あどけない腕白坊主！人間の子供みたいで好きです。『お風呂が好きすぎて1人で湯舟につかってリラックスする猫w（ちょりちゃみチャンネル2020/01/23）』
アドレスは以下の通り
https://www.youtube.com/watch?v=9FKQAkZnZoc
今の所、糞舐め汚い虫獄では「人工知能による顔認証」が行われているが、これには以下の手続きが必要である。
①対象者の顔写真の最新、各方向、鮮明な画像が求められ人工知能に読み取らせるサイズに切る。（対象が100万なら1億枚の画像が必要）
②画像を人工知能に読み込ませる。一億枚を1台に読ませられない。1万枚（100人分）ぐらいで分けていく。つまり「人工知能による顔認証」用PCは1万台用意されており（いや、それの何倍ぐらいかはあるよ）まぁ最近はクアッドコアでAMDのAthronとか消費電力が小さくて良いんだが、大体450W（PC用）＋３50W（グラフィックボード用）が最低でも必要で、消費電力は「人工知能による顔認証」用PCだけで８００万W／時間の電力が必要である。
ここで「グリッド」と言うモノが出てくる。1万台の「顔認証用人工知能PC」は、大体８〜３２台ぐらいのグループに別れ１つの（スイッチング）サーバに繋げられ、更にサーバーを３２台ぐらいでグループとなりサーバーが付けられる。その上流でリバースプロキシサーバーが８〜３２台接続されて、これが「人工知能による顔認証」を要求してくる。
サーバーが実質上加わっているし、オペレーション用サーバーも１０００台ぐらい必要で、そうなると「人工知能による顔認証」センターは1.6万ｋWの電力を消費する。１箇所では済まないので多分８箇所は用意する。すると「人工知能による顔認証」センターは12.8万ｋWの電力を消費する。
実はこれだけでは無い。
③人工知能の最適化が必要となる。これは画像を読み込み（フォワード・プロパゲーション）、出力ビットが該当者の場合１をそうでない場合−１を返して逆微分内挿法（バックワード・プロパゲーション）して人工知能のシナプス接続モデルを修正する。
読み込みが終了すると「ダミー画像」で同様の作業を繰り返し、数万〜数十万回繰り返す。これら人工知能のシナプス接続モデルは、同じ画像データ入力したものを用意して、照合成績が高いものを現場で使うのである。
何気なく「ダミー画像」と言うが、対象は14億だぞ！内1億だけがダミーの候補となっても平均的に顔の性質をバラケさせないといけない。それはビッグデータだけに気が遠くなる作業となる。
ここ迄が「本論」で、ここからが「楽屋裏話」である。
大体、カメラで覗いて反政府勢力を見つけるのだから、人工知能のシナプス接続モデルは、例えば上海付近用とか北京用とか、銘柄があるはずだが、例えば叛徒が省を跨いで移動すると、人工知能のシナプス接続モデルが上海付近いた奴が北京まで行くと「モデルの判定人員」を変えないといけない。だって、上海付近人工知能のシナプス接続モデルで、北京での画像をサーチする。この誰かを見つけるモデルは、なるべく同じ場所に居るほうが良いが、それは叛徒に聞いてくれ…である。
この叛徒移動の結果モデルの顔写真を別の並びで修正するメインテナンスが「膨大な手間」となる一方既に登録した叛徒の新しい顔が情報として必要で、これを事務作業でやったらドンだけ手間がかかるか？コンピューターに入れば楽だけど、どうやって入れるの？ラベリングだけでも凄い手間である。
私は、この監視だけでマンパワーが300万、電力で200万kW/h（原発一基分）、PCで150万台必要だと思う。費用は1兆円ぐらいちゃう？
アドレスは以下の通り
https://www.youtube.com/watch?v=Om-clyZHV5I
この糞沈没騒音チョン（糞沈騒）は、いくつかの大問題がある。
①機体寸法中心がズレていて、総体寸法が総じてズレている。
②曲線部分の微調整が出来ていない上にヒズミ取りの焼きなましをしていない。
③個々の部品の振動騒音試験をしていない。特にシャフトとスクリュー。
④音響インテンシティ計測で発音場所と音波エネルギーが測定されていない。
⑤ハンマリング試験を殆していない。
⑥ゴム製の吸音タイルを使っていない。
⑦基本的に手を抜いてやっつけで仕上げている。
①〜②で、ボルト問題を無視している事が解る。大体、大型構造物のネジ締めは、大仕事で、艦全体にヒズミゲージを貼って行い。締める順番、締める力を徐々に変えて行う。
K-2戦車の黒猫のタンゴ号のパワーパックが組めないのは、隙間が殆ど無いギヤーやベアリングを嵌め込むだけでも一日仕事である。糞舐めの「糞沈騒」はナリがデカイから締結できたが中には締めにくい特定のネジがあったはずだ。
騒音問題は、部品が出来た時点で検査が行われ、各部品の共振周波数と振動モードが判っておりLMSソフトを使って事前に振動が起きる場所を想定して行う。
③のシャフトやスクリューは典型的振動源で、此等は徹底して振動特性を事前に調べ上げる。
④組み上がった（糞沈騒）は先ず騒音を音響インテンシティプローブで探し音源の混んたマップを作り音の侵入経路を推定する。
⑤ハンマリングを行い、音の放出場所と感度が高い場所を見つける。
大体こんな感じで「航行雑音」は、削られていく。
ハッキリ言えるのは、構造的に弱いものは音を出しやすいから、製造側だけでなく潜水艦の乗員も音を発している場所を見つけたら、その音が何処から出ているか、確認する作業は延々と続ける。
糞舐め汚い嘲賤・「ちうごく」の糞舐め汚い特亜2酷は、こんな作業が出来ないので（糞沈騒）で存在を晒しながら、攻撃されるのを待っているのである。