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《第一修正案》下的比特币保护
以其核心，比特币是一种通信协议，完全依靠网络参与者之间的信息进行操作。比特币用户将预期的交易传达给比特币网络的所有成员。比特币矿工在审查了这些预期的交易并选择一个子集以最终确定并组装成一个区块后，必须以相同的方式传播提议的块。比特币矿工然后通过认为阻止区块链的一部分并继续在其顶部添加新块来审查，订购和验证提议的区块并传达对其的接受。此过程需要公开披露整个区块链，以便用户可以检查他们不是当事方的先前交易的完整性。比特币用户还采用了对哪种版本的协议运行，经常经过激烈的辩论，也采用了对协议的更改。5比特币由参与者之间不断沟通组成，无法运作。比特币是语音，语音。
felix awujo标题：比特币的环境影响...
作者：Felix Awujo标题：比特币采矿术语的环境影响：2024春季部门：土木工程摘要：该项目的范围是评估整个生命周期的加密货币开采操作的碳足迹，从挖掘设备的生产到处置式设备。为此，进行了文献综述和分析，并提出了建议量化一个比特币的碳足迹。发现，使用可再生能源不仅是较低的环境影响替代方案，而且还可以确保比特币的可持续生产。关键字：比特币采矿和生产，碳足迹，环境影响，可再生能源，可持续能源，电子废物和回收委员会主席：Dragos Andrei委员会成员：Simeng Li，Monica Palomo
简化托管期货策略ETF（CTA）Maxi |简化比特币策略加上收入ETF
比特币风险：基金对比特币期货投资的价值会导致比特币价值的波动。比特币的价值取决于比特币在全球市场上对比特币在比特币交易中的需求的供求，该币由电子比特币交易所（“比特币交换”）组成。对比特币交易所和其他场地上的定价可能是波动的，可能会对比特币期货的价值产生不利影响。当前，与投机者相对较大的比特币使用相比，零售和商业市场中比特币的使用相对较少，因此有助于价格波动，这可能会对基金对比特币期货的投资产生不利影响。比特币交易是不可撤销的，被盗或错误地转移的比特币可能是无法挽回的。因此，任何错误执行的比特币交易都可能对基金对比特币期货的投资价值产生不利影响。
比特币采矿对哈萨克斯坦共和国碳足迹的影响
摘要：背景：比特币采矿是一种能源密集型过程，需要大量的电力，这导致采矿作业的碳足迹特别高。在哈萨克斯坦共和国，那里是由燃煤电厂产生的大部分电力，采矿作业的碳足迹特别高。本文通过采矿农场来研究能源消耗的规模，评估其在该国的总电费中的份额，并分析与比特币采矿相关的碳足迹。与其他经济领域的比较分析，包括运输和行业，以及减少采矿业务的环境影响的可能措施。材料和方法：使用哈萨克斯坦国家统计局（Bureau of Hazakhstan）提供的材料和方法：用于评估哈萨克斯坦碳足迹的影响，从2016年到2023年，使用了哈萨克斯坦共和国国家统计局。还分析了各种发电厂的电力生产数据。生命周期评估（LCA）方法用于分析能量系统的环境性能。CO 2排放。结果：哈萨克斯坦的总电量从2016年的74,502 gwh增加到2023年的115,067.6 gwh。在此期间，工业部门的电力消耗保持相对稳定。矿业农场的消费量在2021年为10,346 gwh。对CO 2排放的比较分析表明，与可再生能源的发电以及炼油和炼油和汽车制造相比，比特币采矿具有更高的碳足迹。结论：由于大量消耗和导致的二氧化碳排放，比特币采矿对哈萨克斯坦共和国的环境产生了重大负面影响。需要采取措施来过渡到可持续的能源并提高能源效率，以减少加密货币采矿活动的环境足迹。
埃隆马斯克的推文对比特币价格的影响......
加密货币的受欢迎程度呈天文数字上升，并催生了一种革命性的新支付和投资方式。这些由区块链支持的证券不仅成功吸引了华尔街的鲨鱼，也吸引了散户投资者。这种飞速增长导致加密货币和区块链的市值飙升。比特币是有史以来第一个领先的加密货币，其市值已超过 7830 亿美元。到 2023 年，所有加密货币的总市值预计将超过 10877 亿美元。尽管这些数字惊人，但加密货币市场一直在努力解决的一个问题是高波动性。与传统市场一样，加密市场容易因新闻发展和投机而波动，从而加剧价格波动。然而，由于加密市场的流动性短缺，这种影响被夸大了，任何小新闻或猜测都可能导致价格波动。埃隆·马斯克 (Elon Musk) 位列全球最富有的人和最富有的人之列。加密货币市场波动性的最大推动者是埃隆·马斯克，因为他在 Twitter 上有 5800 万粉丝，并且他发布了关于比特币和狗狗币等加密货币的令人费解的推文。在他的几条推文之后，交易量明显高于平常。研究人员认为，社交媒体活动会影响这些动向；因此，像埃隆·马斯克这样的有影响力的人可以显著影响加密货币。该项目旨在研究埃隆·马斯克在 Twitter 上的相关活动及其对加密货币市场的影响。该项目的目标是研究埃隆·马斯克的推文对比特币和狗狗币以及价格预测的影响。为了实现这一目标，该项目提出了各种模型，例如自回归模型、移动平均模型和自回归综合移动平均模型。基于对数似然、修正赤池信息准则和贝叶斯信息准则等各种指标，选择最佳模型来预测未来。
参议院法案编号1296（2024） - 比特币保护法
28-5403。定义。本章中使用：27（1）“数据中心”是指涉及建筑物或房屋的使用，其中大部分用途被计算机，电信或重新限制的设备所占据，包括支持设备，包括信息，其中30条限制，转移和传输和存储。31（2）“分布式分类帐技术”是指32个计算机或计算设备的点对点网络，以实现各种目的的33个贡献数据库的操作和使用。用户容纳34个用于签署数据库条目的私钥。在点对点网络中的节点通过加密证明条件验证35个数据库条目，并将其记录在36个公共分布式分类帐中，而没有集中的人类监督，但根据算法协议中建立的规则，没有集中的人类监督。分布式分类帐技术-38
比特币挖矿可以增加可再生电力容量吗？
13 CBECI 还假设矿工分别使用最高效和最低效的硬件，从而制定了能源消耗的下限和上限估计值。鉴于本文旨在估计挖矿的价格弹性，值得注意的是，CBECI 还在其模型中包括了每千瓦时 0.05 美元的静态电力成本假设，该假设用于告知他们在任何时间点用于挖矿的硬件类型。他们对能源使用的核心估计假设矿工使用成本最低的设备，直至基于假设的电力成本的盈利门槛。当没有挖矿硬件在每千瓦时 0.05 美元的情况下盈利时，矿工会继续在他们的模型中挖矿并使用最后使用过的盈利硬件。CBECI 使用电力成本来部分告知模型用于挖矿的硬件选择，这突出了进一步改进的机会；即允许硬件成为我们用于价格弹性估计的国家特定电价的内生函数。
比特币区块链中使用的SECP256K1椭圆曲线的安全性：
摘要：本文深入研究了用于比特币区块链中地址生成的SECP256K1椭圆曲线的复杂特征和安全属性。比特币区块链是一个分散的数字分类帐，记录了用比特币加密货币进行的所有交易。在这项工作中，描述了SECP256K1椭圆曲线及其参数以及使用随机数生成私钥和公共密钥的方法。虽然专用密钥允许签署交易来花费比特币，但相应的公钥和地址使其他人能够验证交易并将资金发送到区块链上的特定地址，以确保分散网络中的安全性，真实性和隐私性。讨论了对使用SECP256K1的使用来生成诸如蛮力攻击，扭曲攻击，故障攻击以及椭圆曲线实施中的侧渠道攻击之类的比特币地址。通过维护SECP256K1的安全性和完整性，我们可以确保加密操作（例如数字签名和关键交换）仍然不妥协。如果曲线的安全性受到了损害，恶意用户可能会从公共钥匙中衍生出私钥，从而导致未经授权的交易，双人支出或其他恶意活动。可以通过确保使用SECP256K1进行彻底的测试和验证以确保正确且安全的操作来增强实施的安全性。讨论了对区块链技术的重要攻击，例如51％的攻击，SYBIL攻击，双重支出攻击和智能合同漏洞。通过全面的探索，读者将了解为什么选择这种特定的椭圆曲线以用于比特币的加密协议中，从而强调了其在确保区块链生态系统的鲁棒性和完整性方面的作用。
Maxi |简化比特币策略加上收入ETF
比特币风险：基金对比特币期货投资的价值会导致比特币价值的波动。比特币的价值取决于比特币在全球市场上对比特币在比特币交易中的需求的供求，该币由电子比特币交易所（“比特币交换”）组成。对比特币交易所和其他场地上的定价可能是波动的，可能会对比特币期货的价值产生不利影响。当前，与投机者相对较大的比特币使用相比，零售和商业市场中比特币的使用相对较少，因此有助于价格波动，这可能会对基金对比特币期货的投资产生不利影响。比特币交易是不可撤销的，被盗或错误地转移的比特币可能是无法挽回的。因此，任何错误执行的比特币交易都可能对基金对比特币期货的投资价值产生不利影响。
分析机器学习方法以预测比特币定价
加密货币是一种使用区块链技术和密码学来保护有关数字市场交易和交换的信息的数字货币形式。像比特币这样的加密货币由一个大型网络组成，该网络有许多同行在上面工作，每个同行都有整个历史记录，其中包含所有发生的交易。比特币是最受欢迎的加密货币。比特币吸引了个人和机构投资者的很多关注。本文的目的是分析机器学习方法以预测比特币定价。机器学习及其相关领域近年来取得了显着进步。机器学习技术用于科学的不同领域，尤其是加密货币价格预测。使用此机器学习模型，我们可以预测比特币的价格方向。机器学习方法已被证明可以有效预测比特币价格。讨论了几乎没有用于预测比特币价格的机器学习模型是线性回归，逻辑回归，贝叶斯回归，支持供应商机器，随机森林，神经网络。每种机器学习方法都有其自身的优势和缺点，但是从文献分析中可以理解，人工神经网络和支持供应商机器的有效性率最高。机器学习方法比参数回归方法具有更高的预测准确性。