区块链索爷是谁

中本聪（英语：SatoshiNakamoto），自称日裔美国人。
中本聪于2008年发表了一篇名为《比特币：一种点对点式的电子现金系统》的论文，描述了一种被他称为“比特币”的电子货币及其算法。2009年，他发布了首个比特币软件，并正式启动了比特币金融系统。2010年，他逐渐淡出并将项目移交给比特币社区的其他成员。中本聪据信持有约一百万个比特币。这些比特币在2013年底时的价值超过十亿美元。

区块链使用去中心化的数据安全技术，可提升数据安全性、降低数据维护成本、推动组织智能化发展，未来有望在银行、审计、物联网、医疗、公证、版权管理等领域广泛应用。

现在，区块链技术会死非常的火爆的，在金融界尤其受欢迎，蚂蚁金融、乐视金融、万达、平安、民生等先后试水区块链项目，欧陆众筹更是走在了利用区块链技术的前列。

随着物联网的发展，围绕其所展开的有关于安全的争论已日渐引起重视。
目前，黑客们已经将相当多的注意力放到了数以十亿美元计的物联网新系统、设备和传感器连接等方面，黑客每年针对物联网的攻击面仍旧在继续扩大。与此同时，无论是在工作还是生活中，物联网设备正在日渐流行，而当这些缺乏安全连接的设备不断被添加到企业和家庭环境中，有关物联网安全的问题变得更加受关注。
在不久前的一篇关于讨论物联网安全的文章中曾经提到：“消费者和供应商并不关心物联网设备及连接的安全问题。”而这一启示对整个物联网安全具有重大意义。
而除此之外，美国国家情报局官员又提出了物联网更为严峻的安全问题：那就是，物联网安全将涉及恐怖主义、大规模杀伤性武器以国家安全等因素。而这是必须要引起关注的。
具体而言，目前的物联网设备广泛连接于自动汽车、家庭中的智能家居以及一系列办公场所之中，而其通过网络所传输的信息则将会面临数据隐私泄露、以及数据服务等安全问题，另外，这些信息也极有可能被国外的非法途径所获取。
美国国家情报局官员在一份报告中表示：未来,情报机构可能会使用针对物联网的识别、监测、监控、位置跟踪、以及访问网络或用户的凭证。因为，黑客和恐怖分子极有可能利用利用这些安全漏洞实施间谍活动。
鉴于大多数物联网设备在设计和部署之初都是以最小的安全需求进行的测试，随着网络攻击的复杂性越来越严重，可能将导致广泛的民用基础设施以及政府系统漏洞被不断利用。而这些看似很小的安全问题将对国家的网络防御和间谍情报技术构成威胁与挑战。而从另一方面而言，这些漏洞也可以反过来为政府情报机构所利用。
不得不承认的一个事实是，随着连接到网络的物联网设备和系统的快速增长，物联网的发展的确提供了更大的监测面和数据采集的机会与数据源。
安全研究人员认为,面对这些对安全缺乏关注的消费者和设备制造商，针对物联网安全的挑战在于：其涉及物联网设备和收集个人数据的公司以及服务提供商等多方面的复杂的问题。因为， 消费者更感兴趣的是物联网设备能够给他们所带来的便利,而系统和设备制造商则更对设备本身性能的关心高于安全性，因为后者极有可能要付出极高的成本。但是，在开发过程中需要包括安全功能已越来越多的达成共识。
在此基础之上进行延伸，物联网并不是未来面临巨大网络安全威胁的唯一一个关注点。在其他的科技新兴领域,诸如人工智能(AI)、增强现实(AR)和虚拟现实(VR)中，都存在开放性的安全漏洞,而这些漏洞同样可以被其他国家或非政府组织加以利用。
特别是对于人工智能而言，其所创造的增加了自主决策的创新功能将对的网络攻击形成巨大威胁。例如，其完全有可能利用虚假数据和意想不到的算法等，对诸如股票自动交易系统等进行 *** 作,进而造成巨大的股市大幅波动。
虽然人工智能等新兴技术用于民用工业及国家安全方面会带来极大的效率和性能优势，但从网络安全防御方面而言，AI系统是具备易受一系列难以预测的、甚至难以理解的颠覆性和欺骗性策略影响的。 而这样的影响一旦发生，其将对诸多国家关键基础设施以及国家网络安全造成难以估量的威胁与损失。
中英文的物联网域名形式除了为达到人物交互的方便，还有另一层重大意义：如果只采用数字解析，这串数字背后代表的属性和含义将具有不确定性，比如在防伪追溯中，数字代码之外的所有物品基本信息实际上由物品拥有者自己的服务器提供，那么改变服务器数据存储的信息就能改变物品，而采用逐节点加密传输解析的域名在物品属性方面就通过全球解析网络进行了确定。关于这点，凡是接到通过VoIP实现的骚扰电话都会有记忆，在网络世界里一串IP电话号码骚扰过每一部电话机，甚至沦为非法组织宣传的工具。

企业在推进数字化转型过程中缺乏高层次的数字化战略、缺乏数字化人才，合适的技术平台和系统的设计，所以在推进中会很难，如果企业的决策者没有意识到数字化转型的急迫和重要性，那么企业数字化就没有成功的可能。数字化时代的竞争要求企业的领导者对数字化技术、新兴商业模式保有高度敏感的洞察力，并能时刻反省或调整公司战略。数字化转型中的领导力和问责制意味着，数字化转型必须由最高层支持和授权。
在推进数字化转型的过程中有可能因为各部门的认识不统一，进而导致企业数字化转型的失败。

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

扩展资料：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

百度百科--大数据

2004中国十大暴利行业
文章编辑: 山贼 整理日期: 2004-12-15
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房地产业暴利惊人
时至今日，没有哪一个行业的绝对利润值，能挑战中国房地产业的暴利，没有哪一个行业的利润，能动摇甚或问鼎中国房地产业的榜首地位。
2002年进入《中国百富榜》的房地产大亨为25人，2003年为35人，2004年为45人。这个数字不断在攀升，这表明中国的财富正在加快速度，向中国的房地产业大亨们的私家钱柜里集中。
但是，如果细分中国的房地产业，似乎地产业的暴利远远高于房产业的暴利。如果说房产业的暴利率在15%到30%，那么地产业的暴利则在150%到300%。
高速公路业坐地收银
2004年对于中国的高速公路业来说，是暴利如雨的年头。2004年中国出现了煤、电、油、运前所未有的紧张状况，随着煤、电、油的四面着火，全国运力八方告急，公路运输价格不断攀升。于是，中国的高速公路业的暴利，再次浮出水面。
2004年，坐地收银的中国高速公路进入了收获期。据中央电视台披露，一些高速公路的收费员月薪高达八九千元，超过了国家公务员最高一级的工资。这个行业在所有的层面上，都具备了暴利行业的特征。
殡葬业最后一刀
让我们来看看殡葬行业的市场有多大：根据国家统计局公布的数字，我国死亡人口每年大约有820万人。按照低标准丧葬费用计算，假如平均每人2000元丧葬费，那么，可以估算出殡葬行业每年的市场是184亿元。如果再算上骨灰存放、购买墓地等费用，殡葬行业的销售总额将超过2000亿元。
丧葬费用的利润是惊人的。比如小小一个骨灰盒，价格最低的400元左右，最高的1万～2万元不等。而实际上，一个低档的骨灰盒成本也就是几十元，骨灰盒的利润能够达到1000%一2000%。购买墓地或灵塔的费用就更昂贵了，交通不便，距离较远的公墓，最便宜的一块墓地也要五六千元；面积不过1—15平方米。1平方米的商品房也才2700多元。
驾校业毛利可观
世界经济的发展进程表明，当一个国家的人均收入超过500美元时，这个国家的一只脚便已跨进了汽车时代。而中国在2003年的人均收入便已超过了1000美元。
所以，当中国的小汽车每年以200多万部的加速度，进入中国人的家庭的时候，中国每年至少有四五百万人，有学习驾驶小汽车技术的市场需求。
而我们粗略地计算一下，便会发现，这个市场需求的规模超过150亿元，因此而产生的暴利在50亿到100亿元。这是一个很惊人的数字。
那么，驾校从培养一个驾驶员能获得多少利润？一位驾校业的业内人士估算：仅以学桑塔纳的北京市最低收费2700元为例，刨去教练员的工资、油钱和车辆磨损折旧，1000元的毛利应该是没问题的。
电力业低买高卖
电荒是2004年中国的一场灾难，由国家垄断的国家电力公司，成了2004年中国电荒最大的受惠者。有人怀疑，2004年中国电荒是电力行业所刻意制造的电荒。
一方面，电力行业借电荒向煤炭行业施压，强迫煤炭行业以大大低于市场价的价格，以比石头还便宜的价格，以“电煤价”将煤炭卖给它，一方面，电力行业又借电荒向国家施威，强迫国家提升电价，以制造行业暴利。
只要电力行业的行业垄断依然故我，中国的电荒只会愈演愈烈。
在中国，电力行业是最赚钱、最富裕的行业。
有线电视业收费大涨
从2003年7月1日起，北京市有线电视收视维护费从12元调整到18元。收视费大涨50%，此新闻发布后，舆论哗然，有线电视作为垄断行业及暴利行业，成为举国关注的焦点。
独享有线电视运营权垄断经营的中国有线电视，是中国最不思进取的行业。它好像全然不知道自己拥有着什么样的网络资源，而且除了一波又一波的提高电视收费，好像就没有别的办法增加自己的收益。
在国外，发达国家早已看到了有线电视网惊人的资源潜力，有线电视网不仅可以用来收看有线电视，还能用来上网和打电话，完全可以三网合一，不仅能大大地减少资源的浪费，还能大大地减少用户的开支。
医疗业涨价没谱儿
改革开放20多年来，价格上涨的巅峰是药品。20年来，工资上扬了10一20倍，而医药费用上涨的幅度在100倍到200倍！它的涨幅不但大大高于工资上扬的水平，而且大大高于同一时期国民经济增长的水平。
20年前在医院生一个孩子(顺产)收费只不过十几元钱，现在竟达到四五千元！
据报道，某地一种5元进价的药零售店将此药加价到9元，涨幅已高达80%，可医院却以4680元卖给了患者！暴利超过了900%！
我们曾寄希望于平价药房，能平抑虚高的药价，可问题是，中国制药业所生产的药品，80%的份额是通过医院药房进入患者的口中的，如果降价战的战火不能烧进医院药房，中国医药业的现状仍难改观。
教育业乱掏家长腰包
今年8月，国家发改委公布上半年价格举报6大热点，教育乱收费投诉高居价格投诉榜首。之前的几次投诉排名，教育乱收费已经持续3年位居榜首。加上2004年，教育乱收费已经持续4年位居榜首。
看看乱收费的花样也让人瞠目结舌，其种类各异、千奇百怪，贯穿着整个受教育阶段。其中招生录取时有捐资助学费、点招费、查卷费等；新生入学时有择校费、建校费、复读费等；在校学习时有超编费、重修费、补课费等；离校毕业时有派遣费、信息费、毕业生审定费等。
2004年8月所暴露出来的“北航招生丑闻”，又揭开了大学招生乱收费的冰山一角。难怪中国的老百姓将“教育乱收费”，列为新的压在老百姓头上的“三座大山”之一了。
教材出版业垄断八成市场
如果我们砍掉“教材出版”这一块，那对于我们的出版业真是一场灭顶之灾。“教材出版”竟然占到了中国图书出版的80%。中国出版业几乎可称作“教材出版”业了。
中国的出版业是靠教材的专营和垄断活着，也正是因为这样的原因，中小学教材的价格呈高速增长。
让我们先来看看书价的构成：印刷费及纸张成本约在书价中占到23%—25%，也就是说一本定价20元的书，从印刷厂出来的价钱尚不到5元，作者的稿酬在8%—10%左右，为16元—2元，出版社利润一般在10%左右，为2元。如果由出版社自己总发行，再加5%的发行费，即1元。剩下的45%—50%，近10元的利润被零售商拿走。看看书价的构成你就会明白，即使书商让利给高校教务处及有关人员30%的回扣，书商仍有15%—20%的厚利可图。
网络游戏业一夜暴富
在2003年10月发布的福布斯《中国内地富豪榜》上，名不见经传的陈天桥突然出现在第六的位置上，成为中国财富增长最快的新星。
陈天桥让我们重新认识网络游戏，不要把网络游戏说得一无是处，网络游戏是个大产业。2004年网络游戏甚至为中国法制提出了一个新难题，提出了如何保护公民网上的“虚拟财产”的问题。
中国虚拟游戏装备的年交易量，应该不小于年游戏点卡销售额的2倍，也就是40亿元，在韩国、我国台湾省等网游发达的地区，虚拟财产年交易额已达数十亿美元。

智能对象 智能对象使用AI和机器学习以更智能的方式与人和环境进行交互。智能扬声器、网络摄像头等。都只是初级的智能物体，真正高级的智能物体会在一定的时间内自主或半自主地运行，完成一定的任务，比如打扫房间或给田地施肥。有了这些智能物件，未来的智能家居和智能家电将不再只是一种假设和奢望。更重要的是，消费设备、工业系统、医疗设备都是适合使用AI的智能对象。
智能对象的下一个层次将是大量的智能对象共同努力实现某个目标。美国国防部正在测试用于空中监视的Perdix微型无人机，本田正在开发合作合并能力，以便自动驾驶 汽车 能够协调它们的活动。

数字双胞胎技术 数字孪生，又称数字孪生，是充分利用物理模型、传感器更新、运行 历史 等数据。集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，并在虚拟空间中完成映射，从而反映相应物理设备的全生命周期过程。未来，物理世界的各种事物都将能够通过数字孪生技术进行复制。

在工业领域，数字孪生技术的使用将极大地推动产品在设计、生产、维护和维修方面的变革。数字孪生有望通过数字呈现真实世界的实体或系统，节省数十亿美元的维护、维修和运营成本。孪生数提供了关于现实世界对象状态的信息，并且可以响应变化或改进 *** 作。

物联网领域有很多数字双胞胎的例子，但是数字双胞胎对于不是“物”的物体的潜力越来越大。例如，面向人类的数字双胞胎可以提供生物学特征和医学数据，医生可以用来诊断疾病。全市数字结对可以为城市规划师提供运营维护方面的信息。

从云到边 而云计算和人工智能的应用，以及数据价值的挖掘，以全面创新驱动企业数字化转型，为各行各业带来巨大价值。同时，云服务不断加速企业数字化转型。从数据中心到云边缘再到移动终端，随着更先进的云服务，商业世界不断被推动向前。虽然人们经常认为云计算和边缘计算是两种相互竞争的方法，但这是对这两个概念的根本误解。边缘计算指的是一种计算拓扑：它使内容、计算和处理与用户/对象或网络的“边缘”联系得更紧密。云就是计算机：这样一个灵活可扩展的功能，是作为服务提供的，但确实需要集中化。如果合并，云模型创建面向服务的模型，采用集中控制和协调结构，将云服务部署到中间服务器或实际边缘，从而支持分布式执行模型。Office 365和AWS Greengrass就是今天这个统一概念的两个例子。

对话平台 对话平台是一个AI开放平台，可以理解用户，也可以进行交互。对话平台的广泛应用将开启一场新的互动革命。随着语音识别和自然语言处理技术的发展大热，声纹识别技术(识别说话人是谁的技术)也逐渐进入大众的视野，它将与人脸识别等生物认证技术一起在安全和个性化服务领域得到越来越多的普及。目前的语音识别和声纹识别等语音技术受背景噪音，多人同时说话等环境因素影响准确度依然有很大的提升空间。

对话式平台将改变人们与技术进行交互的方式。翻译/转换意图的负担由用户转移到计算机。对话式平台先获取用户提出/发出的问题或命令，然后通过执行某种功能、呈现某种内容或要求进一步的输入来进行响应。这可能是简单的应用场景，比如查询天气，也可能是较为复杂的应用场景，比如商务预订。在未来几年，对话式界面将成为用户交互的一个主要设计目标，将通过专用硬件、 *** 作系统的核心功能、平台和应用程序来实现。

沉浸式体验 沉浸式体验提供参与者完全沉浸的体验，使用户有一种置身于虚拟世界之中的感觉。可以通过利用头盔显示器等装备把用户的视觉、听觉封闭起来，产生虚拟视觉，同时，它利用数据手套把用户的手感通道封闭起来，产生虚拟触动感。系统采用语音识别器让参与者对系统主机下达 *** 作命令，与此同时，头、手、眼均有相应的头部跟踪器、手部跟踪器、眼睛视向跟踪器的追踪，使系统达到尽可能的实时性。临境系统是真实环境替代的理想模型，它具有最新交互手段的虚拟环境。常见的沉浸式系统有:基于头盔式显示器的系统、投影式虚拟现实系统。 增强现实(AR)和虚拟现实(VR)在改变人们感知数字世界并与之交互的方式。结合并扩展AR和VR的混合现实俨然成了一种首选的沉浸式体验，它提供了一种界面，以便更好地匹配人们如何看待世界并与之交互的方式。结合对话式平台，用户体验会出现根本性变化，变成一种无形的沉浸式环境。

区块链 区块链是分布式数据存储、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，是一种共享的、分布式的、分散的、标记化的账本，它做到了独立于单个的应用或参与者，因而消除了业务摩擦。一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法;网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等;共识层主要封装网络节点的各类共识算法;激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等;合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础;应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。 区块链让不受信任的有关方可以相互达成商业交易。虽然区块链具有长远潜力，但是在至少今后两三年，区块链的现状比区块链承诺的前景慢一拍。企业需要清楚地了解潜在的商业机会，还要了解这项技术的能力和局限性。要是没有相应的技能组合，包括加密技能，则应慎重考虑是否投入区块链项目。

事件驱动 事件驱动是指在事务管理过程中，进行决策的一种策略，即跟随当前时间点上出现的事件，调动可用资源，执行相关任务，使不断出现的问题得以解决，防止事务堆积。在计算机编程、公共关系、经济活动等领域均有应用。数字业务时刻驱动数字企业。这种时刻结合了体验或发现显著状态或状态变化的业务活动。这可能是很简单的事件，比如表明采购订单已完成的信号。事件代理和物联网以及其他新技术意味着，可以更迅速地检测这些事件，还可以更详细地分析它们。企业应该积极奉行“事件思维”(event thinking)，作为数字企业战略的一部分。到2020年，事件来源的实时态势感知将成为80%的数字业务解决方案的一个必备特点，而80%新的业务生态系统将需要支持事件处理。

持续自适应风险和信任 随着越来越多复杂工具的使用，组织需要更加紧密地处理和对抗像 Wannacry 勒索软件这样的威胁。通过 CARTA(Continuous Adaptive Risk and Trust Assessment)，组织可以实时把握风险和受信任的决策。在数字世界中，组织需要将安全性集成到其 DevOps 中，以提供连续的“DevSecOps”过程。持续自适应风险评估是从防护的角度看问题，力图识别出坏人(攻击、漏洞、威胁等)。持续，就是指这个风险和信任的研判过程是持续不断，反复多次进行的;自适应，就是指我们在判定风险(包括攻击)的时候，不能仅仅依靠阻止措施，我们还要对网络进行细致地监测与响应;信任，是指判定身份，进行访问控制。持续自适应信任评估是从访问控制的角度看问题，力图识别出“好人”(授权、认证、访问)。 持续自适应风险和信任评估(CARTA)可实现实时的、基于风险和信任的决策机制，对安全赋能的数字企业实现自适应响应。随着威胁不断发展和演变，安全界也在随着不断变化。将安全整合到贵公司的开发运维(DevOps)工作中，以打造持续的开发安全运维(DevSecOps)流程，以及探究诱捕技术(比如自适应蜜罐)，旨在捉住渗入到网络中的坏人，这是有望让CARTA成为现实的其中两项新技术。

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