最大的区块链契约代币化项目在新泽西州伯根县启动

最近,一家区块链公司与美国人口最稠密的郡之一达成的一项协议,将推动37万份房产契约的数字化,房产总价值达2400亿美元。这一合作被誉为美国历史上最大的基于区块链的契约代币化项目。 Balcony公司利用Avalanche区块链,将开发一份覆盖新泽西州伯根县70个市政当局的完全数字化的房产所有权登记簿。这一为期五年的合作旨在减少欺诈、产权争议和行政错误。 Balcony首席执行官丹·西尔弗曼在周三早晨的新闻发布会上表示:“多代以来,房产契约和记录一直存放在脆弱、零散的数据库中,容易被篡改、遭受勒索软件攻击或欺诈——这些问题已不再容忍。” “许多现有的房产记录系统比我还要早,设计时未考虑应对当今的威胁,”西尔弗曼补充说,“先进的网络犯罪分子经常攻击州系统,利用勒索软件,造成每年数千万美元的损失。此外,随着生成式人工智能的崛起,现在几秒钟内就能制作出几乎无法与真实文件区分的假文件。” 区块链技术通过将所有信息转移到不可篡改、可搜索的账本,解决了这些担忧,同时也将房产契约的处理时间缩短了90%,西尔弗曼解释说。 伯根县自2012年以来的县书记员约翰·霍根在一份书面声明中评论道,项目的重点是通过简化和增强记录管理的安全性,改善居民的生活。 “我们不能害怕新技术。我觉得前辈们曾经犹豫不决——我刚到时,还在使用便签和复写机……那时候的办公室仿佛还停留在过去,”霍根在周三早晨说道,“这对我们办公室、我们这个县、以及我们服务的人民来说,是一个重大进步。” 霍根指出,一旦Balcony的数字资产登记簿完成,任何居民都可以通过系统追溯自己房产的完整历史。 据Avalanche区块链的创造者Ava Labs的首席战略官Luigi D’Onorio DeMeo介绍,区块链技术有潜力变革“依赖信任、透明和安全记录的任何流程”,这远不止于房产契约。 “我们在身份验证、供应链、许可和金融结算等领域看到了巨大机遇。这些系统往往过时、孤立或依赖纸质文件。区块链提供了一个共享、不可篡改的真实信息源,可以大幅减少欺诈、延误和行政开销,”他在发给Banking Dive的电子邮件声明中表示。 DeMeo强调,将有形资产上线是迈向更高效经济的重要一步,可以实现资产的可编程性、部分所有权和全球流动性,比如房地产、商品或金融工具。 “这种方式让更多人能够访问和参与原本受限的市场,开创新的商业模式,推动全球金融包容性,”DeMeo总结道。
Brief news summary
Balcony是一家区块链公司,正与新泽西州伯bergen县合作,数字化37万份价值2400亿美元的地产契约,成为美国最大的基于区块链的契约代币化项目。在未来五年内,Balcony将利用Avalanche区块链为该县70个市政当局建立一套不可篡改、可搜索的账本。该项目旨在减少欺诈、产权争议和行政错误,同时将契约处理速度提高最多90%。首席执行官丹·西尔弗曼强调,区块链在安全性方面优于传统系统,能更有效抵御勒索软件和人工智能驱动的欺诈。县书记约翰·霍根则赞扬这一项目,有助于物业记录的现代化访问。Ava Labs的Luigi D’Onorio DeMeo指出,区块链在身份验证、供应链、授权和金融等领域具有更广泛的应用,可以实现透明、安全的记录管理。这一突破性的数字化举措提升了效率、可编程性、碎片化所有权、全球流动性和金融包容性,标志着房地产与资产管理迈出了重要的一步。
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帷幕后面:伟大的融合
美国政府与领先科技公司之间持续的融合预示着人工智能(AI)和空间科技的变革性转型。这一战略整合被称为“Alling the Great Fusing(大融合)”,主要由与中国的地缘政治竞争驱动,旨在确保美国在全球科技创新中的主导地位。在特朗普总统执政期间,微软、谷歌、OpenAI和英伟达等硅谷巨头与华盛顿关系日益紧密,形成了以“星门”项目为核心的复杂公私合作伙伴关系。星门项目专注于开发面向未来的计算和空间技术,对于国家安全、经济竞争力和科学研究具有深远影响。 国际利益相关者也在星门计划中发挥重要作用,包括一些全球合作伙伴。该项目通过整合各国的资源、专业知识和技术资产,展现出前所未有的多国协调水平。这种多国合作不仅旨在加快技术突破,也在与中国不断增强的AI与空间探索竞争中巩固联盟。 尽管创新步伐加快,这种政府与科技企业的合作也带来了许多被忽视的重要问题。AI推动的广泛自动化有可能扰乱就业市场,造成大规模的劳动力失业。此外,AI融入日常生活和政府职能中,也带来了严重的隐私保护挑战,相关问题尚未得到充分解决。 复杂化的因素还包括一类新兴的中介机构——风险投资家、具有影响力的科技创新者和政策顾问——他们在技术政策和创新方向上拥有重要影响力,同时也在维护自身商业利益。他们在塑造公共政策和推动私营企业成功中的双重角色,引发了关于透明度和问责制的质疑。 与此同时,国防科技公司在五角大楼中也获得前所未有的影响力,标志着向军事化新兴技术的转变。在水下无人机和空间武器的开发逐步从概念走向部署,开启了国防能力的新时代。这一扩展旨在实现海、空、宇宙多域作战,反映了现代战争的多样化发展趋势。 美国政策内部也存在矛盾:特朗普政府一方面鼓励引入外国AI人才以促进创新,但另一方面又实施限制性签证政策,限制许多外籍专家的入境。这一矛盾突显出在激烈竞争的科技环境中,平衡开放创新与国家安全的巨大挑战。 总的来看,政府与科技行业的融合既蕴藏巨大潜力,也伴随着不少不确定性。它代表着维护领导地位的紧迫感,推动着惊人的创新,但同时也带来了尚未充分审视或缓解的风险。未来,保持警惕的监管和制定全面的政策,将在充分利用这些技术进步成果的同时,应对其带来的社会和伦理问题,发挥关键作用。

为什么区块链中的隐私必须以开源为起点
传统上,信任寄托在中央机构,如银行、支付网络和清算所——这些封闭系统依赖于外部审计、政府监管以及悠久的合规历史来确保用户的安全。虽然这种模式有效,但也存在透明度不足、权力集中的问题以及创新受限的权衡。 随着区块链和去中心化应用(dApps)的出现,新的信任模式逐渐形成,这种模式不是依赖机构,而是信任基本是建立在底层代码本身之上。这一转变以开源原则为基础,这是区块链的必备条件。开源使任何人都能检查协议、审计智能合约以及验证系统行为;没有开源,用户就无法真正了解自己所参与的内容。 乍一看,开源与隐私似乎是矛盾的:如果代码是公开的,如何保障保密性?随着区块链应用的普及,平衡透明度与隐私已成为一项关键且常被误解的挑战。开源建立了无中介的信任,并支撑着去中心化。公共代码库由开发者和安全研究人员不断审查,从而催生出如OpenSSL、Linux和比特币等安全性不断增强的系统,其安全性随着时间不断提升。 这种方法可以追溯到19世纪的密码学家奥古斯特·克尔霍夫斯(Auguste Kerckhoffs),他曾提出:只要系统的设计是公开的,而秘密钥匙保持私密,系统就能保持安全——这就是凯尔霍夫斯原则(Kerckhoffs’ Principle),也是现代密码学的基础。开源通过公开代码供独立验证,体现了这一原则,与数据透明不同。虽然协议可以开源,但仍能保护用户隐私,这是区块链技术当前努力的方向。 最初,区块链以公开可见的交易优先,强调透明度——这是在隐私保护技术出现之前的必要权衡,就像早期的Web HTTP流量未加密,直到2006年TLS技术出现。如今,公开记录敏感信息如工资或个人财务已被认为是不适当的,因此当务之急是如何在不牺牲可审计性的前提下实现隐私。 隐私保护技术(PETs)应运而生以应对这一挑战。虽然一些PETs如可信执行环境(TEEs)不是开源的,但所有基于密码学的区块链PETs都是开源的。例如,零知识证明(ZKPs)允许在不披露详细信息的情况下证明某事的真实性,从而实现私有的链上交易和身份验证。现代的ZK系统如PlonK、Groth16和STARKs都是开源并经过全球审查的。全同态加密(FHE)允许对加密数据进行计算,使智能合约在无需解密的条件下运行,其密码学库如TFHE-rs也都是开源的。安全多方计算(MPC)使多个参与方能够联合计算结果而不泄露各自输入,包括阈值签名和分布式密钥生成(DKG)等多种协议,也都是开源的——这是因为信任机制需要透明。 归根结底,实现链上隐私的前提是代码的透明。开源本身并不威胁隐私,反而是确保保密系统正常运行的关键,确保没有隐藏的缺陷或后门,并方便社区共同改进。未来的区块链和去中心化金融(DeFi)依赖在于平衡隐私与可审计性,通过公开揭示系统工作原理并进行严格审查。这也是开源的宗旨,也是我们认为唯一可行的前进道路。

自动驾驶车辆中的人工智能:引领未来道路
人工智能(AI)在快速发展的自动驾驶汽车行业中占据核心地位,推动着车辆功能和与环境互动方式的重大变革。AI使自动驾驶汽车能够实时处理海量传感器数据,实现安全高效的导航。这一融合标志着交通运输的一个重要里程碑,或将减少交通事故、改善交通流量,并提高那些无法驾驶人士的出行便利性。 近年来,取得了显著进展,全球各大公司和研究机构大量投入模仿人类认知的AI模型。这些算法分析来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的输入,识别物体、预测其他道路使用者的行为,并选择最优的驾驶路径。尽管如此,仍存在重大挑战,广泛应用还需时日。 一个主要关切是确保AI在多变、不可预知的驾驶环境中的安全性与可靠性。与控制条件不同,真正的道路环境充满了复杂情况,如恶劣天气、突发障碍物和不规律的驾驶行为。AI必须具备强大的韧性和适应能力,才能应对这些复杂场景。研究重点在于提升机器学习能力,让车辆能应对即时变化并预判潜在危险。 伦理问题也成为重要障碍。在不可避免的事故场景中,AI的决策处理以及指导此类决策的道德框架,都是关键问题。开发者、伦理学者和政策制定者正积极制定相关指导原则,旨在平衡技术能力与社会价值,确保自动驾驶车辆的公平性和透明度。 建立公众信任同样至关重要。许多消费者对AI驱动的车辆仍持怀疑态度,原因之一是媒体报道中涉及的失败案例。为此,制造商强调提高透明度、进行严格测试,并明确沟通AI的能力与局限。试点项目和受控部署有助于展示车辆的可靠性,同时收集实际应用数据。 研究不断推进,针对复杂场景改进AI算法,包括繁忙的城市环境中行人与自行车、复杂的交通场景。传感器融合技术的创新——结合多源数据——提升了车辆的情境感知能力,而深度学习和神经网络的进步,则支持更复杂的模式识别和决策。 自动驾驶车辆的研发是一项跨学科的努力,涉及工程、计算机科学、心理学、法律和伦理等领域。产业界、监管机构和学术界的合作至关重要,共同构建支持安全融入现有交通体系的框架。 总之,AI是自动驾驶技术的基础,推动着突破性的自主能力。尽管已取得显著成就,安全、伦理和公众认知方面的持续挑战依然存在,促使持续的研究与开发。随着AI变得更加先进和可靠,自动驾驶汽车有望在提升安全、效率和普及性方面带来深远变革。展望未来,仍需不断创新、严格测试,并致力于解决这项变革性技术所引发的复杂伦理和社会问题。

伯根县启动区块链试点项目以现代化土地档案、提升安全性 - 投资回报
新泽西县伯根县与区块链初创公司Balcony达成为期五年的合作伙伴关系,旨在对37万份房产产权证进行数字化和安全存储,这些产权证代表大约2400亿美元的房地产价值。利用Avalanche的区块链基础设施,此项目是美国历史上规模最大的产权证代币化工程,旨在为新泽西最 populous县的所有70个市政府现代化公共记录。县书记约翰·霍根(John Hogan),也是穆尔菲州长区块链工作组的成员,解释说,该系统将使居民可以在家中查询房产记录,减少诈骗行为,并提高可及性。 此项数字化工作预计能将产权证处理时间缩短超过90%,同时保护系统免受越来越多针对州和地方政府的勒索软件攻击。Balcony的平台提供不可篡改的所有权链条,简化所有权转让流程,并促进更智能的公共数据利用。 Balcony的CEO丹·席尔弗曼(Dan Silverman)将该项目描述为“房地产和政府基础设施的转折点”,并指出在坎登(Camden)、橙县(Orange)、莫里斯敦(Morristown)和弗特利(Fort Lee)也在进行类似合作。随着Balcony的更广泛推广,单在新泽西,就将超过46万处房产上链,随着全国各地的司法管辖区不断探索区块链技术,以提升透明度、效率和公众信任。

人工智能在医疗中的应用:提升诊断准确性与患者治疗效果
人工智能(AI)正日益改变医疗保健方式,提升医疗专业人员诊断、治疗和管理各种疾病的效率。近年来,AI在医疗系统中的整合加快,凭借先进的数据分析和模式识别技术,带来更准确的诊断和更好的患者预后。AI的一个主要应用是在医学影像领域,深度学习算法帮助放射科医生解读复杂的图像,如X光片、CT扫描、MRI和超声检查。这些算法能够检测出肉眼难以察觉的微妙模式和异常,从而实现更早、更准确的疾病诊断,比如癌症、心血管疾病和神经系统疾病。例如,AI驱动的工具可以在乳腺X光片中识别潜在的恶性肿瘤,有助于早期发现乳腺癌,这对于有效治疗和生存至关重要。 除了影像,AI在处理大量患者数据方面也表现出色,包括电子健康记录(EHR)、基因信息和生活方式指标,以发现支持个性化治疗的趋势。预测分析是AI的重要功能,能够提前识别高风险患者,预测疾病的进展并预防并发症。例如,AI可以预测慢性疾病患者的再住院风险,从而提前采取干预措施,提高护理质量,降低医疗成本。根据《医疗信息技术新闻》,许多基于AI的诊断工具正在各个医疗专科开发,不仅帮助临床决策,还能优化工作流程、减少错误和偏见。AI的整合促进了科技与医疗专业知识的协同,让技术成为医疗专家的助手,而非取代。 然而,AI在医疗中的应用也面临一些挑战。由于医疗信息的敏感性,数据隐私与安全成为重中之重,需要严格遵守相关法规,以维护患者信任和道德标准。训练数据的质量和多样性极大影响AI的性能,偏差或质量差的数据可能导致不准确的结果,甚至加剧医疗差异。因此,持续验证和监控AI工具的效果,确保其在不同人群中的公平性和可靠性至关重要。此外,将AI集成到现有的医疗基础设施和工作流程中,也需要提供相应的培训和支持,同时解决自动化可能带来的职业影响担忧。 展望未来,技术专家、医疗从业者、政策制定者和患者之间的合作对于充分发挥AI的潜力至关重要。当前的研究正致力于推动AI在实时病人监控、机器人辅助手术和药物发现等领域的技术升级。总之,AI正引领医疗革新,提升诊断精准度,推动个性化治疗,优化患者护理。尽管存在挑战,经过深思熟虑的AI应用有望实现更高效、更准确、更包容的医疗标准。

该平台提供了一种针对陈旧薪酬系统的区块链解决方案
由Circle、Coinbase和Solana Ventures等主要投资方支持,Zebec Network旨在通过流式工资支付、加密卡和企业工具,架起Web2与Web3之间的桥梁,构建真实的金融基础设施。在全球范围内,数十亿工人面临工资延迟的问题,这与零工经济和远程工作现实不符,这些情况下即时获取收入尤为重要。虽然加密货币曾承诺解决这一问题,但许多区块链工资支付解决方案仍然碎片化,与传统金融体系脱节,缺乏可靠的Web2-Web3桥梁,难以支持全球团队和普通用户。 Zebec成立于2021年,最初是一个Solana上的流式支付协议,现已发展为一个专注于实际金融应用的全方位支付和基础设施网络。凭借3500万美元的融资,Zebec支持实时工资支付、跨境汇款和链上金融工具,服务对象涵盖加密原生企业和传统企业。其生态系统包括提前领取工资、财务追踪和资金管理应用。Zebec的旗舰产品是其实时工资系统,用户可以立即流式接收收入,而不必等待固定的发薪日,为雇主提供更大灵活性,为员工尤其是小时工和零工工人提供即时收益。 为了整合传统工资系统,Zebec创建了Payroll Growth Partners(PGP),这是一个投资部门,通过收购传统工资平台并赋能Web3功能,提供多样化服务。例如,一款工资应用允许用户用USDC稳定币领取部分工资,使用USDC或其他代币进行跨境转账也变得极为便捷。通过收购PayBridge和School Payroll Services(SPS),Zebec正打造一个面向中小企业和教育机构的领先工资服务网络,覆盖美国超过100所学校。 除了工资服务,Zebec的Instant Card和Telegram应用提供全球数字资产的进出场通道。Zebec Card在超过100个国家提供服务,用户无需交易费或托管风险,即可通过万事达卡网络用加密货币消费,支出与法币等同。Zebec还通过收购英国的Science Card,进一步扩展全球网络。Science Card是一家为超过50,000名学生和研究人员在包括剑桥大学和亚斯顿大学在内的10所高校提供服务的金融科技公司。Science Card通过预付卡和预算工具简化学术开支,契合Zebec将加密驱动的金融融入日常交易的使命。正如COO Simon Babakhani所说,Science Card对学术金融的专注与Zebec打造无缝包容支付的目标完美契合。Science Card创始人Daniel Baeriswyl强调,他们的使命正随着Zebec的技术和基础设施演进,助力全球下一代校园支付。 通过整合Science Card、工资和借记卡产品,Zebec打造了一套“金融赋能三重奏”,利用共同的基础设施实现融合。未来,Zebec致力于打造统一的金融超级应用,同时提升技术实力,与Circle、Stellar、AWS及主要的人力资源管理平台合作,增强企业整体竞争力。Zebec的愿景是重塑金融基础设施,实现资金的快速流动,面向全球数十亿用户,或将成为区块链实现可扩展、人性化金融服务的重要典范。 了解更多关于Zebec Network的信息。 免责声明:Cointelegraph不对任何产品或内容作背书。本文为赞助文章,旨在提供信息,而非投资建议。读者应独立进行研究,承担全部决策责任。

人工智能与气候变化:预测环境影响
人工智能(AI)正日益成为全球理解和应对气候变化复杂挑战的关键工具。通过高效分析庞大而复杂的数据集,AI帮助研究人员、决策者和环保组织深入了解气候模式、预测未来情景,以及评估减缓策略。气候变化作为人类极其紧迫的问题之一,威胁着全球的生态系统、生物多样性和社会结构。传统的气候研究方法常因数据规模和复杂性而难以应对,但AI利用先进的算法、机器学习和数据处理技术,从卫星影像、传感器网络和气象数据中解读海量信息。 AI的一个主要应用是监测森林砍伐,这至关重要,因为森林是重要的碳汇,有助于减少大气中的二氧化碳。人类的采伐和农业活动破坏了这一平衡。AI驱动的系统几乎实时分析卫星影像,检测非法伐木、评估森林退化和监测修复工作。这些洞察帮助政府和保护机构执行保护措施,规划重新造林。 此外,AI大大改善了极端天气事件的预测,如飓风、洪水、热浪和干旱,这些事件由于气候变化的影响,发生频率和强度都在增加,带来严重的社会经济影响。AI模型结合历史和当前的气象数据、海洋温度及大气模式,更加精准地预测此类事件。由AI增强的早期预警系统能够实现更好的准备工作、及时疏散,从而减少破坏和生命损失。 此外,AI还优化了可再生能源的生产,这对于减少化石燃料依赖和温室气体排放至关重要。管理含有太阳能、风能等间歇性可再生能源的电网,要求平衡供应与需求。AI算法利用天气预报和历史数据预测能源产量,确保能源的高效调配、存储和电网稳定,降低成本,促进向可持续能源系统的平稳过渡。 一些创新项目展示了AI在气候行动中的变革性作用——例如,用卷积神经网络分析亚马逊和东南亚地区的森林砍伐情况、利用循环神经网络增强大西洋飓风追踪能力,以及利用AI驱动平台管理扩展可再生能源基础设施国家的智能电网。 AI与气候科学的结合创造出强大的协同作用,加速了可持续环境的进步。决策者和组织越来越重视由AI生成的洞察,用于制定基于数据的政策。人类专业知识与机器智能相结合,使气候策略更具适应性和有效性。 然而,将AI应用于气候工作面临诸多挑战。确保数据质量和可用性、解决监控与隐私等伦理问题,以及防范AI模型中的偏见,都需要审慎管理。政府、私营部门、学术界和民间社会之间的有效合作,对于克服这些障碍、充分发挥AI的潜力至关重要。 总之,AI通过分析复杂数据、提高预测准确性和优化资源利用,正在革新气候变化的理解与应对方式。持续投资于AI研究和负责任的部署,将在实现全球可持续性与韧性方面发挥关键作用。