中国进入TB数字货币时代

1. 中国大数据的提出的时间和背景是什么发展情况和现状分别是什么样的

近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。网络目前的总数据量已超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB～100PB;淘宝累计的交易数据量高达 100PB;Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量达到8000万条;中国移动一个省的电话通联记录数据每月可达 0.5PB～1PB;一个省会城市公安局道路车辆监控数据三年可达200亿条、总量120TB。据世界权威IT信息咨询分析公司IDC研究报告预测：全世界数据量未来10年将从2009年的0.8ZB增长到2020年的35ZB(1ZB=1000EB=1000000PB)，10年将增长44倍，年均增长 40%。

早几年人们把大规模数据称为“海量数据”，但实际上，大数据(Big Data)这个概念早在2008年就已被提出。2008年，在Google成立10周年之际，著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了“Big Data”的概念。

随着大数据概念的普及，人们常常会问，多大的数据才叫大数据?其实，关于大数据，难以有一个非常定量的定义。维基网络给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。进一步，当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。

2. 大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势

大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势

大数据挑战和机遇并存，大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段，大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战，但前景依然非常乐观。

大数据发展的挑战

目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露;大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展;大数据越开放越有价值，但缺乏大数据相关的政策法规，导致数据开放和隐私之间难以平衡，也难以更好的开放。

挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求

很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担心投入比较多的成本，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的发展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。

挑战二：企业内部数据孤岛严重

企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据，大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通，并且实现技术和工具共享，才能更好的发挥企业大数据的价值。

挑战三：数据可用性低，数据质量差

很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息，还有对收集到的数据进行很好的预处理处理，才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明，高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现，数据可用性提高10%，企业的业绩至少提升在10%以上。

挑战四：数据相关管理技术和架构

技术架构的挑战包含以下几方面：(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库，并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战;(2)很多企业采用传统的数据库技术，在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性，尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容;(3)传统企业的数据库，对数据处理时间要求不高，这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据，进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力;(4)海量的数据需要很好的网络架构，需要强大的数据中心来支撑，数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时，减少服务器的低负载情况，成为海量数据中心运维的一个重点工作。

挑战五：数据安全

网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多，黑客犯罪的动机比以往都来的强烈，一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们，要加强大数据网络安全的建设。另外，大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。

挑战六：大数据人才缺乏

大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，大数据将会出现约100万的人才缺口，在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。

挑战七：数据开放与隐私的权衡

在大数据应用日益重要的今天，数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用，不仅能促进相关产业的发展，也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行政垄断和商业利益所限，数据开放程度较低，这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善，大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此，建立一个良性发展的数据共享生态系统，是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时，开放与隐私如何平衡，也是大数据开放过程中面临的最大难题。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私，逐步加强隐私立法，将是大数据时代的一个重大挑战。

大数据发展趋势

虽然大数据仍在起步阶段，存在诸多挑战，但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势：数据资源化，将成为最有价值的资产;大数据在更多的传统行业的企业管理落地;大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现;数据将越来越开放，数据共享联盟将出现;大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要;大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎;大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业;大数据在多方位改善我们的生活。

趋势一：数据资源化，将成为最有价值的资产

随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、网络、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产，成为提升机构和企业竞争力的有力武器。

趋势二：大数据在更多的传统行业的企业管理落地

一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果，对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用，其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此，我们有理由相信，大数据作为一种从数据中创造新价值的工具，将会在许多行业的企业得到应用，带来广泛的社会价值。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求，更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。企业管理既有艺术也有科学，相信大数据在科学管理企业方面有更显著的促进，让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。

趋势三：大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现

来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源，而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案，即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据，还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外，还希望能结合移动设备的位置信息，这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。毕竟，无论是大数据还是商业智能，目的都是为分析服务的，数据全面整合起来，更有利于发现新的商业机会，这就是大数据商业智能。同时，由于行业的差异性，很难研发出一套适用于各行业的大数据商业智能分析系统，因此，在一些规模较大的行业市场，大数据服务提供商将会以更加定制化的商业智能解决方案提供大数据服务。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。

趋势四：数据将越来越开放，数据共享联盟将出现

大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。我们看到，美国、英国、澳大利亚等国家的政府都在政府和公共事业上的数据做出努力。而国内的一些城市和部门也在逐渐开展数据开放的工作。比如北京市在2012年就开始试运行政务数据资源网，在2013年年底正式开放;上海在2012年启动了政府数据资源开放试点工作，数据涉及地理位置、交通、经济统计和资格资质等数据;2014年，贵州省也加入数据开放之列，10月份云上贵州正式上线。对于不同的行业，数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息，那么就需要全国，甚至全世界的医疗信息共享，从而可以通过平台进行分析，获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势，不同领域的数据联盟将出现。

趋势五：大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要

随着数据的价值的越来越重要，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息，也有更多的骗术和犯罪手段出现，所以，在大数据时代，无论对于数据本身的保护，还是对于由数据而演变的一些信息的安全，对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。大数据安全是跟大数据业务相对应的，与传统安全相比，大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析，并且找出针对大数据的业务的威胁，然后提出有针对性的解决方案。比如，对于数据存储这个场景，目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题，由于其开源性，但是其安全问题也是突出的。因此，市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。

趋势六：大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎

随着大数据的发展，大数据在智慧城市将发挥着越来越重要的作用。由于人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力，需要城市能够更合理地进行资源布局和调配，而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案。智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。大数据是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等，都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。

趋势七：大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业

一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。而由于有强烈的市场需求，高校也将逐步开设大数据相关的专业，以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作，协助高校联合培养大数据人才。如2014年，IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作，引入强大的研发团队和业务伙伴，推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养，建设符合中国教学特色及人才需求的大数据相关学分课程，为未来建设特色专业方向做准备。

趋势八：大数据在多方位改善我们的生活

大数据不仅用于企业和政府，也应用于我们的生活。在健康方面：我们可以利用智能手环监测，对我们的睡眠模式来进行追踪，了解睡眠质量;我们可以利用智能血压计、智能心率仪远程的监控身在异地的家里老人的健康情况，让远在他方的外出工作者更加放心;在出行方面：我们可以利用智能导航出行GPS数据了解交通状况，并根据拥堵情况进行路线实时调优。在居家生活方面：大数据将成为智能家居的核心，智能家电实现了拟人智能，产品通过传感器和控制芯片来捕捉和处理信息，可以根据住宅空间环境和用户需求自动设置控制，甚至提出优化生活质量的建议，如我们的冰箱可能会在每天一大早建议我们当天的菜谱。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

3. tb数字货币能做吗

不能。
一.Tbcc数字货币平台是假的。中国没有批准任何数字货币，也没有授权任何资产交易平台进行交易。数字货币的发行权在中央银行。中国人民银行的法定数字货币和DCEP正在研究和测试中，推出时间还没有确定。可以肯定的是，所有数字货币，中国在市场上都有虚假宣传的嫌疑。
二.Tbcc，大家要记住，小心上当受骗。其实，这是一个资金盘，用于资金圈。只要你进入平台，想拿出来就得割韭菜。只要你提钱，就要扣10个点的手续费，要达到100的整数倍才可以提。
三.它是以USDT的形式提出的。如果有190usdt，你只能只提取100。这仅仅是个开始。当钱圈达到一定水平时，你就不能提出了。因此，一开始就向你收取这么高的手续费的目的是为了防止你提出硬币。大家一定要看清楚，不要上当受骗。里面圈出来的钱是由平台自己控制的。

4. 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。

5. tb是什么意思

TB
网络内容来自于:
元素符号： Tb 英文名： Terbium 中文名： 铽

体积弹性模量：GPa

38.7

原子化焓：kJ /mol @25℃

314

热容：J /（mol· K）

28.91

导电性：10^6/(cm ·Ω )

0.00889

导热系数：W/（m·K）

11.1

熔化热:(千焦/摩尔)

10.80

汽化热:(千焦/摩尔)

330.90

元素在宇宙中的含量:(ppm)

0.0005

相对原子质量： 158.925 常见化合价： +3,+4 电负性： 1.2
外围电子排布： 4f9 6s2 核外电子排布： 2,8,18,27,8,2
同位素及放射线：
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]

电子亲合和能： 0 KJ·mol-1
第一电离能： 564 KJ·mol-1 第二电离能： 1112 KJ·mol-1 第三电离能： 0 KJ·mol-1
单质密度： 8.27 g/cm3 单质熔点： 1360.0 ℃ 单质沸点： 3041.0 ℃
原子半径： 2.51 埃 离子半径： 1.18(+3) 埃 共价半径： 1.59 埃
常见化合物： 无

发现人： 莫桑德尔 时间： 1843 地点： 瑞典

名称由来：
得名于瑞典村庄Ytterby。
元素描述：
柔软有延展性的银灰色稀土金属。
元素来源：
与其他稀土元素共存于独居石砂中，其中铽的含量一般为0.03%。其他来源还有磷钇矿和黑稀金矿，两者都是氧化物的混合物，含有高达1%的铽。
元素用途：
特种激光器和固态元件中用到少量的铽。

TB
n.
肺结核
n.
tuberculosis的缩写 肺结核
n.
tubercle bacillus 结核杆菌

结核是由结核杆菌引起的慢性肺部感染，咳嗽、胸痛、咯血、潮热、盗汗、消瘦、血沉增速为其主要临床特征。在人体抵抗力降低的情况下，因感染结核杆菌而发病，具传染性。

病原体及流行病学：

结核菌属于分支杆菌属，染色具有抗酸性，所以又叫抗酸杆菌。能引起人结核病的有两种，即人型结核菌和牛型结核菌，以人型为主。结核菌从病人或带菌者的呼吸道分泌物排出，并随灰尘飞扬于空中传与他人，尤其是开放型肺结核患者，其痰液更是主要的传播来源。其次，咳嗽、喷嚏也可污染空气。牛型结核菌株可随其乳汁传播给人类。结核菌在阴湿处可生存6～8个月，但在沸水中，15分钟即被杀死。

人体对结核菌抵抗力有两种，一为自然免疫力，即先天性非特异性免疫力，另一为对结核菌特有的免疫力，为感染结核后产生的特异性免疫力，也是后天获得性免疫力，多在两次感染后4～8周产生，产生后可使结核菌素试验呈阳性反应。结核杆菌易对抗痨药产生耐药性。

现代医学病理：

结核菌侵入人体后，可长期寄生而不发病，当机体抗力薄弱时，或受感染病菌量多，或菌的毒力较强时则可发病。

TB
(Trillionbyte 的缩写)
n.
万亿字节

计算机常用的存储单位
位 bit (比特)(Binary Digits)：存放一位二进制数，即 0 或 1，最小的存储单位。
字节 byte：8个二进制位为一个字节(B)。最常用的单位。容量一般用KB，MB，GB，TB来表示，它们之间的关系是：
1KB (Kilobyte 千字节)=1024B，
1MB (Megabyte 兆字节 简称“兆”)=1024KB，
1GB (Gigabyte 吉字节 又称“千兆”)=1024MB，
1TB (Trillionbyte 万亿字节 兆兆字节)=1024GB，其中1024=2^10 ( 2 的10次方)。
注：“兆”为百万级数量单位。

TB是魔兽地图DOTA中灵魂守卫的英文缩写。
灵魂守卫介绍：
Terrorblade - 灵魂守卫
Terrorblade和Magina原是孪生兄弟。虽然同样流着暗夜精灵的血，Terrorblade却受到不死族力量的诱惑而陷入不归的深渊。背上巨大的石像鬼翅膀代表了他和暗夜世界的彻底决裂。他熟练的掌握了镜像的制造以及对灵魂的操纵。他可以变身为可怕而强大的恶魔，通过投掷能量打击对手。挥舞着巨大月刃的他无疑是战场上的一大威慑。

初始射程 (Base Range): 100
| 初始攻击间隔 (Base Attack Time): 1.5
初始移动速度 (Base Move Speed): 320
| 初始防御 (Base Armor): 3.0
基本属性 (Primary Attribute): 敏捷 / Agility
| 初始攻击力 (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
力量增长系数 (Strength Growth): 1.90
| 敏捷增长系数 (Agility Growth): 3.20
| 智力增长系数 (Intelligence Growth): 1.75

灵魂汲取 (Soul Steal) [E]
魔法镜像 (Conjure Image) [C]
变身 (Metamorphosis) [T]
灵魂隔断 (Sunder) [R]

网络语言：
TB: 淘宝网的简称（taobao=TB)

什么是TB(外贸平衡数字)?

(一)外贸平衡数字的含义

外贸平衡数字 (TradeBalanceFigure)反映了国与国之间的商品贸易状况，是判断宏观经济运行状况的重要指标，也是外汇交易数据分析的重要指标之一。如果一个国家的进口总额大于出口，于是便会出现“贸易逆差”的情形；如果出口大于进口，便称之为“贸易顺差”；如果出口等于进口，就称之为“贸易平衡”。美国贸易数字每月公布一次，每月末公布上月的数字。我国至少每季也要公布进出口数字。

(二)如何解读该指标

如果一个国家经常出现贸易逆差现象，国民收入便会流出国外，使国家经济表现转弱。政府若要改善这种状况，就必须要把国家的货币贬值，因为币值下降，即变相把出口商品价格降低，可以提高出口产品的竞争能力。因此，当该国外贸赤字扩大时，就会利淡该国货币，令该国货币下跌；反之，当出现外贸盈余时，则是利好该种货币的。因此，国际贸易状况是影响外汇汇率十分重要的因素。日美之间的贸易摩擦充分说明这一点。美国对日本的贸易连年出现逆差，致使美国贸易收支的恶化。为了限制日本对美贸易的顺差，美国政府对日施加压力，迫使日元升值。而日本政府则千方百计防止日元升值过快，以保持较有利的贸易状况。

由一国对外贸易状况而对汇率造成的影响出发，可以看出国际收支状况直接影响一国汇率的变动。如果一国国际收支出现顺差，对该国的货币需求就会增加，流人该国的外汇就会增加，从而导致该国货币汇率上升。相反，如果一国国际收支出现逆差，对该国货币需求就会减少，流人该国的外汇就会减少，从而导致该国货币汇率下降，该国货币贬值。具体说来，在国际收支诸项目中对汇率变动影响最大的除了上面的贸易项目外，还有资本项目。贸易收支的顺差或逆差直接影响着货币汇率的上升或下降。例如，美元汇率下跌的一个重要原因，就是美国的贸易逆差愈益严重。相反，日本由于巨额的贸易顺差，国际收支情况较好，日元的外汇汇率呈不断上升的趋势。同样，资本项目的顺差或逆差直接影响着货币汇率的涨跌，当一国资本项目有大量逆差，国际收支的其他项目又不足以弥补时，该国国际收支会出现逆差，从而引起本国货币对外汇率下跌。反之，则会引起本国货币汇率的上升。

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6. 什么是数据区块链（BlockChain）怎么解释让人更容易理解

想了解区块链应用，可以多参考很多书籍和观点，有《图说区块链》《区块链：重塑经济与世界》《新经济蓝图与导读》，还有币安社区的文章，包括对币安社区这个平台也详细了解，实力牛X。

一、区块链是什么

区块链（Blockchain），顾名思义，是由区块（Block）和链（chain）组成，它是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造、安全可信的分布式账本。

2008年，中本聪发表的论文《比特币：一种点对点的电子现金系统》中第一次提出区块链和加密数字货币的构想。从比特币开始，区块链成为各种各样数字货币的底层技术。

二、区块链的工作原理:

1、基本概念包括：（1）交易（Transaction）：操作一次，会使账本状态改变一次，如添加一条记录；（2）区块（Block）：记录规定时间内发生的交易和状态数据，是对当前账本状态的一次共识和保存；（3）链（Chain）：由一个个区块按照时间顺序串联而成，是整个状态变化的日志记录。理解了区块链的工作概念也就不难理解其工作原理，假设存在一个分布式的数据记录本，这个记录本只允许添加、不允许删除和更改，其结构是由一个个“区块”串联而成的线性的链（这也是“区块链”名字的来源），新的数据要加入，必须放到一个新的区块中，维护节点可以提议一个新的区块，但是必须经过一定的共识机制来对最终选择的区块达成一致。

2、以比特币为例来看区块链的工作原理。

比特币的区块分为区块头和区块体两部分。

三.区块链的核心优势和特点

1、去中心化区块链数据的验证、记账、存储、维护和传输等过程均是基于分布式系统结构，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。2、开放透明系统是开放的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人公开，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。3、安全性区块链采用基于协商一致的规范和协议（比如一套公开透明的算法）使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全的交换数据，使得对“人”的信任改成了对机器的信任，任何人为的干预不起作用。4、信息不可篡改一旦信息经过验证并添加至区块链，就会永久的存储起来，除非能够同时控制住系统中超过51%（几乎不可能）的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。5、匿名性由于节点之间的交换遵循固定的算法，其数据交互是无需信任的（区块链中的程序规则会自行判断活动是否有效），因此交易对手无须通过公开身份的方式让对方自己产生信任，对信用的累积非常有帮助。

四、区块链的分类

目前来说，区块链最主流的分类是根据参与者的不同，把区块链分为公有链（Public Blockchain）、私有链（Private Blockchain）和联盟链（Consortium Blockchain）。

1、公有链：任何人都可以参与使用和维护，并且能够获得该区块链的有效确认，公有链是最早的区块链，也是目前应用最广泛的区块链，典型的如比特币区块链，信息是完全公开的。

如果引入许可机制，包括私有链和联盟链两种。2、私有链：一个公司或者个人，仅使用区块链的技术，独享该区块链的写入权限，信息不公开。目前保守的巨头（传统金融）都是想实验尝试私有区块链，私链的应用产品还在摸索当中。3、联盟链：是介于公有链和似有链之间，由多个组织共同控制的区块链，该链的使用是有权限的管理，可以受制于管理者，也根据管理者的意愿开放给他人。除此之外，根据区块链使用场景和目的的不同，分为以数字货币为目的的货币链，以记录产权为目的的产权链，以众筹为目的的众筹链等。

五、区块链的具体应用场景分析

1、信息防伪

5月28日，腾讯CEO马化腾在贵阳数博会上就茅台酒打假问题提出了：基于云端的综合区块链技术的防伪方法，其效率将远高于传统防伪方式。未来的防伪验证场景可能只需用户使用手机进行简单的扫描，就可以得到大量的基于不同的维度的完整信息。

以茅台酒为例：

酒厂地址，制作车间，操作员工，检验员，出厂时间，运输车辆信息及驾驶人员信息，

酒的年份原料来源，原料提供商，保存仓库编号，原料运输车辆及驾驶人员信息，

所有的信息都能够精准溯源，被永久记录且不可篡改。

综合以上信息即可轻易验证真伪。

2、食品安全问题

早在去年11月份沃尔玛就已经和IBM进行合作，通过使用区块链技术来追踪食品来源，以此来确保食品的安全性及增加食品的而流通性以降低成本，对于沃尔玛等大型超市来说，以往出现食品安全问题需要几天时间进行问题食品的来源调查，使用了此项技术之后，只需要产品的一项信息就能够做到精准溯源，食品产地、检验者、供应商、物流运输等重要信息，几分钟之内就能快速发现问题。目前来说使用区块链追踪的产品有包括美国的包装产品和中国的猪肉。

3、信息安全

区块链技术正在推动一场信息安全技术变革。中间人攻击、数据篡改、DDoS三大安全威胁

（1）身份保护

PKI是电子邮件、消息应用、网站等各种通讯应用中常见的公钥加密技术。但是由于大多数PKI的实现以来集中式的可信第三方认证机构(CA)来发放、激活和存储用户证书，黑客可攻击PKI假冒用户身份或破解加密信息。

CertCoin是首个区块链PKI实现，来自MIT，去除了中心化的认证中心，以区块链作为于域名和公钥的分布式账本。

Pomcor公司：区块链PKI实现路径：保留认证中心，用区块链存储已经发放和激活的证书的hash值。用户通过去中心化和透明的来源鉴别证书的真实性，同时还能通过本地基于区块链拷贝进行秘钥和签名的认证来提高网络访问性能。

（2）数据完整性保护

GuardTime开发了基于区块链技术的无秘钥签名架构(KSI)，取代基于秘钥的数据认证技术。KSI在区块链上存储原始数据和文件的哈希表，运行哈希算法来验证其他拷贝，将结果与区块链存储的数据对比。任何数据的篡改都会被迅速发现，因为原始哈希表存储在数以百万计的节点。

（3）关键基础设施保护

互联网的“阿喀琉斯之踵”，DDoS进入TB时代，DDoS仍然是黑客低成本搞垮大目标的最简单的武器，DNS服务是黑客进行大规模破坏的首要目标，但区块链技术有望从根本上解决。

区块链的分布式存储，使黑客攻击失去焦点，Nebulis正在开发一种分布式DNS系统，使用以太坊区块链和星际互联文件系统(IPFS，HTTP的分布式替代品)来注册和解析域名。DNS最大弱点是缓存，缓存使DDoS攻击成为可能，也是集权政府审查社交网络，操纵DNS注册的祸根。一个高度透明的、分布式的DNS系统能够有效杜绝任何实体，包括政府恣意操纵记录。

四、金融行业

（1）数字货币：提高货币发行及使用的便利性

如国外的比特币、以太币，我国目前有果仁宝等等。

从使用实物交易,到物理货币和信用货币,再到比特币网络的崛起,让更多的人意识到其背后的分布式账本区块链技术,逐步在数字货币外的许多场景进行应用。

（2）跨境支付与结算：实现点到点交易,减少中间费用

转账与支付。目前，区块链技术最成熟的应用便是支付与转账，区块链技术能够避免繁杂的系统，省却银行间对账和审查的流程，加速结算速度；用虚拟货币无需清算所的介入，减少交易费用。各国家的清算程序不同,单笔汇款需2、3天才到帐,效率低,在途资金占比极大。不再通过第三方,通过区块链技术形成点对点的支付。省去第三方机构的环节,即可全天支付、实时到账、提现快捷及降低隐形成本,有助于规避资金风险。具有及时性便利性。

（3）票据与供应链金融业务：减少人为介入,降低成本及操作风险

点对点之间的价值传递,实物票据或中心系统进行控制验证;中介将被消除,减少人为介入。效率的提升,融资渠道更畅通,风险更低，多方受益。

（4）证券发行与交易：实现准实时资产转移,加速交易清算速度

区块链技术的应用可使证券交易的流程更简洁、透明、快速,减少重复功能的IT系统,提高市场运转的效率。对于股票,区块链可以消除纸笔或电子表格记录,减少交易的人为差错,提高交易平台的透明度和可追踪性。花旗与纳斯达克合作推进区块链应用。

（5）客户征信与反欺诈：降低法律合规成本,防止金融犯罪

记载于区块链中的客户信息与交易纪录有助于银行识别异常交易并有效防止欺诈。区块链的技术特性可以改变现有的征信体系,在银行进行“认识你的客户”(KYC)时,将不良纪录客户的数据储存在区块链中。

股权众筹：建立在区块链技术上的股权众筹可以实现去中心化信任，投资者的回报也得到保证。

5、供应链管理

分布式分类帐系统，参与者全程跟踪资产的所有权，可应用于国家和工厂之间移动时跟踪汽车零件。

丰田为其核心零部件供应链运营，研发区块链技术解决方案的前提。通过大量的数据帮助丰田更高效地确保记录数据准确性，也能帮助管理供应链。同时，区块链供应链能够通过智能合同来控制保修，维修货物相关成本和规格，整个产品生命周期内的交易不可撤销。

航运业的第一个公共解决方案解决方案由海运国际（MTI）部署，使用区块链供应链技术共享运输集装箱的验证总量（VGM）信息。有关集装箱VGM的信息对于确保船舶正确存放，防止在海上和港口事故发生是非常重要的。VGM数据存储在区块链供应链上，为港口官员，运输公司，托运人和货主提供永久记录。这取代了麻烦的日志，电子表格，数据中介和私人数据库。

物流诚信体系 货车帮货车帮推出基于区块链的物流企业金融解决方案，旨在为企业提供可靠的金融服务。不仅能帮助司机解决贷款难的问题，亦能改变行业诚信缺失的现状，助力打造物流诚信体系。帮助构建物流企业身份链，打造物流企业可信数据生态。以透明、可监督、可追溯的算法模型，筛选需要资金支持且可靠的企业，为其提供金融服务。另一方面，在技术层面将各执法部门链接起来，对失信企业进行联合处罚。

6、政务管理

（1）选举

基于区块链技术特征，联想到现在选举技术的弊端，我们将搭建一个开源的、针对选举、投票和彩票的区块链应用，我们称之为选举链（ElectionChain）。我们希望优化选举和投票技术，使得投票更加公开透明，减少人为操控，让选民可验证自己的选举结果。

包括身份认证、多链体系、闪投协议、共识算法EDPOS、隐私保护、选票机制设计、去中心化ELC租借市场、存贮方案、智能合约等。

（2）政务服务

旨在实现基于区块链技术的电子政务数字生态系统，向公民提供政务服务和政府各部门业务的自动化机制，必须将国家政务所有领域结合在一起，形成一个共有的信息空间，包含政府机构、经济数据、金融交易和社会领域。这个生态系统还应包括注册管理部门机构和对应软件，用于构建基于智能合约的政府机构、企业和公共用户的应用程序和平台。

7. 电子货币的表现形式是什么

“明年，我国电子商务将迎来一个高速发展时期。”电子商务中介服务网站阿里巴巴总裁马云认为，中国互联网市场的发展经历了从广告市场的争夺，到短信息市场的争夺，再到游戏市场的争夺的不同发展阶段，而不久的将来会很快就要进入对电子商务市场的争夺。 早在上世纪90年代互联网应用刚刚崛起的时候，许多互联网企业就曾热炒过电子商务这个概念，但是由于缺乏信用认证、物流体系不健全、网上资金交易难以实现等原因，互联网企业大力宣传的电子商务没能引起中国传统企业的兴趣，电子商务也在中国沉寂多年。近日，记者在采访中发现，随着中国互联网业的复苏和发展，越来越多的互联网企业开始将赢利目标再次锁定传统企业用户，电子商务在互联网企业的大力推销下再次成为业内关注的焦点。然而，面对互联网业新一轮的电子商务热潮，国内的传统企业用户却依旧保持着谨慎的态度。 电子商务热潮再涌 对于今后电子商务在我国的发展，许多互联网企业都十分乐观。 上周，易趣网公布了第二季度的业绩。“我们今年第二季度的交易额达到5亿元人民币，比上一季度增长了28%；新增商品数达420万件，比上一季度增长35%；新增用户达140万人。”易趣网的首席财务官郑锡贵向记者介绍，从易趣的这些数字不难看出，目前中国电子商务的发展十分迅速。他认为，由于目前中国电子商务的用户只占互联网用户总数的6.6%，而美国、韩国等国家这个比率都达到了30%，因此中国今后的电子商务将会有很大的发展空间。 “我们做过调查，有96.4%的企业经理上互联网，这个比率很高，是开展电子商务业务的重要基础。”慧聪网首席信息官黄海新也认为，随着互联网业的发展，中国的电子商务将会在近年进入一个高速发展的时期。据黄海新介绍，这个时期将有两个重要的标志，一是从事电子商务的传统企业将迅速增长，二是为这些企业提供中介服务的互联网公司将会增多，并能够从服务中实现赢利。 阿里巴巴公司的调查显示，目前中国1000万中小企业中，已有1/4的企业开始尝试并熟练运用电子商务工具；在中国8700万网民中，也有600多万人开始进行网上交易。这些都是电子商务发展的基础。有关人士预测，随着国内新一代人的成长，到2005年中国将会超过美国成为拥有最多互联网用户的市场，这也表明进行电子商务的企业大概会在明年迎来一个快速发展的高峰。 正是基于对电子商务近期发展的乐观预测，许多互联网企业正在围绕企业用户市场展开新一轮的竞争。不久前，3721与中国搜索分别开展了大规模的全国网络营销方案的推广活动，向企业用户推销自己的网络营销理念和解决方案。今年年初，咨询网站慧聪网推出了电子商务交易信息平台，并宣布将在一年内免费运行，矛头直指这一领域的先行者阿里巴巴。在搜索领域，8848依靠商品搜索服务重回电子商务领域，而不久前中国搜索和中商网也推出了类似的商品搜索服务。此外，雅虎与网络也在中国搜索市场上展开较量，虽然目前双方的搜索业务均是免费的，但是业内还是认为这是双方为收费所采取的竞争策略。 二次革命重塑电子商务概念 “国内企业的电子商务根本不能算是真正意义上的电子商务。”一位业内人士向记者介绍，国际上电子商务的标志就是企业最终实现在互联网上完成资金交易，而目前，国内的电子商务中介企业都只是提供信息服务，并没有帮助企业完成最终的交易，因此不能算是真正意义上的电子商务。然而，这种对电子商务的最初认识，已经在中国的互联网业内发生了变化。 黄海新认为，传统上对电子商务的定义正在中国发生着很大的改变，电子商务概念的外延正在逐步拓宽。网络广告、搜索排名服务、电子商务信息平台都应该算是电子商务的一部分，Google的成功和雅虎搜索业务的全面赢利就说明了传统产业真正的需求方向。而企业用户在线完成全部交易，包括资金交易，只是电子商务的一种形式。目前，国内相关的法律法规还不健全，如电子签名还不具备同书面签名同样的法律地位，电子合同很难生效。同时，传统企业对电子商务的认识还不清晰，对在线交易缺乏信赖感。因此，在线交易在中国电子商务中并没有实现，相反做信息服务则能被传统产业所接受。 此外，B2B（企业对企业）、B2C（企业对个人）、C2C（个人对个人）三种电子商务传统的划分也正在发生变化。据易趣网总裁邵亦波介绍，很多人将易趣看作是C2C的电子商务网站，但实际上公司内部并不这么认为。目前，有许多中小企业都在易趣网上进行商品交易，实际上是一种B2C的商业模式；而美国著名的C2C电子商务网站eBAY目前还推出了B2B的服务业务。 传统产业仍在观望之中 尽管互联网业对电子商务的前景表示乐观，但是传统产业对于电子商务到底能为企业带来多大效益还在不断的评估之中，对中国电子商务的发展有着不同于互联网业的看法. 参考资料： http://publishblog.blogchina.com/blog/tb.b?diaryID=3801459

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8. 中国银联tb cc都是哪些国家参与研发的

中国银联T B C C都是哪天国家参与研发的中国银联的TV C C有好几个国家都参与的研发，欧美的朋友，国内的日，韩都是有参加的。

9. 大数据时代，我国数据量究竟有多大

从2013年初开始，对于大数据爆发的焦虑感，紧迫感，不由自主地被卷入的甚至无力的感觉，驱动众多行业、企业和团体去关注和开始接触和了解大 数据，自觉或不自觉的，主动或不得已地去融入这波洪流。但是，真的说到大数据，我们中国到底有多少数据量，它们都分布在哪些行业，哪些数据是目 前可用的，哪些行业已经在使用数据，进入产业互联网和数据引导的变革了？
可能看到的版图依旧模糊。因此，我们怀抱很好的希望，以第一个吃螃蟹并期待来自行业的矫正和拍砖的态度，首先尝试对于国内各个领域，行业以 及机构的数据拥有情况，使用情况以及未来路径做一个粗犷地调研、梳理和判断，对大数据时代我国各个领域数据资产的拥有和使用情况，也就是我们数 据资产的家底做个盘点，也对各个行业、系统进军大数据，以及拥抱产业互联网的进度和未来做个简单判断。事实上，大数据之题无疑繁若星辰，然而只 有在相对完整的视图下，繁星若尘，我们才可得以一窥天机。
从我们手头掌握的数据来看，2013年度，中国存储市场出货容量超过1个EB（1EB=多少），存储总量而IDC曾经发布的预测表明在未来的3-4年，中国存储总 容量可能达到18个EB。从数据存储市场的需求来看，互联网、医疗健康、通信、公共安全以及军工等行业的需求是主要的，且上升态势明显。
鉴于存储和服务器的紧密相关，我们从已经获得的资料可以知道，目前全球运行的服务器总量超过5000万台，美国国内运行的服务器总体容量接近 1000万台。从各种市场公开数据来看，2013年中国内地服务器销售总数接近为100万台。大体估算，截止到2013年底，中国内地整体在运行的服务器总数 量在300万台以上。
从现有存储容量看，中国目前可存储数据容量大约在8EB-10EB左右，现有的可以保存下来的数据容量大约在5EB左右，且每两年左右会翻上一倍。这些 被存储数据的大体分布为：媒体/互联网占据现有容量的1/3，政府部门/电信企业占据1/3，其他的金融、教育、制造、服务业各部分占据剩余1/3数据量 。
公开数据显示，互联网搜索巨头网络2013年拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。此外，电信、医疗、金 融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。
在目前被广泛引用的IDC和EMC联合发布的“2020年的数字宇宙”报告 预测到2020年，全球数字宇宙将会膨胀到40ZB，均摊每个人身上是5200GB以上，这个量将会如何被有效存储和应用，我们眼下还很难想象。然而我们 看到该报告指出，从现在起到2020年，全球数字宇宙的膨胀率大约为每两年翻一番。事实上，根据上述调查结论和服务器容量调查，我们也能做出个相对 合理的推断：目前，全球产生的数据量中仅有1%左右的数据能够被保存下来，也就是说今天全球能够被保存下来的数据也就是在50EB左右，而其中被标记 并用于分析的数据更是不到10%。
作为全球人口和计算设备保有量的大国，我国每年所能产生的数据量也极为庞大，有数据说2014年甚至可能达到ZB级别，但是真正被有效存储下来的 数据仅仅是其中极微少部分，中国保存下来数据占全球数据的比例大约在10%左右，也就是上面说的5EB。这些数据中，目前已被标记并用于分析的数据仅 达到500PB左右，也是接近10%的一个比例。
伴随着云计算迅速普及和各行业，各企业和部门对于数据资产保存和利用意识的增强，以及通过互联网、大数据对产业进行变革的意愿，未来2-3年一 定会有越来越多的行业、大企业步入到PB、百PB、甚至EB级别数据俱乐部，未来3-3年中国的数据总量也将呈翻倍上升态势，我们预测2015年中国就可能 突破10EB数据保有量，被标签和分析利用数据量也将上升到EB级别，这些数据增长中互联网、政务、医疗、教育、安全等行业和领域所做贡献最大，而相 对传统的物流、生产制造、甚至农业等领域数据拥有量的增长将更加明显。