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摘要：本文在比特币，以太坊和BNB市场的背景下进行了交易策略，特别是短期动量，平均恢复和配对套利的分析和比较。通过购买和持有策略进行了比较评估。审查下的交易策略包括Ehlers移动平均跨界对，基于标准的基于偏差的平均归还方法和配对交易。检查了各种算法交易框架，并详细介绍了开发和增强过程。为了尽可能准确地复制现实世界的交易条件，将交易费用和滑倒纳入计算中。调查结果强调了胜过购买和保持策略的挑战，但他们也证明了通过势头策略实现这一目标的可行性，即使在交易成本上也是如此。
基于以太网-VLC数据转换系统的设计...
可见光作为射频技术的补充[8]，CDMA方面的一些研究实现了多用户接入[9]。在应用场景上，一些研究利用可见光通信进行音频传输[10]和视频显示[11]，还有利用可见光进行水下通信[12]。这些研究都没有充分发挥可见光在室内的应用优势。可见光作为一种理想的室内通信方式，可以与普通通信相结合，但目前这方面的研究还比较缺乏。以太网是应用最为广泛的通信技术，以太网上可见光通信应用的速率大多在100Mbps以下。基于此，我们提出了一种将可见光与千兆以太网相结合的应用设计，该研究可以解决以太网到可见光的转换问题
单机双向传输基本原理...
通过单根光纤或网络（无光隔离器或光放大器）进行光信号的双向传输，相当于通过双绞线或同轴电缆传输电信号、通过“以太”传输无线电信号以及通过空气传输声学信号（声音）。在所有这些情况下，介质都是互易的，即相对于传播方向对称。考虑通过单根光纤进行双向传输而不是“两次单向”传输的主要动机是将基础设施（光纤、光分路器和光放大器）减少两倍，并通过集成收发器设计降低成本。当然，双向传输会给系统设计带来其他成本和额外的复杂性。一种特殊的光纤！组件需要在收发器处“双工”双向信号，并且双向信号之间的串扰应保持较小。
文章 深度学习算法预测加密货币价格波动：提高投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。
深度学习算法预测加密货币波动价格：增加投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。
年度报告 - 计算机科学.docx
1. 运行时验证：Java 中的动手方法，Christian Colombo 和 Gordon J. Pace，Springer，ISBN 978-3-031-09266-4，2022 年。2. Jacques Vella Critien、Albert Gatt 和 Joshua Ellul。通过 Twitter 情绪和数据量预测比特币价格变化和趋势，载于《金融创新》，第 8 卷。Springer。2022 年 5 月。3. Simon Joseph Aquilina、Fran Casino、Mark Vella、Joshua Ellul 和 Constantinos Patsakis。EtherClue：对以太坊智能合约攻击的数字调查，载于《区块链：研究与应用》，第 2 卷，第 4 期。爱思唯尔。2021 年 12 月。4. Jennifer Bellizzi、Mark Vella、Christian Colombo、Julio César Hernández Castro。使用及时捕获的内存转储应对针对 Android 的隐形攻击。IEEE Access 10：35172-35218 (2022)。5. Axel Curmi、Christian Colombo、Mark Vella。基于 RV-TEE 的可信安全外壳部署：实证评估。J. Object Technol。21(2): 2:1-15 (2022)。6. Yonas Leguesse、Christian Colombo、Mark Vella、Julio C. Hernandez-Castro。PoPL：存在和局部性证明，或如何保护智能手机上的金融交易。IEEE Access 9：168600-168612 (2021)。7. Martin Leucker、Christian Colombo。（担任编辑）。Int. J. Softw. Tools Technol. Transf. 23（2）：155-156（2021）。 8. 内维尔·格雷奇、西菲斯·拉古瓦多斯、伊利亚斯·萨蒂里斯、雅尼斯·斯玛拉格达基斯。 Elipmoc：以太坊智能合约的高级反编译 9. ACM 编程语言 6 (OOPSLA1) 会议记录，2022 年 1-27 日 10. Yannis Smaragdakis、Neville Grech、S Lagouvardos、K Triantafyllou、I Tsatiris
2022 年数字资产主要趋势
去中心化金融，简称“DeFi”，是指由以太坊、Avalanche、Solana、Cardano 和其他第 1 层区块链协议支持的点对点金融，有别于中心化金融（“CeFi”）或传统金融（“TradFi”），在传统金融中，买家和卖家、支付发送者和接收者都依赖于银行、券商、托管人和清算公司等可信中介机构。DeFi 应用用户将资产“自行保管”在自己的钱包中，并受私钥保护。通过消除对可信中介机构的需求，DeFi 应用大幅提高了金融交易的速度并降低了交易成本。由于开源区块链区块对所有人都是可见的，因此 DeFi 还提高了交易以及由此产生的资产和负债状况的透明度。
孟加拉国的太阳能发电：现状、挑战和
摘要 孟加拉国正在努力利用各种应用技术利用太阳能发电。迄今为止，总发电量的近 3% 来自各种可再生资源，其中 2% 来自太阳能。自 90 年代中期开始使用太阳能以来，政府和私人组织的合作努力成功地在该国建立了强大的太阳能文化基础，并得到了世界捐助机构的资金支持。事实上，在该国化石燃料即将枯竭、能源需求日益增加以及环境问题日益严重的情况下，以太阳能为主要贡献者的可再生能源共享预期要高得多。本评论文章根据报告的数据和信息，重点分析了当前太阳能发电的现状、与国家愿景和全球太阳能趋势相适应的现有挑战以及潜在措施。
