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区块链智能合约技术发展研究报告（含水印）.pdf

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简介：
本报告深入探讨了区块链智能合约技术的发展历程、现状及未来趋势，分析了其在金融、供应链等领域的应用，并提出了潜在挑战与应对策略。 智能合约是一种事务处理系统，能够使数字化承诺在满足特定条件时自动执行，并且不会对合同本身产生任何变更或影响。与传统合约相比，智能合约在主体、执行效率以及违约成本方面存在显著差异，这使得信息验证的成本大幅降低。由于其自动化和不可篡改的特性，智能合约极大地提升了商业社会中多方协作的效率。因此，这项技术是区块链应用中最关键的特点之一，并且也是人们认为区块链具有颠覆性的重要原因之一。

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  • 区块链智能合约技术发展研究报告（含水印）.pdf
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    本报告深入探讨了区块链智能合约技术的发展历程、现状及未来趋势，分析了其在金融、供应链等领域的应用，并提出了潜在挑战与应对策略。 智能合约是一种事务处理系统，能够使数字化承诺在满足特定条件时自动执行，并且不会对合同本身产生任何变更或影响。与传统合约相比，智能合约在主体、执行效率以及违约成本方面存在显著差异，这使得信息验证的成本大幅降低。由于其自动化和不可篡改的特性，智能合约极大地提升了商业社会中多方协作的效率。因此，这项技术是区块链应用中最关键的特点之一，并且也是人们认为区块链具有颠覆性的重要原因之一。
     
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    该报告由中国信通院编写并发布，深入探讨了隐私计算和区块链技术的结合及其在数据安全领域的应用前景，为相关产业的发展提供了参考。 《2021-信通院-隐私计算区块链技术融合研究报告》是于2021年发布的一份报告，详细探讨了隐私计算与区块链技术的结合应用及其未来发展趋势。该报告由信通院编写并正式公布。
     
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    该文档《区块链与人工智能报告》深入探讨了区块链技术和人工智能两大领域的最新进展及其相互融合的可能性，旨在为相关研究和应用提供理论指导。 本段落简要介绍了区块链技术和人工智能的三大流派，并概述了在区块链发展中遇到的一些挑战。文中还探讨了一些将区块链与人工智能结合的方法及其能够解决的问题。针对系统安全和数据安全问题，机器学习可以提供态势感知、数据分类等支持。然而，在其他的安全方面，目前尚未找到利用机器学习的有效解决方案。此外，在提高效率、资源分配以及博弈策略等方面，也未发现采用人工智能的实用方案。 另一种区块链与人工智能结合的方式是通过使用区块链技术实现知识共享或数据共享，这被称为“联邦学习”，即利用区块链作为分布式的数据库来存储用于训练的人工智能模型所需的数据集。同时也可以用区块链进行机器学习模型的交易等操作。
     
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    《2020年人工智能发展与2021年技术预测报告》由北京智源人工智能研究院发布，回顾了过去一年AI领域的关键进展，并对来年的技术创新趋势进行了展望。 《2020年AI进展及2021年技术趋势报告》由北京智源人工智能研究院发布，并对过去一年内的人工智能领域的重要技术进步进行了系统总结与展望，预测了未来的发展方向。该报告不仅回顾了人工智能的技术发展历程，还对其未来的走向做出了前瞻性的分析。 **一、关键技术领域的进展** - **GPT-3的推出**: OpenAI开发的1750亿参数模型在自然语言处理任务中展现出了接近人类水平的表现。 - **AlphaFold2的成功应用**: DeepMind设计的蛋白质结构预测工具，解决了长期困扰生物化学界的难题，并为未来研究奠定了基础。 - **深度势能分子动力学的研究进展**：这一领域因戈登·贝尔奖的认可而受到关注，表明了机器学习在分子模拟中的重要性。 - **类脑计算系统的发展**: 清华大学提出了新的概念和层次结构模型，推进了通用类脑计算技术的进步。 - **基于相变存储器的高速训练系统**：北京大学团队开发了一套利用新型内存进行神经网络快速训练的技术框架。 - **小规模神经元控制自动驾驶汽车实验的成功**：麻省理工学院的研究展示了19个类脑单元对复杂驾驶任务的有效管理能力，预示着未来智能系统的革新。 - **无监督表征学习的创新算法**: Google和Facebook分别提出了新的方法来解决机器学习中的关键问题。 - **公平排序模型的发展**: 康奈尔大学开发了一种可以减少信息检索中排名偏见的新技术方案。 - **大规模自监督预训练的进步**：随着数据集规模的增长，这一领域的研究也在不断推进。 - **视皮层的高效“打印”实验**：贝勒医学院的研究人员展示了使用动态颅内电刺激对视觉感知进行干预的可能性。 **二、未来的技术趋势** 1. 数据与机理建模融合 2. 深度学习理论的发展 3. 分布式隐私保护技术的应用增加 4. 自监督预训练方法的进一步发展 5. 因果性模型在信息检索中的重要角色 这些进展和预测不仅反映了人工智能领域的快速进步，也揭示了该领域在未来几年内的潜在应用价值。报告强调，在后疫情时代，随着技术和理论的发展成熟，AI技术将在促进科技创新、解决社会问题等方面发挥更大的作用。
     
  • 2020年中国建筑节能年度发展研究报告（简化水印版）.pdf
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    本报告为《2020年中国建筑节能年度发展研究报告》简版，去除了水印以便于阅读分享。内容涵盖中国建筑节能领域的政策导向、市场趋势和技术进步等方面的深度分析与解读。 2020年中国建筑节能年度发展研究报告之农村住宅专题包括两部分内容：第一部分为中国建筑能耗与温室气体排放现状分析；第二部分为农村建筑节能专题。
     
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    本报告深入探讨了2021年度智能超表面技术的研究进展与应用情况，涵盖关键技术解析、市场趋势预测及未来发展方向。 2021年智能超表面技术研究报告.pdf 高清完整版提供全面深入的技术分析与行业洞察。报告涵盖了智能超表面技术的最新进展、应用案例以及未来发展趋势等内容，为读者提供了宝贵的参考信息。
     
  • 智能水表市场研究报告
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    《智能水表市场研究报告》全面分析了全球及中国智能水表市场的现状、发展趋势和未来前景。报告深入探讨了行业主要驱动因素、挑战以及潜在的增长机会，并对市场竞争格局进行了详细解析，为相关企业和投资者提供了宝贵的决策依据和支持。 水表行业的集中度经历了“高-低-高”的变化过程。由于生产企业的数量增加，在2014至2017年间，行业竞争显著加剧，价格战频发，并导致一些牺牲品质的低价产品逐渐侵蚀龙头企业的市场份额。然而随着这些低价产品的质量问题逐步显现，加上在2017年NB-IoT智能水表加速推广之后下游客户开始更加重视品牌价值和产品质量，市场回归到良性竞争状态，行业集中度也重新回升。 智能水表结合了软件与硬件的特点，并且技术门槛相对较高。此外，在使用过程中还会有后续的维护、技术支持升级以及软件更新等需求，大型企业能够提供更快捷高效的售后服务。因此我们认为随着智能水表渗透率和智慧水务项目的推广普及，行业集中度将进一步提升，龙头企业将从中受益。 从目前四家上市水表公司的业务范围来看，宁水集团在这一趋势中占据了有利地位。