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区块链对环境的影响 - ijrpr
随着数字时代的进步，区块链技术已成为现代创新的基石。区块链以其稳健性和去中心化而闻名，支撑着比特币、以太坊等加密货币的基础设施，并在金融、供应链管理和网络安全等领域发挥着作用。这些网络的核心是工作量证明 (PoW) 概念，它通过强大的审计功能确保通信完整性和网络安全。这些功能虽然可以有效地阻止物种欺骗，但需要使用大量电力。这种电力使用对环境的影响是多方面的且深远的。主要由不可再生能源驱动的 PoW 对能源的高需求对全球碳排放产生了重大影响。这种联系凸显了一个紧迫的悖论：承诺简化和改善我们的数字生活的技术也会对我们的环境造成严重破坏。
区块链技术对供应链的影响...
区块链技术已成为提高供应链透明度的革命性工具，解决了与跟踪和验证产品起源，运动和条件相关的长期挑战。在美国和日本等发达经济体中，由于监管压力和消费者的需求，供应链透明度已变得非常重要。例如，在美国，苹果和沃尔玛等公司采用了先进的供应链监测系统，导致70％的受调查公司报告到2022年的可见度提高（Smith＆Johnson，2020年）。同样，在日本，丰田已经集成了区块链技术来追踪其原材料，其运营透明度提高了40％（川崎，2021年）。这一趋势已通过《美国多德 - 弗兰克法案》和《英国现代奴隶制法》等严格的政策加速，该法案要求公司披露供应链活动，尤其是关于侵犯人权的供应链活动。这些进步表明，技术创新和政策框架一直是发达国家供应链透明度的关键动力。
区块链技术的概述和机会
3拜占庭的断层：拜占庭故障是指问题是在陆军将军之间就攻击还是撤退建立共识，每个将军都不直接与其他将军联系。将军需要就达成共识的机制达成共识。这通常是通过同意有利于多数的算法来完成的，但也必须确保没有叛徒可能会危害共识。拜占庭式容错是解决方案或系统的特征，该解决方案或系统可容忍类似于拜占庭断层的问题。在区块链，POW，POS和PBFT中是BFT的方法，但即使少数节点存在恶意行为，PBFT的目的也是要达到的。
基于区块链的自我消费优化和...
能源社区将是未来能源系统的重要因素。尤其是可再生能源社区在许多欧洲国家都引起了人们的关注，并且在世界各地的许多研发活动中都详细阐述了其实施，特征和用例。在奥地利研究项目区块链网格中，基于区块链的可再生能源社区在施蒂里亚的海姆斯库（Heimschuh）进行了现场测试。它支持不同的技术应用程序，例如为客户提供自我消费优化和点对点能源交易，以及一种用于支撑配电系统运营商的电网能力管理的新方法。这些用例已在模拟研究中已实施和验证，表明能源社区成员的总能源成本有希望。
国家区块链战略：孟加拉国
随着多种新兴技术的出现，我们正处于信息驱动的第四次工业革命 (4IR) 的边缘。这场革命既带来了新的挑战，也带来了令人兴奋的机遇。只有在这些新兴技术方面拥有专业知识的国家才能成功应对挑战并利用机遇。区块链技术被广泛认为是核心和基础技术之一，将成为即将到来的第四次工业革命的驱动力之一。意识到其潜力后，全球许多发达国家和发展中国家已开始探索区块链技术如何为未来挑战做好准备，并帮助它们解决许多现有的复杂问题，以实现到 2030 年的可持续发展目标 (SDG)。该战略是孟加拉国政府的一项努力，它认识到有必要探索区块链技术，以提高其技术能力、提高电子政务效率并促进创新。在这里，我们想强调我们非凡的雄心：引导孟加拉国成为一个区块链国家。考虑到这一愿景，本文件探讨了这一愿景的不同方面，特别侧重于制定实现这一愿景的战略和不同的长期、中期和短期目标。
区块链在航天领域的应用
虽然本文主要关注商业应用，但 DLT 可以支持监管功能的可能性有很多。联邦政府已经注意到 DLT 的潜力，并推出了针对员工数字记录、资产管理、供应链、采购应用和监控医疗产品来源的试点项目。例如，美国人事管理办公室正在使用原型 DLT 来处理退休员工的数字记录。5 另一个例子是，食品和药物管理局在其文件“哨兵系统五年战略 2019-2023”中指出，DLT 可能允许患者“允许访问他们的个人健康数据，同时保持他们的隐私”。FDA 指出，它将仔细评估 DLT 的潜在好处，包括效率提升和新功能。6
基于区块链的空间领域感知
摘要 — 随着太空活动的迅速扩展和太空垃圾的不断积累，空间领域感知 (SDA) 已成为维持安全太空行动的关键。本文提出了一种使用卫星群和区块链的去中心化解决方案，其中卫星（节点）充当验证者和批准者的角色，以安全地验证和存储碎片跟踪数据。我们的模拟表明，网络在约 30 个节点的情况下实现最佳性能，平衡吞吐量和响应时间稳定在 4.37 秒。这些结果表明，可以通过将大型网络分离为较小的自主群来有效地管理它们，每个群都针对特定任务进行了优化。此外，我们将去中心化群架构的性能与完全共享角色模型的性能进行了比较，并表明当角色分离时，可扩展性和响应时间显着改善。索引术语 — 空间领域感知、区块链、分布式账本、安全
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。