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4、分片技术：将数据整体打散随机分成更小的部分，由随机确认的节点进行验证总结再将结果上传至区块链。虽然分片技术可以大幅度提高吞吐量，但技术的不成熟也增加了错误概率，从而带来数据的高延迟和不一致性问题。其二、系统数据储存压力。随着区块链使用人数和频率的增加，区块链需要传输的数据也大幅增加，即使吞吐量极小的比特币目前数据增长率大约为0.14GB/天，一个完整节点的数据存储超过200G，而以太坊的数据增长率约为0.23GB/天，完整的数据存储更是超过1TB。过高的数据增长速度和储存空间要求已经逐渐高出普通用户的承受范围。而随着区块链商用后的数据传输和储存要求将指数倍增加，每个见证节点的负担和他数据同步成本也会增加，使得更少数的节点拥有见证节点的能力并阻碍新的节点接入的动力，从而使区块链变得更加集中和中心化。

银行可以利用自身信用好、资金成本低、运营规范、征信能力强、偿还约束力高等优势，从客户挖掘和贷前审核方面与校方合作，开展消费贷、信用卡等具有明确消费场景和资金用途的小额高频校园信贷。虽然大学生目前无收入无征信，但其具有较强的消费意愿和新一代的消费观念，且未来收入和还款能力有一定程度的保证，是小额高频次消费贷款的优质客户，在拓展校园信贷业务的同时，也获取了未来的潜在客户和优质的征信信息。

非煤行业中，剔除筹资活动的现金比率这个指标较为明显得揭示了发行人对流动负债的保障能力长期处于较弱的状态，甚至是非筹资活动现金净流出侵蚀了留存的现金以及类现金资产。5、总结当前出现信用风险事件的发行人主要是自身过度负债，抵抗风险的能力较弱。企业过度负债不仅是 “相对”的概念，还是 “动态”、“短期”的概念。我们从负债相对于资产，从资产相对于负债，负债相对于收入，短期负债相对于现金流这几个角度进行分析企业可能存在过度负债的状态。企业过度负债的特征表现为资产负债率不断升高、伴随着资产质量的下降；总资产周转率不断下降，伴随着资产创造收入及利润的能力走弱；短期债务占比较高，伴随着短期偿债压力较大；现金流回笼能力较弱，伴随着经营活动现金净流量相对于收入规模而言处于较低的状态。

2、智能化未来投入方向深度学习深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，其目的是通过模拟人脑进行分析的神经网络系统来分析图像、声音和文本数据。相对于传统机器学习技术需要通过人工来确定重要变量、制定逻辑规则，深度学习可以自动从海量的数据抽取重要的变量，并且根据这些变量的规律，自动学习并做出基于效益最大化的决策，从而减小人工带来的倾向性影响。此外，人工智能机器对于海量大数据进行快速和深度学习的过程中，很有可能发掘出有悖于以往人类经验和经典理论的创新思维和逻辑，就像谷歌旗下Deepmind公司开发的AlphaGo人工智能机器人给围棋届带了全新的下棋思路和套路一样，银行业人工智能机器的深度学习也必将对经典金融理论和行为经济学带来新的思考方向和方法。

（四）部分地区和部门落实降低企业负担政策不到位，仍存在违规收费、未及时清退保证金等问题。审计重点关注了部分地区和部门减税降费政策落实情况，抽查了有关地区和部门执行涉企收费目录清单制度、清理规范行政审批中介服务、依托行政资源或权力收费等事项。被审计地区和部门不断加大减税降费政策措施贯彻落实力度，提升企业和群众对减税降费的获得感，但仍有9个地区和部门的10家单位违规开展行政审批中介服务并收费，或要求企业承担中介服务费用4.38亿元；6个地区的8家单位违规征收已停征的行政事业性收费，或通过借助行政权力垄断经营等方式违规收费1.96亿元；89家单位违规征收或未及时清退22类保证金23.07亿元。

他们来自辽宁、上海、天津、河北、山西、江苏、浙江、广东、四川、山东、河南、福建等省（市）将以“一省包一市”的方式支持湖北省16个市的疫情防控救治工作来自全国各地的医疗队人员来自世界各地的328.1吨防疫物资自凌晨01：50最早一架包机落地一直到深夜23：50昼夜不息、驰援湖北