; ｝ ｝ else[ if（input feature＝max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝ ｝ ｝ ／／フイーチャーループの終了 output＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomValue; if（guess＜＝ Threshold)[ if（CountinTrainDataSubset（output）＜ Threshold（output）*TotalCountinState OR IncludeTrainFlag=TRUE) CopyRecordtoTrainDataSubset; else CopyRecordtoTestDataSubset; ｝ else[ if（CountinTestDataSubset（output）＜ (1-Threshold)*TotalCountinState（output） AND IncludeTrainFlag=FALSE)[ CopyRecordtoTestDataSubset; else CopyRecordtoTrainDataSubset; ｝ ｝ ／／データ記録ループの終了 ／／RandomizeTrainTestSubsetsの終了 ModelEvolution ｛ GenerateRandomStackofModelGenes(); ／／モデル遺伝子が遺伝子のク ／／ラスターであるランダムモ ／／デル遺伝子を発生させる Loop through each model gene in stack｛ CalculateMGFF(); ／／モデル遺伝子適応度関数 ／／｛エムジーエフエフ(MGFF)｝ ／／の計算 ｝ ／／モデル遺伝子ループの終了 EvolveFittestModelGene(); ／／最適モデル遺伝子を発展さ ／／せるため遺伝的アルゴリズム ／／をドライブするようエムジー ／／エフエフを使用 ｝ CalculateMGFF−モデル遺伝子適応度関数（エムジーエフエフ）の計算 ｛ IdentifyFeatureGenes(); ／／フイーチャー遺伝子の集合を ／／同定するためモデル遺伝子を ／／パース（parse）する Loop through each feature gene｛ CreateFeatureSubspace(); Loop through each test record｛ ProjectTestRecordintoSubspace(); UpdateTestRecordPrediction(); ｝ ｝ Total＿Error=0; Loop through each test record｛ if（RecordPrediction!=ActualRecordOutput) TotalError=TotalError+1; ／／インクレメント誤差 ｝ MGFF=Total＿Error; ｝ 本発明の好ましい実施例がここで説明された。付属する請求項により規定され た本発明の真の範囲から離れることなく変更や変型が該実施例内で行われ得るこ とは勿論理解されるべきである。本実施例は好ましくは、コンピユータで実行可 能なソフトウエア命令のセットとしてソウトウエアモジュール内で説明された方 法を実施するロジックを含むのがよい。中央処理ユニット（”シーピーユー（CP U）”）、又はマイクロプロセサーは該トランシーバーの動作を制御する該ロジ ックを実行する。該マイクロプロセサーは説明された機能を提供するために当業 者によりプログラムされ得るソフトウエアを実行する。 Top High Stakes Casino - 22Bet JP2022年の日本のベストカジノサイト - LuckyNikiBest Roulette Website - 888casino新しい日本のカジノサイト - Bons JapanベストペイパルカジノJP - Bodog JP 最も成功した選手: Dragon Tiger Lilibet Japan 新宿区 - Chirpeuua 715 Euro 1429 Uncharted Seas Jackpotcity JP Funabashi - Peacockexposure 2167 ¥ Golden Piggy Bank Mr Play Casino JP 板橋区 - Paramedicpoultry 1182 JPY The Rat Pack NetBet 岐阜市 - Brindleduser 2373 $ Super Buffalo Lucky Niki Kanazawa - Userreality 191 ¥ : Lilibet Japan Bonus for payment 3000 $ + 200 FS Royal Panda JP 入金不要のボーナス 3000 % + 225 FS Bitstarz JP ウェルカムボーナス 225 btc + 50 FS Lucky Niki JP 入金不要のボーナス 125 JPY + 225 フリースピン MyBookie JP 入金不要のボーナス 790 $ + 750 free spins Casumo JP 入金不要のボーナス 175 % + 25 FS Jackpotcity JP フリースピン＆ボーナス 3000 % + 900 FS Bitstarz JP No deposit bonus 2000 ¥ + 100 free spins Spin Casino JP Bonus for payment 1500 ¥ + 350 FS Conquestador Bonus for payment 450 JPY + 750 free spins 入金方法: Bitcoin, BTC, LTC, ETH, VISA, Mastercard, Maestro, Skrill, Neteller, Paysafecard, Zimpler, INSTADEBIT, Webmoney
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