基於大數據的比特幣論文
區塊鏈。以下是摘自AEX交易所幣網路中關於比特幣的詳細介紹：
比特幣（BitCoin）的概念最初由中本聰在2009年提出，根據中本聰的思路設計發布的開源軟體以及建構其上的P2P網路。比特幣是一種P2P形式的數字貨幣。點對點的傳輸意味著一個去中心化的支付系統。與大多數貨幣不同，比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它依據特定演演算法，通過大量的計算產生，比特幣經濟使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節安全性。P2P的去中心化特性與演演算法本身可以確保無法通過大量製造比特幣來人為操控幣值。基於密碼學的設計可以使比特幣只能被真實的擁有者轉移或支付。這同樣確保了貨幣所有權與流通交易的匿名性。比特幣與其他虛擬貨幣最大的不同，是其總數量非常有限，具有極強的稀缺性。該貨幣系統曾在4年內只有不超過1050萬個，之後的總數量將被永久限制在2100萬個。比特幣可以用來兌現，可以兌換成大多數國家的貨幣。使用者可以用比特幣購買一些虛擬物品，比如網路游戲當中的衣服、帽子、裝備等，只要有人接受，也可以使用比特幣購買現實生活當中的物品。
② 我想做一個基於大數據分析的畢業設計，大家有沒有好的
你自己做的就是最好的
③ 求中本聰(Satoshi Nakamoto)發表的那篇關於比特幣的論文……
https://docs.google.com/file/d//edit?hl=en
http://tieba..com/p/2306477975
④ 有關大數據的論文 急 在線等！！！
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據有四個基本特徵：一、數據體量巨大(Vomule)，二、數據類型多樣(Variety)，三、處理速度快(Velocity)，四、價值密度低(Value)。
在大數據的領域現在已經出現了非常多的新技術，這些新技術將會是大數據收集、存儲、處理和呈現最強有力的工具。大數據處理一般有以下幾種關鍵性技術:大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。
大數據處理之一：採集。大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入和預處理。雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計和分析。統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘。與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
大數據的處理方式大致分為數據流處理方式和批量數據處理方式兩種。數據流處理的方式適合用於對實時性要求比較高的場合中。並不需要等待所有的數據都有了之後再進行處理，而是有一點數據就處理一點，更多地要求機器的處理器有較快速的性能以及擁有比較大的主存儲器容量，對輔助存儲器的要求反而不高。批量數據處理方式是對整個要處理的數據進行切割劃分成小的數據塊，之後對其進行處理。重點在於把大化小——把劃分的小塊數據形成小任務，分別單獨進行處理，並且形成小任務的過程中不是進行數據傳輸之後計算，而是將計算方法（通常是計算函數——映射並簡化）作用到這些數據塊最終得到結果。
當前，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。大數據也是信息產業持續高速增長的新引擎。面對大數據市場的新技術、新產品、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」轉變為「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測，跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
目前大數據在醫療衛生領域有廣為所知的應用，公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫進行全面疫情監測。5千萬條美國人最頻繁檢索的詞條被用來對冬季流感進行更及時准確的預測。學術界整合出2003年H5N1禽流感感染風險地圖，研究發行此次H7N9人類病例區域。社交網路為許多慢性病患者提供了臨床症狀交流和診治經驗分享平台，醫生藉此可獲得院外臨床效果統計數據。基於對人體基因的大數據分析，可以實現對症下葯的個性化治療。
在醫葯研發方面，大數據的戰略意義在於對各方面醫療衛生數據進行專業化處理，對患者甚至大眾的行為和情緒的細節化測量成為可能，挖掘其症狀特點、行為習慣和喜好等，找到更符合其特點或症狀的葯品和服務，並針對性的調整和優化。在醫葯研究開發部門或公司的新葯研發階段，能夠通過大數據技術分析來自互聯網上的公眾疾病葯品需求趨勢，確定更為有效率的投入產品比，合理配置有限研發資源。除研發成本外，醫葯公司能夠優化物流信息平台及管理，更快地獲取回報，一般新葯從研發到推向市場的時間大約為13年，使用數據分析預測則能幫助醫葯研發部門或企業提早將新葯推向市場。
在疾病診治方面，可通過健康雲平台對每個居民進行智能採集健康數據，居民可以隨時查閱，了解自身健康程度。同時，提供專業的在線專家咨詢系統，由專家對居民健康程度做出診斷，提醒可能發生的健康問題，避免高危病人轉為慢性病患者，避免慢性病患者病情惡化，減輕個人和醫保負擔，實現疾病科學管理。對於醫療衛生機構，通過對遠程監控系統產生數據的分析，醫院可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。武漢協和醫院目前也已經與市區八家社區衛生服務中心建立遠程遙控聯系，並將在未來提供「從醫院到家」的服務。在醫療衛生機構，通過實時處理管理系統產生的數據，連同歷史數據，利用大數據技術分析就診資源的使用情況，實現機構科學管理，提高醫療衛生服務水平和效率，引導醫療衛生資源科學規劃和配置。大數據還能提升醫療價值，形成個性化醫療，比如基於基因科學的醫療模式。
在公共衛生管理方面，大數據可以連續整合和分析公共衛生數據，提高疾病預報和預警能力，防止疫情爆發。公共衛生部門則可以通過覆蓋區域的衛生綜合管理信息平台和居民信息資料庫，快速監測傳染病，進行全面疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，進行快速響應，這些都將減少醫療索賠支出、降低傳染病感染率。通過提供准確和及時的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。
在居民健康管理方面，居民電子健康檔案是大數據在居民健康管理方面的重要數據基礎，大數據技術可以促進個體化健康事務管理服務，改變現代營養學和信息化管理技術的模式，更全面深入地從社會、心理、環境、營養、運動的角度來對每個人進行全面的健康保障服務，幫助、指導人們成功有效地維護自身健康。另外，大數據可以對患者健康信息集成整合，在線遠程為診斷和治療提供更好的數據證據，通過挖掘數據對居民健康進行智能化監測，通過移動設備定位數據對居民健康影響因素進行分析等等，進一步提升居民健康管理水平。
在健康危險因素分析方面，互聯網、物聯網、醫療衛生信息系統及相關信息系統等普遍使用，可以系統全面地收集健康危險因素數據，包括環境因素（利用GIS系統採集大氣、土壤、水文等數據），生物因素（包括致病性微生物、細菌、病毒、真菌等的監測數據），經濟社會因素（分析經濟收入、營養條件、人口遷徙、城鎮化、教育就業等因素數據），個人行為和心理因素，醫療衛生服務因素，以及人類生物遺傳因素等，利用大數據技術對健康危險因素進行比對關聯分析，針對不同區域、人群進行評估和遴選健康相關危險因素及製作健康監測評估圖譜和知識庫也成為可能，提出居民健康干預的有限領域和有針對性的干預計劃，促進居民健康水平的提高。
⑤ 急求論文一篇..基於hadoop的大數據分析方法.. 本科畢業論文
不如自己學，建議你去搜一下「小象學院" Chinahadoop社區的《hadoop大數據平台V2》基礎課，董西成主講，我搜過市面上的絕大部分Hadoop課程，這是目前最好的一門基礎課，而且後續還有不同方向的深進課程，如：Spark，Hive，SQL on Hadoop ，課程都很新，緊跟社區版本的發展。我已經跟著學了半年，真心不錯!
⑥ 看懂區塊鏈與大數據，雲計算，比特幣的關系
區塊鏈是一種不可篡改的、全歷史的資料庫存儲技術，巨大的區塊數據集合包含著每一筆交易的全部歷史，隨著區塊鏈運用的迅速發展，數據規模會越來越大，不同業務場景，使得區塊鏈的數據融合進一步擴大了數據規模和豐富性。但是區塊鏈提供的是賬本的完整性，數據統計分析的能力比較弱，而大數據具備海量數據存貯技術和靈活高效的分析技術，將極大地提升區塊鏈數據的價值和使用空間。
數字貨幣是區塊鏈1.0為代表的表現形式，主要以比特幣為主；作為一種虛擬貨幣系統，比特幣的總量是以網路共識協議限定的，沒有任何個人或機構可以改變修改供應量以及交易記錄，因此在比特幣網路成功運行多年後，區塊鏈作為支撐比特幣運行的底層技術，其本質是一種極其巧妙的分布式共享賬本及點對點價值傳輸技術。對金融乃至各行各業將帶來非常大的潛在影響。
區塊鏈與雲計算，區塊鏈技術的研就開發、與測試，涉及多個系統，時間與資金成本將阻礙區塊鏈技術的突破，基於區塊鏈技術的軟體開發，依然是高門檻的工作，雲計算服務具有資源彈性伸縮，快速調整低成本、高可靠性的特質，能夠幫助中小企業快速低成本的進行區塊鏈開發部署，兩項技術融合，將加速區塊鏈技術成熟，推動區塊鏈向金融業快速擴展。
⑦ 概括《比特幣:一種點對點的電子現金系統》論文的要點
概括比特幣一種點對點的電子現金系統論文的要提示什麼了？這個論文要提，你要去官方網搜索就得到答案了。