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図１６を参照すると、テストデータ集合の入力がモデルの選択された部分集合 グループ（ランダムに選択されてよい）の各モデルに差し出され，各部分集合で 予測される出力が各テストデータ出力と比較される。該部分集合で予測される出 力の計算の過程は個別モデルを創るための過程と同様な仕方で行われ、そこでは 個別のモデルで予測される値を入力としてそして実際の出力値を該出力として使 用して、新しいトレーニング及びテストのデータ集合が創られる。この過程はモ デルの多数の選択された部分集合グループ用に繰り返される。次いで該選択され た部分集合グループは、”フレームワーク”と呼ばれるものを規定するためにシ ステム入力からシステム出力を最も精確に予測するモデルの最適部分集合グルー プを見出すために発展させられる。図１７Ａと１７Ｂはフレームワーク発展の概 念を図解する。 図１８Ａを参照すると、該フレームワーク創生過程は更に、最適フレームワー クのグループを見出すためにモデル創生過程と同様な仕方で、繰り返される。最 適フレームワークのグループの情報豊富な部分集合は次の様に決定される。テス トデータ集合の入力がフレームワークの選択された部分集合グループの各フレー ムワークに印加され、各フレームワーク部分集合で予測される出力が各テストデ ータ出力と比較される。フレームワーク部分集合で予測される出力を計算する過 程は個別モデルを創る過程と同様な仕方で行われるが、そこでは新しいトレーニ ング及びテストのデータ集合が個別のフレームワークで予測された値を入力とし て、そして実際の出力値を該出力として使用して創られる。この過程はフレーム ワークの多数の選択された部分集合グループ用に繰り返される。該選択された部 分集合グルプは次いで、システム入力からシステム出力を最も精確に予測するフ レームワークの最適部分集合グループ（これは”スーパーフレームワーク”と呼 ばれる）を見出すために発展させられる。図１８Ｂはスーパーフレームワーク発 展用の考慮を図解する。 最適モデル決定過程、最適フレームワーク決定過程、或いは最適スーパーフレ ームワーク決定過程は、予め決められた停止条件が達成されるまで、繰り返され てもよい。該停止条件は、例えば、：１）予め決められた予測精度の達成、又は ２）予測精度で更に進む改善が達成されない時、の様に規定されてもよい。本発 明の方法はかくして実験データ集合上に分布した多数の相互作用する発展型対象 の階層が同定される伸長可能な発展型過程である。発展対象の該階層の深さは解 析されるべきデータ集合の複雑さにより決定される。簡単なデータ集合用には、 全データ集合の非常に小さな部分集合を使用する１つのコンパクトなモデルで該 全データ集合に亘りテストと検証（verification）のデータ集合値を精確に予測 するのに充分である。該データ集合の複雑性が増加すると、該全データ集合（検 証データ集合を含めて）を精確に説明するためにモデル、フレームワーク、スー パーフレームワークの階層を展開することが必要になるかも知れない。 分布状階層的発展（Distributed Hierarchical Evolution）の顕著な計算的利 点は、１つの大きな、モノリシックな実験型モデル（monolithic empirical mod el）の創生よりむしろ実験的モデルを規定するために大きなデータ集合に亘り分 布された多数の、コンパクトな発展型対象の創生から生じる。高度に非線形の過 程用には、大きなタスクを多くの小さいタスクに分けることが重要な実際的結果 を有する顕著な計算的利点を提供する。 分布状階層が成長すると、更に最適化が各段階で行われ、全体のデータ集合上 での１つの、グローバル最適化上での顕著な性能改善となることは注意されるべ きである。該大きなデータ集合内に含まれる益々増える情報は次々とより複雑な 発展対象の相互作用の中に閉じ込められ、該相互作用は該実験型モデリング過程 内の自由度の顕著な源として作用する。これは新データが現れた時該実験型モデ ルの更新を簡単化する。該実験型モデルの更新の初期過程は、該新データをテス ト集合として使用して現在の実験型モデル内に最も最近の又は”最も高い”発展 型対象の新グループを発展させることを含む。より早期のデータを使用して発展 させられたより早期の又は”より低い”発展型対象は全く変えられる必要はない が該階層内の最も最近の発展型対象の新グループを創るため使用され得る。より 早期の発展型対象のこのリクラスタリング（reclustering）からもし不充分に精 確な新実験型モデルが生じるならば、その場合だけ、該新データの部分集合を使 用して該階層内の該より早期の発展型対象を再発展（re-evolve）（該発展の繰 り返し）させる必要がある。これが達成された時、最も最近の発展型対象の次ぎ に新しいグループが該新データの異なる部分集合を使用して再発展させられる。 モデル更新へのこのトップダウン的取り組みは、大抵の従来技術のモデリングの 取り組みに共通なより伝統的なボトムアップのモデル更新に勝る顕著な計算的利 点を供する。 監視されないフイーチャークラスタリング 部分集合用グローバルエントロピーメザーの概念は又入力相関に基づいてフイ ーチャークラスターを発展させるために適応度関数として使用される。例えフイ ーチャー部分集合内のセルが出力状態に関し可成りの情報を含まなくても、該セ ル母集団統計は該部分空間上でなお高度にクラスターされ得る。入力フイーチャ ー間の相関は、”グローバルエントロピー加重係数の代替え的規定”の名称の節 で前に説明したグローバルエントロピーパラメーターの代替えの規定と非常に似 た情報エントロピー規定を使用して、出力状態から独立にセル母集団統計の均一 性を計算することにより同定され得る。この場合、情報エントロピーを計算する ために使用されたニシのデータ集合内の基本量はセル母集団であり、該ニシのデ ータ集合内のエントリーの数は該部分空間内のセルの数である。 セル占有統計のグローバルエントロピーによりドライブされる発展型技術を使 用して、最も高くクラスターされたフイーチャー部分空間は発展させられ、図１ ９Ａ、１９Ｂ、１９Ｃそして１９Ｄで示される。（１９Ａ及び１９Ｂの発展過程 は図５Ａ及び５Ｂの前に説明した過程と同様である。考慮下の特定の遺伝子が過 程７００で選択される。過程７４０により示す様に、次の遺伝子シーケンスは過 程７００で始めに作動させられる。） これは、クラスターを発見するための、１９９０年発行、アイイーイーイー論 文集（Proceedings of the IEEE）７８巻４号１４６４ー１４８０頁、コーネン 、テー．（Kohnen, T）著”自己組織化写像（The Self-Organizing Map）”で 説明される様に、コーネンニューラルネットワーク（Kohnen neural networks） の様な他の監視されない方法の代替えである。この様な従来技術の方法に勝る本 発明の方法の魅力的側面は監視されない及び監視されるモデリングの間の区別が 、該エントロピー計算での出力状態情報の簡単な排除又は包含により非常に自然 に起こることである。, ビットコインのない預金ボーナスコード2023. 一旦高度にクラスターされたフイーチャー部分空間のプールが発展させられる と、このプール内のフイーチャー部分空間のグループは、帰納用のドライブ条件 としての該部分空間を横切る入力の重なり用に、例えば、しきい値条件を使用し てより大きなクラスターを作るよう帰納的に合併させられ得る。この方法で、よ り大きなフイーチャークラスターのより小さなグループは、より大きなフイーチ ャークラスターの直接の同定が計算的に手に負えない非常に高い次元のデータ集 合に於いても、効率良く同定され得る。 情報可視化 高いグローバル情報エントロピーのフイーチャーデータ集合を決定する第１の 発展段階中に、該発展過程で同定される、最も高いローカル情報エントロピーを 有するセルのリストを保持することも又可能である。 乏しい、すなわち、人工的に情報豊富なセルのエントリーを避けるためにこの リストの選択では最小セルカウントしきい値が使用されてもよい。高いグローバ ル情報を有するフイーチャー内に存在するセルを調べることにより第１の発展段 階の終わりでこの高いローカルエントロピーリストを創ることは可能である。計 算効率の理由で、該第１発展段階の終わりでこの高いローカルエントロピーリス トを創ることが好ましい。 多次元データ空間内の情報豊富なセルを同定するこの方法は又”情報可視化（ information visualization）”用にも使用出来る。多次元空間での情報可視化 はデータ削減の問題として見られる。容易に理解可能な仕方でデータ集合内の本 質的情報を取り込むために、最も情報豊富なセルのみが表示される必要がある。 前の段落で、最も情報豊富なセルを選択するシステム的方法が論じられた。一旦 これらのセルが全部分空間上で選択されると、カラー科学から得られた方法が視 覚的に魅力ある仕方で該選択されたセルを表示するため使用されてもよい。例え ば、カラー空間の｛色相（Hue）、彩度（Saturation）、明度（Lightness）｝特 徴付けで、該色相座標が該セル出力カテゴリーへ写像され得る。該彩度座標はセ ルピューリテイ（cell purity）のメザーであるローカルセルエントロピー（Ｅ L s i かＷ Ls i の何れか）へ写像され得て、該明度座標は該セル内のデータ点の数（ すなわち、該母集団）へ写像され得る。他の視覚的写像も行える。該第１発展段 階の終わりでカテゴリー当たりのベースで最も情報豊富なセルのアクチブなリス トを発生する過程は顕著なデータ減少過程に帰着したことは注意すべきである。 このデータ減少は大きなデータ空間内で高い情報のローカル化された定義域（do main）の同定を容易にする。一旦全部分空間上の走査が該第１発展段階の終わり で完了すると、このリストは適当な可視的写像方法を使用して適当な表示装置｛ カラーシーアールテーモニター（color CRT monitor）の様な｝上に表示され得 る。かくして多次元データ空間は表示目的で１次元リストへ減じられた。本発明 の方法のユニークな側面は情報可視化に用いた方法論でデータモデリング行うた め使用された方法論の組み合わせである。両方法用の共通した統合するカーネル （kernel）はセルと部分空間の形式でのデータの画像的表現を用いて情報エント ロピーと発展を統合することにある。 ハイブリッドモデリング−分布状階層的発展のニューラルネットワーク又は他の モデリングパラダイムとの組み合わせ 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なものはないことを述べることは重要である。全 てのモデリング方法は、その取り組み（approach）のためか又は該データに課さ れた構造（geometries）のためか何れかで、”モデル偏倚（model bias）”を課 す。分布状階層的発展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得る。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。もし他の利用可能なモデ リングツールが基本的に異なる哲学を有するなら、それらの１つ以上を分布状階 層的発展と組み合わせることはモデル偏倚をスムーズ化する効果を有する。加え て、データ偏倚をスムーズ化するために種々のデータ集合を使用して多数の分散 されたモデルが各パラダイム内に作られ得る。最後の予測結果は各モデルから来 る個別予測の加重された又は加重されない組み合わせとなり得る。かくしてハイ ブリッドモデリングは、それが種々のモデリング哲学の強さを取り入れるので、 極端に強力なフレームワークをモデリングに提供する。 法則の発見−分布状階層的発展の遺伝的プログラミングとの組み合わせ 第１発展段階の後、生じたフイーチャーデータ集合の情報コンテントを調べる ことは教示的（instructive）である。多くの場合、多数の比較的情報豊富なフ イーチャーがあり、それは一緒に用いられると、実験型モデルの次ぎの展開用ベ ースを形成する。他方、もし、それらの絶対的情報コンテント（０と１の間で正 規化された）で測定された時、発展させられた情報豊富なフイーチャーがないな ら、最も適当な次の過程は、有用でローバストなモデルを発展させるよう努める 代わりに該データへ戻ることである。 時々、しかしながら、該第１発展段階のもう１つの成り行きがあり得る。該デ ータから際立ったフイーチャーが発展することがあるかも知れない。このフイー チャーは極端に情報豊富で、事実、手元の問題用の”遺伝的コード（genetic co de）”を表すかも知れない。この様な場合、より大きなデータ集合が該際立った 遺伝子によりコード化された入力を使用して構文解析され得て（can be parsd） 、この減少したデータ集合は、下にある法則を説明する数学的表現を発展させる ために、遺伝的プログラミングフレームワーク内への入力として使用出来る。遺 伝的プログラミングは、例えば、１９９４年発行、エムアイテープレス（M.I.T. Pres）、コザ、ジェイ．アール．（Koza, J.R.）著、”遺伝的プログラミング −自然的選択によるコンピユータのプログラミングについて（Genetic Programm ing-On the Programming of Computors by Natural Selection）”で説明されて いる。この表現は研究される過程の解析的説明を表し、発展型発見過程の最後の 結果である。この過程を用いて、情報理論と発展の組み合わせは、見かけは混乱 したシステム内の下にある秩序を閉じ込める数学的表現を発見することに帰着す る。情報コンテントのためにフイーチャーを調べ、次いで実験型モデリングか、 数学的発見か、又は該データに戻るか何れかに乗り込む、全体の過程はデータに ドライブされるパラダイムに基づく”発見の科学（Science of Discovery）”へ の体系的取り組みを説明する。 混乱したシステムの数学的説明の発展は基本的に内挿的性質（interpolative nature）か外挿的性質（extrapolative nature）へと該実験型モデルを変換する 。かくして数学的表現は、該実験型モデルの開発で使用されるトレーニング集合 の範囲の外側でデータ定義域内に於いてさえ出力値を予測するため使用出来る。 又数学的説明はモデル化されつつある過程又はシステム内への基本的見通しと恐 らくは下にある原理の発見とを得るための励まし（stimulus）を提供する。 本方法の全体的流れを図解するブロック図である。 適合型ビニングの例を示す。 適合型ビニングの例を示す。 データバランシングの方法を示す。 １次元のフイーチャー部分空間を示す。 ２次元のフイーチャー部分空間を示す。 ３次元のフイーチャー部分空間を示す。 どの入力がフイーチャー部分空間に含まれるかを表す例示的２進ビット記号列を示す。 ”情報豊富な”入力フイーチャーの発展を図解するブロック線図である。 ”情報豊富な”入力フイーチャーの発展を図解するブロック線図である。 ２進記号列適応度の加重ルーレット選択ホイール（weighted roulette wheel）を示す。 交叉（crossover）操作線図を示す。 ローカルエントロピーパラメーターを計算する方法を図解するブロック線図である。 グローバルエントロピーパラメーターを計算する方法を図解するブロック線図である。 ローカル及びグローバル情報コンテントの計算を図解する。 ローカルエントロピーパラメーターとグローバルエントロピーパラメーターの例を示す。 最適モデルを決定する方法を図解するブロック線図である。 モデル発展の方法を図解するブロック線図である。 情報写像（information map）を発生させる方法を図解する。 遺伝子リストとそれの付随情報写像の例である。 エグゾースチブな次元のモデリング過程の方法を図解するブロック線図である。 出力状態確率ベクトル／出力状態値を計算する過程の方法を図解するブロック線図である。 モデル遺伝子用適応度関数を計算する方法を図解するブロック線図である。 １つのフレームワークを発展させるために分布状階層的モデリングの方法を図解するブロック線図である。 フレームワーク発展の方法を図解するブロック線図を含む。 フレームワーク発展の方法を図解するブロック線図を含む。 スーパーフレームワークを発展させるための分布状モデリングの方法を図解するブロック線図である。 スーパーフレームワーク発展用の考慮点のリストである。 クラスター発展の方法を図解するブロック線図である。 クラスター発展の方法を図解するブロック線図である。 データクラスターを発見する方法を図解するブロック線図である。 画像的表現用グローバルクラスタリング指数の計算方法を図解するブロック線図である。 均質ポリマー連鎖反応（POLYMER CHAIN REACTION ）｛ピーシーアール（PCR） ｝フラグメントの同定 本発明が均質ピーシーアールフラグメントの同定に適用された。本方法は最初 にデーエヌエイ溶解カーブ（DNA melting curve）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。 背景 デーエヌエイフラグメント同定は伝統的にゲル電気泳動（gel electrophoresi s）により行われて来た。挿入染料（intercalated dyes）を使用する代替え方法 はあり得る時間と感度での利点を提案している。この方法は、加熱時２重螺旋デ ーエヌエイが変性する（捲きほごれる）と該染料蛍光量（dye fluorescence）が 減少することの観察に基づいている。温度に対する蛍光量をプロットする、最終 のいわゆる”溶解曲線（melt curve）”のデータ解析は該デーエヌエイフラグメ ントのユニークな同定のベースを提供する。しかしながら、該方法は、特定的デ ーエヌエイフラグメントの精確な同定を、他の非特定的フラグメントの存在及び 背景基盤（background matrix）からの蛍光ノイズの存在の両場合で、要求して いる。 スパイク（spiked）される食料サンプルの準備 この研究はピーシーアールを禁ずる知られる食料を評価した。該評価は、該禁 止食料の禁止効果を克服するために、該反応へのウシ血清アルブミン（bovine s erum alubumin）｛ビーエスエイ（BSA）｝の添加能力をテストした。加えて、溶 解曲線解析を使用したピーシーアール製品の均質性検出が臭化エチジウム染色（ ethidium bromide staining）を有する標準的ゲル電気泳動と比較された。 食料は地域の食料雑貨店で購入され、４℃で貯蔵された。３０の異なる食料が ビーエイエム（BAM）手順で事前強化（per-enriched）された。処方された強化 法（enrichment）に従い、サンプルはサルモネラニューポート（Salmonella new port）でスパイクされるか又はスパイクされずに残されたが、表ＩＩＩ参照。該 強化は次いでビーエイチアイ（BHI）｛デーアイエフシーオー（Difco）｝内で１ ：１０に薄められ、次いで３７℃で３時間培養された。 ポリビニルポリピロリドン（Polyvinylpolypyrrolidone）｛ピーブイピーピー（ PVPP）｝処理 グローバックサンプル（growback）の５００マイクロリットル（500 ul）のア リコート（aliquot）がピーブイピーピー｛クアリコン社（Qualicon, Inc.）｝ の５０ｍｇのタブレットを含むチューブに追加された。該チューブはボルテック ス（vortexed）されそして該ピーブイピーピーは１５分間澄むようにされた。最 終浮遊物は次いで溶解過程で使用される。 サルモネラサンプルの準備 ２ｍｌのスクリューカップチューブ（screw cup tube）で、強化すなわちピー ブイピーピー処理サンプルの５マイクロリットルがデーエヌエイ挿入染料エスワ イビーアールグリーン（DNA intercalating dye SYBR R Green）｛モレキュラー プローブ（Molecular Probes）｝の１：１０、０００希釈を含む溶解試薬｛５ｍ ｌビーエイエックス溶解バッフアー（5ml BAX R lysis buffer）と６２．５ｕｌ （マイクロリットル）ビーエイエックスプロテアーゼ（62.5 ul BAX R Protease ）｝の２００ｕｌ（マイクロリットル）に加えられた。該チューブは３７℃で２ ０分間次いで９５℃で１０分間培養された。９５℃の培養の後、４ｍｇ／ｍｌの ビーエスエイ（BSA）溶液の５０ｕｌ（マイクロリットル）が該溶菌液（lysate ）に追加された。これはピーブイピーピー処理済みと未処理のサンプルに行われ た。対照として、幾つかのサンプル未処理で残された。この未精製バクテリヤ溶 菌液の５０マイクロリットルが、パーキンエルマー７７００シークエンスデテク ター計器（Perkin Elmer 7700 Sequence Detector instrument）で使用されるピ ーシーアールチューブ内に含まれた１つのビーエイエックスサルモネラサンプル タブレット（BAX R Salmonella sample tablet）を水和するため使用された。該 チューブはキャップを付けられ、パーキンエルマー９６００サーマルサイクラー （Perkin Elmer 9600 thermal cycler）内で次のプロトコルに依り熱サイクルに かけられた。 9.前受制度. 10.金銭の入出金および暗号資産の送受信. 金銭の入金 入金することができる金銭（法定通貨） 日本円のみです。外国金銭（法定通貨）のお取扱いはありません。 入金の方法 取引ツール内の入金ー日本円振込用口座画面の指示に従い、いずれかの銀行宛に振込送金を行ってください。以下のとおり、入金の方法（振込人名義の設定）のみが異なりますが、入金が行われた後のお取扱いは同様となります。 GMOあおぞらネット銀行（日本円振込用口座画面において、同行への振込が初期設定されております。） 画面に表示される支店・口座番号宛に振込送金を行ってください。 振込人名義は、お客様のお名前（カナ）にてお振込ください。 住信SBIネット銀行（日本円振込用口座画面において、初期設定画面からの切替を行うことが必要となりますのでご注意ください。） 画面に表示される支店・口座番号宛に振込送金を行ってください。 振込人名義は、「入金番号（9桁の英数字）」 +「 お客様のお名前（カナ）」としたうえで、お振込ください。入金番号の入力漏れが多発しておりますので、ご注意ください。 取引口座への預入（送信） 当社指定ウォレットアドレス（以下「当社指定アドレス」といいます。）に暗号資産を送信していただき、当社が、当該送信を確認したのちに、お客様の取引口座に反映を行います。 取引口座からの送付（送信） お客様が当社にあらかじめ登録したウォレットアドレスに対し、当社所定の方法で当社に対し指図を行うことにより、取引口座からの送付（送信）を行うことができます。当該送付に関する手数料はお客様のご負担となり、当社は、取引口座から当該手数料を控除したうえで、送付（送信）を行います。 金銭の額または暗号資産の数量 受領年月日 当社の商号及び登録番号 また、取引ツールにおいて、金銭の入出金および暗号資産の送受信の完了を確認することができます。 本来とは異なるアドレスに対する送信が行われた場合 原則として、回復処理を行うことはできません。 本書作成時点において、当社では、（i）BCCをBTCアドレスに送信した場合、（ii） MONAをLTCアドレスに送信した場合に回復処理を行うことができなかった事実を確認しております。 しかしながら、これらの場合以外にも、回復処理ができない場合がありえますので、十分にご注意ください。 本来とは異なるアドレスに対し送信が行われた場合（例外的に回復処理を行うことができる可能性がありうる場合） 場合によっては回復処理を行うことができる可能性がありえますが、当社は、お客様に対し、回復処理の実現可能性を確約するものではありません。 本書作成時点において、当社では、BTCをLTCのアドレスに対し送信した場合において回復処理を行うことができた事実を確認しておりますが、今後発生する同種の事例においても、回復処理が可能であることを確約するものではありませんのでご了承ください。 以上のとおり、回復処理を行うことができるかは不確実であるため、当社は、お客様からのご依頼があった場合、有償にて、暗号資産の回復措置が可能であるか調査を行い、これが可能である場合回復措置対応を行います。 調査手数料 暗号資産回復の可能性調査のために必要となる手数料であり、金11,000円（税込）となります。 お客様から、ご連絡および回復調査のご依頼をいただいた場合、上記手数料のお支払いが完了した後に、当社において調査を開始いたします。 この調査は、当社がお客様に対し、暗号資産の回復をお約束するものではありません。従って、調査の結果、回復ができない場合であっても、お支払いいただいた調査手数料の返金はいたしかねますのでご了承ください。 回復手数料 上記（i）の調査の結果、回復が可能であると判明した場合に、実際に暗号資産の回復措置を実行するための手数料であり、金110,000円（税込）となります。 お客様から、回復措置の実行のご依頼をいただいた場合、上記手数料のお支払いが完了した後に、当社において回復措置を実行いたします。, ビットコインのない預金ボーナスコード2023. 11.利用者財産の安全管理. 分別管理 金銭 当社は、法令の定めに基づき、本取引に関してお客様から預託を受けた金銭（以下「受託金銭」といいます。）を、当社の自己資金とは分別して管理を行い、日証金信託銀行株式会社（以下「日証金信託」といいます。）へ信託しております。 具体的な分別管理の方法は以下のとおりです。 受託金銭は、以下に記載するいずれかの銀行口座において、当社の自己資金とは分別してそれぞれ管理を行います。 GMOあおぞらネット銀行 法人営業部 ビツトバンク（カ）コキヤクグチ 口座 住信SBIネット銀行法人第一支店 ビツトバンク（カ）コキヤクグチ 口座 ⅰの受託金銭に関し、法に基づいて信託しなければならない金額を毎営業日（以下「基準日」といいます。）の一定時間（日本時間０時）に算出します。 ⅱで算出された受託金銭について、基準日の翌銀行営業日（日本国の法令等により銀行が休日とされる日以外の日をいいます。）に、当社は、日証金信託へ信託設定の依頼を行い、その翌銀行営業日に信託設定が行われます。 複数人が個別に保管する秘密鍵 署名用のオフラインコンピュータ（通信可能なチップは破壊済、記録媒体は一切含まれない） 当社独自開発の専用OS（DVD-ROMブート用） トランザクション移動用専用物理デバイス ホットウォレットの顧客資産の割合について 当社のホットウォレットには顧客資産は含めず、自己資産のみとなっております。 債務の履行の方法 当社は、秘密鍵の漏えい等の事由（以下「漏えい等」といいます。）に起因して、お客様に対して暗号資産の返還ができなくなった場合、当社が保有する同種同量の暗号資産を交付する方法により、債務を履行することを原則とします。 もっとも、当該暗号資産の交付が困難である場合は、これに代えて金銭による弁済その他の方法により、お客様に対し適切な対応を行います。 債務の履行の時期 漏えい等の個別具体的な事情や状況等に応じ、当社において可能な限り速やかにその履行方法を確定させたうえで、お客様への対応を実施いたします。 債務の履行方法が金銭による場合の弁済額の算定の基準日および方法 漏えい等の個別具体的な事情や状況等を勘案し、合理的かつ客観的に適切であると認められる算定の基準日、および方法を当社においてそれぞれ決定のうえで、速やかにお客様に対し告知いたします。 12.計画されたハードフォークおよび当該ハードフォークにより生ずる新たな暗号資産に係る対応指針について. 計画されたHFへの対応について 当社は、当該HFの計画に関する情報収集に努めます。 当社は、前項の情報収集により当該HFの発生時期、内容、当該HFを計画する主体、当該HFの目的および予測される効果、お客様に生ずるリスク等、暗号資産の利用を判断するために必要となる情報を得た場合、適宜、当社お知らせページ等でお客様に提供するよう努めます。 当社は、当該HFによりお客様資産の保全およびお客様との取引の履行に何らかの支障が生ずるおそれがある場合には、当該HFの発生に備えてあらかじめ当該暗号資産に関する業務の全部または一部を一時停止する等お客様資産の保全およびお客様との取引を確実に履行するために必要かつ合理的な措置を講じます。 前項の措置を講ずる場合には、お客様に対して事前に告知します。ただし、緊急に停止せざるを得ない場合を除きます。 当社は、お客様資産の保全およびお客様との取引の確実な履行等に問題がないと判断した場合のみ、業務の一時停止措置等を解除します。 業務の一時停止の開始および停止した業務の再開について、速やかに当社お知らせページ等でお客様に告知します。また、再開時期をあらかじめ定めずに業務を停止した場合には、業務の再開見込みについて、随時、お客様に情報を提供します。 当該HFの発生に伴い行った業務の一時停止期間中に生じた当該暗号資産の価格変動によるお客様の損失については、当社は一切の責任を負いません。 当社は、お客様に分裂暗号資産を付与する場合には、少なくとも以下の事項については十分に確認するものとし、以下の事項を満たしていない場合または当社の裁量により、付与・取扱が困難であると判断した場合、分裂暗号資産の付与を行いません。 分裂暗号資産についてreplay-protection等、第三者による不正な移転を防止する措置が講じられているまたは講じることが可能であること 分裂暗号資産にお客様の資産を侵害する仕組みが講じられていないこと 分裂暗号資産の有する機能が不法、不正な行為を誘引するものではないこと 当社が分裂暗号資産を暗号資産関連取引（分裂暗号資産に係るウォレットサービスの提供を含む。）に係る取扱暗号資産とする場合には、他の新たに取扱う暗号資産と同様に社内審査その他の手続きを行い、その取扱を決定します。 当社は、当該暗号資産を保有していたお客様に対する分裂暗号資産の付与またはその他の適切な措置を実施した後でなければ、分裂暗号資産に係る暗号資産の売買等のサービスを開始しません。ただし、当該暗号資産をHF時点では取扱っていない場合またはHF後10年間を経過した場合を除きます。 当社は、お客様に分裂暗号資産を付与した場合であっても、当該分裂暗号資産に係る暗号資産の売買等のサービスを取扱わないことができるものとします。 13.リスクの理解. 価格変動リスク. スリッページに関するリスク. 流動性リスク. 手数料の変更によるリスク. 当社の破たんリスク. 暗号資産ネットワークによるリスク. システムリスク.
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