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2024-2031 年全球 CBDC 和稳定币市场
Juniper Research 提供了选定数量的 CBDC 提供商的最新信息。要获得排行榜资格，公司必须参与直接提供 CBDC 平台。这里列出的公司已经在 CBDC 领域发展了特定的专业知识，尽管有些公司比其他公司更早踏上这条道路，因此拥有更广泛的客户群或地理覆盖范围。这项研究涵盖了大量供应商；但是，我们不能保证包括市场上的所有参与者。我们的方法是使用标准模板来总结提供 CBDC 服务的参与者的能力。该模板最后总结了我们对每个供应商的主要优势和战略发展机会的看法。我们还使用 Juniper Research 排行榜技术提供了我们对供应商定位的看法。
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。
ABL、比特币矿工和搁浅能源货币化
让一位高级信贷员接受比特币是非常困难的。对一群资产型放贷者说出“比特币挖矿”这个词，可能不会得到很好的回应。一个营运资本密集型、碳中性日益增强、拥有数亿美元设备、应收账款和房地产的行业，怎么会从任何有担保的放贷者那里获得几乎为零的债务资本？最有可能的是，因为比特币背负着这样的污名：(i) 它是无良高管在巴哈马购买房产的一种欺诈手段，1 (ii) 如果没有“真实”资产或中央银行的支持，本质上就一文不值，2 (iii) 是一种犯罪行为的手段，3 (iv) 庞氏骗局，4 (v) “可能是老鼠药的平方”，5 和 (vi) 大量浪费能源并对环境有害，这将不可避免地导致该行业陷入衰退和亏损的恶性循环。 6 上述观点的优点和价值尚未在公开市场上得到体现，现实情况更为复杂。然而，本文将讨论这最后一项批评。本文认为，比特币矿工为能源生产商提供了稳定、可靠的需求支持，以应对石油钻探、太阳能和风能设施产生的浪费能源（如下所述，此类能源称为“搁浅能源”）。比特币矿工对搁浅能源的消费应该有助于有担保的放贷人承销贷款，因为它可以减少天然气燃烧造成的空气污染，并改善可再生能源的生命周期经济性。
对比特币及其衍生加密货币的量子威胁评估
摘要 — 并非所有加密货币都一样。如今，它们通过使用非量子安全的椭圆曲线数字签名算法 (ECDSA) 数字签名而具有共同的量子漏洞，但它们遭受量子攻击的风险却大不相同。加密货币遭受攻击的风险取决于许多已知因素，例如区块间隔时间、延迟未处理交易完成时间的攻击漏洞以及加密货币用户的行为，从而增加量子计算机攻击的成本。Shor 算法可用于使用量子计算机破解 ECDSA 签名。这项研究解决了两个问题：量子计算机何时才足够强大，可以执行 Shor 算法？量子计算机需要多快才能破解特定的加密货币？在本文中，我们观察到，通过对量子计算机上的电路速度和量子加法时间进行基准测试，我们可以确定何时对特定加密货币存在潜在威胁。
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。
安德烈·阿加齐
2024 深度学习理论（比萨大学数学系博士课程）、数理统计（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2023 概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2022 随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2021 概率 (MATH 230)（杜克大学数学系）、统计学习理论 (STA 303)（昆山杜克大学数学系）、随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、2020 概率 (MATH 230)（数学系，杜克大学），随机微积分（MATH 545）（杜克大学数学系），毕业设计指导（杜克大学数学系），2019随机微积分（杜克大学数学系），
ISCC加培训
•ISCC提供了这种自定义的审计程序，该程序基于开发ISCC EU系统文档的经验202-6“非生物出身（RFNBOS）的可再生燃料（RFNBOS）和可回收的碳燃料”和205-1，“非生物源（RFNBO）的可再生燃料（rfnbo）和循环（rfnbo）和corbober fuels Fuels（rfnbo）（RFNBO）（RFNBO）（RC）。相关认证要求。•此审核程序可以与ISCC审计程序“监护链”结合使用（v5.1）。•审核程序是促进ISCC审核期间ISCC要求一致且可比的验证的关键工具。•系统用户可以使用审核程序进行内部评估，内部培训或准备审核。为此目的，审计程序的应用是自愿的，但建议进行。•每个要求都通过验证指南信息和有关提供哪些证据的信息进行补充。•根据经过审核的操作单元的类型，某些（子）章节与或仅是部分相关的。这在每个子章的标题中都明确标记。•如果要求不适用于特定审核，则不得回答（可以标记为不适用）。•对于相关要求，必须用“是”（合规）或“否”（不合格）标记合规性。如果指示，则必须在“查找”列中提供详细信息。•必须在“发现”列中解释每个“否”，并需要定义纠正措施（第6章）。•为每个章节和要求分配一个唯一的数字（由于技术原因，编号可能不连续）。•参考ISCC文档始终请参考ISCC网站上可用的最新版本。•如果一个问题需要可持续材料的陈述，则必须使用ISCC列表的措辞。
