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产品碳足迹核算及林草碳汇碳中和技术规程
GWP EF AD E ············································ （1） 式中： E —— 每功能单位或单元过程的温室气体排放量，以二氧化碳当量（CO 2 e）表示； AD —— 温室气体活动数据，单位根据具体排放源确定； EF —— 温室气体排放因子，单位与活动数据的单位相匹配； GWP —— 全球变暖潜势，以政府间气候变化专门委员会（IPCC）最新发布数据为准。
LED 驱动控制专用电路TM1640
微处理器的数据通过两线总线接口和TM1640 通信，在输入数据时当CLK 是高电平时，DIN 上的信号必须 保持不变；只有CLK 上的时钟信号为低电平时，DIN 上的信号才能改变。数据的输入总是低位在前,高位在后 传输.数据输入的开始条件是CLK 为高电平时，DIN 由高变低；结束条件是CLK 为高时，DIN 由低电平变为高 电平。
第一章区块链技术概述
第一章区块链技术概述 1. 人工智能AI，区块链Blockchain，云计算Cloud 和数据科学Data Science。 人工智能：生产力变革。大数据：生产资料变革。区块链：生产关系变革。 2. 可信第三方： 交易验证，交易安全保障，历史记录保存->价格昂贵，交易速 度嘛，欺诈行为。 区块链： 去中心的清算，分布式的记账，离散化的支付。任 何达成一致的无信任双方直接交易，不需要第三方中介。注意：信用破产，绝 对中心化，不透明无监管。 3. 区块链： 用于记录比特币交易账目历史的数据结构，每个区块的基本组成都 由上个区块的散列值、若干条交易及一个调节数等元素构成，矿工通过工作量 证明来维持持续增长、不可篡改的数据信息。区块链又称为分布式账本，是一 种去中心化的分布式数据库。 区块链技术 是在不完全可信的环境中，通过构建 点对点网络，利用链式数据结构来验证与存储数据，借助分布式共识机制来确 定区块链结构，利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全，利用由自动化 脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据。 4. 体系结构：数据层： 封装了区块链的底层数据存储和加密技术。每个节点存 储的本地区块链副本可以被看成三个级别的分层数据结构：区块链、区块、区 块体。每个级别需要不同的加密功能来保证数据的完整性和真实性。 网络层： 网格网络，权限对等、数据公开，数据分布式、高冗余存储vs 轴辐网络，中央 服务器分配权限，多点备份、中心化管理。 共识层： 能够在决策权高度分散的 去中心化系统中使得各节点高效地针对区块数据的有效性达成共识。出块节点 选举机制和主链共识共同保证了区块链数据的正确性和一致性，从而为分布式 环境中的不可信主体间建立信任关系提供技术支撑。 激励层： 经济因素集成到 区块链技术体系中，包括经济激励的发行机制和分配机制等。公有链：激励遵 守规则参与记账的节点，惩罚不遵守规则的节点，使得节点最大化自身收益的 个体理性行为与保障去中心化的区块链系统的安全和有效性的整体目标相吻合， 整个系统朝着良性循环的方向发展。私有链：不一定激励，参与记账的节点链 外完成博弈，通过强制力或自愿参与记账。 合约层： 封装区块链系统的各类脚 本代码、算法以及由此生成的更为复杂的智能合约。数据、网络和共识三个层 次作为区块链底层“虚拟机”分别承担数据表示和存储、数据传播和数据验证功能， 合约层建立在区块链虚拟机之上的商业逻辑和算法，是实现区块链系统灵活编 程和操作数据的基础。智能合约是一个在计算机系统上，当一定条件被满足的 情况下，可以被自动执行的合约（程序）区块链上的智能合约，一是数据无法 删除、修改，保证了历史的可追溯，作恶成本很高，其作恶行为将被永远记录； 二是去中心化，避免了中心化因素的影响。 应用层： 区块链技术是具有普适性 的底层技术框架，除可以应用于数字加密货币外，在经济、金融和社会系统中 也存在广泛的应用场景。 5. 区块链特征 ：去中心，去信任；开放，共识；交易透明，双方匿名；不可篡 改，可追溯。 区块链分类： 公有链： 无官方组织及管理机构，无中心服务器， 参与的节点按照系统规则自由接入网络、不受控制，节点间基于共识机制开展 工作。 联盟链： 由若干机构联合发起，介于公有链和私有链之间，兼具部分去 中心化的特性。 私有链： 建立在某个组织内部，系统的运作规则根据组织要求 设定，修改甚至是读取权限仅限于少数节点，同时仍保留着区块链的真实性和 部分去中心化特征。 无许可区块链： 一种完全去中心化的分布式账本技术，允 许节点自由加入和退出，无需通过中心节点注册、认证和授权，节点地位平等， 共享整个账本。 许可区块链： 存在一个或多个具有较高权限的节点，可以是可 信第三方，也可以是协商制定有关规则，其他节点只有经过相应授权后才可访 问数据，参与维护。 6. 数字货币：区块链1.0 旨在解决交易速度、挖矿公平性、能源消耗、共识方 式以及交易匿名等问题，参照物为比特币（BTC）。区块链2.0 旨在解决数据隐 私、数据存储、区块链治理、高吞吐量、域名解析、合约形式化验证等问题， 参照物为以太坊（ETH）。
数据数据 - GIFRJ
1.您好，我将讨论有关信用证 LC 01641013555 - EUR 5,351,595.67 GDC 20190130000000873 (Group 3 AW 119 SEPOL) 的事宜，该信用证涉及里约州联邦干预办公室签署的 n" 82/2018 购买合同de Janeiro (GIFRJ) 和 FBR AVIATION lNC 公司（由 AEROMOT AERONAVES E MOTORES S/4 公司合法代表），通过现场拍卖（国际） n" 040/2018（管理流程 n' 00144.003308/2018-18），打算购买三（三）架旋翼飞机，这些都是新的头等舱飞机的使用，以满足国家民警秘书处 (SEPOL)、前里约热内卢州民警 (PCERJ) 和里约热内卢州军事消防队 (CBMERJ) 的需求。
数据作为经济利益，作为共享的数据和数据治理
1这是欧盟立法的不完整清单，与数据治理相关：欧洲议会的2016/679法规（EU）和2016年4月27日的2016年4月27日的理事会，涉及对自然人的保护在处理个人数据以及此类数据的自由竞争以及95/46/EC的自由数据方面的保护（一般数据）。 1-88;欧洲议会和2019年6月5日理事会的2019/944指令（EU）2012年6月5日的《电力和修订指令》 2012/27/eu oj l 158，14.6.6.6.2019，p。 125–199;欧洲议会和2019年6月20日理事会的2019/1024指令（欧盟）关于开放数据和重新使用公共部门信息OJ L 172，26.6.2019，p。 56–83;欧洲议会和2022年5月30日理事会的第2022/868号法规（EU）关于欧洲数据治理和修订法规（EU）2018/1724（数据治理法）OJ L 152，3 .6.2022，p。 1-44岁于2022年6月23日生效，将于2023年9月适用；欧洲议会和2022年10月19日理事会的第2022/2065号法规（EU）在数字服务和修订指令2000/31/EC（数字服务法）的单一市场上（数字服务法） 1-102，从2024年1月起生效；欧洲议会和2022年9月14日理事会的法规（EU）2022/1925关于数字领域的可竞争和公平市场2019/1937和（EU）2020/1828（数字市场）OJ L 265，12.10.10.2022，p。 1-66，实际上是2023年6月；在撰写本文时，理事会已经采用了有关《人工智能法》数据法的一般方法
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
合成数据：从数据稀缺到数据污染合成数据的关键挑衅
培训人工智能（AI）系统需要大量数据，AI开发人员面临访问所需信息的各种障碍。合成数据已将研究人员和行业的想象力作为解决这个问题的潜在解决方案。虽然可能需要对合成数据的某些热情，但在这篇简短的论文中，我们为简单叙事提供了至关重要的配重，这些叙述将合成数据定位为对每个数据访问挑战的一种无需成本的解决方案，突显了伦理，政治，政治和治理性，可以创建合成数据的使用。我们质疑合成数据本质上可以免于隐私和相关的道德问题的想法。我们警告说，将二元反对的构架数据构架对“真实”测量数据可能会巧妙地将数据收集器和处理器持有的规范标准转移。我们认为，通过承诺将数据与其组成部分（其代表和影响的人）离婚，合成数据可能会给民主数据治理带来新的障碍。
数据空间的数据平台
摘要 在我们的社会中，对生产和使用更多数据的需求日益增长。数据正在达到推动每个行业部门的所有社会和经济活动的程度。技术不再是障碍；然而，在技术大规模部署的地方，数据的生产会产生对更好的数据驱动服务日益增长的需求，同时，数据生产的好处在很大程度上推动了全球数据经济的发展，数据已成为企业最有价值的资产。为了充分发挥其价值并帮助数据驱动型组织获得竞争优势，我们需要有效和可靠的生态系统来支持跨境数据流动。为此，数据生态系统是组织内或跨组织数据共享和重用的关键推动因素。数据生态系统需要应对数据管理的各种基本挑战，包括技术和非技术方面（例如法律和道德问题）。本章探讨了大数据价值生态系统，并详细概述了几种数据平台实现，作为共享和交易工业和个人数据的尽力而为的方法。我们还介绍了实现数据平台的几种关键支持技术。本章最后介绍了数据平台项目遇到的常见挑战，并详细介绍了应对这些挑战的最佳实践。
