これを両方向に拡張しようとしました。アイデアを箱に収めるのは難しいが、ワイヤーヘッドが雰囲気だ

食べ物のアイデアの表現に苦労しましたが、要するに、消費者の食事の好みに関するビッグデータの ML モデリングと、ギャンブルのすべての心理的プリミティブを組み合わせることができることが判明しました。

食べ物のアイデアを表現するのに苦労しましたが、その要点は、消費者の食事の好みのビッグデータ ML モデリングとギャンブルのすべての心理的プリミティブを組み合わせることができることが判明したということです。 もう一つやりたいのは、おいしさの分布が「不均一」であることです。すべてのドリトが同じようにおいしいとは思いません。それらのいくつかは、フレーバーが2倍になるはずですが、ランダムなレートで、バッグごとにランダム化する必要があります(消費をより適切に追跡する方法が必要であり、最終的にはランダムよりもはるかに良い結果が得られるようにする必要があります、もちろん、これを+EVの方法で実行できるようになることに近づいていると思いますが、それが長期間行われるとは思えません(現在のビニールチップバッグは驚くほど安価です、 アメリカでは安くてきちんと開かないのですが、袋がきちんと開かないと、そうでなければはるかに多く食べるようになるので、これは明らかに間違いではありません)) この後のプレイは、研究開発部門全体が腸内細菌叢を深く理解し、最も一般的な種がどの栄養素やポリフェノールなどを餌としているかを理解することであり、そのため、目標は、このことを認識し、任意の時点で最も需要の高いものを最もよく満足させる方法を知っているユーザーごとの ML モデルです そして基本的に、異なるタイプの満腹感を間隔をあけて繰り返すような、上記のメタモデルがあり、これらの変数をすべて正しくプレイすれば、人口のかなりの割合で過食症を誘発することになる可能性があります もちろん、GLP1の問題はそれ自体であり、中毒性のある食品業界は現在、彼らが、ええと、~完全に合理的な資本最適化アクターだったら、彼らがすべき方法で彼らを止めるという貧弱な仕事をしていますが、

私は、このような明白なNSFW列をチャートに追加することに抵抗するために、多くの意志力を使いました