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※機械翻訳
Jess
@jessiprincey
チームでスコアカードを作成した作成者。
この選挙が盗まれたことは誰もが知っています。過去数日間、人々は最近DVSについて多くのことを話してきました...
※DVS=Dominion Voting Systems (ドミニオン投票システム)
Dominion Voting Systems (DVS) and the Author who created Scorecard in the Serbian team for DVS.
We all know that this election was stolen. Over the last couple days people have been talking a lot about DVS, recently...— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
アメリカと海外のIT社員の数を調べていたところ、LinkedInを地域別に検索できる機能を見つけたので、DVSにも適用して、セルビアの開発者に連絡できるかどうかを検討しました。それらをDVSで反転させるため。
I was researching companies to see how many IT people they employ in US vs overseas, and I found a feature which lets me search LinkedIn by region, so I thought I would apply the same to DVS and see if we can contact any developers in Serbia to get them to flip on DVS.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
セルビアでDVSのために働いている人が約10人いるのを見つけ、開発者を調べ始めました。開発者が会社にリンクしていることに気付き始めましたが、プロファイルにDVSの経験が記載されていない人も少なくありません
I found about 10 people working in Serbia for DVS, and I started to look into the developers, I started to notice that the developers were linked to the company, but more than a few did NOT have the DVS experience listed on their profile
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
それはどのように起こりますか？以前はエクスペリエンスをリンクしていたが、その後削除された場合に発生します。 LinkedInはそれらの従業員と雇用者の関係をキャッシュするので、経験を削除しても、あなたは彼らの会社の下にリストされたままになります。
How does that happen? It happens when you used to have the experience linked but it's since been removed. LinkedIn Caches those employee employer relationships so you stay listed under their company even though you've removed the experience.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
それで、なぜ誰かが会社との関係を削除したいと思うのだろうかと思いました...唯一の答えは何かを隠すことです。それで私はそれぞれを研究し始めました。
LinkedInのDVS従業員のスクリーンショットは次のとおりです。
That got me wondering WHY would someone want to remove their relationship with the company... only answer is to cover something up. So I started to research each one.
Here is the screenshot of the DVS Employees on LinkedIn:— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
このスクリーンショットで、私がAleksandar Lazarevicにカーソルを合わせていることと、彼のプロファイルへのリンクが画面の左下に表示されていることがわかります。 URLは:https://linkedin.com/in/aleksandarlazarevic777/
777で終わるハンドルに注意してください。これは後で機能します。
この開発者を調査したところ、この人物がデータセットのアルゴリズムによるブーストを時間の経過とともに行う方法についての本を書いていることがわかりました。正式名称はSMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）、
Note the handle ending in 777, that will come into play later.
In researching this developer I discover this person wrote the book on how to do algorithmic boosting of datasets over time. The Official name for it is SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique),— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
このメールに紙を添付しましたが、現在もここからオンラインで入手できます
https://www3.nd.edu/~nchawla/papers/ECML03.pdf
I've attached the paper to this email and it's still currently available online here ( https://t.co/XwFlkVca8r )
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
これは非常に高度な技術であり、抜粋です。「このペーパーでは、SMOTEアルゴリズムとブースティング手順の組み合わせに基づいて、不均衡なデータセットから学習するための新しいアプローチを紹介しています。」
This is very high level technical, here is excerpt: "This paper presents a novel approach for learning from imbalanced data sets, based on a combination of the SMOTE algorithm and the boosting procedure.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
誤分類されたすべての例に等しい重みが与えられる標準的なブーストとは異なり、SMOTEBoostは、希少クラスまたは少数派クラスから合成例を作成するため、更新の重みを間接的に変更し、偏った分布を補正します。
Unlike standard boosting where all misclassified examples are given equal weights, SMOTEBoost creates synthetic examples from the rare or minority class, thus indirectly changing the updating weights and compensating for skewed distributions
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
いくつかの高度および中程度の不均衡なデータセットに適用されたSMOTEBoostは、マイノリティクラスの予測パフォーマンスの改善と全体的な改善されたF値を示しています。
SMOTEBoost applied to several highly and moderately imbalanced data sets shows improvement in prediction performance on the minority class and overall improved F-values."
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
レイマンの説明：上部のデータポイントに基づいて調整が行われ、下部のデータポイントのバランスを保つか、タイになります。次に、そのアイデアを投票の集計に適用します。
Layman Description: An adjustment will be made based on the top data point to keep the bottom data point on track to balance, or Tie. Now apply that idea to tabulating votes.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
誰かがLinkedInであなたのプロフィールを見ると、通常、誰かがあなたのプロフィールを見ているというメールが送信されます。特に、長い間ログオンしていない場合は、おそらくこれらを見たことがあるでしょう。 Aleksandarsプロファイルを表示してから20分後、プロファイルは完全に消去されました。
When someone views your profile on LinkedIn, you are usually sent an email, especially if you haven't logged on in a long time, that someone is viewing your profile, you probably have seen these. 20 minutes after viewing Aleksandars profile, the profile has been wiped clean.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
アクセスできないわけではなく、完全に削除されています。
それがいつか存在したという証拠：https://imgur.com/a/1fFe6jcハンドルは上記と同じように777で終わり、このページはDuckDuckGoの検索結果でインデックスに登録されていることに注意してください。このプロファイルが存在したことの証明。
別のブラウザを開いたままだったので、すべてをアーカイブし始めたことがわかったので、彼のプロフィール写真を保存しました（https://imgur.com/a/mSAxhvs ）次に、画像を使用して検索することで、この画像がインターネット上に存在しないことを確認しました。
奇妙です。
添付およびリンクされた論文の謝辞のセクションでは、米国エネルギー省やその他の事柄に感謝し、「PhilipKegelmeyerの非常に有益なコメントにも感謝します」。それで今、この男が誰であるかを調べる時が来ました。
In the paper attached and linked, in the acknowledgment section, it thanks the US Department of Energy as well as other things and a "We also thank Philip Kegelmeyer for his very useful comments". So now it was time to look into who this man is.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
彼と彼のプロフィールを検索すると、次のようになります。「Philip Kegelmeyer（EE Ph.D、スタンフォード）は、カリフォルニア州リバモアにあるサンディア国立研究所の上級科学者です。実世界のデータ...
Search for him and his profile says: "Philip Kegelmeyer (E.E. Ph.D, Stanford) is a Senior Scientist at Sandia National Laboratories in Livermore, CA. His current interests are machine learning and graph algorithms, especially as applied to ugly, obdurate, real-world data...
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
これは、おそらく意図的に、分析に対して積極的に抵抗します。
https://imgur.com/M1Rp8KW
それは確かに、検出できないデータを変更しているように聞こえます。この時点で、私は何か大きなものを見つけたことがわかりました。
which is, perhaps deliberately, actively resistant to analysis. ( https://t.co/UFbFETQeSw )
That sure sounds like changing data that can't be detected. At this point I knew I found something big.— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
LinkedInでAleksandarをもう一度検索することにしました。同じ名前のプロフィール、まったく異なる写真、まったく異なるプロフィールがありましたが、驚くほど関連性の高い背景と仕事の経験がありました。
I decided to search again on LinkedIn for Aleksandar, and low and behold there was a profile of the same name, completely different picture, completely different profile but stunningly relevant background and work experience.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
彼は非常に高度で、この世界ではGoogleScholarと見なされています。
Aleksandarの「プロフェッショナル」プロファイルは次のとおりです。https://linkedin.com/in/aleksandar-lazarevic Wikiページ：
He's extremely advanced and is considered a Google Scholar in this world.
Aleksandar's "professional" profile is: https://t.co/k83PozFJul Wiki Page: https://t.co/WpV0qy1KHC— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
彼の仕事の経験にドミニオン投票システムについての言及がないことに注意してください。もし彼が確かに前向きな理由で雇われたのなら、なぜ彼はこれを彼のプロフィールに載せないのでしょうか？
Notice how there is no mention of Dominion Voting Systems in his work experience. If he was indeed hired for positive reasons, why would he not have this listed on his profile?
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
この時点で、私はこれがスコアカードの背後にいる人物であると100％確信しています。彼の論文や経験、講演を見ると、彼は非常に優れたビッグデータであり、分散システムの専門家であり、彼の作品はCISCOの特許にも引用されています。
At this point I am 100% convinced that this is the man behind Scorecard. Looking through his papers and experiences and talks he's a super accomplished Big Data, distributed systems expert, his works is even cited in CISCO patents
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
https://patents.google.com/patent/US9563854B2/en
この特許を読んだ場合、それは難しい読み物です。これは、トレーナーノードによって時間の経過とともにノードをゆっくりと修正するように教えられている接続された近距離マシンの概念です。おそらく選挙機？
https://t.co/yfYz2NH2X5 ) If you read this Patent, it's a tough read it's a concept of connected close range machines being taught to correct nodes slowly over time by a trainer node. Perhaps Election Machines???
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
彼の研究の詳細：https://researchgate.net/scientific-contributions/Aleksandar-Lazarevic-13940289 -すべて、データを予測どおりに変更するために使用する技術のように読まれます。
More of his research: https://t.co/7MffR02T9I - All read like tech that would use to change data predictably.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
今、私はこの男を、接続を証明するためにDVSの下にリストされているLinkedInのそのプロファイルに結び付けるデータを探しに行かなければなりませんでした。私は彼がよりハイエンドの技術概念について書いた古い論文を見つけました。
Now I had to go hunting for data that will tie this man, to that profile on LinkedIn that is listed under DVS to prove the connection. I found an old paper he wrote about more high end tech concepts.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
このドキュメントも添付されており（KST-1-102.pdf）、ここでも見ることができます（https://imgur.com/a/elIQ09r ）
彼に連絡するために使用された電子メールアドレスに注意してください。彼がDVSにリストしたのとまったく同じハンドルです。これで、これが同じ人物であることが確認されました。
では、なぜこの男性は2つのプロファイルを持っているのか、DVSに関連付けられたプロファイルは、それを見るように警告された後に削除されたのはなぜですか。また、彼のプロのプロファイルには動作のメモがないのはなぜですか。
So why does this man have 2 profiles, why did the profile associated to DVS get deleted once they were alerted to be seeing it, and why doesn't his professional profile have any note of working.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
もし私が選挙を盗むつもりなら、私は投票を数える会社に関連してそうすることができる人々を望まないでしょう...
If I were going to steal elections I would not want people capable of doing so associated with the company who counts votes...
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
今では、私が何かに取り組んでいると思って、この男を民主党員やソロスにリンクする方法を見つけるか、私たちが彼にそれについて尋ねる方法を見つけることを願っています、私が共有しようとしている残りは私ができることではありません確認してください、本当かもしれないいくつかの本当に奇妙な偶然です。
By now, I hope you think I'm on to something, and that you will find a way to link this man to democrats or Soros, or flat our ask him about it, the rest I'm about to share is nothing I can confirm, just some really weird coincidence that may be true.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
この男性について詳細な検索を行っていると、ブログスポットのブログに「LameCherry」という名前の人から書かれた記事に出くわしました。この人は、IntelおよびCIAレベルのディープステートのものと思われるものについて継続的にブログを書いています。繰り返しますが、これが誰であるかはわかりません。クラックポットのようなものです。
Doing Deep searches about this man I came across an article written on a blogspot blog from someone named "Lame Cherry", This person continually blogs about what appears to be deep state Intel and CIA level stuff. Again I have no clue who this is, and it reads like crackpot stuff
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
Second Article: ( https://t.co/GCVza21wer )
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
「つまり、グシファーはバルカン半島出身だった。ジョー・バイデンはバルカン半島にいた。クシュナーはバルカン半島にいて、情報の流れは病弱なヒラリー・クリントンを潜水艦に送り続けた...
"So Guciffer was from the Balkans. Joe Biden was in the Balkans. The Kushners were in the Balkans and the information flow continued to submarine the sickly Hillary Clinton...
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
ミッションはハムロッドを倒すのに成功しました。そのため、カナダのDomnionソフトウェアについて言及しているデータマイニング担当者がセルビアにいて、プログラマーを探していたとき、このロットが犯罪現場に戻ってきていることがわかりました。
The mission or missions were successful to bring down Hamrod. That is why when I noted a data miner mentioning Domnion software out of Canada was in Serbia, and looking for programmers, I knew this lot was returning to the scene of the crime.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
※関連記事
ドミニオン社セルビア拠点のソフトウェアエンジニアたちが次々とSNSのアカウントを削除し逃亡開始 米ネット民がリアルタイムで観察中～米ネットの反応「電気をつけた時のゴキブリのようだ」「その人たちは結局次のマシンを提供する。『詐欺師』という名前で」 https://t.co/ACurNj2QKg
— アノニマス ポスト ニュースとネットの反応 (@anonymous_post2) November 17, 2020
ドミニオンはカナダにあり、英国のMI6が所有し、ジョージソロスと結ばれており、ジョーバイデンに何百万もの票を投じていました...
Dominion is in Canada, is owned by British MI6, tied to George Soros, and was flipping votes by the millions for Joe Biden..."
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
AleksandarのLinkedInプロフィールの説明に戻る（https://imgur.com/a/68xutc7 ）「私は、何十億ものデータレコードをふるいにかけ、変化を促進し、ビジネスに大きな影響を与える隠れた洞察を発見するための、新しく革新的な方法を作成し、主導してきました。
この「LameCherry」がクラックポットでない場合は、上記とまったく同じ人物のように聞こえます。 AleksandarLazarevicはGuccifer2.0であり、信じられないほどの技術的なチョップを持っているようです。
Sounds like the exact same person described above, If this "Lame Cherry" is not a crackpot. Aleksandar Lazarevic is Guccifer 2.0 and seems to have the tech chops to be believable.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
それが本当なら、彼はそのLinkedInプロフィールで何をしていましたか？最初のLameCherryは、4年前にセルビアにいて、DVSとScorecardの開発者を募集していました...
If that is true, then what was he doing with that LinkedIn Profile? The first Lame Cherry ties it all together, 4 years ago, he was in Serbia recruiting developers for DVS and Scorecard...
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
そして、彼が誰であるかを明かさずに開発者に連絡するためのフロントが必要でしたが、彼が実際の人々を採用できるように、実際の会社と関係を持たなければなりませんでした。チームを編成すると、偽の採用担当者アカウントを削除するのを忘れていました。
and needed a front to contact developers without giving away who he was, but had to be associated with the actual company so he could recruit real people. Once he assembled his team, he forgot to get rid of the fake recruiter account.
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
すべてのセルビア人開発者がLinkedInのプロフィールを削除しました Vukašin Đorđević Nemanja Jelisijevic
https://t.co/29Qdk0szAR?amp=1
Latest Update: All Serbian Developers have removed their LinkedIn Profiles Vukašin Đorđević Nemanja Jelisijevic - https://t.co/29Qdk0szAR Ivan Ćojbašić - https://t.co/TmmfnlF4Qv
— Jess (@jessiprincey) November 19, 2020
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