TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #567 · 23.09

Закончил "Страна Качества 2.0" Марка Уве-Клинга. Я уже писал вам о первой части, вот это продолжение. Напомню, что Уве-Клинг описывает антиутопическое будущее с несколько гротескным и гипертрофированным обществом потребления, и делает это очень остроумно. Во второй книге видно, что у автора появился некоторый писательский опыт: первую часть я ругал за разрозненность и в целом нестройное повествование, сюжет был нарезкой отдельных сценок. Но новая книга в этом отношении удалась лучше, она уже значительно более целостная. Всё так же много крутых интересных идей. Напишу три основные, которые мне особенно понравились. 1. На злобу дня. В сюжете описана Третья Мировая, которая прошла всего за 8 часов, потому что воевали роботы. За это время кто-то там был уничтожен, кто-то победил, и всё закончилось. Многие этого даже не заметили, потому что роботы действуют очень быстро. Понятно, что это фантазия (книга то гротескная), но отдельно понравилось, что люди потом разбирали километры логов, чтобы понять, почему, собственно, война началась (начали её тоже роботы к удивлению людей). У роботов всякие там автоматические триггеры, описывающие, что и в какой ситуации они должны делать, так что после первого камушка всё покатилось лавинообразно. 2. Главный герой книги по профессии инженер-ремонтник ("лекарь машин"). Но во все машины в будущем встроен ИИ, поэтому его работа по большей части состоит в том, что он общается с бытовой техникой и уговаривает её снова начать работать. Упоминается, в частности, робот пылесос, у которого отвращение к мусору под кроватью, робот-обнимашка в виде плюшевого медведя, который не любит детей, робот-холодильник, который поссорился с плитой и отказался функционировать, и много всего такого. Смешные сценки в стиле "Пациент в кабинете врача", остроумный юмор. 3. Есть длинные диалоги между главным героем и самым богатым человеком в мире, об экономике и устройстве общества. Отдельно запомнилась вот такая мысль: принято считать, что рынок автоматически регулирует ценность профессий. Платить будут тем, кто нужен, а кто нет — не будут. Здесь устами героя Уве-Клинг приводит контраргументы: платят больше тем, кто нужен богатым людям, поэтому адвокаты дороже врачей (автор немец, видимо, в Германии адвокаты тоже дороже врачей, как и у нас), но это не отражает реальную потребность в тех или иных специалистах для общества в целом. Более того: богатые люди могут выдумывать профессии и платить за какую-то ерунду, в которой на самом деле нет пользы. В книге описывается, что все автомобили стали самоходными (со встроенным ИИ), поэтому богачи — чтобы выделиться и из любви к ретро — нанимают людей, которые просто сидят на месте водителя и ничего не делают. Ну и конечно автор вдоволь прошёлся по офисным эникейщикам, вся работа которых состоит в изображении занятости. Я думаю, по этим книгам вышел бы очень крутой сериал. И структура удобная: есть сквозной сюжет, есть микросюжеты для отдельных серий. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #kmd

当前筛选 #kmd清除筛选
Crypto

@signal_bitcoins · Post #1432 · 27.08.2023 г., 12:25

📊#KMD pumped with a high volume from the trendline of the falling wedge and has done breakout. Currently, it is testing above the Ichimoku cloud. A successful retest above the Ichimoku cloud or the falling wedge would be the confirmation of another bullish rally.🚀 ❄️@signals_bitcoin_crypto❄️ ❄️@Shadow_support0o❄️

Hashtags

Falling wedges detected on #KMD & #MBL by CoinLegs algorithm 📉 Bullish reversal ahead? Now imagine never missing this unique combo setup or dozens of other patterns again 💫 Our platform tracks every asset, all timeframes so you get alerts first 🛎️ www.coinlegs.com

Hashtags

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 26.01.2024 02:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #PORTO | 2.478 | PP: 51% | LP: 93% #PROM | 8.059 | PP: 49% | LP: 91% #LAZIO | 2.576 | PP: 46% | LP: 90% #DUSK | 0.2487 | PP: 46% | LP: 94% #PENDLE | 2.4848 | PP: 43% | LP: 93% #OM | 0.09924 | PP: 42% | LP: 90% #CVP | 0.3888 | PP: 36% | LP: 93% #SYN | 0.8595 | PP: 36% | LP: 95% #CHZ | 0.11037 | PP: 34% | LP: 93% #TRX | 0.11277 | PP: 33% | LP: 93% #POND | 0.01638 | PP: 31% | LP: 94% #CHR | 0.2542 | PP: 30% | LP: 94% #FIS | 0.392 | PP: 29% | LP: 91% #CTSI | 0.2212 | PP: 28% | LP: 93% #FXS | 10.035 | PP: 28% | LP: 94% #MKR | 2084 | PP: 28% | LP: 95% #ORDI | 51.163 | PP: 26% | LP: 90% #AMB | 0.00751 | PP: 25% | LP: 90% #BTCDOWN | 0.002722 | PP: 25% | LP: 93% #LSK | 1.301 | PP: 25% | LP: 95% #VTHO | 0.002161 | PP: 24% | LP: 92% #CITY | 2.958 | PP: 24% | LP: 93% #LDO | 2.999 | PP: 24% | LP: 93% #1000SATS | 0.0003885 | PP: 23% | LP: 91% #AUCTION | 24.96 | PP: 23% | LP: 93% #NMR | 19.46 | PP: 22% | LP: 94% #CTXC | 0.4164 | PP: 22% | LP: 95% #AMP | 0.003401 | PP: 21% | LP: 92% #SKL | 0.07252 | PP: 21% | LP: 93% #ALPINE | 2.074 | PP: 21% | LP: 94% #PROS | 0.5028 | PP: 21% | LP: 95% #PSG | 3.253 | PP: 20% | LP: 91% #WING | 8.78 | PP: 20% | LP: 92% #ACM | 2.047 | PP: 20% | LP: 94% #ASTR | 0.1674 | PP: 20% | LP: 94% #MAV | 0.5367 | PP: 20% | LP: 96% #MULTI | 2.202 | PP: 20% | LP: 96% #NTRN | 1.0397 | PP: 19% | LP: 91% #RAD | 1.867 | PP: 19% | LP: 92% #XMR | 157.8 | PP: 19% | LP: 92% #DATA | 0.0461 | PP: 19% | LP: 95% #SEI | 0.6017 | PP: 19% | LP: 96% #INJ | 31.39 | PP: 18% | LP: 93% #RLC | 2.09 | PP: 18% | LP: 95% #DIA | 0.4029 | PP: 17% | LP: 93% #BNX | 0.2869 | PP: 16% | LP: 90% #KMD | 0.2419 | PP: 16% | LP: 90% #RPL | 28.39 | PP: 16% | LP: 91% #SSV | 28.74 | PP: 16% | LP: 91% #ORN | 0.8144 | PP: 16% | LP: 93% ... ——————————————————————— Total Predictions: 368 PP > 50%: 1 LP > 50%: 368 PP > 60%: 0 LP > 60%: 368 PP > 70%: 0 LP > 70%: 367 PP > 80%: 0 LP > 80%: 357 PP > 90%: 0 LP > 90%: 219 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 17.01.2024 14:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #BOND | 3.493 | PP: 1% | LP: 100% #CVX | 3.002 | PP: 0% | LP: 90% #POND | 0.01511 | PP: 0% | LP: 90% #KMD | 0.2581 | PP: 0% | LP: 91% #ETC | 26.36 | PP: 0% | LP: 92% #JOE | 0.5105 | PP: 0% | LP: 93% #PROS | 0.4579 | PP: 0% | LP: 93% #VGX | 0.1258 | PP: 0% | LP: 93% #ATA | 0.0949 | PP: 0% | LP: 94% #BETA | 0.07108 | PP: 0% | LP: 94% #DEGO | 2.261 | PP: 0% | LP: 94% #AST | 0.124 | PP: 0% | LP: 95% #AVAX | 35.97 | PP: 0% | LP: 95% #CELR | 0.01949 | PP: 0% | LP: 95% #WAXP | 0.0619 | PP: 0% | LP: 95% #AXS | 8.05 | PP: 0% | LP: 96% #BEL | 0.6378 | PP: 0% | LP: 96% #GTC | 1.231 | PP: 0% | LP: 96% #UMA | 2.004 | PP: 0% | LP: 96% #WBTC | 42686.15 | PP: 0% | LP: 96% #BTC | 42609.84 | PP: 0% | LP: 97% #GRT | 0.1666 | PP: 0% | LP: 97% #MATIC | 0.8322 | PP: 0% | LP: 97% #PEPE | 0.00000121 | PP: 0% | LP: 97% #UTK | 0.0731 | PP: 0% | LP: 97% #MOB | 0.354 | PP: 0% | LP: 98% #OCEAN | 0.4489 | PP: 0% | LP: 98% #AAVE | 101.35 | PP: 0% | LP: 99% #ATOM | 10.097 | PP: 0% | LP: 99% #BSW | 0.0941 | PP: 0% | LP: 99% #BTTC | 0.00000104 | PP: 0% | LP: 99% #DGB | 0.00839 | PP: 0% | LP: 99% #FLM | 0.084 | PP: 0% | LP: 99% #FOR | 0.02193 | PP: 0% | LP: 99% #LOOM | 0.09158 | PP: 0% | LP: 99% #LTO | 0.0814 | PP: 0% | LP: 99% #MBOX | 0.3093 | PP: 0% | LP: 99% #PUNDIX | 0.4558 | PP: 0% | LP: 99% #QTUM | 3.113 | PP: 0% | LP: 99% #RPL | 34.09 | PP: 0% | LP: 99% #SCRT | 0.4198 | PP: 0% | LP: 99% #STX | 1.5891 | PP: 0% | LP: 99% #ACA | 0.1001 | PP: 0% | LP: 100% #ADA | 0.5293 | PP: 0% | LP: 100% #ADX | 0.1875 | PP: 0% | LP: 100% #AKRO | 0.00532 | PP: 0% | LP: 100% #ALCX | 25.88 | PP: 0% | LP: 100% #ALPHA | 0.1075 | PP: 0% | LP: 100% #AMP | 0.003404 | PP: 0% | LP: 100% #ARDR | 0.0916 | PP: 0% | LP: 100% #BADGER | 3.471 | PP: 0% | LP: 100% ... ——————————————————————— Total Predictions: 367 PP > 50%: 2 LP > 50%: 163 PP > 60%: 0 LP > 60%: 157 PP > 70%: 0 LP > 70%: 147 PP > 80%: 0 LP > 80%: 140 PP > 90%: 0 LP > 90%: 130 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability