挖掘

秦始皇嬴政是中国历史上第一位皇帝，秦始皇陵已经被发现了多年，但是始终没有对其进行挖掘，这是为什么呢？下面咱们就来说说原因。

简要答案

秦始皇陵地宫内以水银为江河湖海，汞含量非常高且具有很高毒性，若要挖掘会对工作人员带来极大危险。发掘秦陵费工费时费财，埋于地下两千多年的文物若冒然打开，文物受到湿度、温度、风、光以及外界震动的影响，随即发生变化。发掘秦陵必须是“大揭顶”的，要取掉封土，才能发掘，技术难度太大。

方法介绍

秦始皇陵地宫内以水银为江河湖海，汞含量非常高且具有很高毒性，若要挖掘会对工作人员带来极大危险。发掘秦陵费工费时费财，埋于地下两千多年的文物若冒然打开，文物受到湿度、温度、风、光以及外界震动的影响，随即发生变化。发掘秦陵必须是“大揭顶”的，要取掉封土，才能发掘，技术难度太大。

秦始皇陵是中国历史上第一位皇帝嬴政（前259—前210年）的陵寝，中国第一批世界文化遗产、第一批全国重点文物保护单位、第一批国家AAAA级旅游景区，位于陕西省西安市临潼区城东5千米处的骊山北麓。

秦始皇陵建于秦王政元年（前247年）至秦二世二年（前208年），历时39年，是中国历史上第一座规模庞大，设计完善的帝王陵寝。有内外两重夯土城垣，象征着帝都咸阳的皇城和宫城。陵冢位于内城南部，呈覆斗形，现高51米，底边周长1700余米。据史料记载，秦陵中还建有各式宫殿，陈列着许多奇异珍宝。秦陵四周分布着大量形制不同、内涵各异的陪葬坑和墓葬，现已探明的有400多个，其中包括举世闻名的“世界第八大奇迹”兵马俑坑。

很多学生想知道数据挖掘需要学什么，下面是小编整理的相关内容，希望对大家有所帮助！数据挖掘需要学习什么

数据挖掘涉及的内容的内容，如机器学习、数据挖掘和人工智能。但事实上，这些知识大多是相互关联的。机器学习实践这本书是我读的启蒙书中的一本很好的书。有的难度小，有理论有实践，可以快速对各种知识有一个大致的了解。但是，要想在这个行业长期发展，还需要学习更多的知识，比如回归模型。你不仅需要知道最小二乘法，还需要思考如何清理数据，需要清理哪些数据，如何规范数据，数据是否过多，是否需要合同和降维，使用哪种回归模型，精度应该达到什么水平，是否考虑过拟合和欠拟合，是否需要交叉验证，交叉验证效果好，如果回归模型不适用，有哪些替代方案等等。数据挖掘简介

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有三个步骤:数据准备、规律搜索和规律表示。数据准备是从相关数据源中选择所需的数据，并将其整合成用于数据挖掘的数据集；规则搜索是用某种方法找出数据集中包含的规则；规则表示用户可以理解的方式（如可视化）。数据挖掘的任务包括相关分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异组分析和演变分析。

近年来，数据挖掘引起了信息产业的极大关注。主要原因是有大量的数据可以广泛使用，迫切需要将这些数据转化为有用的信息和知识。信息和知识可广泛应用于商业管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等各种应用。数据挖掘利用了以下领域的思想：①统计抽样、估计和假设检验；②搜索算法、建模技术和学习理论，人工智能、模式识别和机器学习。数据挖掘也很快接受了来自其他领域的思想，包括优化、进化计算、信息理论、信号处理、可视化和信息检索。其他一些领域也起着重要的支撑作用。特别是，数据库系统需要提供有效的存储、索引和查询支持。高性能(并行)计算技术在处理海量数据集方面往往很重要。分布式技术也有助于处理海量数据，当数据不能集中在一起时更为重要。

是在1974年到1977年的时候挖掘出来，位置是在秦始皇东临的1千米处，主要发掘的就是兵马俑坑。一号坑其实就是在南部，东西之间的长度为216米，宽度62米，面积达到13260平方米。二号坑度的东西长度为124米，宽98米，面积大约为6000平方米。三号坑的面积大约是520平方米，总共有800件，100多匹陶马，还有18辆木质战车。按照当前的兵马俑排列形式就可以看出，这三个坑里面所拥有的兵马俑就已经达到7000多件。

扩展资料

会选择绘塑结合的方式，虽然年代比较久远，但是在挖掘出来之后，还是可以看到衣服上的色彩，还有人物面部的色彩。从手法上来看，相对来说就会比较传神，会有着灵活的技法，巧妙的构图，不仅会有真实性，还有一定的装饰性。秦始皇兵马俑在当前的雕塑历史上也会拥有着比较重要的地位，从整理出土的这一些陶俑就可以看出没有一个是雷同的。

有着精湛的艺术手法

特别加入精湛的艺术手法，就会使得整个表现比较逼真。在这一个庞大的兵马俑中，还会有着多个不一样的个体，这就使得整个群体比较真实，比较活跃。甚至还会有着多种不一样的真实感，每一个都会经过精心的绘制。特别是面部的彩绘，看上去也会比较精彩，连眼睛的瞳孔都会表现的活灵活性，整体的色彩会比较和谐，注重与色调的对比，整体更是让人觉得有一些差异性。不一样的服饰还能够有效形成一种鲜明的对比，会逐渐的增强艺术的感染力，会拥有一种鲜艳的色彩，慢慢的就会显得比较生动，难怪无数的人在看到之后都会竖起大拇指，认为这就是一个叹为观止的存在。

2015年10月5日，瑞典卡罗琳医学院在斯德哥尔摩宣布，中国女科学家涂有友与另外两位爱尔兰和日本科学家分享了2015年诺贝尔生理学或医学奖，以表彰她们在寄生虫病治疗研究方面的成就。涂有友也成为第一个获得该奖项的中国人。

屠友友的特殊贡献是发现了一种治疗疟疾的药物——青蒿素，它拯救了全世界数百万人的生命，尤其是在发展中国家。

2015年，诺贝尔生理医学奖揭晓，中国药理学家涂有友获奖(在线地图)

青蒿素来自《诗经》中提到的杂草“蒿”。这种特殊的抗疟药物，被称为“中国奇迹药”，是中国传统医学给世界的礼物。

疟疾在今天的中国已经基本消失了。大多数人对它的理解来自反映战争年代甚至更久远年代的电影、电视剧或文学作品:它也被称为“摇摆”，当一个人生病时，它会引起一次发烧烧到他的身体，或在另一次掉进一个冰洞，越来越摇晃...

医疗卫生条件和生产生活条件的根本改善，使疟疾逐渐从中国人的生活中消失。然而，这种古老而顽固的疾病曾因其广泛传播和高死亡率而成为人类面临的最大威胁之一。

在人类与疟疾的长期斗争中，最有效的抗疟药物最初不是来自黄花蒿，而是来自另一种植物金鸡纳树。

然而，在被氯喹抑制了近200年后，引起疟疾的疟原虫逐渐显示出强烈的耐药性。特别是在20世纪60年代，疟疾再次在东南亚肆虐，并蔓延到无法控制的地方。

涂有友在工作(网络图)

1967年5月23日，中国人民解放军总后勤部和国家科委在北京召开了全国耐药恶性疟疾防治工作协调会。组织了60多个科研机构共同解决关键问题，并制定了三年科研计划。抗药性恶性疟疾的防治已被列为对外援助和战备的紧急军事项目，5月23日的会议日期为代号“使命523”，并已使用了很长时间。

1967年，这个国家在“文化大革命”期间陷入混乱。在那个疯狂的时代，正常的科学研究几乎停滞不前。然而，抗疟疾研究项目的军事背景使其能够集中全国的医学研究努力并迅速实施。

中医历史悠久，是一座巨大的宝库，许多中医古籍记载了治疗疟疾的方法。中医协作组寻找古代方剂、民间谚语和秘方，同时重点鉴定对疟疾有确切疗效的10种中草药，并利用现代医学和化学技术进行分析研究。然而，这显然不是一蹴而就的。

1969年，涂有友和中医研究院的几位同事参加了“523任务”。那一年，涂有友39岁，有助理研究员的头衔。

凭借着中西医学的背景和勤奋，涂又有很快出现了。她被任命为中医研究所“523任务”研究小组的组长，带领四名小组成员寻找抗疟药物的线索。

涂有友首先系统整理了历代医籍。她还到处拜访老中医，甚至仔细阅读本单位群众来信。因此，她专门编制了一个“抗疟药单一处方集”，其中包含640多种草药，包括后来从中提取青蒿素的黄花蒿。然而，在第一轮药物筛选和实验中，黄花蒿提取物对疟疾的抑制率仅为68%，这并没有成为土优油关注的焦点。

蒿属(网络图)

那时，她的注意力集中在胡椒上。这种植物在中国非常常见，对疟原虫的抑制率为84%。这是一个非常令人兴奋的数据，但随后的深入研究适得其反。涂有友发现，辣椒只能抑制疟原虫的分裂和繁殖，但杀灭效果非常不理想。

她放弃了胡椒，把目光转向黄花蒿，黄花蒿无效，但在治疗疟疾的传统中医书籍和记录中经常提到。

早在公元前2世纪，黄花蒿就被记载在我国先秦医方《五十二病方》中。公元340年，东晋的葛洪在他的《肘后备急方》一书中首次描述了黄花蒿的抗疟作用。李时珍的《本草纲目》说它能“治疗疟疾、感冒和发烧”。

然而，当涂有友用现代医学方法检测黄花蒿提取物的抗疟能力时，结果并不理想。最初，黄花蒿提取物对疟原虫的抑制率为68%，但效果极不稳定。在一个实验中，它的抑制率只有12%。

为什么青蒿提取物不能在实验室有效抑制疟疾？为什么相同的提取物有不同的结果？屠友友一时找不到答案。她再次翻出古代医学书籍，并一个接一个地仔细搜索。直到1971年下半年的某一天，东晋葛洪的《肘后备急方——治疗寒热型疟疾方》中的一句话引发了屠友友的灵感:“黄花蒿一旦被抓住，就要在水中浸泡两升，榨出汁液，然后全部吃掉。”

葛洪“肘后备急方”内页(网络图)

榨汁的方法不同于传统的中药。这是为了防止黄花蒿的有效成分在高温下被破坏吗？一道幸福的闪光打开了青蒿素的神秘之门。

从那以后，许多叙述者将情节总结如下:屠友友成功地从沸点只有53℃的乙醚中提取青蒿素。事实上，提取青蒿素的真正过程是复杂的。

在2009年出版的专著《黄花蒿与青蒿素类药物》中，涂有友提到了当时的一系列实验。这本高度专业化的书中记录的实验过程穿插着大量的化学公式、专业术语和数据，对于像记者这样的外行人来说，这就像一本“天书”。只有几个高度概括的程序性描述可以大致理解，并且很难阅读:

“黄花蒿叶成水提取物，95%乙醇提取物，挥发油无效。在低于60℃的温度下用乙醇冷浸会提高小鼠疟疾的滴度，但如果温度太高，则无效。用乙醚回流或冷浸可显著提高小鼠疟疾的滴度并使其稳定

她还特别指出，尽管分离出的青蒿素单体在水中煮沸半小时，但其抗疟疾药物效果仍然稳定，“众所周知，只有在粗提取期间，当生药中的某些物质共存时，温度升高才会破坏青蒿素的抗疟疾效果”。

卡罗琳医学院“诺贝尔大厅”的大屏幕展示了中国女科学家涂有友的科研成果(网络图)

在实验数据的效果对比图中，通过水浸获得的提取物对疟原虫的最小抑制率仅为6%。从乙醇提取物中提取的挥发油没有效果。乙醇冷浸得到的提取物抑制率可达95%。乙醚提取物的抑制率为100%！

这是一种黑色、糊状的黄花蒿抗疟疾物质的粗提取物，离最终的青蒿素晶体还有一段距离，但毫无疑问，最终宝藏的钥匙已经找到。

(原载《北京日报》，蝌蚪君转载时编辑)

数据挖掘技术是数据处理的技术，它有三个主要部分是算法与技术、数据、建模能力，作用是对数据进行分析、挖掘和处理，得到最后的评估结果。它通常会有八个步骤来完成，先信息收集，再数据集成，然后数据规约，之后清理数据、变换数据、挖掘数据、评估模式、表示知识，并且整个过程是重复循环的。

什么是数据挖掘技术

所谓数据挖掘技术简单的理解就是处理数据的一种技术，它会用到仿生全局优化的算法，是对信息进行手机、集成、规约、清理、变换和挖掘的过程。在数据挖掘时可能用到的软件有SAS EM、modeler、k-miner、tempo等等。

数据挖掘技术包括三个主要的部分

它包含的算法与技术、数据、建模能力三个主要部分。其中算法是遗传算法，具有很高的隐含并行性，也容易和模型结合。数据则是主要的研究处理对象，它是不可缺少的。建模能力同样非常重要，而整个过程里会用到的方法有统计分析、模糊集、覆盖正例排斥反例等等。

数据挖掘技术的步骤有哪些

它的步骤通常分为八步：第一步是收集信息;第二步是集成数据;第三步是规约数据;第四步是清理数据;第五步是变换数据;第六步挖掘数据;第七步评估模式;第八步知识标识。如果其中一步的目标无法达到则要重新回到前面的一步，直到目标达成。

数据挖掘技术有什么功能

它的功能非常非常多，比如管理大型的文本、图像、音视频、指纹信息等等，它还可以对数据库进行构造和管理，让数据变得可视化、易调用和处理。现在许多领域当中都会用到数据挖掘技术而它也是非常基础的交叉学科之一。

目前信用卡套现发现的方法大部分确实采用数据挖掘的方式，很明显啊，那么多信用卡客户，是没有办法一一甄别的。数据挖掘会列出疑似套现人员的名单，然后再由人工决定。那么在此之后银行又会怎么做呢?小编与大家一起发掘一下。

银行当然在乎套现，只是程度不同。套现是有成本的，循环套现的持卡人最终要爆仓，对于银行就是延滞或坏账，这是风险，及时查处很重要。大的信用卡发卡行，和支付宝都有专门的合作，都安排对接人员交流交易信息，相互协助查处套现。要不然你以为为什么现在支付宝不能通过信用卡充值的。在银行是，某股份制大行同行来电交流一套现爆仓客户。我们给额度3000，损失一千多。对方给额度3万，尼玛全军覆没，人都找不到。这不是风险?你看看CMB卡中心有多少人在干这个事情。

大的发卡行都有专门的反欺诈部门，一般设置在风控下面。催收是接收已经形成延滞或拖欠的客户案件的，不是做反欺诈的。当然，在催收过程中更可能会发现一些套现问题，会请求发欺诈部门协助处理。在数据库中设置好逻辑规则，每天定时从核心系统中提取交易数据跑批筛选，再提示人工检核。更先进的，把预警规则直接嵌入交易系统，时时检测。工作人员在判断的过程中，也要基于交易数据。对于商户端套现的判断，所需的数据更多。几千上万条很正常的。

上面的主要还是人工查询与混合查询，但是总的来说银行对于小额套现还是较为忍让，但是过多的行为却需要我们自己节制自己，避免被银行封号、列入黑名单。

数据挖掘中易犯的十大错误及解决方法

0.缺乏数据（LackData）

对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。

例如：

－欺诈侦测（FraudDetection）：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很多的欺诈交易没有被正确标注出来，这就需要在建模前花费大量人力来修正。

－信用评分（CreditScoring）：需要对潜在的高风险客户进行长期跟踪（比如两年），从而积累足够的评分样本。

1.太关注训练（FocusonTraining）

IDMer：就象体育训练中越来越注重实战训练，因为单纯的封闭式训练常常会训练时状态神勇，比赛时一塌糊涂。

实际上，只有样本外数据上的模型评分结果才真正有用！（否则的话，直接用参照表好了！）

例如：

－癌症检测（Cancerdetection）：MDAnderson的医生和研究人员（1993）使用神经网络来进行癌症检测，惊奇地发现，训练时间越长（从几天延长至数周），对训练集的性能改善非常轻微，但在测试集上的性能却明显下降。

－机器学习或计算机科学研究者常常试图让模型在已知数据上表现最优，这样做的结果通常会导致过度拟合（overfit）。

解决方法：

解决这个问题的典型方法是重抽样（Re-Sampling）。重抽样技术包括：bootstrap、cross-validation、jackknife、leave-one-out…等等。

2.只依赖一项技术（RelyonOneTechnique）

IDMer：这个错误和第10种错误有相通之处，请同时参照其解决方法。没有对比也就没有所谓的好坏，辩证法的思想在此体现无遗。

“当小孩子手拿一把锤子时，整个世界看起来就是一枚钉子。”要想让工作尽善尽美，就需要一套完整的工具箱。

不要简单地信赖你用单个方法分析的结果，至少要和传统方法（比如线性回归或线性判别分析）做个比较。

研究结果：按照《神经网络》期刊的统计，在过去3年来，只有1/6的文章中做到了上述两点。也就是说，在独立于训练样本之外的测试集上进行了开集测试，并与其它广泛采用的方法进行了对比。

解决方法：

使用一系列好的工具和方法。（每种工具或方法可能最多带来5%~10%的改进）。

3.提错了问题（AsktheWrongQuestion）

IDMer：一般在分类算法中都会给出分类精度作为衡量模型好坏的标准，但在实际项目中我们却几乎不看这个指标。为什么？因为那不是我们关注的目标。

a)项目的目标：一定要锁定正确的目标

例如：

欺诈侦测（关注的是正例！）（Shannon实验室在国际长途电话上的分析）：不要试图在一般的通话中把欺诈和非欺诈行为分类出来，重点应放在如何描述正常通话的特征，然后据此发现异常通话行为。

b)模型的目标：让计算机去做你希望它做的事

大多数研究人员会沉迷于模型的收敛性来尽量降低误差，这样让他们可以获得数学上的美感。但更应该让计算机做的事情应该是如何改善业务，而不是仅仅侧重模型计算上的精度。

4.只靠数据来说话（Listen(only)totheData）

IDMer：“让数据说话”没有错，关键是还要记得另一句话：兼听则明，偏听则暗！如果数据＋工具就可以解决问题的话，还要人做什么呢？

4a.投机取巧的数据：数据本身只能帮助分析人员找到什么是显著的结果，但它并不能告诉你结果是对还是错。

4b.经过设计的实验：某些实验设计中掺杂了人为的成分，这样的实验结果也常常不可信。

5.使用了未来的信息（AcceptLeaksfromtheFuture）

IDMer：看似不可能，却是实际中很容易犯的错误，特别是你面对成千上万个变量的时候。认真、仔细、有条理是数据挖掘人员的基本要求。

预报（Forecast）示例：预报芝加哥银行在某天的利率，使用神经网络建模，模型的准确率达到95%。但在模型中却使用了该天的利率作为输入变量。

金融业中的预报示例：使用3日的移动平均来预报，但却把移动平均的中点设在今天。

解决方法：

要仔细查看那些让结果表现得异常好的变量，这些变量有可能是不应该使用，或者不应该直接使用的。

给数据加上时间戳，避免被误用。

6.抛弃了不该忽略的案例（DiscountPeskyCases）

IDMer：到底是“宁为鸡头，不为凤尾”，还是“大隐隐于市，小隐隐于野”？不同的人生态度可以有同样精彩的人生，不同的数据也可能蕴含同样重要的价值。

异常值可能会导致错误的结果（比如价格中的小数点标错了），但也可能是问题的答案（比如臭氧洞）。所以需要仔细检查这些异常。

研究中最让激动的话语不是“啊哈！”，而是“这就有点奇怪了……”

数据中的不一致性有可能会是解决问题的线索，深挖下去也许可以解决一个大的业务问题。

例如：

在直邮营销中，在对家庭地址的合并和清洗过程中发现的数据不一致，反而可能是新的营销机会。

解决方法：

可视化可以帮助你分析大量的假设是否成立。

7.轻信预测（Extrapolate）

IDMer：依然是辩证法中的观点，事物都是不断发展变化的。

人们常常在经验不多的时候轻易得出一些结论。

即便发现了一些反例，人们也不太愿意放弃原先的想法。

维度咒语：在低维度上的直觉，放在高维度空间中，常常是毫无意义的。

解决方法：

进化论。没有正确的结论，只有越来越准确的结论。

8.试图回答所有问题（AnswerEveryInquiry）

IDMer：有点像我爬山时鼓励自己的一句话“我不知道什么时候能登上山峰，但我知道爬一步就离终点近一步。”

“不知道”是一种有意义的模型结果。

模型也许无法100%准确回答问题，但至少可以帮我们估计出现某种结果的可能性。

9.随便地进行抽样（SampleCasually）

9a降低抽样水平。例如，MD直邮公司进行响应预测分析，但发现数据集中的不响应客户占比太高（总共一百万直邮客户，其中超过99%的人未对营销做出响应）。于是建模人员做了如下抽样：把所有响应者放入样本集，然后在所有不响应者中进行系统抽样，即每隔10人抽一个放入样本集，直到样本集达到10万人。但模型居然得出如下规则：凡是居住在Ketchikan、Wrangell和WardCoveAlaska的人都会响应营销。这显然是有问题的结论。（问题就出在这种抽样方法上，因为原始数据集已经按照邮政编码排序，上面这三个地区中不响应者未能被抽取到样本集中，故此得出了这种结论）。

解决方法：“喝前摇一摇！”先打乱原始数据集中的顺序，从而保证抽样的随机性。

9b提高抽样水平。例如，在信用评分中，因为违约客户的占比一般都非常低，所以在建模时常常会人为调高违约客户的占比（比如把这些违约客户的权重提高5倍）。建模中发现，随着模型越来越复杂，判别违约客户的准确率也越来越高，但对正常客户的误判率也随之升高。（问题出在数据集的划分上。在把原始数据集划分为训练集和测试集时，原始数据集中违约客户的权重已经被提高过了）

解决方法：先进行数据集划分，然后再提高训练集中违约客户的权重。

教你如何在野外挖掘植物

教你如何在野外挖掘植物

1、挖掘地点和时间：①挖掘地点：野外溪边、路旁、桥畔、岩缝等。②时间：落叶树和松柏类，从落叶后到发芽前的休眠期内均可挖掘：常绿树则在春、秋气温宜于生根的季节采掘。

2、树桩的养护树桩运回后根据造型进行第二次修剪，栽人向阳、温暖、透气水良好的高厢地或泥盆内，这个过程叫做“养胚”。养胚最好选择土壤疏松、肥沃、排水良好、阳光充分的方，或采取泥盆栽植。

3、挖掘方怯采掘时，可将主根截断，但要多留些侧根和须根。树枝的剪截要根据造型要求，留出适当长度的主枝和侧枝。采掘的树桩，根部不必带土，最奸放进泥浆里蘸一下，装入筐篓，并填塞苔藓，以保护须根不致因失水而枯萎。带回后尽快栽种。

栽植要适当深埋，最好仅留芽眼于士外。主干较高的桩，可用苔藓包在主干上。栽后要浇一次透水。夏季高温时。要搭棚遮荫，并经常喷水。平时要注意烧水，树木生长旺盛期更不可缺水，但也要注意挠水不可过多，以防止烂根。在干燥期最好经常往叶面上喷水。

教你挖掘自己的职场潜能

教你挖掘自己的职场潜能

如果你曾经历苦难并正在与生活抗争，但却不知道该怎么办，那么，是时候对自己进行个人评价了。个人评价是评判自己，了解你应该知道的自己的一切。在做评价之前，请先准备好一只笔和一张纸。问自己几个问题，按照下面的建议做。

你希望从生活中得到什么？或者你想要在生活中实现什么？

把你头脑中最先闪现的无论什么写下来，不管它看起来多么无关紧要。花时间来记住和回忆你觉得在生活中想要的一切。

下一步是做SWOT分析。

想象你要建立自己的团体，那么你应该有众所周知的良好的教育背景、流通的市场和经济地位，你必须资金充裕等。换句话说，你应该知道你的长处和弱点，就像了解明智的选择和威胁一样。

知道你的长处：

评估与你的生活相关的长处是非常重要的。根据你的期望，你需要知道你的优势所在。所以，写下你的长处，并与SWOT分析的其它部分一起展开。

了解你的机会：

不论期望是什么，你应该找出机会并抓住这些机会。机会有时候开放有时候又关闭，这取决于你，你应该决定机会的方向。

知道你的弱点：

正如你写下自己的优点一样，现在是时候对自己完全开放，毫不犹豫地写下你的弱点。如果你的弱点比长处多，也不必担心，个人评价就是将弱点转变为优点。

知道你的威胁：

了解威胁的真正一面是明智的，它会影响到你的生活，你需要一个方便的工具去克服、打败威胁，因为这是了解和策划威胁的最好的办法。

写下了所有的答案后，花时间去规划和利用你的弱点。按照上面给出的例子，如果你要组建你的团体但经济条件不允许，那么这是你的弱点，因此你可以尝试通过财政援助和贷款来找到解决的办法。当你克服了你的弱点，就可以将它们列入强项里。

职场人士学会挖掘午休的“潜藏价值”

职场人士学会挖掘午休的“潜藏价值”

到美容院，享受一小时

对于许多爱美的白领MM来说，中午一小时去附近做个美容，顺便躺一躺，按摩一下，下午可以更加精力充沛地投入工作。午休相约同事去做个指甲护理，边做边聊聊生活和工作，也是放松一招。

走楼梯，放松身心

长时间用电脑办公，工作节奏快，上午的工作量又大，中午时不少白领常感身体疲乏。用餐时间，不妨避开拥挤的电梯，走走楼梯，让心情放松，身体也得到了锻炼。

MP3，调整情绪

午间一小时是一天工作的“缓冲期”。午间时间，一些工作效率高的白领们会先整理当日上午的资料，将其分门别类；然后带着笔和本子，在餐厅里找一个相对安静的角落，边进餐边制定下午的工作计划，并理清一些工作头绪，调整工作状态。饭后，听听MP3或在写字楼的休息厅里看看杂志，也能调整工作中的不良情绪。

说笑话，优化关系

“午间约会”在写字楼白领中悄然流行。就常约在附近工作的朋友一起逛商场，或在附近的咖啡厅谈心，短短的半小时里，友情悄悄延伸，并不因繁忙的工作而减色。“午间一小时”也是和同事优化关系的黄金时段。午休与同事、下属一起讲一些幽默故事、谈谈家常、八卦一下时下的流行时尚和明星动向，也许同事间的关系能变得更加融洽。

节到小雪天下雪。

夹雨夹雪，无休无歇。

小雪节到下大雪，大雪节到没了雪。

瑞雪兆丰年。

小雪大雪不见雪，小麦大麦粒要瘪。

小雪封地，大雪封河。

小雪封地地不封，大雪封河河无冰。

小雪不耕地，大雪不行船。

小雪地能耕，大雪船帆撑。

小雪不封地，不过三五日。

小雪地不封，大雪还能耕。

小雪封地地不封，老汉继续把地耕。

地不冻，犁不停。

早晚上了冻，中午还能耕。

趁地未冻结，浇麦不能歇。

浇后再划搂，保墒增温防裂口。

麦无二旺，冬旺春不旺。

冬旺不理想，春旺粮满仓。

麦子若冬旺，耘磙一齐上。

大雁来，拔棉柴。

小雪不把棉柴拔，地冻镰砍就剩茬。

十月里来小阳春，下场大雪麦盘根。

小雪不起菜（白菜），就要受冻害。

小雪不砍菜，必定有一害。

葱怕雨淋蒜怕晒，大堆里头烂白菜。

要想白菜不烂，经常翻垛倒换。

鱼生火，肉生炎，白菜萝卜保平安。

萝卜赛人参。

胡萝卜，是一宝，营养丰富产量高。

萝卜青菜，各有所爱。

常吃萝卜常喝茶，不找医生把药拿。

冬吃萝卜夏吃姜，不用医生开药方。

萝卜挑上街，药铺不用开。

三天不吃青，心里冒火星。

趁地未封冻，赶快把树种。

大地未冻结，栽树不能歇。

小雪虽冷窝能开，家有树苗尽管栽。

到了小雪节，果树快剪截。

初冬积肥原料广，烂叶碎草挖坑塘。

要相庄稼长，粪筐不离膀。

拾猪粪，靠墙多;拾羊粪，上山坡;要拾狗粪柴禾窝。

攒得脏，吃得香。

要吃香的，就得攒脏的。

要种好田，屎尿不嫌。

臭了屁股，香了嘴。

扫帚响，粪堆长，增产卫生两相当。

门前没有三大堆，要说增产是胡吹。

门前不断土，囤里不断谷。

冬天攒下粪，粮食撑破囤。

积肥堆成山，粮堆没有边。

积肥全靠零工夫，早晚时间别耽误。

一年庄稼两年种，闲时积肥忙时用。

农家肥，养分全，施一季，壮一年。

节气到冬天，畜棚栏圈要堵严。

地未冻，快平整。

时到小雪，打井修渠莫歇。

种植养殖深加工，国家集体个人兴。

副业生产冬天搞，莫把农闲错过了。

农副业，千条路，盘算好，穷变富。

条子编筐苇编席，好似存款加利息。

莫道冬天闲，昼夜搞条编。

荆条编成篓，增加两倍收。

编筐编篓，贵在收口。

油坊、粉坊、豆腐坊，赚钱喂猪把地养。

开个豆腐坊，养猪不用粮。

推粉不赚钱，看看猪和田。

榨油磨面，富了不见。

小雪到来天渐寒，越冬鱼塘莫忘管。

河中打鱼有要领，技术熟练网不空。

鱼势要看天势，天势不如水势。

下河先定向，撒网先抓纲。

春打黄昏，冬打五更。

天热捕流水，天冷打深潭，刮风打风脚，下雪打流水，清水打夜晚，浑水打白天。

鱼过千层网，网网都有鱼。

女性在现代化的社会，不仅有着自己的事业，同时对自己的孩子，家庭生活也是照顾的很好。对自己的要求越高，就越需要保健好自己的身体。生活节奏越来越快，职场女性的压力也越来越大，家庭、生活两重重担挑在肩上，职场上的女性精力也是有限的，大家应该怎么缓解呢？下面跟随本网了解一下吧！

职场女人如何才能缓解？

倾听音乐

筋疲力尽，不妨在休息间隙听听情感音乐或者劲爆歌曲，在有效缓解疲劳的同时，给自己的身心充充氧。

转转笔头

经常写日记或者微博不但能够有效的帮你缓解疲劳，而且只要你能够坦诚并敞开心扉的话，它还能够帮你解决很多你的意想不到的个人问题。

每天揉腹至少36圈

小腹是寒气最爱聚集的地方，所以揉腹很关键，经常以手心的劳宫穴去按摩小腹至发热，可以养元补气，滋阴培阳，所以养成习惯，每天的早中晚各揉一次小腹，先逆时针，后顺时针，最低以36圈起，或36的倍数，揉的力度要适中。

要有一颗平常心

我们要在生活中学会保持一颗平常心，培养自己扩大的胸怀，不要斤斤计较，不要为小事伤透脑筋，更不要与自己过不去，不要定高不可攀的目标给自己增添烦恼，放宽心胸不要为逆境弄得自己心事重重，做到量力而行，并随时调整目标。虽然已经认识到了社会的高效率、高竞争力、高挑战性，但依然要做好面对负面影响的心理准备，以免加重压力。

挖掘兴趣爱好，放松身心

当你发现曾经的那些兴趣爱好被繁忙的工作所取代时，赶快捡回来，虽然做自己喜欢事情需要占用一些时间，但是这却是一种缓解放松身心的绝佳方式，它胜过了任何一种药物，也是金钱无法取代的。生活情趣可使人心情愉悦，并能调节生活节奏，使人从紧张的氛围中解脱出来。

锻炼身体，增强身体素质

有句话说得好“身体是革命的本钱”，很多人拼命挣来的钱，结果全花在了医院和药店里，这才是最大的不值，所以为自己的身体多留些时间，增强体育锻炼，维持身体的健康，只有健康才是最大的财富。

给自己放个假

有些人基本没有假期，有些人即使是在周末都要加班工作，长期下去，身体的健康就要受到损伤，并且压力和沮丧的心情也会更大，适当给自己放个假吧，去一个自己一直都很想去的地方，换个环境。当无法再忍受工作的压力时，也不要勉强自己去上班，停下来休息下，或是考虑换个工作，不要把一时得失看得那么重，身心的健康才应该是最重要的。

看看心理医生

如果你的压力大的可以，甚至已经出现了神经衰弱、焦虑症等情况，比如持续睡眠障碍、情绪紧张等，并感觉已经无法自行调节时，可以考虑去看心理医生，心理医生可以根据你的个人情况，展开个体治疗，如果有必要，还可以服用抗焦虑的药物来缓解症状。

想要保持每天的状态好，做好减压工作才是重点，这样不仅有良好的上班状态，还有很不错的精神状态面对自己的生活。改善自己当前的生活状态和工作状态，才能缓解身体的疲劳和身体的压力。希望通过这些缓解疲劳的方法，让更多的职场女性得到片刻的轻松，希望所有的职场女性都能做好哦。

在挖掘比特币时，您也在验证比特币交易。当通过挖掘过程创建事务块时，矿工将散列算法（如上所述）应用于块。然后，它创建的哈希将被存储在区块链末尾的块旁边。在没有过于技术化的情况下，这个过程的关键部分是使用块链中的块的散列创建任何块的散列。通过这个过程，它验证链中的块，然后是事务。这是采矿过程的关键部分，它使比特币生态系统能够有效地自我调节，并避免需要外部监管机构。

比特币行业中经常使用的术语 – “ 挖掘比特币”是指比特币基础设施所依赖的中央处理概念。很容易将其视为在互联网上挖掘比特币的一种形式，但实际上，它比这更复杂，并且具有比简单积累财富更广泛的含义。

那么如何才能开始为自己挖掘比特币呢？早在2009 – 2010年，个人就可以相对简单地自行开采比特币了。生成哈希所需的计算机功率远远低于现在所需的计算机功率，因此生产一个比特币所需的电力成本使其成为有利可图的努力。如果比特币的价格进一步上涨，将来可能会出现这种情况。但是，目前，加入采矿池的效率要高得多。挖掘池结合了大型计算机网络的计算能力，然后分割奖励。

如果您决定自己挖掘比特币，您将能够在线找到采矿设备，这些设备是大量增加计算机功率的硬件。这些成本可能很高，但正如所提到的，如果比特币的价格进一步上涨，从长远来看可能证明是有利可图的。例如，去年4月，比特币的价值略高于30美元。开采一个比特币需要大约45美元的电费。那时花钱买电显然是有利可图的。不过现在看一下，它本来是非常有利可图的。

如果你想加入一个采矿池，只需输入“比特币采矿池”一词就是你最喜欢的搜索引擎，并选择一个最吸引你的搜索引擎。

挖掘比特币的过程植根于数学。矿工使用计算能力来识别称为“块”的数据序列。为了充分了解发生的情况，有必要进行一些技术处理。当矿工识别该区块时，它目前的形式相对无用。然而，当比特币散列算法应用于特定块并且匹配时，矿工接收特定数量的比特币。将哈希算法视为一种转换器。当块（可以是任意的 – 意味着它可以是任何长度和组成）被插入到散列算法中时，算法将其转换为标准长度输出，在密码学世界中称为摘要。如果您计算的哈希算法产生正确的摘要，就会收到比特币。

NFT最近开始吸引到越来越多的眼球，颇有那么一点“就快要捅破窗户纸”的感觉。所以今天我们就来详细梳理一下NFT近来的发展，看看NFT已经在哪些领域已经开始发挥作用，未来又会有哪些场景去发挥光和热。本文将主要集中于以太坊上的NFT生态，其他公链上的NFT生态目前无论是知名度还是规模上都和以太坊有着量级上的差距，所以暂且搁置不谈。

01何为NFT、NFT的协议有哪些

NFT相信入圈久的读者都不陌生，但以防有新读者不太熟悉这个概念，还是简单的讲讲。

NFT - Non-FungibleToken， 非同质化代币，这东西具备唯一性和不可分割性。

同质化代币最简单的就是BTC或者ETH，你手里的以太和我手里的以太本质上没区别，就像你钱包里的100元和我钱包里的100元（这里忽略两张钱的编码不同）。但NFT则是有着自己独特且唯一标识的代币，每一个都独一无二还不可分割。就像你在游戏里爆出一件装备，这个装备落地的瞬间与你的ID绑定，拥有你的个人信息和特征在上面，那么本质上来说，这件装备其实就是全服独一无二的一件装备了，这就有那么点NFT的意思。

NFT最早是17年以太猫而火的，当时每只猫都对应链上的一个NFT代币，有着自己独一无二的ID与基因，组合出独一无二的形象气质等等，当时最贵一只猫卖出了几十万的天价。于是人们意识到，NFT在“唯一性”与“稀缺性”这个层面，应该会大有所为。

NFT目前最为流行的两个协议，一个ERC721，一个ERC1155。

ERC721源自加密猫，也是我们最为熟悉的NFT标准，里面定义了ID，NAME等元数据，协议接口和ERC20很类似，用起来很方便。

ERC1155是Enjin提出的721改进版，721有个致命缺点便是一份合约只能发行一种NFT资产，导致道具类型丰富的游戏基本上不太可能用721,1155则可以在一份合约内发行任意种类的NFT资产，同时对元数据的设置也做了许多调整，1155去年6月份也被以太坊团队接受作为以太坊通证标准。

NFT近两年的应用发展

1.从加密猫到Gods Onchain

加密猫作为ERC721的开创者和“有史以来第一个NFT应用”，其江湖地位自然不用多说。

然而作为一款游戏，它真的没有什么可玩性，最多满足一部分收藏欲玩家的好奇心而已。

而将ERC721发扬光大的应用或者说游戏，Gods OnChain（一款类似炉石传说的链上卡牌类游戏）无疑是其中的佼佼者，拥有过万的玩家，里面的传奇卡卖出了几百ETH的天价，累计交易额近千万美金。

如果说加密猫是收藏烟盒的级别，那么Gods Onchain，则有点类似升级到了我们当年小浣熊“水浒英雄卡”的味道。

2.Nike与欧洲杯门票

币圈最为人诟病的就是，包括炒币在内，几乎所有的区块链应用都是“圈内自嗨”，很难把触手伸到圈外，然而NFT做到了。

耐克去年注册了专利，利用区块链来验证球鞋真伪，当用户购买一双 Nike球鞋时，会收到和这双鞋配套的唯一的数字资产（ERC-721代币），即同时获得鞋与代币，随后系统生成一个「CryptoKick ID」，记录球鞋材料、所属系列、具体型号等信息，并会被存储在一个被称作「数字储物柜」（Digital Locker）的加密货币钱包类型 APP中。

而今年年初之时，2020欧洲杯（因为疫情被推迟到了2021年） 有超过两万张的门票以NFT的形式发售。很多人欣慰的说道，在互联网带来电子门票之后，区块链为票务市场带来了NFT门票。你想，全球现在有10亿人在使用数字化门票，如果其中5%在未来几年转化为区块链NFT门票，这个用户数量，是不是已经超过现在业内的玩家数量了？

3.俱乐部收藏品，Binance三周年

最近的NFT事件，大概算是尤文图斯（足球俱乐部）在平台Sorare上发布的球星的NFT收藏（Erc721），以及币安三周年。

而前几天的币安三周年，币安也是应景的发布了限量版三周年NFT卡（ERC1155），用户还需要做任务才能完成。

至于这张卡能干什么，据说是可以参加币安的线上虚拟会议，不过没有查证，知道的读者麻烦告诉我一下。

4.加密艺术品

就目前来说，这其实才是最大的NFT市场，很多场内的资深玩家表示，这在不久的将来，会是一个万亿级别的市场。

目前就笔者知道的最贵的一副加密艺术品，卖到了100多个ETH，合人民币16万元左右，加密艺术品SuperRare上的艺术家现在已经总共赚了超过100万美元。

另外，最近出来一个NFT的借代平台 Rocker NFT，通过抵押NFT资产来获得稳定币。

NFT加密艺术品还有几个很有意思的地方：

1.有些作品并非是手动创作，而是AI程序创作出来的，还有艺术家专精此道，圈内名气甚大。

比如下面这幅图就是AI创作出来的风景图

2.NFT加密艺术品现在可以分图层，由不同的作家创作的不同图层共同拼出一副作品，每个图层的版权独立，而且图层的叠加方式可以编程和自定义，比如下面这幅，就是很多个图层组合起来的作品。

关于加密艺术品的艺术价值，这是个仁者见仁，智者见智的话题。但加密艺术品本身的价值有一点无可置疑，那就是——传统艺术品无可比拟的流动性。笔者一个对于艺术史和DeFi都很精通的朋友这样说过“NFT ART 带来的流动性溢价，是支撑它作为一个「资产」价值的核心所在”。

两大王牌项目

说到关于NFT的区块链项目，两大龙头便不可不提。

1.Mana（Decentraland）

Mana相信老玩家一定不陌生，最早在Mana里面炒地皮的读者基本都赚了好多倍了。

Mana给人的印象就像是链上的“虚拟人生”，给人的想象力，则是电影“头号玩家”那样的虚拟世界。

最近Mana里面龙城开幕，算的上是一个盛大事件，里面全都是NFT的物品。

关于Mana，一个老外对其这样描述：“10年之后，2D的互联网不复存在，我们的浏览器应该就是VR虚拟世界，里面文字，图像，广告，社交等全部应该是以3D的形式呈现给我们，而Mana无疑开了一个好头”。

另外，7月21日官方宣布消息。Decentraland 与三星区块链团队达成合作，双方将在 NFT 领域展开合作。

2.Enjin

Enjin最开始是要打造一个链上游戏开发平台，希望帮助传统游戏开发者，以更轻便的方式直接在以太坊上铸造资产，并与游戏进行交互，这也依旧是Enjin目前的主营方向——一个游戏多元，资产互通的多元宇宙，且产品矩阵丰富，有随时随地可查看游戏道具的 Enjin 钱包，轻松访问交易数据的 EnjinX 区块链浏览器，方便开发者将游戏道具上链的 Enjin SDK ，以及避免中间商赚差价的去中心化游戏资产交易平台。

然而随着ERC1155被以太坊正式纳入通证标准，我们可以很清楚的感觉到团队的野心不止于此。除了Enjin平台上的游戏道具，上文提到的币安三周年NFT，就是通过Enj发行的，感觉越来越有成为综合平台的趋势，且集协议，交易，发行与一体。届时成为区块链NFT界的Chainlink，估计才是团队的真正野心。而这一切，估计取决于ERC1155的接受度和普及程度。

未来的方向

应该说，NFT虽然这几年发展不错，但还远远还没有发挥出他应有的实力，这受限于区块链自身的发展限制。

1.与传统游戏相结合

无论是Mana也好，Enjin游戏多元宇宙里的各种游戏也好，他们自身的可玩性，在当前阶段，和传统的互联网游戏还是没法比较，根本不在一个量级。

如果区块链能够做传统游戏的货币以及道具底层，会是怎样一个情形？

想象下你在魔兽世界或是暗黑里打怪掉落金币，是一个总量恒定的区块链代币，类似比特币那样。打到的装备，具备NFT特性，可以直接链上拍卖行交易成BTC，ETH或者USDT，那会是怎样一个场景？

那是想想都让人兴奋的一件事啊，然而这里面不光是技术，还有利益等各方面的制约因素，在保持传统游戏可玩性的同时，引入区块链与NFT，必然不是一朝一夕之事。

2.资产NFT Token化

说到资产Token化，大家首先想到的可能是STO，资产上链。

如果你有一套房子想要上链，那么一定是会用到NFT，用来标识你是这套房子的主人。

欧洲杯门票的NFT发行，本质上就是资产Token化的结果,只不过这里的资产，是门票。

而当区块链发展到一定成熟阶段，真正让NFT大放光芒的，不是资产上链，而是资产下链，笔者在和几个朋友聊天，大家畅享过这么一个场景：

1.用BTC或者USDT买房子NFT；

2.用Mana设计装修；

3.通过STO合法拥有产权。

这个场景的核心要求是，房屋的注册和售卖一开始便是通过NFT Token在链上发行，然后通过STO网关，把你的NFT Token投射过去，转化，确权即可。

而非现在大家理解的，线下有一套房产，把他Token化，然后上链。

相信到了区块链的这个时代，NFT将无处不在，再配合VR技术，也许《头号玩家》里的世界，就真的离我们不远了。

你对NFT了解多少，怎么看其未来的发展方向？欢迎来留言区写下你的看法。

如何使用挖掘池挖掘莱特币？

1、创建一个莱特币钱包

比较莱特币钱包，然后选择一种可以为你提供正确功能和安全保护的钱包。

2、选择你的采矿硬件

选择你将用于挖掘LTC的硬件，例如ASIC挖掘器或GPU挖掘装置。

3、安装任何必要的软件

大多数ASIC矿工都预装了软件，但是如果你使用GPU进行挖矿，则需要从可信任的提供商处下载并安装莱特币挖矿软件。

4、选择一个矿池

比较一系列莱特币矿池提供的奖励，费用，最低支出和其他功能。你甚至可能想要对几个池进行采样，然后再决定长期使用。需要注意的是某些池将要求你使用推荐的软件。

5、开始采矿

确保尽快将你的LTC奖励转移到私人钱包中。定期重新计算采矿成本，以确保你的运营保持成本效益。

什么是“64位十六进制数”？

也就是一个数字有64位。到目前为止足够容易理解。该数字不仅包含数字，还包含字母。这是为什么？

要了解这些字母在数字中间的作用，我们打开“十六进制”一词的包装。

如你所知，我们使用“十进制”系统，即以10为底。这又意味着多位数字的每个数字都有10种可能性，从零到九。

另一方面，“十六进制”表示基数为16，因为“十六进制”是从希腊词得出的六，而“十进制”是从希腊词得出的10。在十六进制系统中，每个数字都有16种可能性。但是我们的数字系统仅提供10种表示数字的方式（零到九）。因此，你必须输入字母，尤其是字母a，b，c，d，e和f。

如果你正开采比特币，则无需计算该64位数字（哈希）的总值。我重复一遍：你不需要计算哈希的总值。

那么，“64位十六进制数”与比特币挖掘有什么关系？

还记得ELI5的类比吗，我将数字19写在一张纸上并放在密封的信封中吗？

用比特币挖掘的术语来说，信封中隐喻的未公开数字称之为目标哈希。

矿工正使用这些大型计算机和许多散热风扇在做什么，他们正猜测目标哈希值。矿工利用尽量避免快地随机生成尽量避免多的“随机数”来做出这些猜测。随机数是“仅使用一次的数字”的简写，而随机数是生成我一直在谈论的这些64位十六进制数字的关键。

在比特币挖掘中，随机数的大小为32位，比散列（256位）小得多。第一位矿工的随机数产生的哈希值小于或等于目标哈希值的，将获得完成该区块的奖励，并获得12.5BTC的破坏力。

从理论上讲，你能够利用滚动16面骰子64次以做到随机数来完成相同的目标，但是到底为什么要这么做？

最近，2020年全新的数字货币Fama正式上线，此次上线正处在经济衰退和新冠病毒蔓延期间，让很多人对于这个新兴加密货币感到期待。

Fama采用的是去中心化技术，没有发行中心和交易控制中心，在每一笔交易过程当中都是做到加密处理的，交易在短时间内就能完成结算，交易的安全性得到很好的保障。

该数字货币被称为“移动版比特币”，匿名团队研发，利用顶尖区块链技术，FM币分布在全球无数节点上。

由于该数字货币可以使用手机挖矿，所以挖矿非常简单，连普通人都可以参与到挖矿过程当中，只需要下载一个应用程序。

famacoin上限2.1亿的储量才刚刚开始被挖掘。

Fama团队自行研发核心算法Famahash，日产量是2100枚，每分钟产生新的区块，每个区块有1.458333个Fama，不需要挖矿机和大量电力的支持。

4月5日上线之后十分火爆，短短两天就吸引了上万矿工加入。内部价格单价10元左右1枚，场外甚至一度炒到30多元，按照今年目前为止famacoin的走势，未来将很有可能成为全球加密货币的顶尖代表之一。

Fama采用手机挖矿模式，使用手机挖矿的前提会消耗能量。

新创建的钱包会赠送10的能量挖矿，钱包需要充值1个USDT来激活矿工身份后才赠送能量。这是为了防止很多人出现刷单现象。在这个策略实施前，开发团队连续更新多次，没有从根本解决刷子，最后采用充值激活，这一枚USDT是不会冻结的。

微软上个月申请了一项专利，该专利描述了使用身体活动（比如脑电波）作为加密货币系统工作的证据。

微软的发明者希望使用这种技术，当人们的脑电波显示他们看到了广告时，奖励加密货币。使用像比特币这样的加密货币，计算机可以解决资源密集型问题，在区块链中生成新的块(记录)，并验证存储在其中的金融交易。这种工作证明的目的是防止作弊，即未经检查的数字现金创建。

但是，正如微软发明家DustinAbramson，DerrickFu和JosephJosephJr.在其专利申请中指出的那样，用于开采比特币的解密活动需要耗费大量的能源。

他们建议，有更有效的方法来建立工作证明。“例如，当用户执行信息或服务提供者提供的任务，例如查看广告或使用某些互联网服务时，用户发送的大脑波或身体温度可用于演示。专利申请中写道。

替代某些传统加密货币系统，能够根据用户的身体活动生成的数据作为工作量证明，用户可以在不知不觉中解决消费资源问题。

他们所说的工作量证明可以更准确地描述为注意力证明。

比特币侧重于限制价值的产生，而微软的研究人员描述了一种用于激励任务完成的系统，记录可测量的身体活动（脑电波，体热，血液流动或运动），判断是否用加密货币付费你的观看广告行为。

在这种情况下，没有矿工竞相生成区块链的下一部分。相反，我们将注意力集中在使用各种设备上，如功能磁共振成像(fmri)扫描仪和传感器、脑电图(EEEG)传感器、近红外光谱(NIRS)传感器、心率监视器、热传感器、光学传感器、光学传感器、射频(RF)传感器、超声传感器、照相机或其他可测量或感人体活动的仪器或设备。

如同许多专利申请一样，该专利申请的使用场景很广泛，描述了一系列可能的实现方式。因此，它不仅限于广告。建议的方案还包括通过使用在线服务（例如搜索引擎，电子邮件或社交网络服务）提供加密货币奖励。

但不能保证会有什么结果。该专利尚未被授予，即使获得了专利，微软可能也不会继续将其转化为可运行的服务。许多这样的专利主要是为了防止侵权索赔。

俄罗斯最大的银行Sberbank购买4,917台ATM机，并且内置比特币功能，支持区块链操作，而购买比特币ATM机器的主要作用就在于加密货币挖矿。

Sberbank是俄罗斯历史最悠久，规模最大的银行，全国共有14,200家分支机构和77,000台ATM。

世界上第一个区块链ATM？

这些ATM的技术要求之一是应配备图形卡：“支持Nvidia Cuda OS图像识别和可能的区块链可操作性的图形卡”。

我们知道比特币ATM机在美国和欧洲多有分布，但是在常规的银行ATM上面设置挖矿功能却是不多见的。

在这些ATM上面设置这样的功能，我们推测俄罗斯将会在加密货币方面有动作。

最可能出现的就是俄罗斯将会采用ATM机器作为加密货币挖掘的工具。只不过我们不清楚的是俄罗斯是会发行属于自己的央行数字货币还是当做加密货币分发的渠道。

一个不太有趣的解释是，图形识别仅需要图形卡，考虑到这些自动柜员机也将进行生物识别，这将是有道理的。

在区块链上记录ATM交易

Matvey Voytov是WAVES Enterprise区块链平台营销负责人，该平台已与俄罗斯公司和俄罗斯政府探讨了多项举措。他表示区块链技术可用于记录用户的ATM交易。

他无法想到挖矿之外的图形卡的区块链用例。他仍然认为发行CBDC或Sberbank自己的加密货币的可能性不大，并且认为招标文件中的错误更有可能出现。同时，他指出俄罗斯税务局最近引入了一个区块链平台，以加快小企业的贷款发行。

身份未知的攻击者运用Ravencoin漏洞铸造了额外的RVN，“超过了每区块5000RVN的币库，”Ravencoin首席开发商TronBlack在周四的一篇中级文章中写道。

据布莱克说，开发SolusExplorer的Ravencoin的CryptoScope团队的成员最近与他们的发觉联系到Ravencoin开发人员团队。

该漏洞是由社区代码提交导致的。布莱克说：“执法部门已接到通知，并正与我们合作。”

额外的硬币使210亿雷亚尔的总供应量增加了1.5％，或等同于44天的采矿价值。

Ravencoin是比特币的开源分支，于2018年推行。它致力于促进资产从一方到另一方的转移，同时用户能够在协议上创建遵循独立于平台上规则的资产。该项目的网站特别呼吁《权力的游戏》提到乌鸦是真理的使者，这与区块链当做终极真理技术的概念相类似。

后果

布莱克建议Ravencoin社区要不承担额外RVN的经济成本，要不将硬币的一半减少44天。截至发稿时，布莱克并没有回复置评请求。

Black说：“该漏洞不允许窃取您拥有和控制的RVN或资产，可是铸造的确创建了不应该存在的RVN。”“鉴于这些RVN被转移到交易所进行交易，因而它们与其他RVN混合在一起，因而，在矿工和社区的支持下，任意以编程方式焚烧它们都是会给无辜受害者导致无法弥补的伤害。就目前来讲，所有RVN持有者的负担已按通货膨胀形式与其RVN持有量成比例分配。”

布莱克敦促用户维持最低交易量，一直到发布修复程序为止。他还表明，Ravencoin并不会发布该漏洞的详细信息，一直到能够实施此修复程序。截至目前，尚无时间表什么时候更新链。