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中央银行数字货币数据使用和隐私保护改变巴西气候
摘要：本文评估了巴西经济对气候变化的暴露，重点是两个关键领域：农业和水力发电。气候脆弱性是重要的，最近的土地利用模式进一步扩大了气候变化的风险，但巴西的绿色增长机会却很广泛。鉴于地理和现有的基础设施，尤其是非常绿色的能源组合，巴西可以提高其经济潜力，同时减轻能源使用，排放和增长之间的潜在权衡。解决关键脆弱性和利用机会的政策选择包括通过财政动机来提高亚马逊的韧性，投资于可持续费用的气候智能农业和保险。
开发利用 Wi-Fi 直连和电力线通信进行数据传输的地下通信系统
安全性和生产力是地下采矿业公司最关心的问题。为了提高安全性和生产力，使用传感方法了解地下环境非常重要。这些传感器可以获得重要的测量因素，例如温度、湿度和气体浓度，这些因素有助于做出准确的决策。然而，开发一种能够将传感器从地下获得的数据传输到地面的通信系统仍然具有挑战性。除此之外，在不断扩大的地下矿井中维护有线通信系统的成本很高，而且断线的风险很高。因此，在地下通信系统中引入和使用无线通信网络 (WSN)。本研究提出了一种地下通信系统的数据传输系统，其中选择 Wi-Fi Direct 和电力线通信 (PLC) 作为系统的一部分。目的是进行演示实验并根据矿井条件分析系统的性能。在本研究中，开发了一种成本最低的数据传输系统，使用 PLC 和 Wi-Fi Direct 作为通信手段以及 Wi-Fi Ad hoc。 Wi-Fi Direct 系统的结果是，数据记录器与智能手机之间的直线距离为 140 米。此时，通信速度为 9.1MB/s，这意味着在数据记录器将数据传递给矿工的智能手机之前，矿工可以恢复 230MB 的数据。智能手机之间的直线距离为 130 米，它们能够以 5.7MB/s 的速度进行通信。当数据从一部智能手机共享到另一部智能手机时，可以共享 72MB 的数据。地下矿井中必要的监测数据可以作为文本和图像文件可靠地传输。此外，基于性能分析的结果，展示了地下矿井数据传输系统的设计。估算了所提出的系统的成本，并与最常见的通信系统（漏泄馈线）进行了比较。所提出的系统仅以 3% 的成本和 2% 的维护成本实现通信。所提出的数据传输系统可以低成本安装在包括矮空间的复杂地下矿井中，并且易于扩展。该数据传输系统可以通过安装设备转移到其他矿井，使其成为地下采矿公司正在寻找的数据传输系统。
土地使用和气候变化的变化是否重叠？世界银行数据的分析
缩写：方差分析，方差分析； GDP，国内生产总值； LUC，土地使用变化； VIF，方差通胀因子。a由于农业Luc和灌溉农业Luc的变量具有共线性，以避免高估，因此仅在回归模型中包括农业LUC的变量。b预测因素：（常数），林卢克，耕种卢克，农业卢克，GDP变更。c因变量：CO 2排放变化。d显着性值小于0.05。 E标准化系数。来源：研究结果。
使用加密技术在云环境中进行数据安全性用于端到端加密
本提出的论文显示了数据安全技术的综述研究，这些研究可以应用于通过任何云平台传输时，可以应用于通信。数据安全的关键方面是在发件人和接收器端之间提供端到端加密。有多种技术或算法可用于提供端到端的加密。，但是这项研究主要集中在加密技术上，这些技术也可以应用于我们的数据，以维持其对云存储平台的机密性。最近，由于目睹云计算是存储，处理和检索数据的最动态的方式，这种范式的这种惊人的转变是不可避免的。云计算具有不同的优势，包括最终的灵活性，可扩展性以及个人访问组织的能力。在上行方面，用户可以选择为方便起见牺牲的隐私，而各个个人之间的差异。另一方面，您的数据有一个安全漏洞。云计算平台安全性构成了真正的挑战，因为这样的平台可以暴露于包括密码盗窃和恶意行为的许多安全问题。传统良好的安全工具，包括防火墙和访问控制，可能无法保证数据安全性，因为数据可以通过网络传输到远程服务器上。在密码学中，发件人通过云等任何传输介质发送信息。但信息不会以其实际形式传播。[1-7]除了加密外，最近已经成为E2EE中非常流行的数据安全手段的加密外，不能被忽略为可以增强云中数据安全性的另一种重要策略。但是，我们必须强调，E2EE的功能是，从数据的存在开始（从生成数据生成的那一刻开始），直到数据到达其最终目的地的最终目标 - 第三方无法在其生命周期的任何阶段浏览此数据。信息将使用一些键和加密算法转换为加密文本，并且不采用正常可读格式。因此，数据泄露的机会很少。在技术术语中，我们称此加密的文本密码文本。然后，接收器收到密码文本，然后将其解密到其实际信息形式，即仅在授权人员之间的私人钥匙。因此，密码学有助于维持我们数据的机密性。密码学的框图如图1所示，该图表明，加密通信发生在带有加密文本的网络之间的发件人和接收器之间。
人工智能与央行数字货币
本文旨在探讨人工智能（AI）在央行数字货币项目中的作用及其挑战。人工智能正在改变数字金融格局。央行数字货币也在改变央行货币的性质。这项研究还提出了一些央行在其央行数字货币项目中部署人工智能时应该注意的事项。研究最后承认，人工智能将继续发展，其在开发可持续 CBDC 中的作用将不断扩大。虽然 AI 在许多 CBDC 项目中都很有用，但在 CBDC 项目中使用 AI 会出现道德问题。当出现此类担忧时，央行应该准备公开讨论他们正在或打算如何在 CBDC 项目中使用 AI。
通过机器学习中的银行数据中的欺诈检测...
摘要随着技术高级和电子商务服务的扩展，信用卡已成为最受欢迎的付款方式之一，导致银行交易量增加。此外，欺诈的显着增加需要高银行交易成本。因此，检测欺诈活动已成为一个引人入胜的话题。在这项研究中，我们考虑使用类重量超级参数来控制欺诈和合法交易的重量。我们特别使用贝叶斯优化来优化超参数，同时保留诸如不平衡数据之类的实际问题。，我们提出重量调整作为不平衡数据的预先过程，以及Catboost和XGBoost，以通过考虑投票机制来提高LightGBM方法的性能。最后，为了进一步提高绩效，我们使用深度学习来微调超参数，尤其是我们提出的重量调节器。我们对现实世界数据进行一些实验，以测试提出的方法。为了更好地覆盖不平衡的数据集，除了标准ROC-AUC外，我们还使用召回精度指标。使用5倍的交叉验证方法分别评估了Catboost，LightGBM和XGBoost。此外，大多数投票集合学习方法用于评估组合算法的性能。LightGBM和XGBoost达到了ROC-AUC D 0.95，精度为0.79，召回0.80，F1得分0.79和MCC 0.79的最佳水平标准。这对我们将其比较的尖端方法进行了重大改进。通过使用深度学习和贝叶斯优化方法来调整超参数，我们还符合ROC-AUC D 0.94，精度D 0.80，召回D 0.82，F1分数D 0.81和MCC D 0.81。
使用机器学习技术进行数据集预测的大数据分析
摘要：数据分析是科学和统计方法在原始数据中的系统应用，目的是将其转换为可行的信息，可用于获取知识。特征抽象中的一个当前发展涉及计算方法和大数据分析的整合。从可靠的数据源中获取信息，有效地处理它，并为此创建有关未来的精确预测。这项工作的主要目的是确定通过采用拟议模型来产生最佳精确预测的机器学习技术。MAPREDUCE方法已被用来在许多方面应用监督和无监督的策略。但是，所提出的模型采用Apache Spark框架比较当前方法。本研究重点是阐明数据集的属性，以便使用机器学习技术进行最精确的分析。为了分析数据集，使用了机器学习技术，例如线性回归，决策树，随机森林和梯度增强树算法。基于研究结果，可以推断，与MapReduce范式相比，在机器学习方法上实施火花框架可以提高70％的效率。
中央银行数字货币—CBDC工作论文
1. 央行数字货币 (CBDC) 的出现代表着全球金融体系的突破性转变。私人加密货币已经影响了人们参与金融交易的方式。支持者认为，私人加密货币增加了包容性和透明度，加快了交易速度，并降低了成本，尽管其中大部分好处都未能实现。3 与此同时，当前的加密货币对环境产生了负面影响，也带来了更大的风险，例如与通常不受监管的货币性质相关的风险，包括高波动性、易受诈骗和价值损失。CBDC 有可能改变数字货币在全球范围内发行、分发和使用的方式。全球大多数央行 4 至少对央行数字货币进行了研究，其中几家正在开展试点计划或推出 CBDC。这是对数字、非接触式支付、加密货币和电子商务日益普及的回应，5 而 Covid-19 进一步加速了这一进程。与现有的非数字货币相比，这些数字货币作为一种更灵活的货币工具所提供的可能性也刺激了增长。
考虑与气候有关的风险和过渡影响中央银行数据，指标和实施问题的主权投资
主权投资组合不受气候和可持续性风险的影响。中央银行投资的一个有意义的部分是主权债券或准主管债务证券，例如子裁员或代理证券。主权债券通常在中央银行的资产负债表中发挥特殊作用。国内主权者对货币决策有用，而外国主权是储备管理的核心特征。从根本上讲，它们通常具有投资范围内独特的特征（流动性，风险）。这些考虑因素倾向于影响中央银行的投资决策。但是，气候和可持续性风险可能会影响任何形式的安全。由于这些风险的管理完全属于中央银行投资经理的授权和职责，因此该技术文件（TD）首先考虑了主权投资组合，以讨论气候风险。其次，它考虑了通过投资管理实现碳排放量减少影响的问题，这超出了风险管理的狭义定义，可以由那些授权与这一目标一致的中央银行考虑。该TD不考虑出于货币政策目的而持有的主权投资组合。