>>556
これもAIかな？(´・ω・`)もう最近は見分けつかんよね

https://video.twimg.com/amplify_video/1978446578659528704/vid/avc1/576x1048/o-OBZH6w6b_FFKsE.mp4

mNAVって何なの？まさかメタプラが勝手に作った指標じゃないよね？

>>470

知名度的にレモスコの完敗

> 造船　VS　レモスコ　　戦争だぁ～
>
>
> レモスコ＠株板 @remosukosuko
> 29
> いや、前にも書きましたが今時点でビットコインからキャッシュを生み出す手立てがないのでmNAV1割れになんの意味もない
>
> この数字みて何かしらの安心を感じて買うのは危険ですね
>
> 造船太郎(21) @zosentarou
> メタプラネット　1.7億(40万株)買い
> mNAV1倍割れのため

造船　VS　レモスコ　　戦争だぁ～


レモスコ＠株板 @remosukosuko
29s
いや、前にも書きましたが今時点でビットコインからキャッシュを生み出す手立てがないのでmNAV1割れになんの意味もない

この数字みて何かしらの安心を感じて買うのは危険ですね

造船太郎(21) @zosentarou
メタプラネット　1.7億(40万株)買い
mNAV1倍割れのため

メタプラホルダーの拠り所NAV1倍ラインを割ってんだからもう止まるとこが分からないやろ

メタプラのmNAV煽りしてる人ってメタプラ買収して保有BTC売ればもうかっちゃうんだからここは論理的に買われる！って思ってるんだろうけどそれビットコ売却にかかる税金無視してるよね

太郎のmissAVはよ

メタプラのmissAVはよ

え、まって
SBGですら１以下のmNAVでずっと放置されてたのに具体的なリターンの見込めないメタプラで１以下は買い！って急に言われてるのなんで？

https://youtube.com/shorts/qmavHPH9Y9U?si=oMlrgEc0P_AshLfp

mNAV1倍とか関係ないぜ
信用買い豚が多すぎて上がらないから殺○ねんｗ

造船太郎(21)
@zosentarou
メタプラネット　1.7億(40万株)買い
mNAV1倍割れのため
https://pbs.twimg.com/media/G3V6QgJbcAAV7-A.jpg
https://x.com/zosentarou/status/1978622040123826356

望月衣塑子氏、吼えるも国民・玉木代表にシカトされる
https://video.twimg.com/amplify_video/1978381004764282880/vid/avc1/1920x886/plmvpAuSDOMoleVo.mp4
(´・ω・｀)

>>132
mNAV1倍てのは新株考慮してなのかな?

mNAV1倍は買いとか言ってる奴頭メタプラホルダーかよ

ビットコ下がったらnavとかいうのも下がるんじゃねえの？

mNAVっていくらなん

mNAV太郎きたー

＼(^o^)／ｵﾜﾀ



造船太郎(21) @zosentarou
19s
メタプラネット　1.7億(40万株)買い
mNAV1倍割れのため

鉄ヲタがまたやらかしたようだ(´・ω・`)

https://video.twimg.com/amplify_video/1974860698091180034/vid/avc1/1280x720/YV13ofj7VxJtH5vO.mp4

エスサイエンスのnav5倍、買ってる奴隷養分株価50円になりますよw

https://youtube.com/shorts/FZkI-zfY0uQ?si=zAXaVZHwUPa5WTwG

稼げる
計算負荷を劇的に省力化するイオン型物理リザバーのAI素子をNIMSなどが開発
2025/10/15 22:12
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20251015-3553141/
>>従来の深層学習に比べて計算負荷を約100分の1と大幅に低減できる新しい物理リザバーコンピューティング型のAIデバイスを開発
>>研究チームはこの結果を受け、生体信号を始めとする多様な時系列情報の解析において、幅広い時間スケールに対応できる点、および信号に含まれるさまざまな周波数成分の特徴を効果的に抽出・認識する上で有用である点が示されたとした。
>>1ステップ先の未来予測結果では、正解波形と予測波形が非常に良く一致し、正解との誤差は4.63×10-5と極めて小さく(試験)、99％以上の高精度で予測に成功した。さらに、より困難な10ステップ先の未来予測について、既存の物理リザバーとの比較が行われた。その結果、最も高い計算性能であることが確認された。ソフトウェアを用いた高性能な深層学習と同等の予測精度を得つつ、その際に必要な計算負荷が約100分の1に低減されたのである。


★電波攻撃時の生体反応を正確に測定可能
★音波攻撃時の生体反応を正確に測定可能

s://video.twimg.com/ext_tw_video/1976952259301752832/pu/vid/avc1/720x892/uRDgfP1awBVGol8k.mp4

ワロタ(´・ω・｀)
https://video.twimg.com/amplify_video/1974860698091180034/vid/avc1/1280x720/YV13ofj7VxJtH5vO.mp4