各国纷纷推出数字货币,数字货币发展正当其时

各国央行应如何应对数字技术的挑战?这已成为一个紧迫的问题。部分原因是,各国央行和政府都必须掌控这个私营货币泛滥的新蛮荒时代。现在,它们必须推出自己的数字货币。

试想在不使用纸币的情况下,所有的付款行为将如何实现?在中国,无现金交易已经相当普遍了,但在世界上大多数地方,“现金为王”就目前而言仍将持续。移动支付日益被采用,研究预测,到2025年底,全球将有近60%的人口使用移动支付。随着移动支付和加密货币日益流行,世界各国一直在投入资源打造本国的央行数字货币(即 CBDC).
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世界上第一种主权数字货币——数字人民币,已在试点期间实现了345亿元(约合53.4亿美元)的交易额。目前,人们可以在北京的3000多台自动取款机上将数字人民币兑换为现金。数字人民币自2014年以来得到持续开发。目前,中国央行正鼓励一线城市热门景区和商业区的商家使用数字人民币钱包。专家预测,数字人民币将于2022年北京冬奥会后在全国范围内推广。

尼日利亚央行近期宣布将于10月1日开始试点数字货币——e奈拉(eNaira)。e奈拉将对尼经济起到重要作用,包括宏观调控和增长、跨境贸易便利化、金融包容性、货币政策有效性、提高支付效率、税收、改进汇款和有针对性的社会干预。金融专家支持e奈拉的试点,认为其有助于促进尼国内银行与国际银行之间的即时国际转账。

印尼央行行长 Perry Warjiyo 5月30日通过 Instagram 发帖宣布,印尼央行正开展研究,评估部署数字印尼盾的可能性。印尼已经拥有了合法的数字货币交易所——Digital Future Exchange,该交易所是 Pintu、Upbit、Indodax、Zipmex 等加密资产交易持牌机构相互合作的结果。

今年6月,越南总理范明政指示越南国家银行“研究、开发和试点基于区块链技术的数字货币”,以推动越南在2030年实现政府数字化战略。

在与德国支付巨头 Giesecke&Devrient 达成合作后,泰国央行将开始测试零售数字泰铢。据悉,Giesecke&Devrient 正与至少五家央行合作,帮助这些国家打造本国的央行数字货币。根据5月27日发布的一份声明,数字泰铢测试预计耗资1000万泰铢(约合32万美元)。

新加坡金融管理局(MAS)多年来一直在研究、试点央行数字货币概念。根据一份官方声明,新加坡央行在6月份向金融机构、金融科技公司和其他全球性“玩家”征集建议,就如何建立和分配商用 CBDC 的基础设施展开讨论,但尚未指明广泛投入使用的数字货币何时可能落地。

韩国头部科技公司 SK、Naver 和 Kakao 正在竞争韩国央行的合作伙伴资格,该国的 CBDC 项目将于8月启动。中标者将领导一个为期10个月的试点项目,预算为430万美元。

自4月份以来,日本央行一直在研究发行、分配本国 CBDC 的可行性。据路透社报道,数字日元试点项目的第一阶段将于2022年3月结束。

多场技术革命开辟了新的天地。但这些技术革命却并不决定体系的架构。公共机构必须确保人人都能享有安全高效的支付系统。公共机构有必要监管甚至淘汰危险的新玩家。最重要的是,它们必须确保新技术能带来更快、更便宜的支付系统,这个支付系统要能够支撑起一个更好的货币体系并改进金融机构的中介服务。

数字货币的发展可以说是恰逢其时,现在不仅仅是中国,世界各国都在大力推进数字货币的发展。数字货币基于区块链技术,而区块链技术的应用远不止如此,在数字货币快速发展的同时,区块链产业必然也会积极发展。

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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