尼日利亚区块链专家认为加密货币可提振非洲经济

Luno在尼日利亚举办的座谈会探讨了加密货币在非洲的发展,专家呼吁加强监管以建立信任,促进经济发展。会议指出,加密货币正在全球范围内普及,尼日利亚需要加速步伐,否则将落后于潮流。
640?wx_fmt=png 点击上方 “蓝色字” 可关注我们!







640?wx_fmt=jpeg

暴走时评: 最近,Luno在尼日利亚组织了“在尼日利亚加密货币市场建立信任”为题的座谈会,该国一些最具资质的加密货币专家参与会议讨论了在尼日利亚乃至整个非洲大陆推进区块链产业的最佳方案。会议中提出在非洲地区加强对加密货币的监管有助于加强加密货币领域建设,从而提振非洲大陆的经济发展。

作者:Alan Wass   翻译:Maya

当我们谈论到加密货币在全球范围内的使用时,非洲是最鲜少被问津的地点之一。尼日利亚区块链专家呼吁在非洲大陆执行力度更大的加密货币监管,以加强非洲地区的加密领域建设,从而提振其经济发展。

尽管大多数加密货币的狂热支持者会对任何关于监管措施的谈话冷嘲热讽,一些专家认为加密货币产业,尤其是在非洲,需要受到管理并接受正确的引导。这是为了所有人的利益。


尼日利亚区块链专家参与Luno会议

Luno最近在尼日利亚组织了以“在尼日利亚加密货币市场建立信任”为题的座谈会,该国一些最具资质的加密货币专家参与会议讨论了在尼日利亚乃至整个非洲大陆推进区块链产业的最佳方案。

Blockchain Solutions的首席运营官Lucky Uwakwe告诉与会人员,加密货币正在全球范围内崛起,现在65%的人都意识到了加密货币的存在。Uwakwe引用了Luno 的研究数据称,研究对象中有25%的人现在以某种形式拥有加密货币。他还称根据该研究,在研究对象中,51%的人认为加密货币属于投资,16%用加密货币进行线上购物,19%曾用加密货币进行汇款。

虽然这项研究和统计数据似乎有人为干涉的痕迹,但Uwakwe最想强调的话题是加密货币正在崛起,尼日利亚需要加快速度,否则就会被落在后面。Uwakwe在发表讲话时说:

比特币是第一个使用点对点技术的加密货币;这是区块链技术的一种更简单的应用;既可以作为一种支付工具,也可以作为一种具有价值的投资工具。


再现非洲的荣光

驻尼日利亚经理、区块链专家Owenize Odia也在Luno的座谈会上发言讨论了为什么监管是帮助巩固尼日利亚和非洲地区加密货币领域的信任的关键因素,他说:

监管是关键,但应该针对各县采取有针对性的策略,因为它可以为市场带来可信度,即使银行试图将其业务与加密货币隔离开来。

Odia还谈到了采用加密货币的其他方面,并讨论了其去中心化和普遍性的本质如何有助于推动尼日利亚经济发展,同时能满足人民的需求。不论未来结果如何,对尼日利亚加密市场实施更多监管措施似乎只是时间问题。

本文仅代表作者个人观点,不代表区块链铅笔的立场,不构成投资建议,内容仅供参考。

3分钟了解什么是区块链?(中文动画)|(英文动画教程

3分钟了解什么是DAO?(中文动画)|(英文动画教程)

3分钟看懂以太坊和智能合约?(中文动画)|(英语动画教程)

3分钟了解比特币挖矿和区块链共识机制?(中文动画)|(英文动画教程)

3分钟了解公有链和私有链(中文动画教程)|(英文动画教程)

3分钟了解区块链的六层模型(中文动画教程)|(英文动画教程)

什么是区块链英文版(动画教程)

肖风:区块链与另类资产配置

逐鹿区块链!详解三大巨头BAT区块链战略布局

麦肯锡报告:区块链对保险行业的影响

八张图表解读区块链的未来发展

震惊全球的The DAO黑客事件全程回顾

Circle获得包括IDG、百度、万向在内6000万美元融资

640?

关注本公众号后,进入公众号

回复关键词可以查阅资料,以下是部分关键词


回复 WEF ,查看《WEF:世界经济论坛认为区块链是互联网金融行业的未来报告》

回复 智能合约 ,查看《巴克莱银行报告》

回复 moody ,查看《穆迪120个区块链项目报告》

回复 SWIFT ,查看SWIFT《区块链对证券交易全流程产生的影响及潜力》报告

回复 论文11 ,查看论文《可扩展的去中心区块链》

回复 埃森哲2 ,查看埃森哲《区块链每年可以为投资银行节省120亿美元》报告

回复 联合国报告 ,查看联合国报告《数字货币和区块链技术在构建社会和可信金融之间扮演的角色》

回复 用户特性 ,查看普林斯顿大学首本比特币教科书初稿《比特币用户的特性(Characteristics of Bitcoin Users)》

回复 普林斯顿 ,查看普林斯顿大学首本比特币教科书初稿《比特币和数字货币技术(Bitcoin and Cryptocurrency Technologies)》

回复 IMF,查看国际货币基金组织报告《Virtual Currencies and Beyond: Initial Considerations》

回复 DTCC ,查看美国存管信托清算公司报告《DTCC: 拥抱分布式》

回复 广发 ,查看报告《科技前沿报告:区块链:正快速走进公众和政策视野》

回复 川财1 ,查看报告《川财证券:区块链技术调研报告之一:具有颠覆所有行业的可能性》

回复 川财2 ,查看报告《川财证券:区块链技术调研报告之二:区块链技术进化论-区块链技术的国内实践和展望》

回复 桑坦德 ,查看桑坦德银行报告《The Fintech 2.0 Paper: rebooting financial services》

回复 拜占庭 ,查看《拜占庭将军问题详解》

回复 论文1 ,查看论文《比特币闪电网络:可扩展的离线即时支付》

回复 论文2 ,查看论文《比特币骨干协议》

回复 论文3 ,查看论文《数字货币是否应该进入Barbados央行国际储备货币组合中》

回复 帮助 ,查看本公众号全部关键词列表



640?wx_fmt=png

点击下方“阅读原文”查看更多页面出现后再点击“来源”可以查看译文原文链接  ↓↓↓



标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值