文:Adam O'Donnell(Special to ZDNet.com) 翻訳校正:石橋啓一郎 2008-11-12 23:41 カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者が、Stormボットネットによって生成されているスパムメールの投下資本収益率を明らかにした。1通のメッセージに対する応答率は驚くほど低いにも関わらず、この率はスパム業者が収益を上げるには十分なものだった。 2008年のACM Conference on Computer and Communication Securityで、Stefan Savage氏、Vern Paxson氏とそのチームは、スパムメールの換算率、すなわち製品販売における広告効果を計測した結果を示す論文を発表した。同チームは、データの収集にあたり、かなり攻撃的な手法を用いている。同チームはこのために、Stormボットネットの一部を乗っ取り、彼らがコン
We are sorry, but the site you are looking for no longer exists Wikispaces was founded in 2005 and has since been used by educators, companies and individuals across the globe. Unfortunately, the time has come where we have had to make the difficult business decision to end the Wikispaces service. We first announced the site closure in January 2018, through a site-wide banner that appeared to all
和泉 潔 電子技術総合研究所 情報科学部 さきがけ研究21研究員 〒305-8568 茨城県つくば市梅園1-1-4 kiyoshi@etl.go.jp 本研究では人工市場アプローチを用いて為替レート政策の意思決定を支援する システムを構築した.最初に為替ディーラにインタビューを行い,彼らの学習に おける相互作用と生物学における遺伝との類似点を見つけた. 次に市場をマ ルチエージェントシステムと見なして,遺伝的アルゴリズムを用いて人工市場 モデルを構築した.最後にモデルの計算機シミュレーションにより,幾つかの為 替政策に関するシナリオの比較を行った.その結果, 1998年の円ドルレートの安 定のためには,介入もしくは小規模の金利による誘導が有効であったことが分 かった. キーワード 人工市場, 外国為替市場, 意思決定支援, 遺伝的アルゴリ ズム, マルチエージェントシステム
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