XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分类帐
基于区块链的分布式AI模型：对AI模型共享的信任
●权力下放：没有一个实体可以控制整个网络，从而降低了操纵和增强安全性的风险。每个参与者（节点）都包含整个区块链的副本，从而有助于系统鲁棒性。●不变性[9]：一旦记录，没有共识就无法更改区块链上的数据，从而确保了存储的信息的完整性。此功能对于防止欺诈活动和确保在模型培训中值得信赖的数据记录至关重要。●透明度：所有参与者都可以看到区块链上的交易，通过可观察的问责制促进信任。此转移有助于验证数据源和模型更新。●共识机制：各种算法（例如工作证明和股份证明）确保网络参与者在分类帐状态下达成协议。这些机制即使在分散环境中也可以防止双重支出并建立共识。
使用姿势估计技术在儿童中检测ADHD疾病
加密货币，投资策略及其相关性。首先，提供了本文的背景，重点是加密货币的起源和早期使用。其次，讨论了研究问题，以确定个人意愿和投资加密货币能力的研究差距。第三，阐明了研究目的，并提出了这项研究的研究问题。加密货币是一个数字支付系统，不依赖银行来验证交易。这是一个点对点系统，可以使任何人在任何地方发送和接收付款。不是在现实世界中携带和交换的实物货币，而是纯粹是描述特定交易的在线数据库的数字条目。当您转移加密货币资金时，交易将记录在公共分类帐中。加密货币存储在数字钱包中。（https://www.kaspersky.com/resource-center/definitions/what-is-cryptocurrency）
加密空间：地理空间数据的新方向
地理空间技术的利用在推动主要的社会经济流程，使专家和休闲用户具有宝贵的见解，以增强其工作，简化日常任务并做出完善的决策。传统的工作流程和实践正在通过每个行业的创新深度技术技术进行了改变。位置情报解决方案（GeoSpatial Media and Communications，2019年）极大地促进了物联网，大数据分析，云计算，人工智能和其他技术的广泛实施。虽然最近的区块链技术在利用地理空间应用程序中的潜力仍未得到充实，但OGC在2019年宣布了针对区块链和分布式分类帐技术的新域工作组（BDLT/DWG）的形成，这表明向前迈出了一个有希望的前进的一步。
基于区块链的系统，用于增强透明度...
摘要： - 这项研究提出了一个基于区块链的系统，以解决政府基金分配和跟踪中透明度，问责制和腐败的系统。通过利用区块链的加密安全和不可变的分类帐，我们的解决方案旨在提高透明度并减轻腐败风险。通过细致的发展和经验验证，我们试图在现实世界中证明系统的功效。我们的研究不仅为复杂的治理挑战提供了一种补救措施，还阐明了区块链技术在治理中的变革潜力。通过整合区块链，我们旨在创建更负责任，有效的治理框架，促进公众信任并推进民主原则。这种创新的方法有望解决全球困扰治理系统的持续问题，为更透明和公平的治理范式提供了途径。
印度基于区块链的竞争检查系统
摘要：印度教育体系困扰着纸张泄漏的持续问题。在考试当天之前通过非法手段获取和传播考试论文，破坏了考试的完整性和公平性，并导致人们失去对系统的信任和信誉。本文提出了篡改 - 基于证明区块链的检查系统，以应对这一挑战。该提案的关键思想是在区块链网络上保留加密的问题论文和学生答案脚本。分布式分类帐技术（DLT）的不变性，保证答案脚本仍然无法篡改。此外，智能合约可以在预定的编写考试时间上自动化身份和访问管理和部署问题文件，以避免考试期间的时间损失。关键字：区块链，竞争检查，预防欺诈，印度，智能合约，纸张泄漏
基于区块链的药房供应链
摘要：制药部门的价值超过1万亿美元，有效的供应链管理（SCM）对于在供应链行业中实现经济，生态和社会优势至关重要。但是，常规的SCM程序经常遇到各种问题，例如不充分的信息共享，延长的等待时间来检索数据的疑问，对产品跟踪的可靠性以及假冒产品的存在。区块链技术由于其主要特征，包括不变性，透明度和权力下放，有很大的希望解决这些问题。基于区块链的药房供应链是指使用分布式分类帐技术，该技术允许在制造商从制造商到最终消费者的供应链中跟踪药品。这项技术提供了所有交易的防篡改和透明的记录，以确保将药物安全地安全地交付给预期的接收者。总体而言，在药房供应链中使用区块链技术有可能革新跟踪和分发药物的方式。
区块链和AI集成：转换供应链中的透明度
区块链技术与人工智能（AI）的整合正在通过提高全球网络的透明度，效率和信任来彻底改变供应链管理。区块链不变的分类帐提供了一个安全且分散的平台，用于记录交易，确保整个供应链中的数据完整性和可追溯性。AI通过提供优化运营和决策过程的高级分析，预测见解和自动化功能来补充这一点。，这些技术通过创建一个更透明和负责的生态系统来解决供应链管理中的关键挑战，例如欺诈，伪造和效率低下。区块链和AI之间的这种协同作用不仅简化了流程，还使利益相关者获得实时，可靠的数据，促进供应链中的协作和弹性。随着这些技术的不断发展，它们的整合有望重新定义行业标准，推动供应链实践中的创新和可持续性。
能源领域的区块链应用
全球能源领域正在迅速变化；同时，“工业4.0”技术（例如人工智能（AI）和分布式分类帐技术（DLT））正在成为新工业景观的新驱动因素。能源转变名为数字绿色转移，是由五个“ D” S驱动的：放松管制，脱碳，权力下放，数字化和民主化。这种新兴技术的迅速采用正在获得动力。尤其是DLT被认为是一种关键的促进技术，它具有很高的影响甚至破坏包括能源部门在内的各种行业的潜力。能源行业的数字化和权力下放是数字绿色转移的两个改变游戏规则的组成部分，该组件为未来的交易能源系统和市场提供了各种新的机会。然而，这种新开放的机遇和技术进步方案的领域需要开发新一代的标准化工作，以考虑在能源领域使用诸如DLT之类的新兴技术。
评估AI和区块链对减轻信用风险的影响：使用机器学习的预测分析方法
近年来，人工智能（AI），区块链技术和机器学习的整合已改变了金融行业的信用风险降低策略。本文探讨了这些技术在识别，评估和管理信用风险时的实际应用，并特别关注预测分析和分散框架。通过全面的文献综述和案例研究，研究表明了AI驱动算法，区块链的透明和不可变的分类帐系统以及机器学习模型如何提高了信用风险评估的精确性和效率。此外，该研究还研究了金融机构如何采用这些创新，以创建更准确的信用评分系统，减少欺诈并优化运营风险管理。尽管这些技术具有巨大的希望，但诸如数据隐私，法规合规性和实施成本等挑战仍然是重大障碍。本文以克服这些挑战的建议结束，并最大程度地发挥了AI，区块链和机器学习在降低信用风险中的潜力。
rDNA研究指南第三节的摘要
•核心主管和业务经理在2023年10月初（23财年的分类帐结束后）提交了年度核心活动和核心分析报告的初步草案。•执行摘要中的财务表已于2023年11月11日获得助理总监兼研究办公室主任（Natalie Smith和Jacqueline Toney）。•在2023年10月至12月期间，研究副校长研究 - 核心实验室审查了与核心董事和业务经理的报告，并要求更新或更正。•在2024年1月，Seagroves博士创建了报告的最终版本。•根据收到的评论进行修订后，研究办公室的通信总监（Lee Ferguson）整理了报告的最终副本。•最终报告草案已于2024年4月提交给临时研究副校长（韦斯利·拜尔利（Wesley Byerly，PharmD））。