ESG 数据的缺乏一致性和透明度
环境、社会和治理 (ESG) 数据对于企业和投资者了解公司的可持续性表现至关重要。ESG 数据的可用性经常面临以下挑战：- 缺乏标准化： 不同的组织和公司使用不同的标准和指标来报告 ESG 数据，这使得难以将不同公司的表现进行比较。
- 不一致的披露： 并非所有公司都报告其 ESG 数据，而那些报告的公司也可能以不一致或不全面的方式披露这些数据。
- 数据缺失： 许多公司可能无法获得或缺乏披露某些 ESG 相关信息所需的资源或专业知识。
- 透明度低： 公司可能不愿意公开其 ESG 数据，因为他们担心这可能会被竞争对手或利益相关者用来损害他们的声誉。
缺乏 ESG 数据一致性和透明度带来的挑战
ESG 数据可用性的挑战给公司和投资者带来了以下困难：- 比较和分析： 缺乏一致性使得比较不同公司的 ESG 表现变得困难，从而难以识别表现最佳的公司和掉队者。
- 投资决策： 投资者可能难以确定哪些 ESG 因素对于他们的投资决策最重要，以及如何权衡不同公司的表现。
- 风险管理： 公司可能无法充分了解其 ESG 相关风险，因为他们没有准确或全面的数据来评估这些风险。
- 报告和披露： 公司可能难以满足监管机构和利益相关者的要求，因为他们没有足够的数据来支持其 ESG 报告。
解决 ESG 数据可用性挑战
为了解决 ESG 数据可用性挑战，需要采取以下措施：- 建立标准： 制定通用标准和指标来报告 ESG 数据，以提高一致性和可比性。
- 提高透明度： 鼓励公司公开披露其 ESG 数据，并提供有关这些信息如何收集和使用的详细信息。
- 增加投资： 提供资源和专业知识，帮助公司收集和报告 ESG 数据，特别是对于资源不足的中小企业。
- 监管监督： 政府机构可以发挥作用，确保公司遵守 ESG 报告标准并披露有关其 ESG 表现的准确和全面的信息。
结论
ESG 数据可用性的挑战给公司和投资者带来了重大困难。为了充分利用 ESG 数据，提高透明度和一致性至关重要。通过共同努力，我们可以解决这些挑战，并释放 ESG 数据改善可持续发展和投资决策的潜力。如何用计量经济学方法分析影响因素大小
一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。 例如上节中的生产函数就是一个理论模型。 理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1.确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为两类。 作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。 确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。 可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。 其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。 为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。 于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。 这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。 下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。 这是正确选择解释变量的基础。 例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。 如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。 这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。 由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。 其次，选择变量要考虑数据的可得性。 这就要求对经济统计学有透彻的了解。 计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。 所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。 如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。 第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。 这是计量经济学模型技术所要求的。 当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。 从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。 在选择变量时，错误是容易发生的。 下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。 例如农副产品出口额＝-107.66＋0.13×社会商品零售总额十0.22×农副产品收购额这里选择了无关的变量，因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。 再如生产资料进口额＝0.73×轻工业投资＋0.21×出口额＋0.18×生产消费＋67.60×进出口政策这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的是全社会固定资产投资额，应该选择这个变量。 再如农业总产值＝0.78＋0.24×粮食产量＋0.05×农机动力—0.21×受灾面积这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。 值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据，所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。 变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。 2.确定模型的数学形式选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理论模型。 选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。 在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。 需要指出的是，现代经济学尤其注重实证研究，任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受的。 这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。 忽视任何一方面都是不对的。 也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。 这也是人们在建模时经常采用的方法。 在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。 3.拟定理论模型中待估参数的理论期望值理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。 这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。 拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。 例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和α、β、γ和A。 其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。 根据这些经济含义，它们的数值范围应该是于集中的问题。 经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的，例如，居民收入每年的变化幅度只有5%左右。 如果在一个消费函数模型中，以居民消费作为被解释变量，以居民收入作为解释变量，以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据，由于样本数据过于集中，所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。 这也是时间序列不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。 四是模型随机误差项的序列相关问题。 用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。 这个问题后面还要专门讨论。 截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。 例如，工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等，主要由统计部门提供。 用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。 一是样本与母体的一致性问题。 计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。 例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。 那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。 二是模型随机误差项的异方差问题。 用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。 这个问题后面还要专门讨论。 虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。 虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。 例如，建立我国的粮食生产计量经济学模型，以粮食产量作为被解释变量，解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外，显然，政策因素是不可忽略的。 1980年前后，由于实行了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生大的变化。 于是必须在解释变量中引人政策变量，用一个虚变量表示，对于1980年以后的年份，该虚变量的样本观测值为1，对于1980年以前的年份，该虚变量的样本观测值为0。 也可以取0、l以外的数值，表示该因素的变化程度。 例如，在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响，可以将不同年份气候的影响程度，分别用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。 不过，这种方法应慎用，以免违背客观性。 2.样本数据的质量样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。 完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。 这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。 但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。 在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。 准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。 前一个方面是显而易见的，而后一个方面则容易被忽视。 例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。 于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的。 可比性，也就是通常所说的数据口径问题，在计量经济学模型研究中可以说无处不在。 而人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。 计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。 不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。 为什么？原因在于样本数据的可比性。 例如，采用时间序列数据作为生产函数模型的样本数据，产出量用不变价格计算的总产值，在不同年份间是可比的；资本用当年价格计算的固定资产原值，在不同年份间是不可比的。 对于统计资料中直接提供的这个用当年价格计算的固定资产原值，有人直接用于模型估计，有人进行处理后再用于模型的估计，结果当然不会相同。 一致性，即母体与样本的一致性。 上面在讨论用截面数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。 违反一致性的情况经常会发生，例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。 三、模型参数的估计模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。 在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。 模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括对模型进行识别（对联立方程模型而言）、估计方法的选择、软件的应用等内容。 在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。 四、模型的检验在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。 但是，它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。 一般讲，计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。 1.经济意义检验经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。 主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。 首先检验参数估计量的符号。 例如，有下列煤炭行业生产模型：煤炭产量＝-108.5427＋0.×固定资产原值＋0.×职工人数-0.×电力消耗量＋0.×木材消耗量在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。 模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。 不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。 2.统计检验统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。 通常最广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。 3.计量经济学检验计量经济学检验是由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。 通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。 4.模型预测检验预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。 具体检验方法为：（1）利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间差距的显著性。 经历并通过了上述步骤的检验后，可以说已经建立了所需要的计量经济学模型，可以将它应用于预定的目的。 五、计量经济学模型成功三要素从上述建立计量经济学模型的步骤中，不难看出，任何一项计量经济学研究、任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。 理论，即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。 方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。 数据，反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。 这三方面缺一不可。 一般情况下，在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。 这是正常的。 计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。 但是，不能因此而忽视对经济学理论的探讨，一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人，是无法从事计量经济学研究工作的，是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。 所以，计量经济学家首先应该是一个经济学家。 相比之下，人们对数据，尤其是数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲；在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。 而目前的实际情况是，数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。 六、相关分析、回归分析和因果分析从上述建立计量经济学模型的步骤中进一步看出，经典计量经济学方法的核心是采用回归分析的方法揭示变量之间的因果关系。 但是，变量之间具有相关性并不等于具有因果性。 这是建立计量经济学模型中一个十分重要的概念，那么首先需要对相关关系与因果关系作一简要的说明。 所谓相关关系，是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。 如果两个变量样本观测值序列之间相关系数的绝对值为1，则二者之间具有完全相关性（完全正相关或完全负相关）；如果相关系数的绝对值比较大，或接近于1，则二者之间具有较强相关性；如果相关系数的绝对值为0，或接近于0，则二者之间不具有相关性。 如果一个变量与其他两个或两个以上变量的线性组合之间具有相关性，那么它与每一个变量之间的相关系数称为偏相关系数。 相关关系是变量之间所表现出来的一种纯数学关系，判断变量之间是否具有相关关系的依据只有数据。 所谓因果关系，是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。 因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。 例如，劳动力与国内生产总值之间具有单向因果关系，在经济行为上是劳动力影响国内生产总值，而不是相反；但是，在国内生产总值与消费总额之间则存在经济行为上的互为因果关系，国内生产总值既决定消费总额，反过来又受消费的拉动。 具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。 而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。 例如中国的国内生产总值与印度的人口之间具有较强的相关性，因为二者都以较快的速度增长，但显然二者之间不具有因果关系。 相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。 回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。 由于它的特定的功能，所以也被用来进行变量之间的因果分析。 但是，仅仅依靠回归分析尚不能对变量之间的因果关系作出最后判断，必须与经济行为的定性分析相结合。 这就是上面强调的建立计量经济学模型的三要素。
区块链如何避虚(区块链的问题及解决方法)
区块链应该脱实向虚区块链技术发源于2009年比特币，并在比特币的基础上衍生出一套技术体系。 从2009年到2014年之间是区块链发展比较懵懂的阶段，这个时候是比特币以及它的山寨币发展的时候。 当时，大家并不是对区块链的应用非常的明确。 这个时候的行业应该叫比特币行业，该行业大部分人从事的都是和比特币相关的产业，包括矿机、挖矿、交易、钱包以及山寨比特币等。
区块链到目前的落地路径是有问题的。 人们把区块链等技术拔高到了第四代工业革命上，把区块链技术类比于蒸汽机、电力等技术。 这有对的一方面，也有不对的一方面。 对的一方面是，区块链确实的可以类比于此类技术，大家都了解区块链改变了人们的分配方式，改变了社会经济的组织形式，或者所谓的改变了生产关系。 不对的一面是，人们寄希望区块链来提高生产力，寄希望区块链类似蒸汽机、电力等像过去一样提高水车、马车等的生产能力。 但是，现实是区块链的提供的生产力并不快，有时候还不如现有的技术生产力块。 比特币速度只有每秒6、7笔左右，以太坊是十来笔左右，性能比较好的、靠谱的联盟链也就每秒大几千笔的速度。
按照过去技术发展的路径，区块链行业的研发者开始着力提高区块链的性能，包括现在做的很多的多链技术、分层技术、类区块结构技术等等的。 人们的着眼点在提高生产力上。 但是，大家都知道区块链最基本的要素是共识，无论这个共识是竞争性的共识或者是协同性的共识，总归是要共识才能形成区块、才能交易生效。 共识比不共识慢，这个应该是无疑义的。 所以，本源上区块链在生产力上并不会有太大的提高，最多无限接近无共识的系统。 但是，接近无共识的系统，也接近了中心化，远离了去中心化、远离了分布式协同，远离了区块链的本义。
从2009年发展到现在，如果区块链技术可以赋能实体经济或者能比较好的赋能实体经济，我们认为它不应该等了整整10年，或者说它不应该是现在一下子就可以赋能上，而是已经有一些或者有比较多的赋能实体经济的案例。 但是，我们都知道案例并不多。 我们认为主要的原因是区块链世界无法完整的映射实体世界，或者说是区块链世界无法数字孪生现实世界，或者也可以说现实是接无无法数字孪生的。 在互联网时代，人们可以把现实世界的信息搬到互联网上来，这个大家叫上网。 上网的过程中，如果部分信息错误、失真，这个是不影响互联网的运行的。 但是，在区块链网络上如果搬上来的信息，或者大家说上链的信息失真、造假，那么区块链本身承载的也是失真的信息，后面传递和记账的意义就会出现问题。 现实世界的真实并不容易对应到区块链世界的真实，包括现在很多区块链防伪、溯源、可信、数据上链、资产上链等应用，均存在这些问题。 所以，我们认为区块链赋能实体经济是有疑问的，区块链向实是比较难的。
那区块链的意义在哪里呢？我们认为区块链的意义就在区块链本身。 区块链本身具有金融属性、本身具有虚拟经济的特征。 虚拟经济也是经济的有效组织部分，应该发挥区块链本身的虚拟的优势，让区块链脱实向虚，这里的虚不是虚无、不是虚空，而是虚拟空间、虚拟应用，与其扭扭捏捏的和实体经济结合，不如大大方方的做虚拟经济的应用。 如果从实体经济的角度，把区块链融合进去、把区块链作为一个工具，一个类比于大数据、人工智能的工具，它不是非常契合，它有时候还碍事；但是，如果从区块链本身衍生出虚拟经济的应用，那这些应用它本身是自洽的，是没有失真问题的，因为所有的信息都在这个链上运行，而且基于区块链本身的信任传递能力，这个信息真实是可以广播给所有链上的主体的。
2017年区块链行业自己本身在初期形成了从代币生成、代币一级市场融资、代币二级市场交易、以及代币的所谓应用场景的时候是自循环的，并没有对实体经济有多大的帮助，而且还有负面作用，很多项目还假借能够推动实体经济赋能进行虚假宣传。 虽然这个自循环是混乱的、无监管的、充满欺诈的，但是它确实是自成一套，它只是缺乏监管、缺乏管理、缺乏规则。 纽交所已经开始提议允许直接上市的公司通过公开募股筹集资金，Slack和Spotify这样的科技公司此前均采用了直接上市的方式挂牌交易。 这个是区块链虚拟经济的一个例子。 同时，将传统虚拟经济在区块链网络上链，这个过程应该是直接的、方便的，通过区块链解决传统虚拟经济的不可信、不可协同，这里正式利用到了区块链的优势特征，另一方面是区块链本身可以低成本的构建虚拟经济的基础设施的。
区块链应用可以由外而内，但更重要的是由内而外。 由外而内，要求区块链作为一个工具、作为一个服务，能够满足某些应用的需求，区块链是从属的、非必须的。 现在许多这样的应用，就是这样为了区块链而区块链的例子。 由内而外正是基于区块链本身的特性，构建基于区块链的应用。
由内而外时，区块链是主要因素，由区块链里面的应用提出对外部的需求，比如对外部实体的要求、对外面数据的需求等，全部是按照区块链上面应用的格式要求，而不是按照现在实体应用里面有啥数据。 同时，应用的主体大部分在区块链内部，基于此方向的监管和边界监控会更简单。 由内而外时，区块链金融应用和区块链游戏等虚拟应用应该是首先推崇的和落地的，这也是区块链能够比较契合走出来的两个点。 同时，基于区块链的虚拟实体应用也是可行的方向，即在区块链上全新构建实体里面的应用，而不是从实体里面去上链、搬数据、做映射等，完全基于区块链本身特性来做应用。
本文无意于任何政治正确的辩论，只在于找到行业的发展方向。
区块链初始数据如何防止篡改数据造假、数据不可信等问题的存在，给金融监管及风控等众多应用场景带来了严峻的挑战，也正成为阻碍数据大规模互联互通、共享共用的一大障碍。 数据的真实可信问题长期影响着社会的各个领域，在更依赖数据的人工智能时代，这一影响将更为凸显。
数据造假可能发生在任一环节。 其中，在数据存储期间造假往往更加简单：因为在现有数据存储技术下，数据的所有者、管理人员或受托存储方均有能力单方对数据进行任意的篡改或删除。
既然数据不可信的一个重要原因归咎于单方可以擅自篡改和删除数据，那么如何避免这一问题自然也得到了业界大量的关注。 区块链和去中心化存储技术的诞生，对数据篡改起到了一定的遏制作用，也在市场上取得了初步验证。
许多企业开始尝试采用区块链存储数据，例如在货物追溯等场景。 其做法往往是将重要数据直接写入区块中。 这一简单粗暴的做法确实解决了数据防删改需求、继而满足了部分数据的可信分享，但却存在较多问题：
首先是无法存储海量数据：区块内不适合存储包括多媒体数据等在内的大数据，否则区块大小难以控制，使区块链的可扩展性变差。 这就导致业务中必须对原生数据进行筛选取舍，仅选取少量必要数据存入区块，但这将降低可信数据的丰富程度。
其次是数据存取效率低：首先，由于打包过程的存在，区块链数据存储一般不用于高速的数据写入。 其次，由于遍历式的数据读取方法，区块链无法支持快速索引、更无法支持SQL。
再次是数据维护效率低：区块链因其顺序引用的特点，不支持对个别历史数据的删除和修改（除非对全链重新生成，但这是区块链不应鼓励的行为）。 这里需注意：“杜绝单方的私自篡改”和“完全不能删改”是完全不同的两件事。 前者是一种确保互信的技术手段，但后者可能属于一种必要功能点的丧失。
最后是有数据丢失风险：这一风险单指采用中本聪共识最长链原则的PoW区块链系统。 在这类区块链中，当出现链分叉时，最长（或最重）的链分支会被保留，其他分支会被抛弃，这就使区块内的数据实际上永远存在被“颠覆”、被丢弃的风险。 而自私挖矿等攻击行为的存在，会加剧这一风险。 这在数据存储应用中是无法接受的。
正是由于上述原因，直接采用传统区块链进行数据存储显然无法满足大量实践性场景中对可信数据存储的需求。 这一问题也因而引发了大量的探讨，例如“什么数据应该在链上存储、什么数据应该在链下存储”。 这些问题的出现，究其根本，还是因为区块链自身存储效率及能力受限所致的。 毕竟在数据库时代，我们从来不会谈论“什么数据应该存放在数据库之外”这样的问题。
近年来也出现了一些产品，为解决上述的区块链数据存储效率低下问题提供了有益的实践，例如：
星际文件系统IPFS，R3的Corda，腾讯TrustSQL等。然而这些产品在数据可信存储方面仍存在或多或少的问题，具体而言：
IPFS对数据内容生成哈希摘要，并在多个节点间进行分布式存储，单个保有者不掌握完整数据，一定程度保护了数据隐私。 但IPFS只能做到修改可知（因哈希值会因内容改变而变化），并且没有访问控制等数据安全措施，整体而言仍难以满足企业级服务需求。
Corda是面向金融交易隐私需求量身定做的存储产品，重点关注数据存储的隐私性。 为此，Corda没有全局账本，并需要见证人的存在，是一种隐私但并不足够安全可信的数据存储方案。
TrustSQL与国内其它同类产品采用了一种简单直观的设计思路，也是目前国内最为常见的做法，即：先将数据存入数据库（或IPFS），再将操作记录、数据哈希等存于链上。 相对于TrustSQL而言，一些类似产品如众享比特的ChainSQL等进一步提升了对SQL的支持度。 该类产品满足了数据“可审计”、“监管透明”的需求，但缺点是依然无法杜绝对数据本身的删改行为，只是能做到“删改可知”；此外，对关键数据的保全需要依赖参与节点的全副本存储，存储成本略高。 并且在数据隐私性方面的设计仍显不足。
针对上述产品中存在的不足，物缘科技通过原创技术创新，探索出一条不同的道路，并推出自主知识产权产品“ImSQL”,旨在提供一种可真正确保数据不被私自篡改或删除的可信存储产品。
ImSQL（ImmutableSQLDatabase）是基于区块链和分布式存储技术上的一种新型可信数据存储解决方案，并完美解决了“防止私自删改”、“保护数据隐私”、“降低存储成本”等核心问题，为大数据时代的可信存储与数据分享提供了可靠的技术路径。
相比现有产品，ImSQL具有以下几点突出优势：
1．彻底杜绝单方对数据的私自篡改和删除。 通过在存和取两个环节进行多方校验并在存储过程中杜绝篡改删除，全方位保障数据的真实可信性，使应用中的参与方能够互信、放心地采纳它方数据，使数据能够支撑精准追溯、追责。
2．杜绝单点失败。 多方共用数据的同时也共同维护数据，数据不只存于一方，从根本上实现分布式数据的可信共享池，既避免了单点失败风险，也提升了数据分享效率。
3．碎片化存储，满足数据隐私需求，使任何一方无法掌握完整数据，从而解决了传统云计算的中心化存储、或区块链全副本存储均存在的数据隐私问题。 除了数据所有方，其他任何存储托管者都无法获得完整数据。
4．优异的数据存取性能：ImSQL单节点可达3000TPS的写入速度和QPS的读取速度。 此外，ImSQL还具有：支持SQL语言，可水平扩展等优点，存取性能和使用体验优异，并可充分利用集qun扩展使上述指标进一步达到数倍增长。
5．满足多媒体等大数据的高效存取需求，支持高效存取、高效索引、高效扩展，真正胜任大数据业务场景，可以对视频等数据实现既可信又高效的存储，从而给视频监控等场景提供前所未有的可信保全体验。
6．采用分片式设计，极大降低了每个存储参与方的存储压力和成本，使更多参与方有机会加入和参与到数据可信共享的生态中。
7．分布式架构，兼容轻节点，鼓励更多节点参与。 不存在超能节点，参与存储的节点地位相同，更好保证系统的可靠性和抗毁性。 此外，如果节点选择运行在轻副本模式，可只存储部分数据，使自身存储压力极大降低，义务虽然减轻但权力可不受任何影响。
ImSQL兼顾了海量存储、快速索引、水平扩展等数据库属性，也兼顾了数据即存即固化的区块链特征，在众多关注数据可信存储与分享的领域中，有望带来前所未有的使用体验和便利，例如：实现供应链中各方数据的互通与互信、实现政府或大企业各部门间数据的互联互通、支撑可信追溯相关海量数据的存储等。
以政府大数据建设为例。 在政府众多不同部门和实体间实现高效的数据互联互通一直是个难题。 现行做法往往需要建立独立的大数据部门，构建独立数据存储体系，从不同实体拉取相关数据后解析、重构，再实现可视化。 这往往会带来较大的前期开销，既包含人、财、物等多种显性开销，也暗含人员编制、权责利益、时间成本、部门墙等隐性开销。 同时，独立大数据部门的存在也隐含了需要一个可信第三方背书乃至承担责任的考虑。 如果在这一场景下采用ImSQL作为数据互通的底层基础平台，就可以更为高效的完成这一任务，具体体现在：
无须依赖第三方实体背书：不同实体间数据可直接写入ImSQL，写入即保全，数据无法再被任一单方私自篡改和删除，保证其他实体在任何时间取用数据时的可用性、一致性和可信性；
无须建立和维护额外的数据存储系统：数据由所有参与实体共同存储和维护，天然共享、打通，不降低使用效率的同时减少了系统实施和维护成本。 同时，ImSQL的数据碎片化存储技术，在实现数据共享的同时也能兼顾隐私保护，即，所有实体存储的数据可以是不完整的片段，只有那些具备访问权的实体才掌握对片段数据进行查找、组合并解释的钥匙。
综上，作为一种可信的、防数据篡改的数据存储技术，ImSQL完全继承了区块链数据保全的优势，又突破了区块链在效率方面的弱点，为用户提供了和数据库同样高效的数据存取体验。 ImSQL是区块链和数据库技术相结合而产生的新品类，更是实现可信数据存储的不二选择。
网络诈骗又升级，骗子盯上区块链，虚拟货币，我们该注意什么？
区K链，虚拟货币，我们该注意什么？不得不说区K链诈骗如今是许多骗子常用的手段，稍不小心就被割J菜。
一，作为一个受害人，真的告诫大家不要被一时的利益所诱惑，不然真的是得不偿失，更不要以身试险心存侥幸。 首先那些骗子的区K链手段这里就来细说，这些骗子通过白皮书申请一个子虚乌有的假公司或空壳公司，但实际上根本没有这样的企业存在，继而找人研发一款APP，之后再将账务信息等跟钱财相关的重要信息绑定在国外服务器，这里就是为了收盘时能够去无踪。 而当APP上线以后，便会通过各种：佣金任务，冲多少返多少，拉新用户得多少返值等等一些列这种尝点甜头让后给你画大饼的做法，当你觉得似乎可靠可信继而动用更大资金去投入的时候，你就回不了头了！一定要当心！一定要抵制这种来路不明的钱财！
二，杀猪盘，J菜盘等等都是属于区K链项目，这种行为本身是违法的，所以收盘的时候都是当资金链足够大，款项足够浓厚之时便收盘，为什么要收呢？放长线钓大鱼不好吗？错！因为树大招风，若是不收，引起警方注意反而会满盘皆输。 而收盘后骗子盆满钵满，最无辜的便是这些被画了大饼吃了甜头的人群。 本人当初上过的当便是花100解锁1000任务，然后一天会返50左右的佣金，后来提现成功尝到甜头了，结果充了更多的钱，结果得不偿失，区K链控制方一收盘，就出现APP打不开，客服无人理，对接不在线等情况，然后就是被当J菜割了。 损失了三千多。
三，我们如何防范？作为受害人给大家提个醒：①切莫相信任何充钱返佣金的软件②不要因为身边的人在做就心存侥幸，要知道那只是没到割你J菜的时候③天上不会掉馅饼，开头说的天花乱坠各种赚钱各种所谓的刷单都是区K链骗局！不要心存侥幸，不要抱着试一试的心态！否则到最后被割之时只会得不偿失，只会哑巴吃黄连有苦说不出！时隔多年，J菜盘的骗术层出不穷，区K块链的APP大有所在。
综上所述！希望大家在面对未知的诱惑之时能有一颗辨明真假的双眼！
区块链怎么赚钱？是骗局吗？不是骗局，总体而言，目前区块链尚处于萌芽期，很多项目尚未落地，只有在尊重成长规律的前提下踏踏实实、一步一步培育才能使其逐渐成熟。 技术是中性的，但决定技术的方向和结局的还是人性，区块链和数字货币未来会如何发展，取决于操控者的价值观和文明程度。
区块链能够让你在这个行业赚到钱也能够让你倾家荡产，所以在这还是提醒广大用户，投资需谨慎，不要钱没挣着反而把自己给搭进去了，得不偿失。 还有就是区块链骗局也是比较多的，咱们也是要提高警惕，避免上当受骗，造成不必要的经济损失。
拓展资料
贷前阶段
区块链技术可以首先应用于物流供应链，帮助银行等贷款机构更加全面、准确地掌握小微企业的真实主营业务、交易背景、上下游关联企业，以及其在供应链当中的谈判地位、商品畅销程度、回款的节奏和路径等，一方面帮助更多轻资产、高成长性优质企业通过交易票据、物流单据等获得融资支持，一方面防止问题企业虚构、伪造业务背景和资金需求骗取贷款。
此外，区块链还可以应用于公积金互联，帮助银行了解借款企业股东、高管、普通员工的社保、公积金等实际缴纳情况，从而合理评估企业人员规模和经营情况，为授信和贷款审批决策提供充分依据。
贷中阶段
区块链技术可以应用于企业贷款资料审查和抵、质押物审核，帮助银行提升审批效率，保证审批质量。 企业、特别是小微企业的融资过程中，往往需要提供合同等必要材料，纸质合同多方传签、用印不仅效率低下，还存在伪造变造、虚假签章等系列问题，给银行审批带来较大的伪冒欺诈和信用风险。
在区块链技术支持下，相关的实名信息主体、订单及下单流程、电子合同、协议签订流程、后续补充协议、照片资料都可进行即时保全，且全部存证不可篡改，可以保证银行快速认证、审批，并在出现纠纷时高效解决。 除传统的不动产外，企业和企业主拥有的其他资产、包括银行理财等金融资产也可用于转让、质押，成为能被银行接受的合格增信依据，提高了企业信贷的可得性和即时性。
贷后阶段
区块链技术可以应用于对企业生产经营状况、履约还款能力的及时评估，帮助银行有效把握信贷风险，随时调整贷后风控策略。 在以往的业务实践中，银行往往既不十分了解抵、质押品的真实市场价值，也不能很好地评判企业在入仓、出仓等环节的操作对剩余抵、质押品市场价值的影响，对仓单质押等新型贷款类型的掌控能力相对低下。
改为采用区块链技术支持的数字仓单后，商品品质、数量、规格、照片等信息可以完整、标准化上链，真实性、可追溯性得到充分保证，银行可在技术上杜绝企业和仓储机构虚构仓单、仓单与出入库信息不符等情况，保证贷后管理取得实效。 此外，借款企业的厂房、写字楼租赁等信息也可以籍由区块链技术充分共享给银行、上下游企业及其他中介服务机构，最大程度上降低“人去楼空”等卷款跑路风险。
如何规避在投资区块链时产生的风险？任何投资的风险和收益都是成正比的,有多大的风险,就会有多大的收益,关键是你敢不敢参与进来。 当然,目前的区块链行业有太多的不确定性,不是因为技术的不稳定,更多的是因为一些贪得无厌的人,黑心作祟,人心难防。
说下我的看法，目前比特币是最火的区块链衍生币了，没有之一，然后还有其他林林总总的山寨币紧随其后。 如果说现在你持有一些比特币，但是你又看空比特币，这其实相当于产生了风险，而且你正在面对这个风险，在正常途径上你几乎不能做空比特币来盈利，除非做一些涨跌的期权去对冲一下风险，我在极速新欧里面做过，都是一些短线的期权，长线的期权也不建议大家去做，也很少有平台能做。 比特币不像外汇那样双向操作，涨跌都有盈利的机会。 看多的时候买币或者持币，看空的时候甩币，持币的时候也只能靠买买期权来对冲，所以风险也相对的高一点。
按照目前比特币的行情，这个位置最多再做一下底，就会上去碰箱体上沿。 简单来说，这个区间波动会加大，如果有观望的可以等跌到箱体下沿尝试性买下，一定要设止损，不然被埋了还一脸懵逼。 如果嫌比特币太贵的话，建议还是找些期权过下手瘾就好了。
区块链如何保证使用安全？区块链项目（尤其是公有链）的一个特点是开源。 通过开放源代码，来提高项目的可信性，也使更多的人可以参与进来。 但源代码的开放也使得攻击者对于区块链系统的攻击变得更加容易。 近两年就发生多起黑客攻击事件，近日就有匿名币Verge（XVG）再次遭到攻击，攻击者锁定了XVG代码中的某个漏洞，该漏洞允许恶意矿工在区块上添加虚假的时间戳，随后快速挖出新块，短短的几个小时内谋取了近价值175万美元的数字货币。 虽然随后攻击就被成功制止，然而没人能够保证未来攻击者是否会再次出击。
当然，区块链开发者们也可以采取一些措施
一是使用专业的代码审计服务，
二是了解安全编码规范，防患于未然。
密码算法的安全性
随着量子计算机的发展将会给现在使用的密码体系带来重大的安全威胁。 区块链主要依赖椭圆曲线公钥加密算法生成数字签名来安全地交易，目前最常用的ECDSA、RSA、DSA等在理论上都不能承受量子攻击，将会存在较大的风险，越来越多的研究人员开始关注能够抵抗量子攻击的密码算法。
当然，除了改变算法，还有一个方法可以提升一定的安全性：
参考比特币对于公钥地址的处理方式，降低公钥泄露所带来的潜在的风险。 作为用户，尤其是比特币用户，每次交易后的余额都采用新的地址进行存储，确保有比特币资金存储的地址的公钥不外泄。
共识机制的安全性
当前的共识机制有工作量证明（ProofofWork，PoW）、权益证明（ProofofStake，PoS）、授权权益证明（DelegatedProofofStake，DPoS）、实用拜占庭容错（PracticalByzantineFaultTolerance，PBFT）等。
PoW面临51%攻击问题。 由于PoW依赖于算力，当攻击者具备算力优势时，找到新的区块的概率将会大于其他节点，这时其具备了撤销已经发生的交易的能力。 需要说明的是，即便在这种情况下，攻击者也只能修改自己的交易而不能修改其他用户的交易（攻击者没有其他用户的私钥）。
在PoS中，攻击者在持有超过51%的Token量时才能够攻击成功，这相对于PoW中的51%算力来说，更加困难。
在PBFT中，恶意节点小于总节点的1/3时系统是安全的。 总的来说，任何共识机制都有其成立的条件，作为攻击者，还需要考虑的是，一旦攻击成功，将会造成该系统的价值归零，这时攻击者除了破坏之外，并没有得到其他有价值的回报。
对于区块链项目的设计者而言，应该了解清楚各个共识机制的优劣，从而选择出合适的共识机制或者根据场景需要，设计新的共识机制。
智能合约的安全性
智能合约具备运行成本低、人为干预风险小等优势，但如果智能合约的设计存在问题，将有可能带来较大的损失。 2016年6月，以太坊最大众筹项目TheDAO被攻击，黑客获得超过350万个以太币，后来导致以太坊分叉为ETH和ETC。
对此提出的措施有两个方面：
一是对智能合约进行安全审计，
二是遵循智能合约安全开发原则。
智能合约的安全开发原则有：对可能的错误有所准备，确保代码能够正确的处理出现的bug和漏洞；谨慎发布智能合约，做好功能测试与安全测试，充分考虑边界；保持智能合约的简洁；关注区块链威胁情报，并及时检查更新；清楚区块链的特性，如谨慎调用外部合约等。
数字钱包的安全性
数字钱包主要存在三方面的安全隐患：第一，设计缺陷。 2014年底，某签报因一个严重的随机数问题（R值重复）造成用户丢失数百枚数字资产。 第二，数字钱包中包含恶意代码。 第三，电脑、手机丢失或损坏导致的丢失资产。
应对措施主要有四个方面：
一是确保私钥的随机性；
二是在软件安装前进行散列值校验，确保数字钱包软件没有被篡改过；
三是使用冷钱包；
四是对私钥进行备份
请问委托与代理是怎么区分的及它们之间的区别与联系
请问委托与代理是怎么区分的及它们之间的区别与联系
代理，就是指一方授予他方代理权，他方依代理权与第三方进行法律行为，其行为后果由一方承担的一种民事法律制度。 委托是一方将一定的事务委托于另一方实施的法律制度。 委托和代理的区别在于：第一，委托规范的是委托人和受托人双方之间的关系；而代理规范的是本人、代理人和第三人的关系。 第二，代理关系中代理人代理的对象是进行意思表示和接受意思表示的行为；而委托中受托人代为实施的行为可以是法律行为，也可以是事实行为。 第三，代理包括对内和对外两种关系，对内是代理人和被代理人之间的关系，而对外是代理人和第三人之间的关系；而委托只是委托人和受托人之间的关系。
BIOS与CMOS之间的区别及联系
在计算机领域，CMOS常指保存计算机基本启动信息（如日期、时间、启动设置等）的芯片。 有时人们会把CMOS和BIOS混称，其实CMOS是主板上的一块可读写的RAM芯片，是用来保存BIOS的硬件配置和用户对某些参数的设定。 CMOS可由主板的电池供电，即使系统掉电，信息也不会丢失。 CMOS ROM本身只是一块存储器，只有数据保存功能。 而对BIOS中各项参数的设定要通过专门的程序。 BIOS设置程序一般都被厂商整合在芯片中，在开机时通过特定的按键就可进入BIOS设置程序，方便地对系统进行设置。 因此BIOS设置有时也被叫做CMOS设置。
CAPM，APT之间的区别与联系？
资本资产定价模型（CAPM）和套利定价理论（APT）是关于资本市场均衡的两个比较著名的模型。 二种模型虽然在解释的角度、基本很设、方法、以及适用范围上均有重大区别，但是殊途同归，它们得出的结论是一致的：期望收益与风险之间存在着正相关的关系。 简单来说,APT与CAPM的本质区别在于CAPM是一种均衡资产定价模型，而APT不是均衡定价模型。 另外，（1）APT模型不需要效应函数的假设；（2）APT不需要资产收益分布的假设；（3）APT允许均衡状态下的资产收益受多个因素影响；（4）APT不需要定义有效市场组合；（5）APT可以是多时段模型(Ross, 1976)。 Wei(1988) 提出了一种能将CAPM和APT统一起来的观点。 如果非系统风险服从Ross的APT假设，则只要加入市场组合作为一个新的因素，就可以得到精确定价模型。 并且略去因素越多，市场组合显得越重要。 他还证明在有限经济条件下，残差相关的因素模型中APT模型的定价误差是市场组合残差的ß绝对值的增函数。 Chen(1983)利用1963-1978年的数据，比较了APT和CAPM的表现效果。 检验APT是否能够解释CAPM所不能解释的“异象”。 系统性因素采用标准普尔500指数，市值加权的证券组合或等权重的组合替代，在这三种情况下APT的表现都比CAPM好。 因此，可以认为APT在解释资产收益的横截面方面是一个比CAPM更理想的模型。 Roll和Ross(1984)用一个图表很好的说明了APT和CAPM的联系，更加直观的给出了两者间的辩证关系。 他们将一个两因素（产出与通货膨胀）的APT模型与以标准普尔500为市场组合的CAMP进行比较。
什么是发酵,什么是酿造,它们之间的区别与联系
发酵：通常所说的发酵，多是指生物体对于有机物的某种分解过程。 发酵是人类较早接触的一种生物化学反应，如今在食品工业、生物和化学工业中均有广泛应用。 其也是生物工程的基本过程，即发酵工程。 酿造：利用发酵作用制造
局域网络基本拓扑分为,它们之间的区别与联系
朋友你好学习网络一定要了解网络的参考模型（为了把复杂的问题分成若干个相对简单的问题而研发出来的--参考模型）参考模型有两种osi（开放系统互联参考模型）把整个网络分成了7层，出现在TCP/IP协议簇之前（作为了解）第二种：TCP/IP 5层参考模型，出现在TCP/IP协议簇之后所以所以上三层有严格对应的协议（作为了解）下面是重点：TCP/IP五层参考模型结构：第一层：物理层、第二层：数据链路层、第三层：网络层、第四层：传输层、第五层：应用层。 朋友你想了解局域网络拓扑，你要记住一句话：局域网工作在数据链路层---数据链路层的典型设备就是交换机，那么把若干台计算机通过有线或者无限的方式连接到一台交换机上整个局域网就组成了（若干台计算机之间是互通的，举例：可以进行局域网游戏对战--穿越火线）我们可以把这种拓扑结构叫做对等网。 假如现在有一个需求，在局域网中若干台计算机要访问相同的文件数据我们可以把局域网中的某一台计算机安装上文件共享服务或者FTP服务。 现在的网络结构就变成了CS（Client--Server）结构。 希望对你有帮助。
RCM和TPM之间的区别与联系
RCM和TPM之间的区别与联系：一：RCM与TPM的定义：RCM是指以可靠性为中心的维修，是欧美通过对设备磨损曲线和设备故障诊断技术进行了进一步的研究后发展出来的一种维修体系。 TPM通常翻译为全员生产维修。 它是40年前由一位美国制造人员提出。 由日本的汽车电子元件制造商——Nippondenso在1960’s后期率先引入维修领域。 从理论上讲，TPM是一种维修程序，起源于“全员质量管理”。 二、RCM与TPM的区别与联系联系：对于企业来讲，装备维修有两个目标：一是确定物理部件在当前工作环境下的维修需求;二是尽可能经济有效的完成这些维修作业。 RCM通常用于解决第一个目标，TPM则用于解决第二个目标。 RCM主要通过规范化的分析确定装备的实际维修需求，制定适用且有效的维修工作类型，即提高维修策略的效能。 其前提条件是要求工业部门具备基本的装备运转条件，而且操作人员的技能水平、养成和训练要求的标准要高。 TPM起源于制造业，强调人的重要性。 TPM过程试图对企业的组织结构进行重塑以挖掘其自身潜力。 TPM的目的是进行更好的维修，而实际上经过TPM规划后的维修作业及其计划安排并没有变，变的是具体操作的人员。 区别：RCM和TPM之间的一个主要区别是RCM用于提高维修策略而TPM则认为单靠维修并不能提高系统可靠性。 由于进程需求的不同产生的因素，诸如：缺乏细心的操作人员和缺少操作实践经验，落后的基本装备运行条件和装备负载的改变等均对装备可靠性有影响。 除非所有工人能积极的、有意识的避免失误减少损失，否则制造业和矿业就不能经济有效的实现早期故障诊断和减少故障。 由于RCM与TPM之间存在着一定的互补性，因此如何有效的将两者有机结合必将成为未来维修技术的研究方向。
BOD,COD,SS之间的区别与联系
没有悬赏也给你写点东西吧，希望对你有帮助！BOD（Biochemical Oxygen Demand的简写）：生化需氧量。 表示水中有机物等需氧污染物质含量的一个综合指示。 其值越高说明水中有机污染物质越多，污染也就越严重。 注意是有机污染物！COD（Chemical Oxygen Demand）化学需氧量，是在一定的条件下，采用一定的强氧化剂处理水样时，所消耗的氧化剂量。 它是表示水中还原性物质（注意是还原性物质）多少的一个指标。 水中的还原性物质有各种有机物、亚硝酸盐、硫化物、亚铁盐等。 但主要的是有机物。 因此，化学需氧量（COD）又往往作为衡量水中有机物质含量多少的指标。 化学需氧量越大，说明水体受有机物的污染越严重。 二者联系：都可以体现水体受有机物的污染越严重程度。 SS:悬浮物。 与以上二者联系不大！他们不存在包含于被包含的关系，一般是COD > BOD 。
IPMI , firmware , BMC 之间的区别与联系
IPMI (Intelligent Platform Management Interface)，IPMI意义是智能平台管理接口。 IPMI是一个开放的标准硬件管理接口规范。 它提供了这样的体系结构，其中定义了各种不同的个体设备如何能以标准的方式与CPU通信。 透过IPMI这样的标准接口，系统管理员可轻易地从远程监控到服务器及Client端计算机的各项「健康状况」，并可依此获得各项MIS管理所需要的信息，即使当操作系统(OS)失效时，IPMI仍可独立运作，协助管理者迅速了解硬件失效的原因，并进一步诊断硬件的各项问题，以使系统能在最短时间内重新恢复运作。 Firmware是一种软件的代名词，但这种软件与普通意义上的软件完全不同，它是一种固化在集成电路内部的源程序代码，而集成电路的功能就是由这些程序而决定的。 ROM不过只是Firmware的载体，而我们通常所说的BIOS正是固化了系统主板Firmware的ROM芯片。 BMC(DMC)材料 是Bulk(Dough) molding pounds的缩写，即团状模塑料。 国内常称作不饱和聚酯团状模塑料。 其主要原料由GF（短切玻璃纤维）、UP（不饱和树脂）、MD（填料）以及各种添加剂经充分混合而成的料团状预浸料。 DMC材料于二十世纪60年代在前西德和英国，首先得以应用，而后在70年代和80年代分别在美国和日本得到了较大的发展。 因BMC团状模塑料具有优良的电气性能，机械性能，耐热性，耐化学腐蚀性，又适应各种成型工艺，即可满足各种产品对性能的要求，因此越来越受到广大用户的喜爱。 BMC软件公司[NYSE:BMC]，是全球领先的企业管理解决方案提供商，致力于从业务角度出发帮助企业有效管理IT，发布了业务服务管理(BSM)策略。 BMC软件解决方案涵盖企业系统、应用软件、数据库和服务管理领域。 BMC软件创立于1980年，在全球范围内设有分支机构，2004财年收入超过14亿美元。 如需了解更多信息，欢迎访问公司网站：bmc./[公司概况]·成立于1980年9月·与1988年8月上市·公司总部设立在美国德克萨斯州的休斯敦·国际总部设立在荷兰阿姆斯特丹·销售中心按地理位置划分为欧洲/中东/非洲地区、亚太地区以及美洲地区·在全球各地设有办事处，包括：阿根廷、澳大利亚、奥地利、比利时、巴西、加拿大、中国、丹麦、芬兰、法国、德国、香港、匈牙利、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、墨西哥、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、新加坡、南非、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、 *** 联合酋长国和英国·市场覆盖范围超过40个国家·研究与发展部设立在德克萨斯的休斯敦和奥斯丁；加里福利亚州的圣何塞；GA的Conyers、MA的Waltham、VA的Herndon、法国的Aix-en-Provence、新加坡、以色列的特拉维夫和印度的Pune·在全世界超过6200名员工·年平均25℅的收入投入研发和技术支持·S&P 500强之列·产品通过直销和间接的渠道，包括分销商、系统集成商和原始设备制造商进行销售[致力创新]·拥有52项软件技术专利·“应用服务保证”概念的先导·通过PATROL应用软件，成为业界第一家应用程序管理解决方案的提供商·第一家为IBM的IMS及DB2数据库提供工具包的ISV(独立软件供应商)·第一家为B2B交流和扩展企业提供综合管理解决方案的软件供应商·数据流优化的发明者——通过应用程序和数据管理，保证了数据从一个位置到另一个位置的传递(比如从服务器到用户端)快速、稳定和连续·开发了SiteAngel™，具备独特的服务能力，通过对每条路径性能和可用性的测试，仿真和回馈出顾客在站点上端到端的真实体验·CONTROL-SA®解决方案已被GartnerGroup 的Magic Quadrant 研究报告公认为企业用户管理解决方案的领导者，其处理过程包括：确保公司可获得在现有的电子商务环境中至关重要的安全策略·GartnerGroup的2002年的Magic Quadrant研究报告认为BMC软件是Storage Area Neork (SAN) 管理软件领域的领导者。 这份报告以供应商的技术版本和他们执行该技术版本的能力为标准对其进行评价[行业伙伴]·与BMC软件开发商建立广泛的联系，包括超过300家的客户和商用软件开发商，使得第三方的开发产品与BMC的软件产品易于集成·分布式系统技术，通过与众多的系统集成商(如数据库、应用软件和硬件供应商)产品的集成进行再销售·PATROL的技术合作伙伴包括Compaq, Intel, Microsoft 和 Sybase·与EMC、IBM、Microsoft、Oracle、PeopleSoft、SAP、Siebel Systems以及 Sun公司都建立了合作伙伴关系·是WBEM(Web Based Enterprise Management)的创建成员，该组织致力于建立一个工业标准，使管理员可以通过任何网页浏览器管理不同的系统、网络和应用程序；其成员还有Compaq, Intel, Cisco和Microsoft·被选为Siebel Systems公司的首选系统管理提供商(2002年4月)[客户概况]·BMC的主要服务对象是全世界2000家公司，在周围环境的不断变化中，他们必须面对管理具有高度复杂性的、异构、分散的IT环境的任务。 为了满足需要，并赢得竞争优势，这些客户利用BMC的解决方案来应对挑战，同时也提升了其投资回报。 此外，借助于BMC解决方案，这些客户能够将其精力放在为其终端用户(包括国内与国外用户)提供高质量服务上·典型客户是那些面对管理高度复杂、分布的IT基础架构任务的大型企业，社会事业机构和供应商·在全世界范围内有大约9600个国际客户·全球财富500强中有超过80℅的企业使用BMC的软件
标签： ESG 数据可能缺乏一致性和透明度 数据可用性 这使得进行比较和分析变得具有挑战性
