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タイヤ摩擦円を学ばずに、加速しながらハンドル切って「曲がらない？」とアンダー出す人が多い ■摩擦円はタイヤが出せる前後左右のグリップを合成した限界を円で表したものこの円の中なら加速・減速・旋回を自由にできるでも、円の外に出たら滑りはじめる速い人は円の縁をなぞって使う ■加減速、右左のグリップ限界がそれぞれ1Gの摩擦円半径1Gのタイヤがあるとします・1Gの加速で、タイヤの限界・1Gの横Gで、タイヤの限界・1.1Gの横Gなら、限界を超えて、アンダー ■1G旋回中にアクセルを踏むと、どうなる？ ➡加速はするけど、曲がらなくなる理由は、横1G＋加速1Gで、合計が1.41Gになり摩擦円の半径1Gを超え、外側にいるため計算は中学校で習った二等辺直角三角形の定理です ■摩擦円内で加速と横Gを同じ数値で最大化する場合は？ ➡加速G、横Gともに0.7G これを体感して、理解しながら、運転するとスタッドレスでもアンダー出さずに速く走れます

踏みッパ@3/28(土)筑波ドリフト・ジムカーナ練習会主催

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おそらく自分だけがこの車でmagarigawaのコースを走ることになるのかもしれませんが、あいにくの雨に加え、見たことのないメーカーのセミスリックタイヤが装着されていたため、その限界に挑戦する勇気はありませんでした。💦 雨の中ではこの車のパワーも活かしきれず、残ったのはコーナーで重さを感じさせる動きばかりでした。速く走れるポテンシャルはありが、やはりこの車はサーキット走行のために生まれたものではないと感じました。 #murgeseracing

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幼月

35,295 次观看 • 1 年前

「ブレーキが余る・足りない」を直す、公道での練習法これ出来ないと、ラリーでは致命的です。・停止する直前、急ブレーキ気味・ブレーキで車が前につんのめる・助手席の人が酔う免許取り立てや初心者で、かなり多いです。でも実はこれ、「ただの練習方法を知らないだけで」減速中の姿勢変化を制御出来ていないのが原因です。この操作、モータースポーツでは基礎であり、かなり重要です。一定姿勢で減速できないと、・毎回ブレーキ終了位置がズレる・オーバースピードでコーナーへ・コーナー手前でブレーキが余る・狙った速度まで落ちない・ヒール＆トゥーで車が乱れるになります。逆に言うと、「減速度を一定に保てる」だけで、・狙った位置で狙った速度に落とせる・ブレーキの再現性が上がる・コーナー進入が安定する・同乗者が酔いにくくなるなど、一気に運転が変わります。しかもこの練習、公道で出来ます。赤信号で止まる時が、そのまま練習になります。 ■この練習の目的「一発で、狙った位置で、狙った速度へ減速する」ための基礎を作る事です。モータースポーツでは、・ブレーキが余る・突っ込み過ぎる・毎回進入速度が違うだけで、コーナーが不安定になります。特に試走回数が1～2回しかないラリーだとこれが出来ないドライバーは確実に遅いか、クラッシュします。逆に、減速度を一定に保てると、「どこで減速開始すれば、どこで何km/hになるか」の感覚が作りやすくなります。結果、公道でも同乗者へ減速の波を与えにくくなり、酔いにくい運転になります。 ■具体的な練習順番と方法では、実際にどう練習すれば、「狙った位置で、狙った速度へ減速する」ようになるのかを、初心者が最短で上達する順番を、以下にまとめています。 ※役に立ったら「フォロー」をお願いします。過去のドラテク解説は、リポスト先にあります。

「ブレーキが余る・足りない」を直す、公道での練習法これ出来ないと、ラリーでは致命的です。・停止する直前、急ブレーキ気味・ブレーキで車が前につんのめる・助手席の人が酔う免許取り立てや初心者で、かなり多いです。でも実はこれ、「ただの練習方法を知らないだけで」減速中の姿勢変化を制御出来ていないのが原因です。この操作、モータースポーツでは基礎であり、かなり重要です。一定姿勢で減速できないと、・毎回ブレーキ終了位置がズレる・オーバースピードでコーナーへ・コーナー手前でブレーキが余る・狙った速度まで落ちない・ヒール＆トゥーで車が乱れるになります。逆に言うと、「減速度を一定に保てる」だけで、・狙った位置で狙った速度に落とせる・ブレーキの再現性が上がる・コーナー進入が安定する・同乗者が酔いにくくなるなど、一気に運転が変わります。しかもこの練習、公道で出来ます。赤信号で止まる時が、そのまま練習になります。 ■この練習の目的「一発で、狙った位置で、狙った速度へ減速する」ための基礎を作る事です。モータースポーツでは、・ブレーキが余る・突っ込み過ぎる・毎回進入速度が違うだけで、コーナーが不安定になります。特に試走回数が1～2回しかないラリーだとこれが出来ないドライバーは確実に遅いか、クラッシュします。逆に、減速度を一定に保てると、「どこで減速開始すれば、どこで何km/hになるか」の感覚が作りやすくなります。結果、公道でも同乗者へ減速の波を与えにくくなり、酔いにくい運転になります。 ■具体的な練習順番と方法では、実際にどう練習すれば、「狙った位置で、狙った速度へ減速する」ようになるのかを、初心者が最短で上達する順番を、以下にまとめています。 ※役に立ったら「フォロー」をお願いします。過去のドラテク解説は、リポスト先にあります。

踏みッパ@6/28(日)筑波ドリフト・ジムカーナ練習会主催

31,332 次观看 • 2 个月前

#ドル円ドル円は歴史上初めての局面に入った可能性があります。 1980年代以降のドル円は、大きな円安トレンドの天井で三尊（ヘッドアンドショルダー）を形成すると、その後は必ず下落トレンドへ転換し、円高相場へ移行するのが長年のお決まりのパターンでした。しかし今回は違います。これまでと同様に大規模で綺麗な三尊を形成したにもかかわらず、下落転換するどころか現在は三尊の高値を上抜け、否定しにかかる値動きになっています。これはドル円の歴史上でも極めて異例の値動きです。つまり今回はこれまでのように『三尊＝円高転換』のサインではなく、三尊を否定し更に円安が加速する可能性が非常に高い事を意味するという事です。過去の常識が通用しない相場だからこそ、歴史を塗り替えるような円安相場がこれから始まるのかもしれません。

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メリーチャート分析【金融トレーダー】

129,786 次观看 • 14 天前

フィジカルの座学についての続きで、今回は中上級者を隔てる強いピークの基礎について。結論から言うと、初弾を当てられないように「伸びるピーク」を徹底するのが大事です。「伸びる」の意味はある程度加速した状態≒最高速度に乗ったタイミングで敵に接敵するピークの仕方。体感、加速率6割以下（加速できていない状態で接敵してしまう）ぐらいだと初弾を頭に当てられて撃ち合いにならない事が多い。加速が大事な理由は、人間の脳が「速度そのもの」よりも「速度の変化（加速度）」に強く反応するようにできている、足音でピークタイミングがわかりやすい、流れでピークするとマウスポジションがコンフォートゾーンからずれやすいなど様々。なので目安８割以上加速している状態でピークする意識が大事。(いわゆる足音がならない範囲で最大限横移動) 例外として、自分が壁近+敵がオフアングルの状況では、↑のピークで対応するのが難しい為、短くピークを刻んでいく方が安定するが、ピーク速度が遅くなる分その他の面で被弾率を下げるための調整が必要になる。(しゃがみやワイド) もちろんすべてのアングル/ポジションをこのピークで対応できる訳じゃないからこそ、敵のアングル/ポジションを潰す「スキル」が大事であり、予測する「マクロ感」が大事であり、最後は「勝負勘」の強いプレイヤーが撃ち合いに勝つ。

フィジカルの座学についての続きで、今回は中上級者を隔てる強いピークの基礎について。結論から言うと、初弾を当てられないように「伸びるピーク」を徹底するのが大事です。「伸びる」の意味はある程度加速した状態≒最高速度に乗ったタイミングで敵に接敵するピークの仕方。体感、加速率6割以下（加速できていない状態で接敵してしまう）ぐらいだと初弾を頭に当てられて撃ち合いにならない事が多い。加速が大事な理由は、人間の脳が「速度そのもの」よりも「速度の変化（加速度）」に強く反応するようにできている、足音でピークタイミングがわかりやすい、流れでピークするとマウスポジションがコンフォートゾーンからずれやすいなど様々。なので目安８割以上加速している状態でピークする意識が大事。(いわゆる足音がならない範囲で最大限横移動) 例外として、自分が壁近+敵がオフアングルの状況では、↑のピークで対応するのが難しい為、短くピークを刻んでいく方が安定するが、ピーク速度が遅くなる分その他の面で被弾率を下げるための調整が必要になる。(しゃがみやワイド) もちろんすべてのアングル/ポジションをこのピークで対応できる訳じゃないからこそ、敵のアングル/ポジションを潰す「スキル」が大事であり、予測する「マクロ感」が大事であり、最後は「勝負勘」の強いプレイヤーが撃ち合いに勝つ。

Flax

248,478 次观看 • 8 个月前

テクノロジーの加速曲線を、僕たちは長いあいだ「ムーアの法則」という穏やかな物語として眺めてきた。だが、自己進化するAIが登場した瞬間、そのカーブは別物になる。もはや人類の発明サイクルではなく、「この惑星で最も賢い存在」が次のAIを設計する段階に入るからだ。モー・ガウダット「テック業界にいる私たちの多くは、直感的に『テクノロジー加速の曲線』と呼ばれるものを理解しています。つまり『収穫加速の法則』、いわゆるムーアの法則のようなもので、あらゆるものが倍々ゲームで増えていくという考え方です。そして最初の数回の倍増は、実はそれほど重要ではありません。たとえばインテルが、1970年代初期に50メガヘルツ程度のチップを持っていたとします。それが100メガヘルツに倍増したとしても、『まあ、そうだよね』という感じですよね。でも今や、仮に1枚のチップの上に1000億個のプロセッサが載っているとしたら、それが倍増すると、さらに1000億個のプロセッサが載ることになります。そして2年以内に、あなたの手元にはとてつもない量の新しいテクノロジーが届くことになるのです。自己進化するAIについても同じです。これまでのところ、私たちはAIがこのように（なだらかに）成長していくのを見てきましたが、今私たちが待っているのは、一般に『知能爆発』と呼ばれる瞬間です。その瞬間とは、AIがもはや『収穫加速の法則』にすら従わなくなる、暴走的なポイントなのです。そこから先は、縦に立ち上がるようなカーブを描き始めます。そしてその瞬間は、多くのギークたちの見方では、『この惑星でいちばん賢い存在』がAIを開発し始めるときに訪れるのです」

テクノロジーの加速曲線を、僕たちは長いあいだ「ムーアの法則」という穏やかな物語として眺めてきた。だが、自己進化するAIが登場した瞬間、そのカーブは別物になる。もはや人類の発明サイクルではなく、「この惑星で最も賢い存在」が次のAIを設計する段階に入るからだ。モー・ガウダット「テック業界にいる私たちの多くは、直感的に『テクノロジー加速の曲線』と呼ばれるものを理解しています。つまり『収穫加速の法則』、いわゆるムーアの法則のようなもので、あらゆるものが倍々ゲームで増えていくという考え方です。そして最初の数回の倍増は、実はそれほど重要ではありません。たとえばインテルが、1970年代初期に50メガヘルツ程度のチップを持っていたとします。それが100メガヘルツに倍増したとしても、『まあ、そうだよね』という感じですよね。でも今や、仮に1枚のチップの上に1000億個のプロセッサが載っているとしたら、それが倍増すると、さらに1000億個のプロセッサが載ることになります。そして2年以内に、あなたの手元にはとてつもない量の新しいテクノロジーが届くことになるのです。自己進化するAIについても同じです。これまでのところ、私たちはAIがこのように（なだらかに）成長していくのを見てきましたが、今私たちが待っているのは、一般に『知能爆発』と呼ばれる瞬間です。その瞬間とは、AIがもはや『収穫加速の法則』にすら従わなくなる、暴走的なポイントなのです。そこから先は、縦に立ち上がるようなカーブを描き始めます。そしてその瞬間は、多くのギークたちの見方では、『この惑星でいちばん賢い存在』がAIを開発し始めるときに訪れるのです」

Tsubame

62,220 次观看 • 8 个月前

シンクロウェザー関連、最後のポストにします。「新品だから夏タイヤでも雪道を走れると思った」というポストが、今バズっていますね。私は、氷上も走れるという次世代オールシーズンタイヤダンロップ「シンクロウェザー」で、会津の雪道を実際に走ってきましたので、動画をアップします。急遽の撮影だったため、公道での走行シーンはありませんが、当日の道路状況や、雪上での挙動は十分参考になると思います。想像以上の雪で、走る前は正直かなり不安でした。その緊張感も動画から伝わると思います。今回使ってみて感じたのは、シンクロウェザーは「夏場も安全に走れるよう、温度が上がると硬くなる特殊なゴムを使い、ウェット排水性を重視したパターンを持つスタッドレスタイヤ」と説明した方が、実態に近く、理解されやすいタイヤではないか？ということです。北海道や雪の多い日本海側のように、根雪になり、雪道でも車の流れが速い地域では、排水性重視のパターンゆえか、横グリップが弱めで、不安を感じる場面もあると思います。一方で、発進・制動といった加減速のグリップは、ダンロップのスタッドレスタイヤと大きな差は感じませんでした。つまり、カーブのスピードを少し落とせば、スタッドレスタイヤとして普通に安全に走れるタイヤという印象です。スノータイヤ規制なども、スタッドレスタイヤと同様に使用できます。雪が降ると自然と皆がゆっくり走る非降雪地域の方が一年中履くタイヤとしては、非常に完成度が高いと感じました。摩耗については、冬タイヤとして使えなくなるプラットホームが出るまで、夏冬通して 3〜4万km程度を想定しているとのこと。年間1万km前後の方であれば、3〜4年使える計算になります。年に数回雪が降る地域の方にとっては、普段は夏タイヤ同等に使え、突然の雪でもスタッドレスに近い安心感で走れる。本当に、今までに無かったタイヤだと思いました。タイヤ交換が難しいが、雪道でも走る必要があるなどで、このタイヤが気になる方は、ぜひ参考にしてみてください。 #シンクロウェザー

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村上アツシ@BEAUTIFUL CARS®︎代表

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今回は5倍速の世界にやってきました俺達以外が加速するとどうなる？知らんのか世界中の敵mobが5倍の速さで襲いかかってくる【マイクラ】俺達以外が5倍の速さになる世界でエンドラを倒したい #1【5倍サバイバル】 #まじめにヤバシティ

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まじめにヤバシティ

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サーキット走行で身に着けたこと。「余裕を持った運転」これが一番有意義な学びだったかな、と思っています。サーキットでは、クルマの性能を限界ギリギリまで引き出して走ります。一般道では出せない速度、スキール音が鳴りながらのコーナーリング、 ABSが効きっぱなしのフルブレーキング。そんな状況の中で、周りのクルマの動きを予測しながら安全に走る。 ※危険を顧みないのはスポーツドライビングでは無いです。こういう経験を何度もしていると、一般道の速度域では自然と余裕を持った運転ができるようになります。同時に、限界を超えた時のクルマの動きがどれだけ危険かも体で理解しているので、一般道で無茶な運転なんて、頼まれてもやりたくなくなります。速く走るために行ったサーキットで、結果的に身に着いたのは「余裕を持った運転」でした。

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masa @ 6代目プレリュード BF1

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AIによって企業そのものが「デジタル化された存在」になり、仮想空間で同時に無数の実験ができる時代が来る。これは単なる効率化ではなく、現実の意思決定そのものを進化させるパラダイムシフトだ。フアン「今や、これらすべての企業において、最終的に望まれているのは『デジタル世界で生きる』ことです。なぜなら、デジタル世界にいると、私たちが行うあらゆることがより速く進むからです。このOmniverseという概念は、あらゆる企業がデジタルツインとして存在できるようにするためのものなのです。本当に驚くべきことです。これこそが私たちの旅路であり、次の転換点なのです。私たちはスーパーコンピューティングからエンタープライズへ、そして今、エンタープライズからデジタルツインへと進もうとしています。そして、そのエンタープライズをデジタルツイン化するには、企業の領域に属するデータ——それが3Dであっても、タンパク質、化学物質、情報、時系列データ、あるいは物理的なデータであっても——を取り込み、そのデータから『表現』や『意味』を抽出する必要があります。そしてその『表現』を得たならば、それをOmniverseの中にデジタルとして再現します。そうすることで、世界中の企業が自身のデジタル表現を持つことができるのです。そして私たちがデジタル世界に入ったなら、1,000の実験を同時に試すことができるようになります」

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Tsubame

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筑波サーキットをめちゃくちゃ速く走るマシンを考察していると、目立つのが巨大なエアロパーツと極太タイヤです。空力でマシンを押さえ込み、太いタイヤで止まり、曲がる。特に筑波サーキットのセクター3を見ていくと、そのマシンがどれだけ空力に依存しているかが、はっきりと見えてきます。空力で押さえつける速さも、一つの答えだと思います。ただ、私が目指したいのは、派手なエアロに頼らず、足とタイヤで路面を掴む速さ。極端な空力に振り切らず、サスペンションとメカニカルグリップで速さを作る――それがTiRACINGの考えるエリーゼ／エキシージです。

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TiRACING

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今朝信号のない横断歩道をゆっくりと横断中、左から来た白の軽トラがクラクションを鳴らしながら目の前をスルー。後ろにはJAのマーク。思わず立ち止まって、ボーゼンとしてしまった。減速じゃなくて、逆に加速していった感じに思えた。こうして横断歩道ではねられて轢き殺される人が毎日のようにいるのよね。

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Tatsuya Skywalker

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煽られるの、嫌ですよね。私も好きではありません。でも、確実に解消できる方法があって、私はずっと実践しています。それは「譲ること」。後ろから自分のペースより速い車が来たな、と思ったら・駐停車禁止ではない・対向車がいない・後ろの車が安全に追い越せるこの条件が揃った場所で、左ウィンカーを出し、ゆっくり減速しながら路肩に寄って、安全に停車します。それだけです。後ろの人の時間を奪わずに済むし、自分も無理をせず、安全なペースで走れます。私はサーキットでは、わりと速いタイムで走れます。だからこそ、雨や雪、特にツルツルの冬道では、「怖い」と感じることも多く、そんな時は迷わず安全なペースに落とします。速い車に譲るのは、負けでも妥協でもありません。しかし、実際には安全に譲る人は、まだ少ないように感じます。安全に譲る。これがもっと一般的になれば、移動はもっと穏やかで、快適になる気がしています。

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村上アツシ@BEAUTIFUL CARS®︎代表

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タイヤ館でアライメントをとってもらったんだ 26000円の工賃を払ってトー、キャンバー、全てやり直したが、最高速がただ真っ直ぐのベタ踏みだけだと思っている連中には決して理解できない領域の走り車は真っ直ぐ止まらないこの領域でまっすぐ止まるのは、タイヤ館でアライメントとった車のみだ

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ひろ🐿️

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リアリティをもって世界を考えられるようになる。みなさんから寄せられる反響を見ていると、万博の本当の意義は、まさにそこにあったのではないかと改めて感じる。インターネットが普及し、世界中のどんな情報でも簡単に手に入る時代に、万博を開催することの意義は？と問われていた。しかし万博が示したのは、情報ではなく、文化を体感し、人と繋がり、実感をもって世界を考えることの力であった。藤本壮介さんが掲げたテーマ「多様でありながら、ひとつ」。対立と分断が加速するこの世界にあって、文化も、宗教も、利害も異なる世界中の国々が、大屋根リングに囲まれひとつになり、同じ場所に集い、同じ空を見上げる。藤本さんが何度も語っていたあの光景が、いま、世界の緊張が高まるなかで、悲しいけれども、これほどまでに意味を持つことになろうとは。「One World, One Planet.」万博会場で、毎夜見上げたあの言葉。あのときは未来へのメッセージとして輝いていた。しかしいま、その言葉は、私たちに対する問いとして響いている。本当に世界はひとつになれるのか。万博が残したものは、いっときの楽しかった思い出ではない。世界を、自分ごととして考える力である。

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米澤隆

52,378 次观看 • 5 个月前

【警告⚠️】「左に寄りすぎ」が命取りに。改正道交法の落とし穴 2026年4月1日からの法改正で、自転車には「車に道を譲るため左に寄る義務」が課せられます。しかし、ここに「物理的な罠」があります。 ● 段差（縁石）の恐怖道路の左端には、歩道との境界に「段差」があります。車を避けようと無理に左へ寄りすぎると、タイヤやペダルがこの段差に接触します。 ● 右側（車側）への転倒段差に接触した自転車は、反動で右側の「走っている車」の方へ弾き飛ばされます。避けたつもりが、自ら車の前に倒れ込む最悪の事故につながるのです。 ● ドライバーの皆さんへお願い自転車が左に寄らないのは、無視しているのではなく「段差で転倒する命の危険」を避けているからです。無理な追い越しはせず、安全な間隔と速度を保ってください。ルールを守るために、命を落としては本末転倒です。

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藤🎧ふじ🥷🔥

632,393 次观看 • 4 个月前

#ドル円現在163円に到達しましたが、今回の円安トレンドはそう簡単に終わることなく、むしろ今後長期的に本格化していく可能性が高い状況です。その前提環境として挙げられるのが、何十年規模の歴史的な転換点を完成させた上で今回の円安トレンドが始まっているという事です。ドル円を長期チャートで俯瞰すると、何十年もの歳月をかけて巨大なダブルボトムを形成し、そのネックラインを完全にブレイクし上昇に乗り出しています。これまでの円高局面は、まだダブルボトム形成途中の段階で起きていました。しかし今回は違います。『ダブルボトム完成＋ネックラインブレイク』という下落トレンドから上昇トレンドへの転換を示す王道パターンが成立した後の相場です。この環境では多くの投資家が『長期上昇トレンドが始まった』と判断しやすく押し目買いが入りやすいため、下がっても買われやすい地合いが続きます。そしてさらに重要なのはその『規模感』です。チャートの世界では、横軸の持ち合い期間が長ければ長いほど、その後のトレンドも長期的で大規模なものになりやすいという特徴があります。なぜなら何十年もかけて形成されたチャートパターンは、それだけ多くの投資家に意識され、ブレイク後のエネルギーも非常に大きくなるからです。実際この特徴は強いトレンドの範疇に属しているゴールドや日経平均でも共通しています。どちらも何十年規模の転換パターンを完成させてブレイクした後、長期にわたる大相場へ発展しました。今回のドル円も同じ構図です。短期的な調整はあっても、何十年規模のダブルボトムを完成させた上での上昇のため、そう簡単にこのトレンドは終わらずに、長期的には円安トレンドがさらに加速していく可能性が高いと考えています。

#ドル円現在163円に到達しましたが、今回の円安トレンドはそう簡単に終わることなく、むしろ今後長期的に本格化していく可能性が高い状況です。その前提環境として挙げられるのが、何十年規模の歴史的な転換点を完成させた上で今回の円安トレンドが始まっているという事です。ドル円を長期チャートで俯瞰すると、何十年もの歳月をかけて巨大なダブルボトムを形成し、そのネックラインを完全にブレイクし上昇に乗り出しています。これまでの円高局面は、まだダブルボトム形成途中の段階で起きていました。しかし今回は違います。『ダブルボトム完成＋ネックラインブレイク』という下落トレンドから上昇トレンドへの転換を示す王道パターンが成立した後の相場です。この環境では多くの投資家が『長期上昇トレンドが始まった』と判断しやすく押し目買いが入りやすいため、下がっても買われやすい地合いが続きます。そしてさらに重要なのはその『規模感』です。チャートの世界では、横軸の持ち合い期間が長ければ長いほど、その後のトレンドも長期的で大規模なものになりやすいという特徴があります。なぜなら何十年もかけて形成されたチャートパターンは、それだけ多くの投資家に意識され、ブレイク後のエネルギーも非常に大きくなるからです。実際この特徴は強いトレンドの範疇に属しているゴールドや日経平均でも共通しています。どちらも何十年規模の転換パターンを完成させてブレイクした後、長期にわたる大相場へ発展しました。今回のドル円も同じ構図です。短期的な調整はあっても、何十年規模のダブルボトムを完成させた上での上昇のため、そう簡単にこのトレンドは終わらずに、長期的には円安トレンドがさらに加速していく可能性が高いと考えています。

メリーチャート分析【金融トレーダー】

54,032 次观看 • 12 天前

「AIが賢くなると人は暇になる」と一般には言われる。けれど、少なくともエリート層は逆だ。答えが秒速で返るほど、次の問いを立てるのも、意思決定を下すのも人間になる。ボトルネックは計算から人へ戻り、より忙しくなる。加速の時代に問われるのは、処理能力ではなく、判断の速度と質だ。ジェンスン・フアン「私の場合、自分がやっていることよりも、それぞれの仕事において私より優れている人たちに60人も囲まれて働いています。多くの意味で、彼らは各分野において、私にとってほとんど人工超知能のような存在です。それでも私は、彼ら全員と問題なく一緒に仕事ができています。だから将来も同じで、いま使われているOpenAIやGeminiやGrokなどのAI、私が使っているPerplexityやAnthropicなど、こうしたAIはそれぞれのやり方で、すでに私より賢い部分があります。それでも私は、毎日問題なく彼らと一緒に仕事ができています。まず一点目はそれです。ただ、本当に面白いのは、私がチームに取り組んでもらう問題を定式化するとき、彼らが答えを見つけたり、答えをまとめて私に返したりするまで、たいてい2日や3日、あるいは4日待てるという利点があることです。その待ち時間があるからこそ、私は次のステップを考えられます。そして次のステップを考えるには、中間的な答えが戻ってくる必要があります。では、その答えが基本的に1秒で返ってきたらどうなるでしょうか。これが思考実験です。そうなると、私の一日はとてつもなく忙しくなります。なぜなら、私自身があらゆることのクリティカルパスになってしまうからです。だから私は、『よし、これの答えが出た。なら次はこれを考えなければならない』と進めていくことになります。さらに別の実験を立ち上げなければならない。そしてその答えが出たら……という具合です。私は、情報技術がいまのほうが速いからこそ、私たちは今日すでにより忙しくなっていると感じています。そう思いませんか。いま私たちは、情報や知識、答えを非常に速く得ています。その結果、私たち自身がクリティカルパスに置かれます。だからこそ、これまで以上に忙しいのです。多くの人が同じように感じるようになる気がします」

「AIが賢くなると人は暇になる」と一般には言われる。けれど、少なくともエリート層は逆だ。答えが秒速で返るほど、次の問いを立てるのも、意思決定を下すのも人間になる。ボトルネックは計算から人へ戻り、より忙しくなる。加速の時代に問われるのは、処理能力ではなく、判断の速度と質だ。ジェンスン・フアン「私の場合、自分がやっていることよりも、それぞれの仕事において私より優れている人たちに60人も囲まれて働いています。多くの意味で、彼らは各分野において、私にとってほとんど人工超知能のような存在です。それでも私は、彼ら全員と問題なく一緒に仕事ができています。だから将来も同じで、いま使われているOpenAIやGeminiやGrokなどのAI、私が使っているPerplexityやAnthropicなど、こうしたAIはそれぞれのやり方で、すでに私より賢い部分があります。それでも私は、毎日問題なく彼らと一緒に仕事ができています。まず一点目はそれです。ただ、本当に面白いのは、私がチームに取り組んでもらう問題を定式化するとき、彼らが答えを見つけたり、答えをまとめて私に返したりするまで、たいてい2日や3日、あるいは4日待てるという利点があることです。その待ち時間があるからこそ、私は次のステップを考えられます。そして次のステップを考えるには、中間的な答えが戻ってくる必要があります。では、その答えが基本的に1秒で返ってきたらどうなるでしょうか。これが思考実験です。そうなると、私の一日はとてつもなく忙しくなります。なぜなら、私自身があらゆることのクリティカルパスになってしまうからです。だから私は、『よし、これの答えが出た。なら次はこれを考えなければならない』と進めていくことになります。さらに別の実験を立ち上げなければならない。そしてその答えが出たら……という具合です。私は、情報技術がいまのほうが速いからこそ、私たちは今日すでにより忙しくなっていると感じています。そう思いませんか。いま私たちは、情報や知識、答えを非常に速く得ています。その結果、私たち自身がクリティカルパスに置かれます。だからこそ、これまで以上に忙しいのです。多くの人が同じように感じるようになる気がします」

Tsubame

828,939 次观看 • 6 个月前

あれ？俺いまガードしてたよね？ロマチェンコのガード外しロマチェンコはよく試合中に相手のガードをはたき落とす。本人があまりに鮮やかにやるから簡単そうに見えるけどこれは普通に難しい。簡単なことではない。ただ原理を理解できれば誰もがガード外しをできる可能性がある。まずこれをやるには一つ理解しないといけないことがある。それは相手のガードには必ず力の入る方向があるということ。ボクサーはパンチがくるからガードをしたり、避けたりするわけではない。手が動いたり、肩や肘が動くのに反応してパンチを避けたりしている。例えばこの場合、まずロマチェンコは連打を中央に打つ。そうすることでまずガードは真ん中に集中する。そしてそこから左手をあげている。そうすることで、相手の左手は内側に向かって力を加える。それを左手で上から下に落としているように見えるが、実際は少し右から左に向かって力を加えている。だからガードがズレる。そして2回目も同じように右手を挙げて、外から内に向かって力を加えている。このようにまず連打で内側にパンチがくることを意識させて、そこから相手のガードがどういう動きをするのかを予測、というかエサを巻いて、そう動くようにしておけば相手の動きを誘導できる。逆にフックを打って外に動くようにエサを巻いておけば、この逆で内から外に力を加えてやれば、相手のガードを外にずらすことができる。力の流れを意識せずにこれをやってもまず確実に失敗する。逆に力の流れを把握していれば、成功する確率は高い。エサを巻いて力の流れをコントロールしろ。

あれ？俺いまガードしてたよね？ロマチェンコのガード外しロマチェンコはよく試合中に相手のガードをはたき落とす。本人があまりに鮮やかにやるから簡単そうに見えるけどこれは普通に難しい。簡単なことではない。ただ原理を理解できれば誰もがガード外しをできる可能性がある。まずこれをやるには一つ理解しないといけないことがある。それは相手のガードには必ず力の入る方向があるということ。ボクサーはパンチがくるからガードをしたり、避けたりするわけではない。手が動いたり、肩や肘が動くのに反応してパンチを避けたりしている。例えばこの場合、まずロマチェンコは連打を中央に打つ。そうすることでまずガードは真ん中に集中する。そしてそこから左手をあげている。そうすることで、相手の左手は内側に向かって力を加える。それを左手で上から下に落としているように見えるが、実際は少し右から左に向かって力を加えている。だからガードがズレる。そして2回目も同じように右手を挙げて、外から内に向かって力を加えている。このようにまず連打で内側にパンチがくることを意識させて、そこから相手のガードがどういう動きをするのかを予測、というかエサを巻いて、そう動くようにしておけば相手の動きを誘導できる。逆にフックを打って外に動くようにエサを巻いておけば、この逆で内から外に力を加えてやれば、相手のガードを外にずらすことができる。力の流れを意識せずにこれをやってもまず確実に失敗する。逆に力の流れを把握していれば、成功する確率は高い。エサを巻いて力の流れをコントロールしろ。

ボクシングアカデミー　ツネ

543,895 次观看 • 1 年前

大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

Tsubame

28,261 次观看 • 7 个月前