中國進入TB數字貨幣時代

1. 中國大數據的提出的時間和背景是什麼發展情況和現狀分別是什麼樣的

近幾年來，隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。動輒達到數百TB甚至數十至數百PB規模的行業/企業大數據已遠遠超出了現有傳統的計算技術和信息系統的處理能力，因此，尋求有效的大數據處理技術、方法和手段已經成為現實世界的迫切需求。網路目前的總數據量已超過1000PB，每天需要處理的網頁數據達到10PB～100PB;淘寶累計的交易數據量高達 100PB;Twitter每天發布超過2億條消息，新浪微博每天發帖量達到8000萬條;中國移動一個省的電話通聯記錄數據每月可達 0.5PB～1PB;一個省會城市公安局道路車輛監控數據三年可達200億條、總量120TB。據世界權威IT信息咨詢分析公司IDC研究報告預測：全世界數據量未來10年將從2009年的0.8ZB增長到2020年的35ZB(1ZB=1000EB=1000000PB)，10年將增長44倍，年均增長 40%。

早幾年人們把大規模數據稱為「海量數據」，但實際上，大數據(Big Data)這個概念早在2008年就已被提出。2008年，在Google成立10周年之際，著名的《自然》雜志出版了一期專刊，專門討論未來的大數據處理相關的一系列技術問題和挑戰，其中就提出了「Big Data」的概念。

隨著大數據概念的普及，人們常常會問，多大的數據才叫大數據?其實，關於大數據，難以有一個非常定量的定義。維基網路給出了一個定性的描述：大數據是指無法使用傳統和常用的軟體技術和工具在一定時間內完成獲取、管理和處理的數據集。進一步，當今「大數據」一詞的重點其實已經不僅在於數據規模的定義，它更代表著信息技術發展進入了一個新的時代，代表著爆炸性的數據信息給傳統的計算技術和信息技術帶來的技術挑戰和困難，代表著大數據處理所需的新的技術和方法，也代表著大數據分析和應用所帶來的新發明、新服務和新的發展機遇。

2. 大數據時代,面臨的七個挑戰和八大趨勢

大數據時代,面臨的七個挑戰和八大趨勢

大數據挑戰和機遇並存，大數據在未來幾年的發展將從前幾年的預期膨脹階段、炒作階段轉入理性發展階段、落地應用階段，大數據在未來幾年將逐漸步入理性發展期。未來的大數據發展依然存在諸多挑戰，但前景依然非常樂觀。

大數據發展的挑戰

目前大數據的發展依然存在諸多挑戰，包括七大方面的挑戰：業務部門沒有清晰的大數據需求導致數據資產逐漸流失;企業內部數據孤島嚴重，導致數據價值不能充分挖掘;數據可用性低，數據質量差，導致數據無法利用;數據相關管理技術和架構落後，導致不具備大數據處理能力;數據安全能力和防範意識差，導致數據泄露;大數據人才缺乏導致大數據工作難以開展;大數據越開放越有價值，但缺乏大數據相關的政策法規，導致數據開放和隱私之間難以平衡，也難以更好的開放。

挑戰一：業務部門沒有清晰的大數據需求

很多企業業務部門不了解大數據，也不了解大數據的應用場景和價值，因此難以提出大數據的准確需求。由於業務部門需求不清晰，大數據部門又是非盈利部門，企業決策層擔心投入比較多的成本，導致了很多企業在搭建大數據部門時猶豫不決，或者很多企業都處於觀望嘗試的態度，從根本上影響了企業在大數據方向的發展，也阻礙了企業積累和挖掘自身的數據資產，甚至由於數據沒有應用場景，刪除很多有價值歷史數據，導致企業數據資產流失。因此，這方面需要大數據從業者和專家一起，推動和分享大數據應用場景，讓更多的業務人員了解大數據的價值。

挑戰二：企業內部數據孤島嚴重

企業啟動大數據最重要的挑戰是數據的碎片化。在很多企業中尤其是大型的企業，數據常常散落在不同部門，而且這些數據存在不同的數據倉庫中，不同部門的數據技術也有可能不一樣，這導致企業內部自己的數據都沒法打通。如果不打通這些數據，大數據的價值則非常難挖掘。大數據需要不同數據的關聯和整合才能更好的發揮理解客戶和理解業務的優勢。如何將不同部門的數據打通，並且實現技術和工具共享，才能更好的發揮企業大數據的價值。

挑戰三：數據可用性低，數據質量差

很多中型以及大型企業，每時每刻也都在產生大量的數據，但很多企業在大數據的預處理階段很不重視，導致數據處理很不規范。大數據預處理階段需要抽取數據把數據轉化為方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。甚至很多企業在數據的上報就出現很多不規范不合理的情況。以上種種原因，導致企業的數據的可用性差，數據質量差，數據不準確。而大數據的意義不僅僅是要收集規模龐大的數據信息，還有對收集到的數據進行很好的預處理處理，才有可能讓數據分析和數據挖掘人員從可用性高的大數據中提取有價值的信息。Sybase的數據表明，高質量的數據的數據應用可以顯著提升企業的商業表現，數據可用性提高10%，企業的業績至少提升在10%以上。

挑戰四：數據相關管理技術和架構

技術架構的挑戰包含以下幾方面：(1)傳統的資料庫部署不能處理TB級別的數據，快速增長的數據量超越了傳統資料庫的管理能力。如何構建分布式的數據倉庫，並可以方便擴展大量的伺服器成為很多傳統企業的挑戰;(2)很多企業採用傳統的資料庫技術，在設計的開始就沒有考慮數據類別的多樣性，尤其是對結構化數據、半結構化和非結構化數據的兼容;(3)傳統企業的資料庫，對數據處理時間要求不高，這些數據的統計結果往往滯後一天或兩天才能統計出來。但大數據需要實時處理數據，進行分鍾級甚至是秒級計算。傳統的資料庫架構師缺乏實時數據處理的能力;(4)海量的數據需要很好的網路架構，需要強大的數據中心來支撐，數據中心的運維工作也將成為挑戰。如何在保證數據穩定、支持高並發的同時，減少伺服器的低負載情況，成為海量數據中心運維的一個重點工作。

挑戰五：數據安全

網路化生活使得犯罪分子更容易獲得關於人的信息，也有了更多不易被追蹤和防範的犯罪手段，可能會出現更高明的騙局。如何保證用戶的信息安全成為大數據時代非常重要的課題。在線數據越來越多，黑客犯罪的動機比以往都來的強烈，一些知名網站密碼泄露、系統漏洞導致用戶資料被盜等個人敏感信息泄露事件已經警醒我們，要加強大數據網路安全的建設。另外，大數據的不斷增加，對數據存儲的物理安全性要求會越來越高，從而對數據的多副本與容災機制也提出更高的要求。目前很多傳統企業的數據安全令人擔憂。

挑戰六：大數據人才缺乏

大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支掌握大數據技術、懂管理、有大數據應用經驗的大數據建設專業隊伍。目前大數據相關人才的欠缺將阻礙大數據市場發展。據Gartner預測，到2015年，全球將新增440萬個與大數據相關的工作崗位，且會有25%的組織設立首席數據官職位。大數據的相關職位需要的是復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。未來，大數據將會出現約100萬的人才缺口，在各個行業大數據中高端人才都會成為最炙手可熱的人才，涵蓋了大數據的數據開發工程師、大數據分析師、數據架構師、大數據後台開發工程師、演算法工程師等多個方向。因此需要高校和企業共同努力去培養和挖掘。目前最大的問題是很多高校缺乏大數據，所以擁有大數據的企業應該與學校聯合培養人才。

挑戰七：數據開放與隱私的權衡

在大數據應用日益重要的今天，數據資源的開放共享已經成為在數據大戰中保持優勢的關鍵。商業數據和個人數據的共享應用，不僅能促進相關產業的發展，也能給我們的生活帶來巨大的便利。由於政府、企業和行業信息化系統建設往往缺少統一規劃，系統之間缺乏統一的標准，形成了眾多「信息孤島」，而且受行政壟斷和商業利益所限，數據開放程度較低，這給數據利用造成極大障礙。另外一個制約我國數據資源開放和共享的一個重要因素是政策法規不完善，大數據挖掘缺乏相應的立法。無法既保證共享又防止濫用。因此，建立一個良性發展的數據共享生態系統，是我國大數據發展需要邁過去的一道砍。同時，開放與隱私如何平衡，也是大數據開放過程中面臨的最大難題。如何在推動數據全面開放、應用和共享的同時有效地保護公民、企業隱私，逐步加強隱私立法，將是大數據時代的一個重大挑戰。

大數據發展趨勢

雖然大數據仍在起步階段，存在諸多挑戰，但未來的發展依然非常樂觀。大數據的發展呈現八大趨勢：數據資源化，將成為最有價值的資產;大數據在更多的傳統行業的企業管理落地;大數據和傳統商業智能融合，行業定製化解決方案將涌現;數據將越來越開放，數據共享聯盟將出現;大數據安全越來越受重視，大數據安全市場將愈發重要;大數據促進智慧城市發展，為智慧城市的引擎;大數據將催生一批新的工作崗位和相應的專業;大數據在多方位改善我們的生活。

趨勢一：數據資源化，將成為最有價值的資產

隨著大數據應用的發展，大數據價值得以充分的體現，大數據在企業和社會層面成為重要的戰略資源，數據成為新的戰略制高點，是大家搶奪的新焦點。《華爾街日報》在一份題為《大數據，大影響》的報告宣傳，數據已經成為一種新的資產類別，就像貨幣或黃金一樣。Google、Facebook、亞馬遜、騰訊、網路、阿里巴巴和360等企業正在運用大數據力量獲得商業上更大的成功，並且金融和電信企業也在運用大數據來提升自己的競爭力。我們有理由相信大數據將不斷成為機構和企業的資產，成為提升機構和企業競爭力的有力武器。

趨勢二：大數據在更多的傳統行業的企業管理落地

一種新的技術往往在少數行業應用取得了好的效果，對其他行業就有強烈的示範效應。目前大數據在大型互聯網企業已經得到較好的應用，其他行業的大數據尤其是電信和金融也逐漸在多種應用場景取得效果。因此，我們有理由相信，大數據作為一種從數據中創造新價值的工具，將會在許多行業的企業得到應用，帶來廣泛的社會價值。大數據將在幫助企業更好的理解和滿足客戶需求和潛在需求，更好的應用在業務運營智能監控、精細化企業運營、客戶生命周期管理、精細化營銷、經營分析和戰略分析等方面。企業管理既有藝術也有科學，相信大數據在科學管理企業方面有更顯著的促進，讓更多擁抱大數據的企業實現智慧企業管理。

趨勢三：大數據和傳統商業智能融合，行業定製化解決方案將涌現

來自傳統商業智能領域者將大數據當成一個新增的數據源，而大數據從業者則認為傳統商業智能只是其領域中處理少量數據時的一種方法。大數據用戶更希望能獲得一種整體的解決方案，即不僅要能收集、處理和分析企業內部的業務數據，還希望能引入互聯網上的網路瀏覽、微博、微信等非結構化數據。除此之外，還希望能結合移動設備的位置信息，這樣企業就可以形成一個全面、完整的數據價值發展平台。畢竟，無論是大數據還是商業智能，目的都是為分析服務的，數據全面整合起來，更有利於發現新的商業機會，這就是大數據商業智能。同時，由於行業的差異性，很難研發出一套適用於各行業的大數據商業智能分析系統，因此，在一些規模較大的行業市場，大數據服務提供商將會以更加定製化的商業智能解決方案提供大數據服務。我們相信更多的大數據商業智能定製化解決方案將在電信、金融、零售等行業出現。

趨勢四：數據將越來越開放，數據共享聯盟將出現

大數據越關聯越有價值，越開放越有價值。尤其是公共事業和互聯網企業的數據開放數據將越來越多。我們看到，美國、英國、澳大利亞等國家的政府都在政府和公共事業上的數據做出努力。而國內的一些城市和部門也在逐漸開展數據開放的工作。比如北京市在2012年就開始試運行政務數據資源網，在2013年年底正式開放;上海在2012年啟動了政府數據資源開放試點工作，數據涉及地理位置、交通、經濟統計和資格資質等數據;2014年，貴州省也加入數據開放之列，10月份雲上貴州正式上線。對於不同的行業，數據越共享也是越有價值。如果每一個醫院想獲得更多病情特徵庫以及葯效信息，那麼就需要全國，甚至全世界的醫療信息共享，從而可以通過平台進行分析，獲取更大的價值。我們相信數據會呈現一種共享的趨勢，不同領域的數據聯盟將出現。

趨勢五：大數據安全越來越受重視，大數據安全市場將愈發重要

隨著數據的價值的越來越重要，大數據的安全穩定也將會逐漸被重視。網路和數字化生活也使得犯罪的分子更容易獲取關於他人的信息，也有更多的騙術和犯罪手段出現，所以，在大數據時代，無論對於數據本身的保護，還是對於由數據而演變的一些信息的安全，對大數據分析有較高要求的企業將至關重要。大數據安全是跟大數據業務相對應的，與傳統安全相比，大數據安全的最大區別是安全廠商在思考安全問題的時候首先要進行業務分析，並且找出針對大數據的業務的威脅，然後提出有針對性的解決方案。比如，對於數據存儲這個場景，目前很多企業採用開源軟體如Hadoop技術來解決大數據問題，由於其開源性，但是其安全問題也是突出的。因此，市場需要更多專業的安全廠商針對不同的大數據安全問題來提供專業的服務。

趨勢六：大數據促進智慧城市發展，為智慧城市的引擎

隨著大數據的發展，大數據在智慧城市將發揮著越來越重要的作用。由於人口聚集給城市帶來了交通、醫療、建築等各方面的壓力，需要城市能夠更合理地進行資源布局和調配，而智慧城市正是城市治理轉型的最優解決方案。智慧城市是通過物與物、物與人、人與人的互聯互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通過物聯網、移動互聯網、雲計算等新一代信息技術，實現城市高效的政府管理、便捷的民生服務、可持續的產業發展。智慧城市相對於之前數字城市概念，最大的區別在於對感知層獲取的信息進行了智慧的處理。由城市數字化到城市智慧化，關鍵是要實現對數字信息的智慧處理，其核心是引入了大數據處理技術。大數據是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧醫療、智慧城管等，都是以大數據為基礎的的智慧城市應用領域。

趨勢七：大數據將催生一批新的工作崗位和相應的專業

一個新行業的出現，必將在工作職位方面有新的需求，大數據的出現也將推出一批新的就業崗位，例如，大數據分析師、數據管理專家、大數據演算法工程師、數據產品經理等等。具有有豐富經驗的數據分析人才將成為稀缺的資源，數據驅動型工作將呈現爆炸式的增長。而由於有強烈的市場需求，高校也將逐步開設大數據相關的專業，以培養相應的專業人才。企業也將和高校緊密合作，協助高校聯合培養大數據人才。如2014年，IBM 全面推進與高校在大數據領域的合作，引入強大的研發團隊和業務夥伴，推動「大數據平台」和「大數據分析」的面向行業產學研創新合作以及系統化知識體系建設和高價值人才培養，建設符合中國教學特色及人才需求的大數據相關學分課程，為未來建設特色專業方向做准備。

趨勢八：大數據在多方位改善我們的生活

大數據不僅用於企業和政府，也應用於我們的生活。在健康方面：我們可以利用智能手環監測，對我們的睡眠模式來進行追蹤，了解睡眠質量;我們可以利用智能血壓計、智能心率儀遠程的監控身在異地的家裡老人的健康情況，讓遠在他方的外出工作者更加放心;在出行方面：我們可以利用智能導航出行GPS數據了解交通狀況，並根據擁堵情況進行路線實時調優。在居家生活方面：大數據將成為智能家居的核心，智能家電實現了擬人智能，產品通過感測器和控制晶元來捕捉和處理信息，可以根據住宅空間環境和用戶需求自動設置控制，甚至提出優化生活質量的建議，如我們的冰箱可能會在每天一大早建議我們當天的菜譜。

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3. tb數字貨幣能做嗎

不能。
一.Tbcc數字貨幣平台是假的。中國沒有批准任何數字貨幣，也沒有授權任何資產交易平台進行交易。數字貨幣的發行權在中央銀行。中國人民銀行的法定數字貨幣和DCEP正在研究和測試中，推出時間還沒有確定。可以肯定的是，所有數字貨幣，中國在市場上都有虛假宣傳的嫌疑。
二.Tbcc，大家要記住，小心上當受騙。其實，這是一個資金盤，用於資金圈。只要你進入平台，想拿出來就得割韭菜。只要你提錢，就要扣10個點的手續費，要達到100的整數倍才可以提。
三.它是以USDT的形式提出的。如果有190usdt，你只能只提取100。這僅僅是個開始。當錢圈達到一定水平時，你就不能提出了。因此，一開始就向你收取這么高的手續費的目的是為了防止你提出硬幣。大家一定要看清楚，不要上當受騙。裡面圈出來的錢是由平台自己控制的。

4. 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。

國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。

5. tb是什麼意思

TB
網路內容來自於:
元素符號： Tb 英文名： Terbium 中文名： 鋱

體積彈性模量：GPa

38.7

原子化焓：kJ /mol @25℃

314

熱容：J /（mol· K）

28.91

導電性：10^6/(cm ·Ω )

0.00889

導熱系數：W/（m·K）

11.1

熔化熱:(千焦/摩爾)

10.80

汽化熱:(千焦/摩爾)

330.90

元素在宇宙中的含量:(ppm)

0.0005

相對原子質量： 158.925 常見化合價： +3,+4 電負性： 1.2
外圍電子排布： 4f9 6s2 核外電子排布： 2,8,18,27,8,2
同位素及放射線：
Tb-151[17.61h] Tb-155[5.3d] Tb-156[5.3d] Tb-157[110y] Tb-158[180y] Tb-159 Tb-160[72.3d] Tb-161[6.91d] Tb-162[7.6m]

電子親合和能： 0 KJ·mol-1
第一電離能： 564 KJ·mol-1 第二電離能： 1112 KJ·mol-1 第三電離能： 0 KJ·mol-1
單質密度： 8.27 g/cm3 單質熔點： 1360.0 ℃ 單質沸點： 3041.0 ℃
原子半徑： 2.51 埃 離子半徑： 1.18(+3) 埃 共價半徑： 1.59 埃
常見化合物： 無

發現人： 莫桑德爾 時間： 1843 地點： 瑞典

名稱由來：
得名於瑞典村莊Ytterby。
元素描述：
柔軟有延展性的銀灰色稀土金屬。
元素來源：
與其他稀土元素共存於獨居石砂中，其中鋱的含量一般為0.03%。其他來源還有磷釔礦和黑稀金礦，兩者都是氧化物的混合物，含有高達1%的鋱。
元素用途：
特種激光器和固態元件中用到少量的鋱。

TB
n.
肺結核
n.
tuberculosis的縮寫 肺結核
n.
tubercle bacillus 結核桿菌

結核是由結核桿菌引起的慢性肺部感染，咳嗽、胸痛、咯血、潮熱、盜汗、消瘦、血沉增速為其主要臨床特徵。在人體抵抗力降低的情況下，因感染結核桿菌而發病，具傳染性。

病原體及流行病學：

結核菌屬於分支桿菌屬，染色具有抗酸性，所以又叫抗酸桿菌。能引起人結核病的有兩種，即人型結核菌和牛型結核菌，以人型為主。結核菌從病人或帶菌者的呼吸道分泌物排出，並隨灰塵飛揚於空中傳與他人，尤其是開放型肺結核患者，其痰液更是主要的傳播來源。其次，咳嗽、噴嚏也可污染空氣。牛型結核菌株可隨其乳汁傳播給人類。結核菌在陰濕處可生存6～8個月，但在沸水中，15分鍾即被殺死。

人體對結核菌抵抗力有兩種，一為自然免疫力，即先天性非特異性免疫力，另一為對結核菌特有的免疫力，為感染結核後產生的特異性免疫力，也是後天獲得性免疫力，多在兩次感染後4～8周產生，產生後可使結核菌素試驗呈陽性反應。結核桿菌易對抗癆葯產生耐葯性。

現代醫學病理：

結核菌侵入人體後，可長期寄生而不發病，當機體抗力薄弱時，或受感染病菌量多，或菌的毒力較強時則可發病。

TB
(Trillionbyte 的縮寫)
n.
萬億位元組

計算機常用的存儲單位
位 bit (比特)(Binary Digits)：存放一位二進制數，即 0 或 1，最小的存儲單位。
位元組 byte：8個二進制位為一個位元組(B)。最常用的單位。容量一般用KB，MB，GB，TB來表示，它們之間的關系是：
1KB (Kilobyte 千位元組)=1024B，
1MB (Megabyte 兆位元組 簡稱「兆」)=1024KB，
1GB (Gigabyte 吉位元組 又稱「千兆」)=1024MB，
1TB (Trillionbyte 萬億位元組 兆兆位元組)=1024GB，其中1024=2^10 ( 2 的10次方)。
註：「兆」為百萬級數量單位。

TB是魔獸地圖DOTA中靈魂守衛的英文縮寫。
靈魂守衛介紹：
Terrorblade - 靈魂守衛
Terrorblade和Magina原是孿生兄弟。雖然同樣流著暗夜精靈的血，Terrorblade卻受到不死族力量的誘惑而陷入不歸的深淵。背上巨大的石像鬼翅膀代表了他和暗夜世界的徹底決裂。他熟練的掌握了鏡像的製造以及對靈魂的操縱。他可以變身為可怕而強大的惡魔，通過投擲能量打擊對手。揮舞著巨大月刃的他無疑是戰場上的一大威懾。

初始射程 (Base Range): 100
| 初始攻擊間隔 (Base Attack Time): 1.5
初始移動速度 (Base Move Speed): 320
| 初始防禦 (Base Armor): 3.0
基本屬性 (Primary Attribute): 敏捷 / Agility
| 初始攻擊力 (Base Damage): 48 - 54
初始力量值 (Base Strength): 15
| 初始敏捷值 (Base Agility): 22
| 初始智力值 (Base Intelligence): 15
力量增長系數 (Strength Growth): 1.90
| 敏捷增長系數 (Agility Growth): 3.20
| 智力增長系數 (Intelligence Growth): 1.75

靈魂汲取 (Soul Steal) [E]
魔法鏡像 (Conjure Image) [C]
變身 (Metamorphosis) [T]
靈魂隔斷 (Sunder) [R]

網路語言：
TB: 淘寶網的簡稱（taobao=TB)

什麼是TB(外貿平衡數字)?

(一)外貿平衡數字的含義

外貿平衡數字 (TradeBalanceFigure)反映了國與國之間的商品貿易狀況，是判斷宏觀經濟運行狀況的重要指標，也是外匯交易數據分析的重要指標之一。如果一個國家的進口總額大於出口，於是便會出現「貿易逆差」的情形；如果出口大於進口，便稱之為「貿易順差」；如果出口等於進口，就稱之為「貿易平衡」。美國貿易數字每月公布一次，每月末公布上月的數字。我國至少每季也要公布進出口數字。

(二)如何解讀該指標

如果一個國家經常出現貿易逆差現象，國民收入便會流出國外，使國家經濟表現轉弱。政府若要改善這種狀況，就必須要把國家的貨幣貶值，因為幣值下降，即變相把出口商品價格降低，可以提高出口產品的競爭能力。因此，當該國外貿赤字擴大時，就會利淡該國貨幣，令該國貨幣下跌；反之，當出現外貿盈餘時，則是利好該種貨幣的。因此，國際貿易狀況是影響外匯匯率十分重要的因素。日美之間的貿易摩擦充分說明這一點。美國對日本的貿易連年出現逆差，致使美國貿易收支的惡化。為了限制日本對美貿易的順差，美國政府對日施加壓力，迫使日元升值。而日本政府則千方百計防止日元升值過快，以保持較有利的貿易狀況。

由一國對外貿易狀況而對匯率造成的影響出發，可以看出國際收支狀況直接影響一國匯率的變動。如果一國國際收支出現順差，對該國的貨幣需求就會增加，流人該國的外匯就會增加，從而導致該國貨幣匯率上升。相反，如果一國國際收支出現逆差，對該國貨幣需求就會減少，流人該國的外匯就會減少，從而導致該國貨幣匯率下降，該國貨幣貶值。具體說來，在國際收支諸項目中對匯率變動影響最大的除了上面的貿易項目外，還有資本項目。貿易收支的順差或逆差直接影響著貨幣匯率的上升或下降。例如，美元匯率下跌的一個重要原因，就是美國的貿易逆差愈益嚴重。相反，日本由於巨額的貿易順差，國際收支情況較好，日元的外匯匯率呈不斷上升的趨勢。同樣，資本項目的順差或逆差直接影響著貨幣匯率的漲跌，當一國資本項目有大量逆差，國際收支的其他項目又不足以彌補時，該國國際收支會出現逆差，從而引起本國貨幣對外匯率下跌。反之，則會引起本國貨幣匯率的上升。

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6. 什麼是數據區塊鏈（BlockChain）怎麼解釋讓人更容易理解

想了解區塊鏈應用，可以多參考很多書籍和觀點，有《圖說區塊鏈》《區塊鏈：重塑經濟與世界》《新經濟藍圖與導讀》，還有幣安社區的文章，包括對幣安社區這個平台也詳細了解，實力牛X。

一、區塊鏈是什麼

區塊鏈（Blockchain），顧名思義，是由區塊（Block）和鏈（chain）組成，它是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。是一種按照時間順序將數據區塊以順序相連的方式組合成的一種鏈式數據結構，並以密碼學方式保證的不可篡改和不可偽造、安全可信的分布式賬本。

2008年，中本聰發表的論文《比特幣：一種點對點的電子現金系統》中第一次提出區塊鏈和加密數字貨幣的構想。從比特幣開始，區塊鏈成為各種各樣數字貨幣的底層技術。

二、區塊鏈的工作原理:

1、基本概念包括：（1）交易（Transaction）：操作一次，會使賬本狀態改變一次，如添加一條記錄；（2）區塊（Block）：記錄規定時間內發生的交易和狀態數據，是對當前賬本狀態的一次共識和保存；（3）鏈（Chain）：由一個個區塊按照時間順序串聯而成，是整個狀態變化的日誌記錄。理解了區塊鏈的工作概念也就不難理解其工作原理，假設存在一個分布式的數據記錄本，這個記錄本只允許添加、不允許刪除和更改，其結構是由一個個「區塊」串聯而成的線性的鏈（這也是「區塊鏈」名字的來源），新的數據要加入，必須放到一個新的區塊中，維護節點可以提議一個新的區塊，但是必須經過一定的共識機制來對最終選擇的區塊達成一致。

2、以比特幣為例來看區塊鏈的工作原理。

比特幣的區塊分為區塊頭和區塊體兩部分。

三.區塊鏈的核心優勢和特點

1、去中心化區塊鏈數據的驗證、記賬、存儲、維護和傳輸等過程均是基於分布式系統結構，不存在中心化的硬體或管理機構，任意節點的權利和義務都是均等的，系統中的數據塊由整個系統中具有維護功能的節點來共同維護。2、開放透明系統是開放的，除了交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈的數據對所有人公開，任何人都可以通過公開的介面查詢區塊鏈數據和開發相關應用，因此整個系統信息高度透明。3、安全性區塊鏈採用基於協商一致的規范和協議（比如一套公開透明的演算法）使得整個系統中的所有節點能夠在去信任的環境自由安全的交換數據，使得對「人」的信任改成了對機器的信任，任何人為的干預不起作用。4、信息不可篡改一旦信息經過驗證並添加至區塊鏈，就會永久的存儲起來，除非能夠同時控制住系統中超過51%（幾乎不可能）的節點，否則單個節點上對資料庫的修改是無效的，因此區塊鏈的數據穩定性和可靠性極高。5、匿名性由於節點之間的交換遵循固定的演算法，其數據交互是無需信任的（區塊鏈中的程序規則會自行判斷活動是否有效），因此交易對手無須通過公開身份的方式讓對方自己產生信任，對信用的累積非常有幫助。

四、區塊鏈的分類

目前來說，區塊鏈最主流的分類是根據參與者的不同，把區塊鏈分為公有鏈（Public Blockchain）、私有鏈（Private Blockchain）和聯盟鏈（Consortium Blockchain）。

1、公有鏈：任何人都可以參與使用和維護，並且能夠獲得該區塊鏈的有效確認，公有鏈是最早的區塊鏈，也是目前應用最廣泛的區塊鏈，典型的如比特幣區塊鏈，信息是完全公開的。

如果引入許可機制，包括私有鏈和聯盟鏈兩種。2、私有鏈：一個公司或者個人，僅使用區塊鏈的技術，獨享該區塊鏈的寫入許可權，信息不公開。目前保守的巨頭（傳統金融）都是想實驗嘗試私有區塊鏈，私鏈的應用產品還在摸索當中。3、聯盟鏈：是介於公有鏈和似有鏈之間，由多個組織共同控制的區塊鏈，該鏈的使用是有許可權的管理，可以受制於管理者，也根據管理者的意願開放給他人。除此之外，根據區塊鏈使用場景和目的的不同，分為以數字貨幣為目的的貨幣鏈，以記錄產權為目的的產權鏈，以眾籌為目的的眾籌鏈等。

五、區塊鏈的具體應用場景分析

1、信息防偽

5月28日，騰訊CEO馬化騰在貴陽數博會上就茅台酒打假問題提出了：基於雲端的綜合區塊鏈技術的防偽方法，其效率將遠高於傳統防偽方式。未來的防偽驗證場景可能只需用戶使用手機進行簡單的掃描，就可以得到大量的基於不同的維度的完整信息。

以茅台酒為例：

酒廠地址，製作車間，操作員工，檢驗員，出廠時間，運輸車輛信息及駕駛人員信息，

酒的年份原料來源，原料提供商，保存倉庫編號，原料運輸車輛及駕駛人員信息，

所有的信息都能夠精準溯源，被永久記錄且不可篡改。

綜合以上信息即可輕易驗證真偽。

2、食品安全問題

早在去年11月份沃爾瑪就已經和IBM進行合作，通過使用區塊鏈技術來追蹤食品來源，以此來確保食品的安全性及增加食品的而流通性以降低成本，對於沃爾瑪等大型超市來說，以往出現食品安全問題需要幾天時間進行問題食品的來源調查，使用了此項技術之後，只需要產品的一項信息就能夠做到精準溯源，食品產地、檢驗者、供應商、物流運輸等重要信息，幾分鍾之內就能快速發現問題。目前來說使用區塊鏈追蹤的產品有包括美國的包裝產品和中國的豬肉。

3、信息安全

區塊鏈技術正在推動一場信息安全技術變革。中間人攻擊、數據篡改、DDoS三大安全威脅

（1）身份保護

PKI是電子郵件、消息應用、網站等各種通訊應用中常見的公鑰加密技術。但是由於大多數PKI的實現以來集中式的可信第三方認證機構(CA)來發放、激活和存儲用戶證書，黑客可攻擊PKI假冒用戶身份或破解加密信息。

CertCoin是首個區塊鏈PKI實現，來自MIT，去除了中心化的認證中心，以區塊鏈作為於域名和公鑰的分布式賬本。

Pomcor公司：區塊鏈PKI實現路徑：保留認證中心，用區塊鏈存儲已經發放和激活的證書的hash值。用戶通過去中心化和透明的來源鑒別證書的真實性，同時還能通過本地基於區塊鏈拷貝進行秘鑰和簽名的認證來提高網路訪問性能。

（2）數據完整性保護

GuardTime開發了基於區塊鏈技術的無秘鑰簽名架構(KSI)，取代基於秘鑰的數據認證技術。KSI在區塊鏈上存儲原始數據和文件的哈希表，運行哈希演算法來驗證其他拷貝，將結果與區塊鏈存儲的數據對比。任何數據的篡改都會被迅速發現，因為原始哈希表存儲在數以百萬計的節點。

（3）關鍵基礎設施保護

互聯網的「阿喀琉斯之踵」，DDoS進入TB時代，DDoS仍然是黑客低成本搞垮大目標的最簡單的武器，DNS服務是黑客進行大規模破壞的首要目標，但區塊鏈技術有望從根本上解決。

區塊鏈的分布式存儲，使黑客攻擊失去焦點，Nebulis正在開發一種分布式DNS系統，使用以太坊區塊鏈和星際互聯文件系統(IPFS，HTTP的分布式替代品)來注冊和解析域名。DNS最大弱點是緩存，緩存使DDoS攻擊成為可能，也是集權政府審查社交網路，操縱DNS注冊的禍根。一個高度透明的、分布式的DNS系統能夠有效杜絕任何實體，包括政府恣意操縱記錄。

四、金融行業

（1）數字貨幣：提高貨幣發行及使用的便利性

如國外的比特幣、以太幣，我國目前有果仁寶等等。

從使用實物交易,到物理貨幣和信用貨幣,再到比特幣網路的崛起,讓更多的人意識到其背後的分布式賬本區塊鏈技術,逐步在數字貨幣外的許多場景進行應用。

（2）跨境支付與結算：實現點到點交易,減少中間費用

轉賬與支付。目前，區塊鏈技術最成熟的應用便是支付與轉賬，區塊鏈技術能夠避免繁雜的系統，省卻銀行間對賬和審查的流程，加速結算速度；用虛擬貨幣無需清算所的介入，減少交易費用。各國家的清算程序不同,單筆匯款需2、3天才到帳,效率低,在途資金佔比極大。不再通過第三方,通過區塊鏈技術形成點對點的支付。省去第三方機構的環節,即可全天支付、實時到賬、提現快捷及降低隱形成本,有助於規避資金風險。具有及時性便利性。

（3）票據與供應鏈金融業務：減少人為介入,降低成本及操作風險

點對點之間的價值傳遞,實物票據或中心系統進行控制驗證;中介將被消除,減少人為介入。效率的提升,融資渠道更暢通,風險更低，多方受益。

（4）證券發行與交易：實現准實時資產轉移,加速交易清算速度

區塊鏈技術的應用可使證券交易的流程更簡潔、透明、快速,減少重復功能的IT系統,提高市場運轉的效率。對於股票,區塊鏈可以消除紙筆或電子表格記錄,減少交易的人為差錯,提高交易平台的透明度和可追蹤性。花旗與納斯達克合作推進區塊鏈應用。

（5）客戶徵信與反欺詐：降低法律合規成本,防止金融犯罪

記載於區塊鏈中的客戶信息與交易紀錄有助於銀行識別異常交易並有效防止欺詐。區塊鏈的技術特性可以改變現有的徵信體系,在銀行進行「認識你的客戶」(KYC)時,將不良紀錄客戶的數據儲存在區塊鏈中。

股權眾籌：建立在區塊鏈技術上的股權眾籌可以實現去中心化信任，投資者的回報也得到保證。

5、供應鏈管理

分布式分類帳系統，參與者全程跟蹤資產的所有權，可應用於國家和工廠之間移動時跟蹤汽車零件。

豐田為其核心零部件供應鏈運營，研發區塊鏈技術解決方案的前提。通過大量的數據幫助豐田更高效地確保記錄數據准確性，也能幫助管理供應鏈。同時，區塊鏈供應鏈能夠通過智能合同來控制保修，維修貨物相關成本和規格，整個產品生命周期內的交易不可撤銷。

航運業的第一個公共解決方案解決方案由海運國際（MTI）部署，使用區塊鏈供應鏈技術共享運輸集裝箱的驗證總量（VGM）信息。有關集裝箱VGM的信息對於確保船舶正確存放，防止在海上和港口事故發生是非常重要的。VGM數據存儲在區塊鏈供應鏈上，為港口官員，運輸公司，托運人和貨主提供永久記錄。這取代了麻煩的日誌，電子表格，數據中介和私人資料庫。

物流誠信體系 貨車幫貨車幫推出基於區塊鏈的物流企業金融解決方案，旨在為企業提供可靠的金融服務。不僅能幫助司機解決貸款難的問題，亦能改變行業誠信缺失的現狀，助力打造物流誠信體系。幫助構建物流企業身份鏈，打造物流企業可信數據生態。以透明、可監督、可追溯的演算法模型，篩選需要資金支持且可靠的企業，為其提供金融服務。另一方面，在技術層面將各執法部門鏈接起來，對失信企業進行聯合處罰。

6、政務管理

（1）選舉

基於區塊鏈技術特徵，聯想到現在選舉技術的弊端，我們將搭建一個開源的、針對選舉、投票和彩票的區塊鏈應用，我們稱之為選舉鏈（ElectionChain）。我們希望優化選舉和投票技術，使得投票更加公開透明，減少人為操控，讓選民可驗證自己的選舉結果。

包括身份認證、多鏈體系、閃投協議、共識演算法EDPOS、隱私保護、選票機制設計、去中心化ELC租借市場、存貯方案、智能合約等。

（2）政務服務

旨在實現基於區塊鏈技術的電子政務數字生態系統，向公民提供政務服務和政府各部門業務的自動化機制，必須將國家政務所有領域結合在一起，形成一個共有的信息空間，包含政府機構、經濟數據、金融交易和社會領域。這個生態系統還應包括注冊管理部門機構和對應軟體，用於構建基於智能合約的政府機構、企業和公共用戶的應用程序和平台。

7. 電子貨幣的表現形式是什麼

「明年，我國電子商務將迎來一個高速發展時期。」電子商務中介服務網站阿里巴巴總裁馬雲認為，中國互聯網市場的發展經歷了從廣告市場的爭奪，到簡訊息市場的爭奪，再到游戲市場的爭奪的不同發展階段，而不久的將來會很快就要進入對電子商務市場的爭奪。 早在上世紀90年代互聯網應用剛剛崛起的時候，許多互聯網企業就曾熱炒過電子商務這個概念，但是由於缺乏信用認證、物流體系不健全、網上資金交易難以實現等原因，互聯網企業大力宣傳的電子商務沒能引起中國傳統企業的興趣，電子商務也在中國沉寂多年。近日，記者在采訪中發現，隨著中國互聯網業的復甦和發展，越來越多的互聯網企業開始將贏利目標再次鎖定傳統企業用戶，電子商務在互聯網企業的大力推銷下再次成為業內關注的焦點。然而，面對互聯網業新一輪的電子商務熱潮，國內的傳統企業用戶卻依舊保持著謹慎的態度。 電子商務熱潮再涌 對於今後電子商務在我國的發展，許多互聯網企業都十分樂觀。 上周，易趣網公布了第二季度的業績。「我們今年第二季度的交易額達到5億元人民幣，比上一季度增長了28%；新增商品數達420萬件，比上一季度增長35%；新增用戶達140萬人。」易趣網的首席財務官鄭錫貴向記者介紹，從易趣的這些數字不難看出，目前中國電子商務的發展十分迅速。他認為，由於目前中國電子商務的用戶只佔互聯網用戶總數的6.6%，而美國、韓國等國家這個比率都達到了30%，因此中國今後的電子商務將會有很大的發展空間。 「我們做過調查，有96.4%的企業經理上互聯網，這個比率很高，是開展電子商務業務的重要基礎。」慧聰網首席信息官黃海新也認為，隨著互聯網業的發展，中國的電子商務將會在近年進入一個高速發展的時期。據黃海新介紹，這個時期將有兩個重要的標志，一是從事電子商務的傳統企業將迅速增長，二是為這些企業提供中介服務的互聯網公司將會增多，並能夠從服務中實現贏利。 阿里巴巴公司的調查顯示，目前中國1000萬中小企業中，已有1/4的企業開始嘗試並熟練運用電子商務工具；在中國8700萬網民中，也有600多萬人開始進行網上交易。這些都是電子商務發展的基礎。有關人士預測，隨著國內新一代人的成長，到2005年中國將會超過美國成為擁有最多互聯網用戶的市場，這也表明進行電子商務的企業大概會在明年迎來一個快速發展的高峰。 正是基於對電子商務近期發展的樂觀預測，許多互聯網企業正在圍繞企業用戶市場展開新一輪的競爭。不久前，3721與中國搜索分別開展了大規模的全國網路營銷方案的推廣活動，向企業用戶推銷自己的網路營銷理念和解決方案。今年年初，咨詢網站慧聰網推出了電子商務交易信息平台，並宣布將在一年內免費運行，矛頭直指這一領域的先行者阿里巴巴。在搜索領域，8848依靠商品搜索服務重回電子商務領域，而不久前中國搜索和中商網也推出了類似的商品搜索服務。此外，雅虎與網路也在中國搜索市場上展開較量，雖然目前雙方的搜索業務均是免費的，但是業內還是認為這是雙方為收費所採取的競爭策略。 二次革命重塑電子商務概念 「國內企業的電子商務根本不能算是真正意義上的電子商務。」一位業內人士向記者介紹，國際上電子商務的標志就是企業最終實現在互聯網上完成資金交易，而目前，國內的電子商務中介企業都只是提供信息服務，並沒有幫助企業完成最終的交易，因此不能算是真正意義上的電子商務。然而，這種對電子商務的最初認識，已經在中國的互聯網業內發生了變化。 黃海新認為，傳統上對電子商務的定義正在中國發生著很大的改變，電子商務概念的外延正在逐步拓寬。網路廣告、搜索排名服務、電子商務信息平台都應該算是電子商務的一部分，Google的成功和雅虎搜索業務的全面贏利就說明了傳統產業真正的需求方向。而企業用戶在線完成全部交易，包括資金交易，只是電子商務的一種形式。目前，國內相關的法律法規還不健全，如電子簽名還不具備同書面簽名同樣的法律地位，電子合同很難生效。同時，傳統企業對電子商務的認識還不清晰，對在線交易缺乏信賴感。因此，在線交易在中國電子商務中並沒有實現，相反做信息服務則能被傳統產業所接受。 此外，B2B（企業對企業）、B2C（企業對個人）、C2C（個人對個人）三種電子商務傳統的劃分也正在發生變化。據易趣網總裁邵亦波介紹，很多人將易趣看作是C2C的電子商務網站，但實際上公司內部並不這么認為。目前，有許多中小企業都在易趣網上進行商品交易，實際上是一種B2C的商業模式；而美國著名的C2C電子商務網站eBAY目前還推出了B2B的服務業務。 傳統產業仍在觀望之中 盡管互聯網業對電子商務的前景表示樂觀，但是傳統產業對於電子商務到底能為企業帶來多大效益還在不斷的評估之中，對中國電子商務的發展有著不同於互聯網業的看法. 參考資料： http://publishblog.blogchina.com/blog/tb.b?diaryID=3801459

求採納

8. 中國銀聯tb cc都是哪些國家參與研發的

中國銀聯T B C C都是哪天國家參與研發的中國銀聯的TV C C有好幾個國家都參與的研發，歐美的朋友，國內的日，韓都是有參加的。

9. 大數據時代，我國數據量究竟有多大

從2013年初開始，對於大數據爆發的焦慮感，緊迫感，不由自主地被捲入的甚至無力的感覺，驅動眾多行業、企業和團體去關注和開始接觸和了解大 數據，自覺或不自覺的，主動或不得已地去融入這波洪流。但是，真的說到大數據，我們中國到底有多少數據量，它們都分布在哪些行業，哪些數據是目 前可用的，哪些行業已經在使用數據，進入產業互聯網和數據引導的變革了？
可能看到的版圖依舊模糊。因此，我們懷抱很好的希望，以第一個吃螃蟹並期待來自行業的矯正和拍磚的態度，首先嘗試對於國內各個領域，行業以 及機構的數據擁有情況，使用情況以及未來路徑做一個粗獷地調研、梳理和判斷，對大數據時代我國各個領域數據資產的擁有和使用情況，也就是我們數 據資產的家底做個盤點，也對各個行業、系統進軍大數據，以及擁抱產業互聯網的進度和未來做個簡單判斷。事實上，大數據之題無疑繁若星辰，然而只 有在相對完整的視圖下，繁星若塵，我們才可得以一窺天機。
從我們手頭掌握的數據來看，2013年度，中國存儲市場出貨容量超過1個EB（1EB=多少），存儲總量而IDC曾經發布的預測表明在未來的3-4年，中國存儲總 容量可能達到18個EB。從數據存儲市場的需求來看，互聯網、醫療健康、通信、公共安全以及軍工等行業的需求是主要的，且上升態勢明顯。
鑒於存儲和伺服器的緊密相關，我們從已經獲得的資料可以知道，目前全球運行的伺服器總量超過5000萬台，美國國內運行的伺服器總體容量接近 1000萬台。從各種市場公開數據來看，2013年中國內地伺服器銷售總數接近為100萬台。大體估算，截止到2013年底，中國內地整體在運行的伺服器總數 量在300萬台以上。
從現有存儲容量看，中國目前可存儲數據容量大約在8EB-10EB左右，現有的可以保存下來的數據容量大約在5EB左右，且每兩年左右會翻上一倍。這些 被存儲數據的大體分布為：媒體/互聯網占據現有容量的1/3，政府部門/電信企業占據1/3，其他的金融、教育、製造、服務業各部分佔據剩餘1/3數據量 。
公開數據顯示，互聯網搜索巨頭網路2013年擁有數據量接近EB級別、阿里、騰訊聲明自己存儲的數據總量都達到了百PB以上。此外，電信、醫療、金 融、公共安全、交通、氣象等各個方面保存的數據量也都達到數十或者上百PB級別。
在目前被廣泛引用的IDC和EMC聯合發布的「2020年的數字宇宙」報告 預測到2020年，全球數字宇宙將會膨脹到40ZB，均攤每個人身上是5200GB以上，這個量將會如何被有效存儲和應用，我們眼下還很難想像。然而我們 看到該報告指出，從現在起到2020年，全球數字宇宙的膨脹率大約為每兩年翻一番。事實上，根據上述調查結論和伺服器容量調查，我們也能做出個相對 合理的推斷：目前，全球產生的數據量中僅有1%左右的數據能夠被保存下來，也就是說今天全球能夠被保存下來的數據也就是在50EB左右，而其中被標記 並用於分析的數據更是不到10%。
作為全球人口和計算設備保有量的大國，我國每年所能產生的數據量也極為龐大，有數據說2014年甚至可能達到ZB級別，但是真正被有效存儲下來的 數據僅僅是其中極微少部分，中國保存下來數據佔全球數據的比例大約在10%左右，也就是上面說的5EB。這些數據中，目前已被標記並用於分析的數據僅 達到500PB左右，也是接近10%的一個比例。
伴隨著雲計算迅速普及和各行業，各企業和部門對於數據資產保存和利用意識的增強，以及通過互聯網、大數據對產業進行變革的意願，未來2-3年一 定會有越來越多的行業、大企業步入到PB、百PB、甚至EB級別數據俱樂部，未來3-3年中國的數據總量也將呈翻倍上升態勢，我們預測2015年中國就可能 突破10EB數據保有量，被標簽和分析利用數據量也將上升到EB級別，這些數據增長中互聯網、政務、醫療、教育、安全等行業和領域所做貢獻最大，而相 對傳統的物流、生產製造、甚至農業等領域數據擁有量的增長將更加明顯。