13、美国商品期货交易委员会(CFTC)对虚拟货币的监管

美国商品期货交易委员会(CFTC)对虚拟货币的监管

一、虚拟货币投资欺诈案例
  1. EmpiresX 欺诈案
    EmpiresX 是一个加密货币投资平台,同时也是未注册的证券发行项目。相关人员通过诸多虚假陈述来推广该平台,比如所谓的专有交易机器人,还欺诈性地向投资者保证货币回报。皮雷斯(Pires)和贡萨尔维斯(Goncalves)随后通过一家境外加密货币交易所清洗投资者资金,并运营庞氏骗局,用后来投资者的钱支付早期投资者。除尼古拉斯(Nicholas)若被定罪面临最高 25 年监禁外,其他涉案人员若被定罪,面临最高 45 年监禁。
  2. US v. Stollery 案
    斯托里(Stollery)是钛区块链基础设施服务公司(TBIS)的首席执行官和创始人。他在 TBIS 的首次代币发行(ICO)加密货币欺诈计划中实施证券欺诈,该 ICO 从美国和国外投资者那里筹集了约 2100 万美元。为吸引投资者,他伪造 TBIS 白皮书、在网站插入虚假推荐,并编造与美联储以及苹果、辉瑞和迪士尼等美国大公司的业务关系,营造合法性假象。若被定罪,他将面临最高 20 年监禁。
二、CFTC 对虚拟货币的监管框架
  1. 监管范围
    CFTC 根据《商品交易法》(CEA)监管所有商品和期货交易。它对“商品”的定义广泛,包括小麦、玉米等农作物、牲畜,还涵盖“所有服务、权利和利益……目前或未来有期货交割合同交易的”。2015 年,CFTC 认定比特币和其他虚拟货币属于此定义范畴。其监管范围包括期货、期权和衍生品合约
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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