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基于吸烟状况的糖尿病前期和糖尿病患者白蛋白尿的预测因素和决定因素：使用英国生物银行数据的横断面研究
a 英国牛津大学 Nuf 菲尔德初级保健科学系 b 英国谢菲尔德大学健康与相关研究学院 c 英国国家健康与护理卓越研究所 d 英国 NHS 英格兰与改进 e 英国谢菲尔德大学感染、免疫与心血管疾病系 f 英国伦敦切尔西和威斯敏斯特医院临床化学系 g 英国莱斯特大学莱斯特糖尿病研究中心 h 英国阿伯丁大学应用健康科学研究所医学统计团队 i 英国莱斯特莱斯特大学医院 NHS 信托基金 j 英国伦敦埃普索姆和圣赫利尔大学医院 NHS 信托基金肾脏科 k 英国伦敦皇家全科医学院 l 英国莱斯特 NIHR 生物医学研究中心糖尿病系 m 心血管英国莱斯特 NIHR 生物医学研究中心，英国莱斯特 n 埃及伊斯梅利亚苏伊士运河大学分子与细胞医学卓越中心
采用丙烯酸进行数字光处理三维打印...
摘要 通过三维（3D）打印制备多孔金属因其开放孔隙、定制化潜力而受到众多领域的广泛关注，但粉末床熔合技术制备的致密内部结构无法满足多孔材料在大比表面积需求场景下的特性。本文提出了一种通过粉末改性和数字光处理（DLP）3D打印多尺度多孔内部结构钛支架的策略。钛粉经改性后与丙烯酸树脂复合并保持球形。与原始粉末浆料相比，改性粉末浆料表现出更高的稳定性和更好的固化特性，且固含量为45vol%的改性粉末浆料的深度灵敏度提高了约72%。随后将固含量达到45vol%的浆料通过DLP 3D打印打印成绿色支架。烧结后，支架具有大孔（孔径约为 1 毫米）和内部开放的微孔（孔径约为 5.7–13.0 µ m）。此外，这些小尺寸（约 320 µ m）支架保留了足够的抗压强度
使用机器学习对结构进行数据驱动的地震分析
摘要：钢筋混凝土剪切壁是支撑侧载荷的最重要的建筑结构组件之一。尽管具有重要意义，但剪切壁的安全边缘不足，通过地球后侦察和当前的实验研究已经揭示了剪切壁的安全边缘。当前的剪力壁不能以基于力学和经验数据的模型而迅速确定其故障模式。为了确定剪切墙如何根据几何配置，材料质量和增强细节而失败，本研究使用机器学习（ML），该机器学习（ML）最近取得了一些进步。由395个实验带来了不同几何配置的剪切壁，构成了研究的详尽数据库。在这项研究中，最佳预测方法是通过评估八种机器学习方法来确定的，其中包括K最近的邻居（KNN），幼稚的贝叶斯，随机森林，XG增强，决策树，Ada Boost，Cat Boost和LightGBM。详尽的检查导致了这项研究中随机基于森林的ML方法的提议。在确定剪切壁如何破裂时，建议的方法准确87％。根据研究，纵横比，边界元素加固指数以及厚度厚度的壁比是剪切壁故障的关键因素。最后，这项研究提供了一种由数据驱动的分类方法，该方法是开源的，可以被全球设计公司使用。提供新见解的其他实验数据可能很容易包含在建议的方法中。
说明性行业建筑，以减轻中央银行数字货币和商业银行货币的潜在分裂*
中央银行已经描述，提出和试行了CBDC的几种模型和架构。国际定居银行（BIS）描述了一系列CBDC架构，包括单层“直接”体系结构，两层“混合”和“中间介于介于的”体系结构以及“间接”体系结构[2]。BIS还描述了多CBDC布置的模型，以使跨境支付更有效，即“兼容” CBDC系统，“相互关联”的CBDC系统和“单个” CBDC系统[3]。中国人民银行发起了使用两层建筑的CBDC飞行员，中央银行向负责交换和流通的授权运营商发行了数字法定货币[16]。爱沙尼亚中央银行正在尝试基于法案的CBDC货币计划建立在分区区块链体系中[14]。波士顿联邦储备银行和马萨诸塞州理工学院已经制作了两个带有中央交易处理器的CBDC系统，一个具有“雾化器”建筑，另一个具有“两相提交”体系结构[11]。英格兰银行描述了CBDC提供的几种潜在模型，包括“平台模型”，“汇总帐户模型”，“中间的令牌模型”和“携带者仪器模型” [5]。我们在本文中采用的“平台模型”（图1）包括英格兰银行经营核心分类帐，并通过应用程序编程接口（API）访问授权和监管的付款接口提供商（PPIPS），这些提供商（PPIPS）可为用户提供访问CBDC的访问。
使用生成对抗神经网络对多发性硬化症患者大脑结构连接进行数据增强
背景和目标：机器学习框架已经展示了其在处理复杂数据结构方面的潜力，并在包括脑成像在内的许多领域取得了显著成果。然而，训练这些模型需要大量的数据。这在生物医学领域尤其具有挑战性，因为由于获取的可及性、成本和病理相关的多变性，可用的数据集有限且通常不平衡。为了克服这一挑战，可以使用生成模型来生成新数据。方法：在本研究中，提出了一个基于生成对抗网络的框架来创建多发性硬化症 (MS) 中的合成结构脑网络。该数据集包括 29 名复发缓解型和 19 名继发进展型 MS 患者。使用 T1 和扩散张量成像 (DTI) 采集来获取每个受试者的结构脑网络。对新生成的脑网络质量的评估是通过 (i) 分析其结构特性和 (ii) 研究它们对分类性能的影响来执行的。结果：我们证明了高级生成模型可以直接应用于结构脑网络。我们从数量和质量上表明，新生成的数据与真实数据相比没有显著差异。此外，使用生成的样本扩充现有数据集可提高分类性能（ 퐹 1 푠푐표푟푒 81%），而基线方法（ 퐹 1 푠푐표푟푒 66%）则没有。结论：当需要基于连接组的数据增强时，我们的方法为生物医学应用定义了一种新工具，为通常的基于图像的数据增强技术提供了一种有效的替代方案。
海地 - IMF elibrary 厄瓜多尔：选定的问题； IMF国家报告号24/358 欧元区的债务相互关系 卢旺达 中央银行数字货币数据使用和隐私保护 改变巴西气候
政策讨论在2024年7月2日至3日在华盛顿特区举行，在2024年7月24日至8月24日至8月5日，在2024年10月21日至26日在华盛顿特区举行的整个8月和9月在远程举行了几次其他会议，并在11月25日至12月25日至12月16日。团队由Tumbarello女士（头）组成，Huertas，Kaho，Passadore先生（全部WHD），Chociayy（SPR），Barseghyan（SPA），SUNG（SUNG），SUNG，（FAD）和Messrs。Duvalsaint和Wata（Port-au-au-au-au-au-part-au-au-au-au port-au offer）。前团队成员包括Noah Ndela和Matz先生。OJO女士提供了出色的研究帮助。 Coquillat女士协调了与任务计划和文件准备有关的所有工作。 宣教会与经济和财政部长Alfred FilsMétellus会面，中央银行州长Ronald Gabriel，规划与外部合作部长Ketleen Florestal，其他高级政府官员，捐助者社区，非政府组织和私营部门代表的成员。 Ludmilla Buteau Allien女士（OED顾问）参加了所有政策和技术讨论。 AndréRoncaglia先生（执行董事），Bruno Saraiva和Felipe Antunes先生（两位替代执行董事）加入了政策会议。OJO女士提供了出色的研究帮助。Coquillat女士协调了与任务计划和文件准备有关的所有工作。宣教会与经济和财政部长Alfred FilsMétellus会面，中央银行州长Ronald Gabriel，规划与外部合作部长Ketleen Florestal，其他高级政府官员，捐助者社区，非政府组织和私营部门代表的成员。Ludmilla Buteau Allien女士（OED顾问）参加了所有政策和技术讨论。 AndréRoncaglia先生（执行董事），Bruno Saraiva和Felipe Antunes先生（两位替代执行董事）加入了政策会议。Ludmilla Buteau Allien女士（OED顾问）参加了所有政策和技术讨论。AndréRoncaglia先生（执行董事），Bruno Saraiva和Felipe Antunes先生（两位替代执行董事）加入了政策会议。AndréRoncaglia先生（执行董事），Bruno Saraiva和Felipe Antunes先生（两位替代执行董事）加入了政策会议。
IBM Linuxone弹性 IBM DS8000在静止，透明云分层和端点安全时进行数据加密 IBM Power 10扩展服务器技术概述 用Linuxone最大化安全性 IBM TS4500 R11磁带库指南
第1章内部。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1 Linuxone简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2企业安全挑战。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 1.2.1数据保护和隐私。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 1.2.2 Cysber的弹性和可用性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 1.2.3行业和法规合规性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3 IBM Linuxone服务器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.4选择IBM Linuxone的原因。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.1最好的企业Linux和开源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.2硬件优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5 IBM Linuxone上的主要基础架构安全功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.5.1硬件隔离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.5.2信任链。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.5.3端到端虚拟化。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 1.5.4硬件加密。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 1.5.5 Selinux。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。15 1.5.6 IBM多因素身份验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
零售中央银行数字货币（CBDC）架构提案
本报告讨论了 CBDC 架构中的四个主要流程：注册新用户、创建 CBDC、销毁 CBDC 和账本内转账。注册涉及通过创建 CBDC 钱包在 CBDC 平台上进行用户注册。这通过钱包应用程序（在智能手机应用程序、功能手机界面或硬件上）进行，该应用程序旨在显示 CBDC 余额、发起和接收转账（往返于其他钱包、实时总结算 (RTGS) 系统或现金）并接收交易通知。创建 CBDC 涉及将商业银行资金转换为 CBDC，通过从 RTGS 系统中的账户转账或与当地货币兑换来增加在平台上注册的用户钱包中的余额。销毁 CBDC 是相反的过程：从平台中提取 CBDC 并转换回商业银行或其他账户中的余额或现金，从而减少 CBDC 钱包中的余额。这是通过存入 RTGS 账户或以现金提取的方式完成的。账本内转账涉及在平台内将一定价值的 CBDC 从一个钱包转移到另一个钱包。
央行数字货币在日益数字化的经济中的作用
引入 CBDC 的一个动机是解决现金使用量下降的问题。图 1 绘制了英国金融业《英国支付市场报告》中的数据，显示了使用现金、借记卡和信用卡进行的支付数量。该图显示，自 2008 年以来，英国使用现金的交易数量大幅下降。现金交易数量的下降与借记卡交易量的增加相呼应，信用卡交易量也出现了一定程度的增加。由于现金目前是家庭直接用作支付手段的唯一央行货币形式，人们担心，如果这种无现金社会趋势继续下去，现金将不再能够支撑人们对私人货币的信心，这就是 Panetta (2021) 所说的央行货币作为货币锚的作用。