XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据层
批发印尼盾数字概念验证 (PoC) 报告...
目录 i 图 iii 前言 印度尼西亚银行行长 v 前言 印度尼西亚银行副行长 vi 前言 印度尼西亚银行副行长 vii 执行摘要 1 概述 2 1.1. 背景 2 1.2. 目标 4 1.3. 商业模式 5 PoC 方法论 6 2.1. PoC 阶段 6 2.2. PoC 场景 6 2.3. 范围和假设 6 PoC 开发 8 3.1 用例层 8 3.1.1 货币供应流程 8 3.1.1.1 发行 8 3.1.1.2 赎回 9 3.1.1.3 资金转移 10 3.1.2 系统政策 11 3.1.2.1 限制功能 11 3.1.2.2 管理功能 11 3.1.3 监管 12 3.2. 数字资产层 12 3.3.执行层 12 3.3.1. 容器 13 3.3.2. 智能合约 13 3.3.3. 应用程序编程接口 (API) 13 3.3.4. Web 应用程序 (Web App) 13 3.3.5. 消息传递 13 3.3.6. 集成、互操作性和互连 (3i) 14 3.4. 数据层 14 3.4.1. 数据库中的存储 14 3.4.2. DLT 的结构 15 3.5. 共识层 15 3.6. 网络层 15 3.7. 安全方面 16 PoC 测试和结果 17 4.1. DLT 在批发印尼盾数字货币供应过程中的实施 17 4.2. 在印尼盾数字批发平台上实施智能合约 18 4.3. wRD 与其他金融市场基础设施的整合、互操作性和互联互通 19 发现和下一步行动 20 5.1 发现 20 5.2 下一步行动 20 缩写 21
获取美国各州、地区和地方的联邦资金
2 https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2021/01/27/executive-order-on-tackling-the-climate- crisis-at-home-and-abroad/ 3 https://www.epa.gov/environmentaljustice/whejac-justice40-climate-and-economic-justice-screening-tool-executive- order 4 例如， (1) 美国交通部交通弱势人口普查区（历史上的 DAC） 由美国交通部（USDOT）开发的工具，帮助补助金申请人根据上述指标确定其提议项目的地点是否在 DAC 内： https://usdot.maps.arcgis.com/apps/dashboards/d6f90dfcc8b44525b04c7ce748a3674a (2) 电动汽车（EV）充电正义40美国运输部和特拉华州能源部 (USDOE) 开发的地图工具是一种帮助电动汽车充电规划工作与 Justice40 目标保持一致的工具，通过显示多个数据层来识别 DAC、联邦公路管理局 (FHWA) 指定的电动汽车走廊、公共直流快速充电站（非特斯拉）和变电站：https://anl.maps.arcgis.com/apps/webappviewer/index.html?id=33f3e1fc30bf476099923224a1c1b3ee （3）美国能源部开发的低收入能源可负担性数据 (LEAD) 工具是一种地图工具，旨在帮助各州、社区和其他利益相关者了解低收入住房和能源特征，如年度能源负担（占收入的百分比）和年度能源成本：https://www.energy.gov/eere/slsc/maps/lead-tool 5 https://www.whitehouse.gov/ceq/news-updates/2022/02/18/ceq-publishes-draft-climate-and-economic-justice- screening-tool-key-component-in-the-implementation-of-president-bidens-justice40-initiative/ 6 请参考以下分析：https://rhg.com/research/inflation-reduction- act/?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_axiosgenerate&stream=top ; https://energyinnovation.org/wp-content/uploads/2022/08/Modeling-the-Inflation-Reduction-Act-with-the-US-Energy- Policy-Simulator_August.pdf ; https://www.moodysanalytics.com/-/media/article/2022/assessing-the-macroeconomic-consequences-of-the-inflation-reduction-act-of-2022.pdf
慢性淋巴细胞白血病的多组学水平
慢性淋巴细胞白血病 (CLL) 是一种淋巴增生性恶性肿瘤，其特征是功能成熟但不健全的 B 细胞增殖。它是西方人群中最常见的白血病类型，约占新发白血病病例的 25%。尽管最近的进展（例如依鲁替尼和维奈克拉治疗）改善了患者的前景，但侵袭性 CLL 形式（例如 Richter 转化）仍然是一项重大挑战。这种差异可能是由于在多组学水平上导致 CLL 发展的因素存在异质性。然而，关于 CLL 组学的信息是零散的，阻碍了基于多组学的潜在治疗方案研究。为了解决这个问题，我们在这篇综述中汇总并介绍了该疾病各个组学水平的一些重要方面。本文献分析的目的是从不同的组学水平描述 CLL 研究的例子，包括基因组学、表观基因组学、转录组学、表观转录组学、蛋白质组学、表观蛋白质组学、代谢组学、糖组学和脂质组学，以及通过多组学方法确定的研究。该综述包括 102 个 CLL 相关基因及其相关基因组学信息。虽然单组学研究产生了大量有用的数据，但它们忽略了疾病中存在的大量复杂生物相互作用。由于多组学研究整合了几个不同的数据层，它们可能更适合 CLL 等复杂疾病，并且迄今为止已经取得了令人鼓舞的结果。未来的多组学研究可能有助于临床医生根据 CLL 亚型改善治疗选择，并允许识别新的生物标志物和治疗靶点。
标题将植物免疫带到光线-NSF -PAR
摘要：我们报告了原始[5,5] C 130 -D 5H（1）富勒伯液的开创性实验分离和DFT表征。此成就代表了以原始形式获得的最大的可溶性碳分子。[5,5] C 130物种是迄今为止纯化的最高纵横比的富列型，现在超过了最近的巨型[5,5] C 120 -D 5D（1）。与C 90，C 100和C 120富默物相比，C 130 -D 5H的纳米管碳（70）比末端cap富烯基原子（60）多。从39,393个可能的C 130孤立的五角大楼规则（IPR）结构开始，在分析了极化性，保留时间和紫外线光谱后，这三层数据层明显预测了单个候选异构体和富富集管，[5,5] C 130 -D 5H（1）。通过原子分辨率的茎数据增强了这种结构分配，显示了与[5,5] C 130 -D 5H（1）富勒伯一致的独特和管状“类似药丸”结构。与球体富勒烯反应的高选择性允许从烟灰提取物中轻松分离并去除富富集。实验分析（HPLC保留时间，UV-VIS和STEM）协同使用（具有极化性和DFT属性计算）来降低选择并确认C 130 FullerTube结构。实现了新的[5,5] C 130 -D 5H富勒特管的隔离，为富勒特管系列的电子限制，荧光和金属特征的应用开发和基本研究打开了富勒彭的一系列具有系统的管子伸长的分子。这个[5,5]富勒伯家族还邀请了单壁碳纳米管（SWCNT），纳米角（SWCNHS）和Fullerenes进行比较研究。
地理信息系统 (GIS) 研究 | NC OSBM
执行摘要 “随着劳动力获得数字化赋权，GIS 数据库中组织的地理空间数据对于大多数企业（无论是私营企业还是公共企业、营利性企业还是非营利性企业、制造业、零售业和服务业）的运营功能至关重要。全面、准确且最新的全州 GIS 数据库将提高北卡罗来纳州企业的运营效率，从而提高其生产力和该州的经济”。上述引述来自 McKim and Creed 总裁 Herb McKim，该公司是一家总部位于北卡罗来纳州、为多个州提供服务的工程、测量和建筑公司，他谈到了本研究的一个关键目标，即提供建议，使有效的 GIS 治理和基础设施能够促进全州 GIS 数据库的发展。这一目标只有通过各级政府、大学、公用事业和私营部门的协作和合作才能实现。地理信息系统 (GIS) 结合了各层数据，提供特定位置所需的信息，为州和地方机构提供极其强大和关键的决策工具。使用 GIS 做出决策的示例包括：交通部 (DOT) 规划高速公路和了解环境影响、生物学家绘制全州传染病的传播情况、犯罪控制和公共安全确定如何最好地将应急人员加速到事故或犯罪现场以及立法者做出重要的区域界线决策。以空间方式显示位置数据 1 并叠加关键决策数据元素 2 可以做出更快、更好和更明智的决策，从而通过优化服务交付为纳税人节省开支，在许多情况下还可以挽救生命。GIS 的力量和价值不仅仅在于“地图制作”；它通过分析各种数据层 3 来体现变量的相互依赖性。这种权力还来自于将不同级别的政府聚集在一起，以便更有效地解决问题。北卡罗来纳州议会认识到 GIS 的重要性，并提供了法定权力来建立地理信息协调委员会 (GICC) 4 。这使得北卡罗来纳州在全国范围内成为全州 GIS 协调和治理成熟度方面的领导者。GICC、地理信息与分析中心 (CGIA) 5 和 NC OneMap 6 GIS 数据交换中心的现有结构以及北卡罗来纳州在国家 GIS 中的积极参与
地理信息系统 (GIS) 研究 | NC OSBM
执行摘要 “随着劳动力获得数字化赋权，GIS 数据库中组织的地理空间数据对于大多数企业（无论是私营企业还是公共企业、营利性企业还是非营利性企业、制造业、零售业和服务业）的运营功能至关重要。全面、准确且最新的全州 GIS 数据库将提高北卡罗来纳州企业的运营效率，从而提高其生产力和该州的经济”。上述引述来自 McKim and Creed 总裁 Herb McKim，该公司是一家总部位于北卡罗来纳州、为多个州提供服务的工程、测量和建筑公司，他谈到了本研究的一个关键目标，即提供建议，使有效的 GIS 治理和基础设施能够促进全州 GIS 数据库的发展。这一目标只有通过各级政府、大学、公用事业和私营部门的协作和合作才能实现。地理信息系统 (GIS) 结合了各层数据，提供特定位置所需的信息，为州和地方机构提供极其强大和关键的决策工具。使用 GIS 做出决策的示例包括：交通部 (DOT) 规划高速公路和了解环境影响、生物学家绘制全州传染病的传播情况、犯罪控制和公共安全确定如何最好地将应急人员加速到事故或犯罪现场以及立法者做出重要的区域界线决策。以空间方式显示位置数据 1 并叠加关键决策数据元素 2 可以做出更快、更好和更明智的决策，从而通过优化服务交付为纳税人节省开支，在许多情况下还可以挽救生命。GIS 的力量和价值不仅仅在于“地图制作”；它通过分析各种数据层 3 来体现变量的相互依赖性。这种权力还来自于将不同级别的政府聚集在一起，以便更有效地解决问题。北卡罗来纳州议会认识到 GIS 的重要性，并提供了法定权力来建立地理信息协调委员会 (GICC) 4 。这使得北卡罗来纳州在全国范围内成为全州 GIS 协调和治理成熟度方面的领导者。GICC、地理信息与分析中心 (CGIA) 5 和 NC OneMap 6 GIS 数据交换中心的现有结构以及北卡罗来纳州在国家 GIS 中的积极参与
提高社区恢复力和应急能力...
埃森哲联邦服务摘要 融合最新信息技术的新危机应对和管理方法在应急准备和响应的所有阶段都至关重要，包括规划、响应、恢复和评估阶段。准确及时的信息与响应组织之间快速一致的协调同样重要。我们正在努力开发一种多管齐下的应急响应工具，让利益相关者及时获得全面、相关和可靠的信息。应急人员分析、传播和根据关键信息采取行动的速度越快，他们的响应就越有效、越及时，受影响人群的受益就越大。我们的工具包括对多层开源地理空间数据进行编码，包括洪水风险位置、道路网络强度、代表内陆洪水的淹没地图和用于估计洪水区域和受损基础设施的计算机视觉语义分割。这些数据层被组合起来并用作机器学习算法的输入数据，例如在紧急情况发生之前、期间和之后找到最佳疏散路线，或为受影响地区的急救人员提供可用住宿清单。尽管我们的系统可以用于人们被迫从一个地方到另一个地方的许多用例，但我们证明了我们的系统在佛罗伦萨飓风发生在伦伯顿的用例中的可行性，伦伯顿是一个拥有 21,000 名居民的小镇，位于北卡罗来纳州威尔明顿西北 79 英里处。 关键词 应急管理、语义分割、内陆洪水建模、路线优化 介绍 需要一个多管齐下的危机规划和响应系统，该系统采用多种方式来分层、编码和可视化相关信息并改善人类的决策（Van de Walle，2007）。我们提出了一种多管齐下的人工智能 (AI) 应急工具，以提高社区对飓风、野火、地震和其他类型的紧急情况或危机事件等自然灾害的恢复能力。随着紧急情况的规模和影响不断增加，拥有加快人类决策的工具至关重要。在大数据和人工智能时代，应急管理人员可以利用多种数据源和可视化来改善危机情况下的决策。人工智能提供了处理大量数据的机制
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）。
Microsoft Word - Landslide_susceptbility_report_Dominica 最终版本打印
本研究的目的是为多米尼加绘制全国范围的滑坡易发性地图。由于现有数据不足以生成可靠的结果，我们决定生成几个新的数据层，并显著改进了一些现有数据。我们利用许多不同的来源为多米尼加生成了一个新的灾难事件数据库。据我们所知，这是最完整的清单。从这个数据库中可以清楚地看出，近年来滑坡报告变得更加频繁，而回溯过去时，可用的滑坡信息越来越少，而热带风暴和飓风的数据似乎随着时间的推移更加稳定。在试图评估滑坡频率/震级关系时，滑坡报告不足是一个大问题。我们还从不同来源汇编了所有可用的滑坡发生数据。我们必须将一些仅以纸质形式提供的旧清单数字化。最终，我们编制了 1987 年、1990 年、2007 年的滑坡清单，并使用多时间视觉图像解释生成了一份全新的滑坡清单，并为多米尼加生成了一个广泛的滑坡数据库。由此产生的滑坡数据库包含 1987 年的 980 起滑坡、1990 年的 183 起、2007 年的 161 起，并绘制了 986 起新滑坡，代表了 2014 年的情况。我们还根据公共工程部的维护记录，编制了最近五次事件的公路网沿线滑坡清单。其中包括 2009 年 9 月的 27 起滑坡、2010 年 10 月的 20 起、2011 年 9 月的 84 起、2011 年 11 月的 74 起和 2013 年 4 月的 44 起。在完成报告的第一版后，2015 年 8 月的热带风暴埃里卡 (Erika) 引发了大量滑坡。我们决定将这些数据纳入报告的第二版，并更新滑坡清单和易发性地图。UNOSAT 使用半自动图像分类将总共 1554 个新滑坡绘制为多边形，BRGM 将 89 个滑坡绘制为现场的点。我们尽可能地根据现有数据分析了滑坡的触发条件，并生成了降雨量级-频率关系。然而，没有足够的数据（包括滑坡日期和日期相关清单）来计算滑坡的震级频率关系，即不同频率的滑坡数量或密度。该方法很透明，因为利益相关者（例如我们采用了一种在数据可用性条件下最佳的滑坡敏感性评估方法。双变量统计分析提供了可能影响因素重要性的指示，但因素图的实际组合是使用主观专家迭代加权方法，使用空间多标准评估 (SMCE)。来自四个国家的工程师和规划人员）和其他顾问可以查阅标准树并评估标准化和权重，并进行调整。滑坡敏感性地图的第一个版本于 2015 年 6 月生成。此后不久，2015 年 8 月，热带风暴埃里卡在多米尼加引发了数百起滑坡。我们决定将新事件纳入分析，因为这是一个发生多起滑坡的重大事件，并调整滑坡敏感性地图，以便将新滑坡纳入高敏感性和中等敏感性类别。通过将历史滑坡纳入敏感性地图并手动编辑最终地图，进一步扩展了滑坡敏感性评估方法。目视检查了整个地图，并在必要时调整了高、中、低敏感性的建模区域，以便它们反映测绘地貌学家认为的最佳情况。这是一项相当耗时的活动，但它允许分别分析地图的不同部分，从而获得对当地规模也有效的结果，而不仅仅是对国家规模。还对敏感性地图进行了手动编辑，以简化敏感性单元。在最终的滑坡敏感性图中，3% 发生在低敏感性区域，8% 发生在中等敏感性区域，89% 发生在高敏感性区域。在热带风暴埃里卡期间引发的滑坡中，5% 发生在低敏感性区域，13% 发生在中等敏感性区域，83% 发生在高敏感性区域。考虑滑坡密度时，低、中、高的值分别为 0.039%、0.262% 和 5.658%（基于面积密度），0.174%、0.997% 和 9.849 nr/km 2（基于数量密度）。由于缺乏足够的基于事件的清单，很难确定滑坡密度的频率。我们将事件分为四种类型：频繁、中等、大型和重大事件。我们选择了密度不断增加的滑坡清单来代表这四种事件。还进行了暴露分析对于公路网络，我们还通过将主要公路网络细分为同质路段来生成滑坡敏感性地图，这些路段的特征来自公共工程部提供的道路数据库。我们还使用 SMCE 生成敏感性地图，并使用沿路五个可用的滑坡清单对其进行了描述。我们计算了最大和平均滑坡密度，即每公里道路上的滑坡次数。对于公路网络，我们还对频率的平均滑坡密度（每公里道路上的滑坡次数）进行了估算。