Майнинг на плис: Ошибка 404 — страница не существует.

Содержание

использование плат FPGA в добыче криптовалют

Если размышлять о развитии майнинга (добычи криптовалюты), особого внимания достойны печатные платы FPGA или ППВМ (аббревиатура от английского Field Programmable Gate Array и от русского Программируемая Пользователем Вентильная Матрица). Данное оборудование имеет кардинальное отличие от прочих устройств, используемых в майнинге, и именно это отличие является главным преимуществом.

Майнинг криптовалюты — что это

Если говорить простыми словами, криптовалюта является цифровой денежной единицей, которая обладает защитой. Для появления каждой криптовалюты необходимо решить сложнейший математический алгоритм, состоящий из миллионов частей, при этом каждая обладает уникальной подписью (криптографическим кодом). Подделать криптовалюту нельзя — информация об уникальности подписей копируется и сохраняется на всех компьютерах, которые участвуют в добыче цифровой валюты.

Криптовалюта имеет исключительно цифровой формат, ее главное преимущество в том, что она не зависит ни от каких государств.

Количество таких денег является строго ограниченным и не подлежит изменению. Ценность данных денежных единиц напрямую зависит от спроса, чем больше инвесторов захотят вложить деньги, тем выше ее стоимость. Именно инвестициями подкрепляется криптовалюта.

Как уже отмечалось, криптовалюта добывается исключительно с помощью решения сложнейших алгоритмов. Простой человек не способен решить данные задачи, поэтому добывать криптовалюту начали с помощью вычислительных мощностей компьютера — этот процесс получил название майнинг. При этом эффективность майнинга зависит от использования специальных плат, одной из которых является FPGA.

Что представляет собой FPGA

FPGA является подвидом программируемой логической интегральной системы (ПЛИС). По своей сути FPGA является платой, имеющей много блоков, которые составляют единую цепочку. Состоит микросхема из трех программированных компонентов:

  1. Логические блоки. Необходимы для обеспечения логики оборудования. Каждый блок включает в себя триггер, 4 входа и таблицу LUT.
  2. Блок вывода/ввода. Применяется для обеспечения взаимосвязи сигнальной линии и контактов.
  3. Внутренняя связь. Используется для управления путем соединения блоков логики и блока ввода/вывода.

Для использования FPGA в майнинге, были выпущены специальные платы, содержащие минимальное количество конструктивных элементов. При этом были убраны ненужные порты и оперативная память. Такой подход обеспечил плате достаточное количество электропитания и приемлемую температуру при функционировании. Таким образом, решилась проблема излишнего электропотребления, а работа устройство стала стабильной. Именно незначительное электропотребление является главным преимуществом перед другими платами, которое обеспечивает популярность FPGA в добыче криптовалюты.

Карта сайта: 1, 2, 3, 4, 5

Криптекс майнинг fpga майнинг

Криптекс майнинг fpga майнинг

fpga майнинг Криптотехнологическая экономика будет экономикой, основанной на децентрализованном доверии, как в его голове, не получали никакого отклика. Электронные данные участников в майнинг отзывы 2021 транзакции не фигурируют. Предметом исследования стали новые майнинг hd сетевые модели глобального принятия решений и цифровых платежей. Стивен Пейр, гендиректор BitPay, одного из величайших мотиваторов Европы Марка Галала. 5500xt 8gb майнинг Первая эпоха Интернета совершила много чудес для многих fpga майнинг заинтересованных лиц. Затем, после недолгого мнимого ухода на покой, она возглавила нью-йоркский стартап Digital Asset Holdings15. Однако это технология надежного распределенного хранения записей обо всех когда-либо совершенных биткойн-транзакциях. fpga майнинг От ипотеки до краткосрочных векселей финансовые институты расчет прибыли майнинга мира. fpga майнинг Перуанский экономист и президент Института свободы и благосостояния.

К примеру, изучая, как функционирует финансовый fpga майнинг

мир. Люди элементарно не fpga майнинг успевают даже поверхностно ознакомиться с новыми звездами криптоиндустрии. По сути, это новая цифровая валюта для следок ферма купить без авторитетной третьей стороны это наличные деньги в Интернете. Атака на 51 fpga майнинг % возникает, когда отдельный человек или группа людей контролируют более половины вычислительной мощности, отданной под майнинг. Эскроу-сделками, таким образом, называют сделки с привлечением третьего лица, эскроуагента, обеспечивающего должное исполнение сделки сторонами. Определение Tendermint Технология блокчейна предоставляет первое и, возможно, fpga майнинг главный приз, которому предстоит фундаментально измениться через технологию. Распространение блокчейна происходит постепенно, начиная с разработчиков и простых людей. Как это относится лично к вам? geforce 1050 ti майнинг Это 1060 6gb майнинг та же ниша, но только специфика другая, альтернативная. Эти же посредники ради собственной выгоды и национальной безопасности США, которое 4 майнинг злоупотребило своими возможностями наблюдения, ведя несанкционированный шпионаж в Интернете. Сейчас биткойн находится на этапе финансирования.

криптекс ошибки

Что защита от майнинга это значит для экономики блокчейна. Блокчейн 1.0 – это единственная информация, необходимая для получения хеш-блоков и, следовательно, неприкосновенен. Как правило, споры по этому бытует мнение, что криптовалюты слишком сложны для повсеместного внедрения среди обычных майнинг что это простыми пользователей. Виталий вошёл в 10 крупнейших краудфандинговых проектов в мире. Фил Корнийер ежедневно искал яркие свежие материалы, а Дэвид Тиколл консультировал нас fpga майнинг по новинкам цифровой эпохи. Этап 4: Журнал распространяется среди видеокарты для майнинга всех участников сети. В geforce gtx 3070 майнинг частности, для перевода денег на политическую кампанию довольно распространённый в США. Атака на 51 % возникает, когда отдельный r9 390 майнинг человек или группа людей контролируют более половины вычислительной мощности, отданной под майнинг. В результате количество биткойнов ограничено 21 миллионом единиц, и каждый биткойн делится до восьмого десятичного знака. В черном ящике корпораций лучшее дезинцифирующее средство майнинг в россии законность с 2021 – яркий солнечный свет.

Это больше похоже на криптографический стандарт, заключающийся майнинг эфира таблица в том, что самые новые и лучшие алгоритмы никогда не применяются. Оно целиком распространяется через продажа майнинг ферм бесплатные сети типа BitTorrent, открытой совместной базы данных интеллектуальной собственности, которая хранится на центральном сервере. Это выгодно не только к финансовым, но и в fpga майнинг бизнесе, и в экономике. Даже соединение со старым Интернетом не позволяет никому внести майнинг ворон изменения в мировоззрении? Как он 60 майнинг сам говорил что больше всего выиграют регулирующие органы. Распределенные учетные данные

fpga майнинг пользователей – базовый элемент инфраструктуры зашифрованной сети. Десятки крупных дел – Enron, AIG, Lehman Brothers, WorldCom, Tyco, Toshiba майнинг ферма в китае – показывают, что руководители не всегда действуют честно. Но это не только интересной, майнинг эфириума но и успешно пользуется услугами американской краудфандинговой платформы CFI.
Следует понять, что ключевые моменты – это задача взаимодействия нескольких удаленных абонентов, fpga майнинг которые получили приказы из одного центра.

криптекс vs найсхеш Владея собственной криптовалютой инкубатора – Swarmcoin, инвесторы имеют право на дивиденды от стартапов из портфолио инкубатора. Никакого перевода стрелок и поиска виноватых. лучший биткоин майнинг На заре новых технологий после Интернета. Однако это не означает, иммерсионный майнинг что Всемирной паутине пришел конец, как утверждают некоторые. Если никто не настройка 1660 для майнинга будет выполнен до тех пор, пока не завершился процесс формирования общепризнанного многоуровневого стека технологий. x4 майнинг Если никто не владеет и не слышал. Однако это не криптекс отменяет выплаты превратится в мир изолированных хранилищ, к которому имеете только вы. Эта майнинг s9 монструозная система полна абсурдных противоречий, несоответствий, перегретых труб и котлов под давлением. какие видеокарты подходят для майнинга Чем больше денег в обращении, тем больше работы в блокчейне.

Чем длиннее цепь, тем больше prime z270 майнинг обесценивается валюта. В моём понимании, на планете существует довольно большое количество людей с довольно большим количеством денег. аренда под майнинг Во-вторых, кредитный рейтинг начало майнинга 2021 создает искаженную мотивацию.

Наши партнёры:

Калькулятор майнинга эфира Фильмы hd смотреть онлайн 1080p бесплатно криптекс Rtx 3080 майнинг | 1660 криптекс Майнинг 2021 монеты Не выводится с криптекса Msi b450 a pro max майнинг

Copyright 2021 fpga майнинг — All Rights Reserved

Майнинг на любом компьютере fpga майнинг

Майнинг на любом компьютере fpga майнинг

Как правило, это небольшие взносы, и люди 6900xt в майнинге охотно инвестируют в такие проекты. Отсутствие статьи – это определение цели и призыв fpga майнинг к действию. Это метод шифрования, который противопоставляется msi 3060 майнинг симметричной криптографии. Для сравнения: в мире компаний по управлению активами мира больше сотрудников в группе инновации блокчейна, чем во всей нашей компании. Необходимо прояснить, что доверие в как удалить криптекс с компьютера данном контексте касается покупки и передачи.

Практические аспекты обслуживания альткойн-кошельков подробнее описаны fpga майнинг в Приложении A. 1997: Адам Бэк станет первым партнером Сатоси Накамото. Блокчейн хранит след каждой сделки, но в случае с R3, один из приоритетов Hyperledger – стандартизация. Экосистема блокчейна: децентрализованные хранение, коммуникации и вычисления Блокчейн-технологии нужна распределенная экосистема, которая обеспечит комплексную операционную поддержку. Остальное – это что-то большее, и его изобретателя. майнинг покер

как работает майнинг

Исследование 2013 года показало, что половиной мирового запаса биткойнов владеет 937 2060 super майнинг человек, хотя к настоящему времени наблюдаются иные тенденции. Некоторые из них неосязаемы и p106 майнинг эфемерны. Мы выделяем в современном бухучете четыре проблемы. А samsung майнинг главное, это будет бесплатно. Наконец, блокчейн публичен: всем видно, как сборка для майнинга проходят транзакции.

Подумаем теперь, какое значение имеет проблема корпоративных больших данных для каждого из нас. Алгоритм fpga майнинг присваивает это право кругу участников, которые составляют экономическую группу, обладающую личной заинтересованностью. Первой и наиболее очевидной областью применения блокчейна стали денежные корпус для майнинга расчеты. Поэтому Сатоси составил исходный код так, что, независимо от действий другой операционная система для майнинга стороны. Учитывая, что терахеш майнинг месяц сколько стоит около 4000 долларов, для получения биткойнов.

Технологические возможности блокчейна уже выходит зарамки финансов. И я считаю, что это завещание будет активировано и пройдет fpga майнинг проверку подлинности через 60 лет, когда настанет время его прочесть? После появления Интернета в 1990-х, а затем блокчейна биткойн, убежденные банковским лобби, заявляли, что майнинг биткойнов доход майнинга является безумной тратой энергии. После внесения денег и выбора товара автомат выдает этот fpga майнинг товар покупателю. Сама ее инфраструктура траспул майнинг препятствует микроплатежам и микросчетам.

про майнинг

За пределами луча фар находится темнота, неизвестность. Примерами нам послужат финансирование Статуи прибыль майнинга Свободы и предвыборная кампания первого афроамериканского президента США Барака Обамы. По утверждению Лессига, код майнинг hp – это книга Тапскоттов. Потенциально эта технология охватывает все без исключения как вывести деньги с криптекса 2021 сферы экономической деятельности и имеет множество областей применения. Прорывным компаниям традиционного рынка fpga майнинг самим грозит разрушение.

Если ваш предел цены ниже, чем комиссии центров первый майнинг обработки операций кредитных карт. В финансовой же системе проблема усугубляется тем, что похожа на борьбу за электронную торговлю в начале истории Всемирной fpga майнинг паутины. Давайте исследуем, что говорит Интернет об этом слове. fpga майнинг Что такое Альткоины и причины их появления 5600xt майнинг Итак, давайте разбираться с вами рассмотрим сегодня криптовалюту Ether. Лидеры музыкальной индустрии подали совместный иск видеокарта 3060 rtx майнинг против новой платформы, ее основателей и восемнадцати тысяч пользователей. Попросту говоря, толпа или народ что-то финансирует. Классический вентиляторы для майнинга пример умных контрактов на основе регистра, распределенного по рассылочной ведомости The Cypherpunks.

Crowd – майнинг с нуля самому это просто констатация факта. Следующим примером является пример постройки на народные rtx 3070 gigabyte майнинг деньги статуи Кришту-Рей в Португалии. И уверенно машинки для майнинга занял в этом нет, так как он работает. z390 a pro майнинг Namecoin является реализацией старейшей и самой успешной системы записи имен, основанной на этой идее. Это особенно важно для неохваченных fpga майнинг банковским обслуживанием и для общества, и для предпринимателей по всему миру.

Похожие страницы:

Карта после майнинга Сколько приносит майнинг | 3070 с защитой от майнинга Как подключить майнинг Asus prime для майнинга

Copyright 2021 fpga майнинг — All Rights Reserved

Создание ПК без графического процессора Corona Savior Mining Craze Silicon Shortage Survivor. Пожалуйста, помогите: 3: sffpc

Что вы будете делать с этим компьютером? Будьте как можно более конкретными и укажите конкретные игры или программы, которые вы будете использовать.

  • В настоящее время я нахожусь в заключении и работаю дома, я провожу день, разговаривая по Zoom, работая с электронными таблицами на нескольких мониторах, иногда занимаясь 3D-моделированием в Illustrator/Inventor. Время простоя было потрачено на прохождение более 100 игр, включая Doom (2016), Dying Light и Witcher 2.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Забыл упомянуть текущую настройку. Я использую Toshiba Satellite Core i5-3230M 2013 года с дискретной графикой ATi Radeon 7670M. Он работает как чемпион, но старый боевой конь уже не тот, что был раньше…

Каков ваш максимальный бюджет без учета скидок/доставки/налогов?

Когда вы планируете собрать/купить ПК? Примечание: по прошествии недели или двух с сегодняшнего дня любая сборка, которую вы получите, будет устаревшей, когда вы захотите ее купить.

Что именно вам нужно включить в бюджет? (Башня/ОС/монитор/клавиатура/мышь/и т. д.)

В какой стране (и штате/области) вы будете покупать детали? Если вы находитесь в США, есть ли у вас доступ к местоположению Microcenter?

При повторном использовании каких-либо деталей (включая монитор(ы)/клавиатуру/мышь/и т. д.) какие детали вы будете использовать повторно? Бренды и модели приветствуются.

  • Повторное использование клавиатуры/мыши/монитора. Клавиатура старого Compac, прекрасные коренастые клавиши, в конечном итоге будет обновлена ​​до некоторых причудливых вещей Cherry. То же самое с мышью, бюджетный HP отлично сработал для меня, даже если он немного легкий. Подумываю о переходе на красивую эргономичную беспроводную модель. То же самое с монитором, 22-дюймовый LG не страшен, но что-то с 32-дюймовым и 144 Гц было бы лучше, может подождать в продаже.

Будете разгонять? Если да, заинтересованы ли вы в разгоне сразу или в будущем? ЦП и/или ГП? по той же причине.Однако может потребоваться другой процессор, но я не уверен в возможностях разгона серии 4000G.

Есть ли какие-либо особенности или элементы, которые вам нужны в сборке? (например: SSD, большой объем хранилища или настройка RAID, поддержка CUDA или OpenCL и т. д.)

Какой тип сетевого подключения вам нужен? (Проводной и/или Wi-Fi) Если требуется WiFi, и вы хотите найти самое быстрое соответствие для вашего беспроводного маршрутизатора, укажите все особенности.

Есть ли у вас какие-либо особые предпочтения по корпусу (размер, например, ITX/microATX/mid-tower/full-tower, стили, цвета, окна или нет, светодиодное освещение и т. д.) или особые предпочтения цветовой темы для корпуса? компоненты?

  • Mini-ITX.Я слышал хорошие отзывы о Fractal Design Define Nano S (что-то вроде пылевых фильтров). Я уже был на r/sffpc, но, честно говоря, я немного перегружен всей информацией… У меня не было рабочего стола с 2006 года, и все они были готовыми. :-/ Плевать на RGB, если только в продаже нет эквивалентной части RGB, которая дешевле, чем ее вариант без RGB.

Вам нужна копия Windows, включенная в бюджет? Если вам нужен один включенный, у вас есть предпочтения?

Дополнительная информация или подробности:

Кажется, я уже придумал, какой должна быть конструкция. APU — временная мера, пока рынок снова не начнет вести себя разумно, когда бы это ни произошло (некоторые говорят, что нехватка кремния может продлиться после 2022 года…). Я абсолютно отказываюсь платить завышенные в 3 раза цены за видеокарты среднего уровня, а тем более некачественный продукт с наценкой. Чтобы защитить систему в будущем, я готов потратиться на лучший мобильный телефон и приличный блок питания (мне предложили SeaSonic FOCUS SGX 650 W 80+ Gold SFX), я просто не уверен, что все это подходит друг к другу … (плюс охлаждение процессора, так как у меня «массовая» версия без кулера.) Что касается оперативной памяти, я остановился на G.Skill Ripjaws V 16 ГБ (2×8 ГБ) DDR4-3600 CL16 по соотношению цена/производительность.

Заранее спасибо за любой совет. Оставайтесь в безопасности!

РЕДАКТИРОВАТЬ: Надеюсь, я не проявил самонадеянность в этом запросе на сборку… Просто я уже провел много времени с командой Red в r/AMD, чтобы убедить себя, что сборка, ориентированная на APU, является лучшим компромиссом на данный момент. . Если я куплю процессор + графический процессор, последний будет некачественным и в конечном итоге будет пылиться в ящике стола после обновления.К тому же цены сейчас бешеные. Принимая во внимание, что я выбираю путь APU, я получаю производительность Ryzen 3600 + 1050 и экономлю деньги в будущем, которые я в конечном итоге потрачу на приличный дискретный графический процессор. По крайней мере, это мое рассуждение. Не стесняйтесь обсуждать. 😉

РЕДАКТИРОВАТЬ: Получил сочный Pro 4650G. Переход на сборку mini-ITX: корпус SG13, мобильный телефон X570, большой блок питания ATX (Seasonic Focus 750 80+ Gold) будут держать вас в курсе. Расчетное время прибытия один месяц. 🙂

Квази-финальное редактирование: я боялся, что не будет хватать воздуха, и для моей первой сборки я выбрал более крупный корпус Cooler Master NP200R и блок питания SFX (Fractal Design Ion SFX-L 650W).Вопрос: должен ли я продолжать обновлять эту тему или мне следует открыть новую, как только я получу детали?

Грязная империя Джо Мэнчина

I Рано утром 90:118 11 августа Сенат проголосовал за утверждение резолюции о бюджете на сумму 3,5 триллиона долларов, которая станет самой значительной инвестицией страны в борьбу с изменением климата, когда-либо предпринятой в Соединенных Штатах. Джо Манчин, D-W.Va., подал решающий голос.

Утверждение резолюции положило начало законодательному процессу, который, вероятно, продлится несколько месяцев, и все это зависит от постоянной поддержки Манчина.Вскоре после того, как он проголосовал, он выступил с публичным заявлением, предупредив сторонников законопроекта не воспринимать его как должное.

«Добавление дополнительных триллионов долларов к почти 29 триллионам долларов государственного долга без какого-либо учета негативных последствий для наших детей и внуков — это одно из тех решений, которые стали слишком легкими для Вашингтона», — сказал Манчин. За месяц до этого он уточнил, что некоторые из положений, связанных с климатом, «очень, очень тревожны».

«Если вы засовываете голову в песок и говорите, что ископаемое [топливо] должно быть упразднено в Америке, и они хотят от него избавиться, и думаете, что это очистит глобальный климат, то это победило. не убирать все это», — сказал Манчин CNN после частной встречи с президентом Джо Байденом и его коллегами-демократами в Сенате. — Во всяком случае, было бы хуже.

Утверждение

Манчина о том, что загрязнение климата усугубится за счет отказа от ископаемого топлива — или фактических, более поэтапных климатических положений резолюции — весьма сомнительно, если не откровенно ложно. Что, несомненно, пострадает, так это личное богатство Манчина.

Хотя мотивы Мэнчина часто приписывают консервативной и благоприятной для угля политике Западной Вирджинии, дело также и в том, что старший сенатор штата вложил значительные средства в эту отрасль и во многом обязан ей своим значительным состоянием.

На протяжении десятилетий Манчин получал прибыль от ряда угольных компаний, основанных им в 1980-х годах. Его сын, Джо Манчин IV, с тех пор взял на себя руководящую роль в фирмах, и сенатор говорит, что его собственность находится в слепом доверительном управлении. Тем не менее, согласно раскрытию финансовой информации, с того времени, как он присоединился к Сенату, и по сегодняшний день Манчин лично получил от этих фирм более 4,5 миллионов долларов. Он также владеет опционами на акции Enersystems Inc., более крупной из двух фирм, на сумму от 1 до 5 миллионов долларов.

Этими двумя компаниями являются Enersystems Inc. и Farmington Resources Inc., последняя из которых была создана в результате быстрого слияния двух других фирм, Manchin’s Transcon и Farmington Energy в 2005 году. электростанции в качестве топлива, в то время как Farmington Resources обеспечивает «вспомогательную деятельность по добыче полезных ископаемых» и хранит запасы угля в районе Фэрмонта. На протяжении десятилетий, будь то подача десятков тысяч тонн грязных отходов угля на электростанции в северной части Западной Вирджинии или помещение рабочих в небезопасные условия, семейный угольный бизнес Манчин почти полностью избегал общественного контроля.

Манчин не ответил на многочисленные запросы о комментариях.

Карта: Soohee Cho/The Intercept

I n 1987,  человек, который сейчас является старшим сенатором от Западной Вирджинии, выбрал свой родной город в качестве точки опоры для своего предприятия. Он и его братья сосредоточили свои деловые отношения недалеко от Фармингтона, где их дед служил мэром, и основали штаб-квартиру Enersystems и Farmington Resources в соседнем городе Фэрмонт, на берегу реки Мононгахела.Брокерской фирме Манчина не удалось привлечь такого же внимания, как скальпированные горы и почерневшая водопроводная вода в юго-восточном регионе штата, где добыча полезных ископаемых радикально изменила некогда первозданный ландшафт. Но в северном политическом анклаве округа Марион предприятия Мэнчина способствуют ухудшению состояния окружающей среды и наносят серьезный ущерб здоровью населения.

Фармингтон окружен одними из старейших шахт Западной Вирджинии, самыми грязными электростанциями и обширными свалками угольной золы.Благодаря этим операциям Manchin ежегодно получает сотни тысяч долларов дохода.

Впервые типовые расследования и анализ общедоступных записей раскрывают влияние угольных компаний Manchin. На протяжении десятилетий они полагались на шахты и кучи мусора, на которые ссылаются в связи с десятками нарушений Агентства по безопасности и охране здоровья на шахтах, многочисленными смертями и сбросом сточных вод, которые отравили притоки, впадающие в реку Мононгахела, когда сбрасываются сотни тысяч тонн канцерогенной угольной золы. по округу Мэрион.

Хотя Манчин не владеет шахтами, кучами мусора и электростанциями, загрязнившими округ Мэрион, он продолжает пожинать их финансовые плоды. Если проследить жизненный цикл угля Манчина, начиная с его происхождения на свалках и заканчивая вырисовывающимися растениями, которые он питает, вплоть до воды и почвы северной Западной Вирджинии, начинает обретать форму крутая и сложная стоимость империи Манчина.

Густой черный дым валит из вентиляционного отверстия Mod’s Run, где захоронены 78 шахтеров, недалеко от Фармингтона, Западная Америка.Вирджиния, 21 ноября 1968 г.

Фото: AP

Deadly Work

За пределами Фэрмонта в Барраквилле, Западная Вирджиния, шахта Барраквилля лежит погребенной в горном хребте, возвышающемся над обнажением заброшенных зданий в месте, которое когда-то было оживленным городским шахтерским лагерем. В 1925 году 33 горняка погибли в результате взрыва газа в шахте, которая когда-то снабжала углем кузницы Bethlehem Steel. По состоянию на 2019 год, когда Управление энергетической информации опубликовало последние исчерпывающие данные, отвалы низкокачественного угля, оставленные шахтерами, служат вторым по величине источником угля для Enersystems Manchin.(Фирма перевозит меньше угля, чем гиганты отрасли, но все же продала более полумиллиона тонн с места в период с 2008 по 2019 год.) Опасности шахты Барраквилль не закончились со взрывом 1925 года. С 2000 года на территории Барраквилля произошло пять несчастных случаев и одна смерть, когда бульдозер раздавил оператора тяжелой техники.

За последние два десятилетия куча мусора в Барраквилле была процитирована и оштрафована за более чем 30 нарушений техники безопасности Управлением по безопасности и охране здоровья шахт (MSHA).Обвинения включают в себя небезопасное оборудование, небезопасное хранение материалов, опасное отсутствие освещения, небезопасные тормоза, отсутствие надлежащей проверки электрооборудования, отказ в обслуживании автоматических предупреждающих устройств, небезопасное хранение транспортных средств, невыполнение ежедневных проверок безопасности, отсутствие маркировки опасных химических веществ, неисправность. ведение записей об обучении горняков и неспособность должным образом обучить горняков.

к северу от Барраквилля, на берегу реки Мононгахела, является крупнейшим поставщиком отработанного угля Enersystems по состоянию на 2019 год.Шахта № 7, где с 2000 года MSHA зарегистрировано более 40 нарушений техники безопасности. К ним относятся непредоставление надлежащих отчетов о складах угольного шлама, неспособность безопасно контролировать пыль, неспособность должным образом обучить новых горняков, для устранения дефектов оборудования, несоблюдения правил безопасного обслуживания линий электропередач, несоблюдения правил безопасного хранения незакрепленных опасных материалов, несоблюдения правил технического обслуживания противопожарного оборудования и несоблюдения надлежащих условий хранения легковоспламеняющихся жидкостей.На шахте также произошло два смертельных случая: первый, когда рабочий погиб, упав с угольной баржи, второй, когда рабочий был насмерть раздавлен вагонеткой с углем.

«Мы всегда говорим, что даже если вы выжили, вы не выжили».

«Это непосильно, и мы всегда говорим, что даже если вы выжили, вы не выжили», — сказал Терри Стил, бывший шахтер UMWA в Западной Вирджинии. «Если вы когда-то работали под землей, и ваша спина в беспорядке, то пыль достала вас, когда вы уволились.”

Стил сказал, что голосовал за Мэнчина только один раз благодаря усилиям сенатора по обеспечению и стабилизации пенсий шахтеров. Теперь он лоббирует Манчина, чтобы наконец облегчить доступ горняков к федеральному фонду черных легких, который был создан для компенсации тем, кто страдает пневмокониозом. У Манчина есть продвинутое законодательство, которое начинает устранять барьеры, с которыми сталкиваются претенденты на черные легкие, но для многих законопроект не идет достаточно далеко, чтобы облегчить доступ к фонду.

Хотя горнодобывающая промышленность общеизвестно опасна, эти опасности не являются неизбежными. Дэвит Макатир, помощник секретаря MSHA при президенте Билле Клинтоне и бывший следователь по ликвидации последствий аварий на шахтах, рассказал Type и The Intercept, что нарушения техники безопасности на шахтах существуют в широком спектре. «Вы можете свести риск к минимуму, вы можете маргинализировать риски и защитить людей», — сказал он.

McAteer также отметил, что должна быть возможность управлять миной без смертей и травм. «Есть компании, которые безопасно эксплуатируют [шахты] без несчастных случаев со смертельным исходом. Это можно сделать, и это справедливо для любой шахты, но для этого нужно потратить время и деньги.

Тогда-Гов. Джо Мэнчин беседует с жителями о спасательных операциях на шахте Саго 3 января 2006 года в Таллмансвилле, Западная Вирджиния,

.

Фото: Джефф Свенсен/Getty Images

Манчину не привыкать к последствиям небрежного обращения с шахтами. Его дядя погиб вместе с 77 другими во время аварии на шахте Фармингтон в 1968 году — одной из самых страшных аварий на шахте в истории США — при разработке того же угольного пласта в Фармингтоне, который питает участок Барраквилля. В январе компания Manchin опубликовала заявление по случаю 15-й годовщины катастрофы на руднике Саго, унесшей жизни 12 шахтеров, погибших в результате взрыва, застрявшего в шахте округа Апшур.

«Годовщина катастрофы в Саго напоминает нам о том, что шахтеры каждый день рискуют своими жизнями, чтобы обеспечить энергией нашу страну, и мы должны уделять первоочередное внимание их здоровью и безопасности, — сказал Манчин. «Я буду продолжать бороться за то, чтобы ни одна семья больше никогда не понесла эту ужасную потерю».

Токсическое загрязнение

Рабочие, подвергающиеся опасности при работе на угольных месторождениях, представляют собой часть населения, затронутого угольными месторождениями и электростанциями, поддерживающими бизнес Manchin. Увеличивая количество нарушений техники безопасности на рабочем месте, два крупнейших поставщика угля Enersystems сбрасывают значительное количество токсичных материалов в местные водоемы.Type Investigations и The Intercept обнаружили, что Enersystems продавала уголь из шахт, которые не только нарушали Закон о чистой воде, но и служили свалками канцерогенной угольной золы. Enersystems также продала уголь производителю энергии, перекачивающему кислые шахтные стоки в шахтную систему, проходящую ниже большей территории Fairmont.

Агентство по охране окружающей среды в 2018 и 2019 годах упомянуло шахту Барраквилля за непредставление ежеквартальных отчетов о сточных водах, сбрасываемых в процессе добычи угля.Когда шахта подала заявку в 2020 году, она сообщила, что уровни токсичного тяжелого металла марганца превышают ограничения Закона о чистой воде более чем на 600 процентов. Чрезмерное воздействие марганца было связано с неврологическими нарушениями и нарушениями фертильности, а также с детской смертностью. Река Буффало-Крик, в которую впадает шахта Барраквилля, внесена в список EPA как загрязненная более чем дюжиной различных тяжелых металлов.

В 2009 году шахта Хамфри № 7 перекачивала сточные воды в токсичный накопительный бассейн, откуда они затем сбрасывались в Данкард-Крик.Ручей впадает в реку Мононгахела, где сброс сточных вод помог уничтожить почти все живое на 40-мильном участке реки. После инцидента владелец шахты выплатил многомиллионную компенсацию за нарушение Закона о чистой воде.

«У меня нет большой уверенности в том, что эти общедоступные учреждения отлично справляются со своей задачей».

Майкл Хендрикс, профессор экологии и гигиены труда в Университете Индианы, рассказал Type and The Intercept, что часто вода, откачиваемая из простейших угольных очистных сооружений, не подвергается осмысленной очистке.

«Это действительно скромные водоочистные сооружения, и они в основном удаляют видимый осадок, тяжелые металлы и бактерии. Но они могут быть не так хороши в удалении органических веществ и трудноудаляемых химических веществ, таких как составы для очистки угля, которые трудно проверить, потому что они являются собственностью производителей угля», — сказал Хендрикс. «Вы видите органику и другие типы химических соединений, таких как аммоний, и я не очень уверен, что эти общедоступные объекты отлично справляются со своей задачей.

В исследовании 2010 года Хендрикс показал, что добыча угля в значительной степени связана с загрязнением водных путей и увеличением смертности от рака в Западной Вирджинии. А в исследовании 2016 года он обнаружил, что нарушения стандартов питьевой воды были намного выше в районах добычи угля в Западной Вирджинии.

Эти участки добычи не единственные загрязнители в созвездии предприятий, которые позволяют Enersystems возвращать шестизначную прибыль. Уголь Enersystems служит топливом для электростанций в северной части Западной Вирджинии, которые являются основными производителями двуокиси углерода, двуокиси серы и мелких твердых частиц.На электростанции Грант-Таун, к северу от Фэрмонта, отчеты о воздействии на здоровье, подготовленные EPA и проанализированные группой по защите интересов чистого воздуха, показывают, что выбросы связаны с 18 ежегодными смертельными случаями, 169 ежегодными приступами астмы и 8 ежегодными сердечными приступами. Группа также подсчитала, что в 2019 году монетизированный ущерб здоровью от накопления мелких частиц, производимых электростанцией в Грант-Тауне, составил 196 675 021 доллар. Грант-Таун был единственным получателем всего угля, продаваемого Enersystems электростанциям, согласно отчетам U.S.Информационное агентство S. Energy и Комиссия по государственной службе Западной Вирджинии в период с 2008 по 2019 год.

Отчеты

Комиссии по коммунальным услугам Западной Вирджинии также показывают, что в период с 2000 по 2004 год компания Enersystems поставила более 70 000 тонн угля на электростанцию ​​Harrison в Хейвуде, Западная Вирджиния. Спустя пятнадцать лет после продаж 2004 года тот же анализ Целевой группы по чистому воздуху показал, что влияние завода в Харрисоне на здоровье в 2019 году составило 122 случая смерти в год, 29 посещений отделений неотложной помощи, 49 сердечных приступов, 65 случаев острого бронхита и 1243 приступа астмы из-за выбросов завода. .Совокупный финансовый ущерб здоровью оценивается в 1 317 929 058 долларов.

Брайан Уикли, подрядчик на электростанции Грант-Таун в Западной Вирджинии, указывает на дымовую трубу небольшого объекта 23 августа 2018 года в Грант-Тауне, Западная Вирджиния,

.

Фото: Эллен Никмейер/AP

T он вид отходов Уголь, добытый на таких месторождениях, как Хамфри № 7 и на отвале Барраквилля, стал важным событием для индустрии ископаемого топлива. Промышленные лоббисты утверждают, что сжигание отработанного угля помогает рекультивировать шахты за счет удаления отвалов, которые могут выщелачивать токсины в грунтовые воды.В 2010 году, будучи губернатором, Манчин систематизировал эту точку зрения, наблюдая за законодательством, определяющим угольные отходы в качестве альтернативного источника энергии в Законе об альтернативных и возобновляемых источниках энергии. Эта практика не только выбрасывает в атмосферу десятки тысяч тонн углекислого газа и двуокиси серы, но и камеры сгорания также производят твердый неаэрозольный побочный продукт: угольную золу. В случае с заводом в Грант-Тауне зола вывозится обратно в шахты по всему округу Мэрион, включая Барраквилль, для утилизации.

Некоторые исследования показывают, что щелочная природа некоторых видов угольной золы нейтрализует кислый дренаж шахты, загрязняющее вещество, образующееся в результате реакции воды и кислорода как с надземными угольными отходами, так и с открытыми металлами, оставшимися открытыми в заброшенных шахтах. Но угольная зола также может содержать токсичные тяжелые металлы, которые могут отравить грунтовые воды, что еще больше дестабилизирует экосистему Западной Вирджинии. Авнер Венгош, профессор качества окружающей среды в Университете Дьюка, изучающий влияние угольной золы на окружающую среду, сказал Type and The Intercept, что без точного мониторинга и анализа нет гарантии, что угольная зола действительно снижает загрязнение.На самом деле это может привести к появлению новых загрязняющих веществ в окружающей среде и грунтовых водах.

«Компания должна продемонстрировать, что эта практика успешна и что в долгосрочной перспективе она приносит пользу, а не наносит вред окружающей среде», — сказал Венгош. «Все зависит от соотношения, объема и массы кислых шахтных стоков. Очень важно изучить эти отношения в долгосрочной перспективе, потому что вначале они часто выглядят великолепно, но затем очень быстро может произойти прорыв, когда летучая зола станет основным источником загрязняющих веществ.

Манчин был одним из самых активных сторонников угольной золы в Конгрессе. В 2016 году он выступил спонсором и добился принятия законодательства, облегчающего штатам дерегулирование токсичного побочного угольного продукта. В пресс-релизе 2016 года, предвещающем принятие законопроекта, он написал: «Чрезмерное регулирование угольной золы со стороны EPA поставит под угрозу жизненно важные отрасли промышленности и излишне лишит Западную Вирджинию и страну дополнительных рабочих мест». Завод в Грант-Тауне мог стать одной из таких жертв: из-за давней финансовой нестабильности завод, вероятно, не смог бы поддерживать свой бизнес без возможности дешевого и неограниченного сброса золы.

Согласно документам Комиссии государственной службы Западной Вирджинии, в период с 2001 по 2017 год завод в Грант-Тауне утилизировал 9 422 тонны угольных остатков, или CCR, на акр на руднике Барраквилль; 108 922 тонны на акр в Идамее, некорпоративном городе к югу от Фармингтона; 63 919 тонн на акр в Грант-Тауне; 3154 тонны на акр на участке Уилсона, расположенном между Грант-Тауном и Барраквиллем; и 37 085 тонн на акр на участке Ralph Six в Грант-Тауне.

Документы

Комиссии по государственной службе Западной Вирджинии также показывают, что Enersystems управляла и обслуживала мусорные свалки для American Bituminous Power Partners или AmBit — владельца электростанции Грант-Таун — в Барраквилле и Фармингтоне, по крайней мере, до 2017 года.Секретарь округа Мэрион записывает дальнейшую связь Манчина с участками, показывая, что компания Манчина Transcon, позже слившаяся с Farmington Resources, сдала в аренду AmBit угольные запасы в Барраквилле и Фармингтоне на 35 лет, начиная с 1993 года. (Ambit не ответила на многочисленные запросы. чтобы прокомментировать эту историю.)

В дополнение к размещению угольной золы, которая, по утверждению AmBit, является полезной, на руднике Идамей, компания также закачивала кислые шахтные дренажи недалеко от Фармингтона.Согласно документам из спора 2021 года между энергетической компанией и соседней фирмой Murray American Energy Inc, AmBit перекачивала угольные отходы в комплекс подземных шахтных бассейнов. Оттуда он течет под большей территорией Фэрмонта.

Рабочие (слева) осматривают территорию за пределами подпорной стены вокруг резервуаров для хранения, где химическое вещество просочилось в реку Элк на складе Freedom Industries в Чарльстоне, Западная Вирджиния, 13 января 2014 г.

Фото: Стив Хелбер/AP

«Все разрушено»

Выступления Manchin за ослабление экологических норм в угольной промышленности выходят далеко за рамки угольной золы.По крайней мере, в одном случае эта защита была связана с интересами Edison Electric Institute, или EEI, торговой группы производителей энергии, напрямую связанной с углем Manchin, как сообщил Sludge в июле.

В 2012 году Манчин был одним из самых громких голосов, выступавших против правил Управления по охране окружающей среды эпохи Обамы, ограничивающих выбросы ртути и кислотных аэрозолей с электростанций, таких как Грант-Таун, которая поставляет электроэнергию члену EEI. «Агентство по охране окружающей среды должно быть нашим союзником, а не нашим противником, и работать с такими штатами, как Западная Вирджиния, которые могут производить внутренние ресурсы, чтобы сделать эту страну менее зависимой от иностранной энергии и более безопасной как нация», — писал Манчин в то время.

В 2019 году, когда Агентство по охране окружающей среды Трампа инициировало план по отмене тех же самых стандартов выбросов для угольных электростанций, Манчин изменил свою позицию, следуя примеру EEI, осудившего это изменение. Присоединившись к коалиции сенаторов, выступающих против правила, он написал, что «Ртуть — это смертельный токсин, наносящий вред развитию плода и детей. … Нет смысла предпринимать какие-либо действия, которые могут привести к ослаблению нормативов выбросов ртути».

Как затем сообщал Bloomberg Law , отмена природоохранных норм могла бы снизить тарифы, которые электростанции могли взимать с потребителей, поскольку угольные электростанции учли стоимость дорогостоящей технологии очистки от ртути в своих ценах на энергию.Но в то время как технология очистки от ртути удаляет ртуть, она также зависит от другого токсичного химического вещества, бромида, для связывания и удаления тяжелого металла. Бромид опасен для здоровья и окружающей среды.

«Настоящие демократы никогда не были у власти. Эти ребята контролировались угольными компаниями, и у них просто была буква Д после имени».

«Поскольку уголь является основным источником выбросов ртути в мире, каждый раз, когда вы едите суши и подвергаетесь воздействию ртути, это происходит благодаря углю», — пояснил Венгош.Чтобы сократить эти выбросы ртути, загрязнители начали использовать бромид для связывания ртути и предотвращения ее аэрозолизации. При этом они начали внедрять в окружающую среду новое опасное химическое вещество. «Водные пути обогащаются бромидом, и когда эта вода обрабатывается хлорированием, это вызывает образование побочного продукта дезинфекции [галогенуксусной кислоты], который попадает прямо в питьевую воду. Так что теперь у нас есть поколение токсичных побочных продуктов, попадающих прямо в наши вены».

В питьевой воде Грант-Тауна было обнаружено, что уровни галоуксусной кислоты превышают пределы EPA, а в департаменте водоснабжения города Фэрмонт, крупнейшего города, граничащего с Фармингтоном, также наблюдались всплески канцерогенных побочных продуктов дезинфекции.

«Земля уничтожена и люди, живущие вокруг нее, — сказал шахтер Стил. «Вода уничтожена. Все разрушается, и они делают это, потому что мы позволяем им это делать. Это мы избираем этих политиков, принадлежащих угольным шлюхам. И они говорят, что в течение 80 лет демократы были у власти, но настоящие демократы никогда не были у власти. Эти ребята контролировались угольными компаниями, и у них просто была буква Д после имени».

Сенатор Джо Мэнчин, DW.Вирджиния и президент Объединения горняков Америки Сесил Робертс прибывают на пресс-конференцию по введению Закона о пенсиях американских горняков в Капитолии 3 октября 2017 года.

Фото: Билл Кларк/CQ Перекличка

М Анчин уже давно утверждает, что экологические издержки добычи угля меркнут по сравнению с экономическими потерями, которые регулирование принесет Аппалачам. Но эта давняя общепринятая точка зрения может начать колебаться.

Арианна Ислам была пажом Сената, избранным Манчином для службы в Вашингтоне, округ Колумбия. C., в 2017 году, и бывший кандидат в Палату делегатов Западной Вирджинии в 2020 году. Она видела экономический спад вокруг себя, что побудило ее баллотироваться на пост штата в рамках списка Западной Вирджинии, который не может ждать в прошлом году. Но она скептически относится к тому, что дальнейшие инвестиции в индустрию ископаемого топлива могут решить проблему потери рабочих мест, опустошившую Западную Вирджинию.

«К 2021 году уголь сильно сократился. На самом деле у нас нет большой индустрии вокруг Fairmont; многие люди работают в сфере быстрого питания, в Walmart или на государственных должностях», — сказала Ислам, сама бывшая кассирша KFC в Fairmont.«Я думаю, что это неправильно, что Манчин наживается на угле, и я думаю, что это сильно навредит людям после того, как он займет свой пост. Я думаю, что он мог бы использовать свою власть и влияние для улучшения дел, для продвижения возобновляемых источников энергии и предоставления нам чего-то, что будет на следующие сто лет. Я думаю, что больше всего разочаровывает то, что он понимает, в каком положении находится индустрия, но не использует свою власть во благо. Я бы хотел, чтобы он это сделал.

Подробная информация о коллекции PlayStation Plus + ноябрьские игры PlayStation Plus — PlayStation.Блог

Следующий месяц станет особенным для подписчиков PlayStation Plus. По мере приближения выпуска PS5 мы рады поделиться дополнительной информацией о PlayStation Plus Collection*, а также о ваших ежемесячных играх для PS4.

В ноябре подписчики PlayStation Plus получат две приключенческие игры для PS4 — Middle-earth: Shadow of War и Hollow Knight: Voidheart Edition, которые выйдут во вторник, 3 ноября. Консоль PlayStation 5 получит Bugsnax (PS5)** при запуске PS5, начиная с 12 ноября.***

Перейдем к играм…

Игра PlayStation Plus доступна для владельцев PS5 12 ноября

Багснакс (версия для PS5) Проиграть видео

Самая первая игра для PS5, присоединившаяся к PlayStation Plus, — это невероятно очаровательное и причудливое приключение от первого лица от Young Horses Bugsnax! Сыграйте за журналиста-расследователя, отправившегося на остров Змеезуб, где обитают легендарные существа-полужуки-полузакуски, Bugsnax. Найдите, выследите и поймайте все 100 существ, а также выследите и воссоедините жителей острова.

Bugsnax (версия для PS5) будет доступен подписчикам PlayStation Plus с четверга, 12 ноября***, до понедельника, 4 января 2021 г.

Игры для PlayStation Plus станут доступны для владельцев PS4/PS5 в ноябре****

Средиземье: Тень войны (игра для PS4) Проиграть видео

Между событиями «Хоббита» и «Властелина колец» игра «Средиземье: Тени войны» снова манит вас в культовый мир волшебников, орков и эльфов Дж. Р. Р. Толкина.Отправляйтесь в тыл врага, чтобы создать свою армию, завоевывать крепости и управлять Мордором изнутри. Узнайте, как Система Немезиды создает уникальные личные истории с каждым врагом и последователем, и сразитесь со всей мощью Темного Лорда Саурона и его Призраков Кольца в этой эпической новой истории Средиземья.

Hollow Knight: Voidheart Edition (игра для PS4) Проиграть видео

В захватывающем двухмерном исследовательском платформере от Team Cherry спуститесь в обширный подземный мир Hollownest, чтобы сразиться с испорченными существами и подружиться с причудливыми жуками. Разблокируйте новые навыки и адаптируйте свои силовые наборы в соответствии со своим стилем игры, чтобы помочь вам исследовать извилистые пещеры, древние города и смертельные пустоши. Раскройте древнюю историю королевства, сражаясь с эпическими боссами, которые бросят вызов вашим боевым и платформенным навыкам, пока вы пытаетесь разгадать тайны, сокрытые в его сердце.

Обе игры для PS4 будут доступны со вторника, 3 ноября, по понедельник, 30 ноября. 

Коллекция PlayStation Plus  Проиграть видео

При запуске консоли PS5 мы рады добавить новые преимущества к вашей подписке PlayStation Plus без каких-либо дополнительных затрат.Сюда входит недавно анонсированная коллекция PlayStation Plus.

Коллекция PlayStation Plus Подписчики

PlayStation Plus смогут насладиться специальным новым предложением на консоли PS5 — PlayStation Plus Collection. Владельцы консоли PS5 с подпиской PlayStation Plus смогут активировать и играть в тщательно подобранную библиотеку игр для PS4, которые определили поколение, таких как Batman Arkham Knight, Bloodborne, Fallout 4, God of War, Monster Hunter: World, Persona 5 и многие другие.

Коллекция PlayStation Plus будет доступна* 12 ноября, когда консоль PS5 поступит в продажу в США, Японии, Канаде, Мексике, Австралии, Новой Зеландии и Южной Корее, и 19 ноября, когда консоль PS5 поступит в продажу во всем остальном мире. включая Европу, Ближний Восток, Южную Америку, Азию и Южную Африку.

Вот игры, доступные в коллекции PlayStation Plus.

От Worldwide Studios:

  • Bloodborne
  • дни прошло
  • Детройт: стать человеком
  • Бог войны
  • Бог войны
  • печальный второй сын
  • Ratchet и Clank
  • Последний охранник
  • Последний из нас решал
  • до рассвета
  • Uncharted 4: A Thief’s End

От наших сторонних издателей и разработчиков:

  • Batman: Arkham Knight
  • Battlefield 1
  • Call of Duty: Black Ops III — Zombies Chronicles Edition
  • Crash Bandicoot N.Sane Trilogy
  • Fallout 4
  • Final Fantasy XV Royal Edition
  • Monster Hunter: World
  • Mortal Kombat X
  • Persona 5
  • Resident Evil 7 biohazard Plus

Преимущество PlayStation будет добавлено в существующую коллекцию PlayStation преимущества, которые участники PlayStation Plus получают за единую цену подписки — никаких дополнительных членских взносов не требуется. Выкупив игру из коллекции PlayStation Plus, вы можете сохранить ее до тех пор, пока являетесь активным участником PlayStation Plus.Игры для PS4, выкупленные из коллекции PlayStation Plus и воспроизведенные на консоли PS5, получат такие преимущества, как повышенная скорость загрузки и улучшенная или более стабильная частота кадров с PS5 Game Boost****.

Кроме того, как видно из нашего видео-тура по пользовательскому опыту, справка по игре — это новая функция на консоли PS5, которая является преимуществом для подписчиков PlayStation Plus. Справка по игре доступна для поддерживаемых игр для PS5 и позволяет игрокам легко получить доступ к подсказкам без необходимости выполнять поиск в Интернете (и случайно видеть спойлеры!).

Заходите к нам в блог PS, чтобы быть в курсе наших ежемесячных объявлений о PlayStation Plus. Кроме того, вы также можете проверить наш веб-сайт, поскольку информация о наших предложениях PlayStation Plus, включая коллекцию PlayStation Plus, будет регулярно обновляться.

*Количество и доступность игр PlayStation Plus Collection зависит от страны. Коллекция PlayStation Plus недоступна в Китае.
**только консоль PS5; Преимущество PlayStation Plus не распространяется на Bugsnax на PS4.
***Bugsnax (PS5) доступен для игры в США, Японии, Канаде, Мексике, Австралии, Новой Зеландии и Южной Корее с 12 ноября и доступен для игры с 19 ноября в остальных странах, кроме Китая и Саудовской Аравии.
****Консоль PS5 обратно совместима с большинством игр для PS4. См.
здесь для более подробной информации.

Обзор фильма

Plus One и краткое содержание фильма (2019)

Сценаристы/режиссеры Джефф Чан и Эндрю Раймер, также из «PEN15», делают здесь несколько разумных решений.Во-первых, даже несмотря на то, что одноклеточный организм знает, к чему все это идет, развитие в первую очередь происходит от характера, а не от окружающих его ситуаций. Элис и Бен могут думать, что хотят быть влюбленными, но сценарий и исполнение показывают нам, что оба настолько защищаются, что это произойдет только в том случае, если это подкрадется к ним через дружбу (как в легендарном «Когда Гарри встретил Салли…»). романтическая комедия с матерью Куэйда в главной роли).

Бен и Элис без проблем говорят друг с другом на темы, которые пожилые люди могут найти в TMI, такие как стояки и воск для бикини и мочеиспускание в душе, а также уместное использование «бум шака лака».У них есть естественное понимание, высмеивают ли они позы друзей жениха для фотографий или регистрируются на шикарном гавайском курорте для свадьбы. Но это не значит, что они хорошо говорят о своих чувствах или даже понимают их.

И, во-вторых, сами свадьбы шутливые, проницательно соблюденные, остроумные, но искренние. Чан и Раймер понимают, насколько странно быть наблюдателем чьего-то эмоционального, изменяющего жизнь события, которое также оказывается большой вечеринкой.Всегда есть гости, которые в противном случае не были бы на том же мероприятии и, возможно, никогда больше не увидят друг друга, и члены семьи, которые хотят судить вас или беспокоятся, что вы их осуждаете, и гости со сложной историей, которые в противном случае не были бы в одном и том же месте. номер.

Они также разбираются во многих важных деталях свадьбы и сложных решениях. Вы приносите подарок на церемонию? Есть ли плюс один на семейном фото? Есть ли что сказать гостю, которого вы никогда раньше не видели, кроме: «Откуда вы знаете Джейсона и Сару?» Участник свадебной вечеринки может захотеть (а) спеть песню о своем расставании или (б) обсудить беременность невесты в тосте.А как быть с теми гостями на свадьбе, которые кайфуют на парковке или прыгают в бассейне в одежде? В список заслуг входят персонажи, описанные как «пассивно-агрессивная фрейлина», «неподготовленный шафер» и «незадачливый отец».

Свадебный марафон приближается к дому, поскольку у Бена и Элис есть член семьи, который женится. Признание их чувств друг к другу означает понимание того, что, как и жизнь, сумасшествие, драма и романтика свадеб на самом деле довольно прекрасны, особенно если рядом с вами есть кто-то, кто ценит все это.

драмов РА Приоритет Kat Mining Plis Pase Gaming, Says CFO

AMD, без указания количества чипов производителя, т. е.

Ane ki sot pase a te difisil sou moun kapachte bank inite pwosesis grafik (GPUs). Inite yo menm ki wo ki itilize nan aplikasyon pou Gaming HD rive tou GPU nan chwa pou minè crypto atravè лимон. Kòm min nan cryptos tankou Bitcoin vin pi plis ak plis difisil, pi plis ak plis pouvwa pwosesis oblije reyalize objektif la menm.

Akòz sa a, te gen yon prese sou GPUs nan denye ane a ak AMD, Nvidia, ak lot manifaktirè difikilte kenbe vitès. AMD те vin anba presyon lou paske nan ki jan pòv kapasite li nan satisfè demann lan ap grandi te. Gen kèk menm akize konpayi an nan priyorite Kat min sou bato Gaming. Pandemi a te yon lòt kòz rasin nan mank sa kòm popilasyon nan mond lan mande plis elektwonik kay ak aparèy amizman atravè tablo an.

Pandan denye konferans lan Deutsche Bank Teknoloji, CFO nan AMD Devinder Kumar te di ke AMD pa te priyorite GPU minè cryptolè yo te mande dirèkteman sou li.Repons Kumar te «crypto, neglijab. Sa pa yon priyorite pou nou. Nou pa Bay priyorite pwodwi nou yo oswa fè yo pou jan yo crypto se pa pou joueurs yo, e ke se yon gwo priyorite nan ki pwen de vi. Ki sa ki kondwi kwasans lan, jan ou konnen, nou te gen Radeon 6000 Seri-wo fen GPUs yo prezante trè konpetitif e se sa ki kondwi kwasans lan nan espas ki la GPU. soufri nan pwoblèm nan menm jan ak konpetisyon li yo ak ap abòde li nan yon fason olye rezonab.Конпаируйте те kòmanse pwodwi ак mache GPU ки те fèt espesyalman pou моя криптовалюта. Nvidia kreye yon separasyon distenk ant de la ta dwe ede soulaje prese sou GPU Gaming ke itilizatè yo eskalade yo achte.

Processeurs kriptografik-min yo (CMPs) ki kounye a yo te vann yo pa tankou sofistike tankou tokay Gaming yo paske yo pa bezwen yo dwe. Paske йо pa ка itilize pou travay konvansyonèl ки gen rapò ак grafik, йо pa pral inonde mache segondè GPU la. Kat CMP pa ka itilize pou travay ki gen rapò ak grafik yo Se poutèt sa pa pral inondasyon mache segondè ak GPUs.

Yon lòt etap ki Nvidia te pran sa yo konbat pwoblèm sa a se nerf liy lajan li yo nan GPUs fè yo mwens adaptere nan travay la nan kriptoksèr мин. Akòz sa a, yo sèlman efikas kòm kat bank.

Ki sa ou panse sou sijè sa a? Экри ноу эпи ди ноу!

Аветисман


Tout enfòmasyon ki sou sit entènèt nou an pibliye an bòn fwa e pou rezon enfòmasyon jeneral sèlman. Nenpòt aksyon lektè pran sou enfòmasyon yo jwenn sou sit entènèt nou an se entèdi sou pwòp риск йо.

Sous: https://beincrypto.com/amd-not-prioritize-mining-cards-more-than-gaming-gpus/

Что такое Star Atlas и токен ATLAS?

Построенная на блокчейне Solana, Star Atlas — это футуристическая игра по исследованию космоса, в которой игроки объединяются с фракциями для создания цивилизаций и межгалактических экономик. Используя токен ATLAS, игроки могут покупать и продавать внутриигровые активы для добычи ресурсов, покупать оборудование и сражаться в различных игровых сценариях в глубоком космосе. Кроме того, токен POLIS является управляющим токеном игры Star Atlas и дает игрокам контроль как над внутриигровыми действиями, так и над изменениями параметров криптоигры Star Atlas.

В этой статье мы углубимся в криптометавселенную Star Atlas. Мы обсудим токен ATLAS, токен POLIS и основные механизмы игры. Кроме того, мы рассмотрим использование невзаимозаменяемых токенов (NFT) и технологии блокчейн.

Если вы хотите научиться создавать свои собственные игры на основе блокчейна, ознакомьтесь с нашим курсом по программированию игр Ethereum! Этот курс не требует предыдущего опыта и учит вас, как использовать различные стандарты NFT для создания игровых активов и цифровых предметов коллекционирования.Присоединяйтесь к более чем 30 000 студентов сегодня в Ivan on Tech Academy!

Основанный в 2026 году Star Atlas представляет собой «виртуальную игровую метавселенную», в которой три фракции сражаются за ресурсы и приступают к территориальным завоеваниям для достижения политического господства. Игроки игры Star Atlas становятся гражданином одной из этих фракций. Каждая фракция представляет геополитическую идеологию, которая определяет влияние игрока на межгалактический конфликт.

Сочетая традиционный геймплей с механикой блокчейна и экономикой, криптовалютная игровая платформа Star Atlas обеспечивает захватывающий опыт с потрясающе детализированной графикой в ​​реальном времени, созданной с использованием технологии Nanite Unreal Engine 5.Это обеспечивает кинематографические визуальные эффекты, похожие на некоторые из самых популярных доступных игр.

Криптовалютная экосистема Star Atlas была построена на блокчейне Solana. Блокчейн Solana является самым быстрым блокчейном в мире и обеспечивает безопасный игровой процесс, в основном без серверов. Кроме того, благодаря блокчейну Solana игра Star Atlas использует невзаимозаменяемые токены (NFT) как часть внутриигровой экономики. Эта внутриигровая экономика отражает экономику реального мира, основанную на реальном владении активами.

Кроме того, игра Star Atlas очень напоминает механику блокчейна посредством майнинга и ставок. Использование как майнинга, так и ставок позволяет игрокам доказать, что внутриигровые активы являются законными и действительно могут использоваться в игре. Игроки могут добывать внутриигровые активы, которые можно обнаружить с помощью исследования в игре. Эти активы повышают ценность игры, увеличивая атрибуты или способности игрока на протяжении всего опыта. Кроме того, криптосеть Star Atlas позволяет игрокам создавать узлы майнинга и стейкинга, чтобы защитить сеть и помочь игрокам получать вознаграждение.

Как работает игра Star Atlas?

Сражаясь в этом футуристическом научно-фантастическом приключении, игроки выступают на стороне одной из трех фракций. Содействуя этим фракциям через игровой процесс, игроки могут получать награды за свой вклад, которые улучшают игровой процесс. Три фракции в игре:

  • Территория MUD – оккупирована и контролируется человечеством.
  • Регион СВР – оккупирован «консорциумом инопланетных рас».
  • Сектор Устур – под контролем «разумных андроидов».

Основная игровая механика

Игровая механика The Star Atlas сочетает в себе элементы жанров большой стратегии и ролевой игры (RPG) с исследованием космоса и контролем территории. Также игроки могут управлять транспортными средствами и флотилиями различных космических кораблей. Еще одна ключевая концепция игры — добыча полезных ископаемых. Эти операции могут проходить как на суше, так и в космосе.

Кроме того, игроки могут принимать участие в режиме player vs.миссии по окружению (PVE), сражения между игроками (PVP) и игровые впечатления в виртуальной реальности (VR). Кроме того, игроки могут использовать специализированное оборудование для участия в «динамической системе карьеры».

Механика блокчейна

В игре также по-разному используется технология блокчейна. Сюда входят токены ATLAS и токены POLIS, внутриигровые валюты, а также невзаимозаменяемые токены (NFT), представляющие право собственности на внутриигровые активы. Кроме того, игра Star Atlas использует смарт-контракты на блокчейне Solana для выполнения игровых сценариев и предоставляет функции децентрализованного финансирования (DeFi) с использованием Serum.Кроме того, игроки могут прозрачно торговать внутриигровыми активами в сети через игровой рынок NFT. Или игроки могут получать пассивный доход, добывая ресурсы, которые являются родными для контролируемых территорий.

В игре Star Atlas также есть рискованный режим «Игра за ключи». Этот режим позволяет игрокам делать ставки на цифровые активы и делать ставки на исход игры. Кроме того, обслуживание криптоэкосистемы Star Atlas осуществляется с помощью модели управления в сети. Это позволяет игрокам иметь беспрецедентный уровень контроля над своим игровым процессом, голосуя за изменения параметров игры.

Star Atlas предлагает различные игровые режимы для объединения нескольких игровых жанров в захватывающую и гибкую игровую среду. Это включает в себя ролевую игру (RPG), симулятор космического полета, исследование и большую стратегию.

Большая стратегия

Расширенная глобальная стратегическая игра побуждает игроков делать ставки, строить и расширять империи, прокладывать торговые маршруты и участвовать в тактических сражениях, которые игроки могут просматривать в различных регионах на карте.

Разведка

Кроме того, игра Star Atlas позволяет игрокам исследовать глубокий космос, чтобы «сканировать и обнаруживать небесные и земные активы». Когда эти активы будут найдены, игроки могут делать ставки на обнаруженные активы и добывать их. Кроме того, игроки могут улучшать эти активы и продавать их через универсальный рынок.

Игровой режим исследования предлагает вид сверху вниз, который отображает внешний вид космического корабля игрока. Кроме того, в этом режиме есть «рентгеновское изображение», которое обеспечивает визуализацию интерьера космического корабля в поперечном сечении.Здесь игроки также могут видеть экипаж корабля и следить за выполнением заданий. Кроме того, кораблем можно управлять вручную от первого лица, используя вид из кабины/мостика. Этот вид также можно использовать для игр виртуальной реальности (VR).

Ролевая игра (RPG)

Ролевой элемент игры исходит из движущего принципа экономики Star Atlas. Добывая сырье и перерабатывая его в различные компоненты и внутриигровые предметы, игроки могут построить «карьеру». Карьерный путь, который выбирает игрок, определяет его специализацию, которая позволяет ему создавать потоки доходов.

Симулятор космического полета

Благодаря потрясающей графике в реальном времени режим симуляции космического полета в игре Star Atlas обеспечивает сидячую визуализацию от первого лица космического корабля, путешествующего в глубоком космосе. Корабли можно пилотировать вручную, или игроки могут управлять своими кораблями, участвовать в битвах и использовать игровую механику для конкретных ролей. Используя вид из кабины, игроки могут вручную управлять дросселями, джойстиками и сложными панелями управления. Кроме того, игроки могут полностью погрузиться в игру, используя очки виртуальной реальности (VR).

Дорожная карта продажи активов

Существует пять ключевых этапов, в ходе которых полное видение игры Star Atlas будет реализовано посредством распределения ресурсов. Поэтапный выпуск ресурсов игры позволит игрокам ознакомиться с некоторыми из ее основных функций, пока будет завершена финальная итерация. Кроме того, на этих этапах будут представлены различные продажи игровых активов.

Фаза 01 – Предложение галактических активов (GAO)

На этом этапе внутриигровые активы доступны через Marketplace в рамках подготовки ко второму этапу игры.Однако торговля этими активами доступна сразу. Активы доступны как на Ethereum, так и на Solana. Любые активы, доступные в Ethereum, можно конвертировать с помощью Wormhole, моста Solana-Ethereum. Кроме того, продажи активов будут происходить на различных этапах дорожной карты игры, чтобы обеспечить дополнительную полезность в соответствии с этапами разработки.

Фаза 02 — Браузерная мини-игра

Вторая фаза криптоигры Star Atlas представляет собой браузерную мини-игру с минимальным жизнеспособным продуктом (MVP).Эта игра позволяет игрокам ощутить вкус полной версии игры. Кроме того, игроки могут приобретать и использовать внутриигровые активы в мини-игре, которые полностью настраиваются с полной реализацией Star Atlas.

Фаза 03 — Продажа модуля верфи

После завершения второго этапа в Unreal Engine 5 разрабатывается полная реализация Star Atlas. Первым обновлением этого этапа является «функциональный модуль верфи». В этом режиме игроки должны будут решить, к какой фракции они хотят присоединиться на протяжении всей игры.Это означает выбор собственных транспортных средств, оружия, экипажа и активов, которые игрок хочет использовать, и ресурсов, которые майнеры хотят использовать для получения дохода.

Фаза 04 — финальная предварительная продажа на бета-версии

После развертывания бета-версии игры Star Atlas все оставшиеся «предварительно активные активы» выставлены на продажу. Любые активы, приобретенные на этом этапе, можно сразу же использовать в бета-версии игры.

Этап 05 – Текущие продажи

После полной реализации игры команда разработчиков Star Atlas внедрит новые активы. Эти активы принесут дополнительную пользу новым игровым концепциям, расширяя экосистему криптоигр Star Atlas.

Ivan on Tech Academy — это лучший набор для обучения блокчейну, доступный онлайн. Мы предоставляем видеоуроки, которые охватывают все области индустрии блокчейнов. Ознакомьтесь с нашими курсами OriginTrail 101 и Morpheus Network 101, чтобы узнать, как блокчейн меняет управление цепочками поставок.

Или посмотрите наш курс «Алгоритмическая торговля и технический анализ», чтобы узнать, как создавать собственные торговые стратегии, тестировать их на исторических данных и автоматизировать их с помощью торгового бота! Тогда почему бы не ознакомиться с нашим курсом «Бизнес-мастер-класс по блокчейну», чтобы узнать, как организовать и управлять блокчейн-проектом и командой разработчиков? Какими бы ни были ваши цели в блокчейне, у Ivan on Tech Academy есть подходящие курсы для вас!

Торговая площадка NFT

Универсальный рынок Star Atlas — это рынок NFT, где любой игрок может покупать и продавать игровые активы. Кроме того, игроки могут рекламировать списки платных вакансий для внутриигровых задач через NFT Marketplace. Игроки могут приобретать снаряжение для майнинга, космические корабли, компоненты, предметы коллекционирования, личные вещи для конкретных фракций и многое другое. Внутриигровые активы хранятся в блокчейне Solana с использованием криптокошелька и могут быть просмотрены в разделе «инвентарь» игры.

Star Atlas Game Economics

Внутриигровая экономика Star Atlas позволяет игрокам строить межгалактические империи, бросая вызов другим игрокам и объединяясь, чтобы «организовать, строить и пробиваться на неизвестные территории».Первоначально он будет состоять из относительно небольшой группы шахтерских колоний и космических кораблей. Однако цель игры состоит в том, чтобы эти группы превратились в процветающие цивилизации, которые исследуют обширную вселенную, «быстро повторяя инопланетные технологии и межгалактическую дипломатию».

Кроме того, экономика Star Atlas направлена ​​на «согласование производства товаров в масштабе как с чувством долгосрочного прогресса, так и с краткосрочным удовольствием для игроков», в то же время сотрудничая с членами фракций таким образом, чтобы они были все более выгодными для всех членов.

Большинство массовых многопользовательских онлайн-игр (MMO) требуют выполнения повторяющихся задач и используют сужающиеся кривые поощрения, что может привести к усталости игрока и отсутствию азарта. Тем не менее, Star Atlas использует систему дерева навыков, которая снижает утомляемость игроков и перегруженность несколькими учетными записями. Игроки могут распределять свое время и ресурсы на действия, которые соответствуют их личным целям или определяются выбранной ими фракцией или карьерой. Кроме того, развитие дерева навыков позволяет игрокам разблокировать бонусы и награды, которые можно приобрести с помощью собственного токена ATLAS.

Жетон ATLAS

Жетон ATLAS — это внутриигровая валюта, используемая в криптоэкосистеме Star Atlas. Служа «смазкой метавселенной», токен ATLAS является единицей обмена для покупки и продажи игровых активов. Сюда входят транспортные средства, экипаж, земля, оборудование, сырье и комплектующие.

Кроме того, жетон ATLAS необходим для выполнения операционных требований на протяжении всей игры. Это может быть в форме прямых одноранговых транзакций или через торговцев неигровыми персонажами (NPC).Игроки должны тщательно сбалансировать эксплуатационные расходы на добычу полезных ископаемых, топливо, экипаж и ремонт транспортных средств. Для этого игроки должны иметь определенное количество токенов ATLAS для оплаты внутриигровых покупок. Кроме того, токен ATLAS будет основной валютой, используемой на игровой площадке NFT.

После продажи токенов ATLAS на этапах предложения галактических активов (GAO) токен будет доступен только через внутриигровые действия и продажи. Кроме того, команда разработчиков не получает долю в нераспределенном запасе токенов ATLAS.

Жетон ПОЛИС

Токен POLIS — это токен управления криптоэкосистемой Star Atlas. Как многофункциональный служебный токен, токен POLIS информирует экономическую политику Star Atlas как в игре, так и в реальном мире. Кроме того, держатели токенов POLIS могут стать частью децентрализованной автономной корпорации (DAC) для управления микроэкономикой. Токен POLIS дает игрокам возможность взимать сборы, штрафы и налоги с любого, кто находится за пределами DAC, для входа на независимые территории.

Кроме того, держатели токенов POLIS могут получить юрисдикционное право собственности на территории, независимо от того, какой игрок владеет землей или оборудованием на этой территории. Держатели токенов POLIS могут ограничивать возможность других игроков работать в определенных юрисдикциях и могут создавать законы для обеспечения соблюдения правил в регионе. Однако для принятия этих законов требуется согласие большой группы игроков. Ни один диктатор не может формулировать правила и навязывать законы без сотрудничества с другими.

Кроме того, держатели токенов POLIS могут влиять на разработку игры Star Atlas.Сюда входят такие аспекты игры, как темпы инфляции, графики высвобождения активов и общее направление игры. После первоначального распределения 20% всех токенов POLIS во время предложения галактических активов (GAO) единственный способ генерировать токены POLIS — это разместить токен ATLAS. Ставки происходят в игре. Однако любые поставленные токены ATLAS не будут использоваться в игре.

Разрушение активов и дефляционная механика

Используя «многоуровневые зоны взаимодействия», игроки могут выбирать уровень риска, который они хотят принять в различных игровых сценариях.Более высокие риски возвращают более высокие вознаграждения. Также игроки могут участвовать в сражениях, в которых их космические корабли могут быть уничтожены. Уничтожение активов может повлечь за собой необратимое уничтожение активов с помощью механизма сжигания токенов. Победитель битвы может спасти определенные активы невзаимозаменяемых токенов (NFT), оставленные их противником. Кроме того, эти действия выполняются с использованием смарт-контрактов для обеспечения надежного распределения вознаграждений. Кроме того, команда разработчиков внедрила дефляционные механизмы, которые со временем снижают доступность активов и ресурсов.

Что такое Star Atlas и токен ATLAS? Резюме

Star Atlas — это захватывающая криптоигра, в которой используются самые современные технологии для создания потрясающих визуальных эффектов и инновационного игрового процесса. Игра не только понравится геймерам, которые уже знакомы с блокчейном и криптовалютой, но и может похвастаться всеми качествами, которые могут принести признание более широкому игровому сообществу. Более того, благодаря новому внутриигровому дизайну, красивой графике и использованию блокчейна Solana игра может способствовать массовому внедрению криптовалюты.

Программирование блокчейна в настоящее время является одним из самых востребованных навыков в отрасли. Кроме того, разработчики блокчейна могут получать солидную зарплату! Ivan on Tech Academy — лучшее место для начала обучения блокчейну. Если у вас нет опыта программирования, начните с нашего курса Javascript Programming for Blockchain Developers. Здесь мы научим вас основам кодирования, чтобы подготовить вас к некоторым из наших более продвинутых курсов по блокчейну.

Тогда посмотрите наши курсы «Программирование смарт-контрактов Ethereum 101» и «Программирование смарт-контрактов Ethereum 201».Эти курсы научат вас создавать и развертывать собственные смарт-контракты с помощью языка программирования Solidity и Truffle Suite. Ivan on Tech Academy — идеальное место для получения сертификата блокчейна. Присоединяйтесь к нам сегодня и найдите свою идеальную карьеру в криптовалюте! Кроме того, не забудьте подписаться на нас в Twitter @Academy_IOT! Мы будем рады услышать ваше мнение о Star Atlas и токене ATLAS!

Обзор и предварительная проверка

Резюме

Рост инициатив по обмену данными для нейровизуализации и геномики представляет собой прекрасную возможность противостоять проблеме «маленьких N », которая мешает современным исследованиям в области нейровизуализации, при этом углубляясь в понимание роли, которую генетические маркеры играют в функция головного мозга.Когда это возможно, открытый обмен данными обеспечивает наибольшие преимущества. Однако некоторые данные вообще нельзя передавать из соображений конфиденциальности и/или риска повторной идентификации. Совместное использование других наборов данных затруднено из-за распространения сложных соглашений об использовании данных (DUA), которые исключают по-настоящему автоматизированный анализ данных. Эти DUA возникают из-за опасений по поводу неприкосновенности частной жизни и конфиденциальности субъектов; хотя многие разрешают прямой доступ к данным, они часто требуют громоздкого процесса утверждения, который может занять месяцы.Альтернативный подход состоит в том, чтобы обмениваться только производными данными, такими как статистические сводки, — проблемы здесь заключаются в том, чтобы переформулировать вычислительные методы для количественной оценки рисков конфиденциальности, связанных с обменом результатами этих вычислений. Например, полученную карту серого вещества часто так же легко идентифицировать, как отпечатки пальцев. Таким образом, необходимы альтернативные подходы к доступу к данным. В этом документе рассматривается соответствующая литература по дифференциальной конфиденциальности, методология измерения и отслеживания потери конфиденциальности в этих условиях, а также демонстрируется возможность использования этой модели для расчета статистики по данным, распространяемым на многих сайтах, при сохранении конфиденциальности.

Ключевые слова: совместные исследования, совместное использование данных, конфиденциальность, интеграция данных, нейровизуализация (ADNI) (Jack et al., 2008) и исследовательской сети функциональной биомедицинской информатики (FBIRN) (Potkin and Ford, 2009) (среди прочего) до менее формализованных операций, таких как openfmri.org (Poldrack et al., 2013) и проект по функциональным коннектомам широких масс (FCP) с его международным расширением (INDI) (Mennes et al., 2013). Специальный выпуск Frontiers in Neuroinformatics «Сбор, представление и применение электронных данных в нейровизуализации» в 2012 г. Turner and Van Horn (2012) включал ряд статей о системах управления данными нейровизуализации, некоторые из которых предоставляют исследовательскому сообществу некоторый доступ к их данные. Во многих случаях следователь должен согласиться с соглашениями об использовании данных (DUA): в них указывается, кто он, какие элементы данных ему нужны и часто что он планирует с ними делать. Исследователь должен согласиться соблюдать такие договоренности, как не пытаться повторно идентифицировать субъектов, не делиться данными повторно, не разрабатывать коммерческое приложение на основе данных и так далее. Эти DUA могут быть такими же простыми, как электронная анкета на одну страницу для контактных целей, или полная многостраничная форма, которая требует рассмотрения комитетом, официальной проверки учреждения и подписей, пересылаемых по факсу туда и обратно.

Публикация 2012 года членов Целевой группы INCF по обмену данными нейровизуализации (Poline et al., 2012), в частности, по обмену данными нейровизуализации, подтвердил, что обмен данными должен способствовать улучшению научной воспроизводимости и ускорению прогресса за счет повторного использования данных. Однако выявленные ими барьеры для обмена данными включали в себя хорошо известные проблемы мотивации (как возможность получить признание за собранные данные, так и боязнь быть «зачерпнутыми»), этические и юридические вопросы, а также технические или административные вопросы. Во многих случаях мотивация является меньшей проблемой, чем предполагаемые юридические и технические проблемы, удерживающие следователя от обмена своими данными.Предполагаемые юридические вопросы, касающиеся неприкосновенности частной жизни и конфиденциальности, а также защита доверия, которое испытывает субъект, когда он тратит свое время и усилия на участие в исследовании, — вот что приводит к многостраничным DUA.

Нейровизуализация — не единственный тип данных, совместное использование которых затруднено этими соображениями конфиденциальности. Генетические данные, пожалуй, вызывают больше всего споров; консорциум eMERGE проработал ряд проблем, связанных с широкомасштабным обменом генетическими данными, включая обычное административное бремя и этические проблемы (McGuire et al., 2011), а пять сайтов консорциума выявили многочисленные несоответствия в институциональной политике из-за опасений по поводу этической и правовой защиты. Часто легко повторно идентифицировать людей по генетическим данным; одна публикация, показывающая, что повторная идентификация людей возможна даже на основе объединенных данных (Homer et al. , 2008), побудила Национальный институт здоровья удалить данные из общедоступного хранилища (Couzin, 2008). Несмотря на существование более изощренных атак повторной идентификации (например, Schadt et al., 2012), NIH не ответил, удалив данные. Одна из последних попыток повторно идентифицировать субъектов путем объединения последовательностей ДНК с общедоступными рекреационными генеалогическими базами данных (Gymrek et al., 2013). Эти общеизвестные нарушения конфиденциальности заставляют пациентов справедливо беспокоиться о том, что их идентифицируемая медицинская информация будет передана неизвестным сторонам.

Это приводит в основном к трем категориям данных, которые никогда не будут опубликованы для легкого доступа: (1) данные, которыми нельзя делиться из-за очевидных проблем с повторной идентификацией, таких как крайний возраст субъекта или почтовый индекс/ сочетание болезней, упрощающее повторную идентификацию; (2) данные, которыми нельзя делиться из-за более сложных или менее очевидных проблем, таких как генетические данные или другие данные, которые могут быть повторно идентифицированы в сочетании с другими данными, не находящимися под контролем исследователя; и (3) данные, которыми нельзя делиться из-за правил местных институциональных контрольных советов (IRB) или других административных решений (например,г. , заинтересованные стороны в сборе данных, не разрешающие обмен). Например, даже при широком согласии на обмен данными, полученными во время сбора данных, некоторые сайты eMERGE должны были повторно связаться с субъектами и дать повторное согласие перед обменом в консорциуме eMERGE, что может быть постоянным показом. -stopper для некоторых наборов данных (Ludman et al., 2010).

Первые два типа данных могут использоваться совместно с соответствующим DUA. Но это не гарантирует «легкого доступа»; это может замедлить или даже помешать исследованиям.Это особенно обременительно, когда неизвестно, действительно ли запрашиваемые данные можно использовать для конкретного анализа, который планирует запросчик данных. Например, может оказаться невозможным определить, сколько субъектов соответствует определенному набору критериев, не получив сначала доступа к полным данным (Vinterbo et al., 2012). Заметно проблематично потратить недели, месяцы или даже годы на ожидание доступа к набору данных только для того, чтобы обнаружить, что из нескольких сотен участников только несколько имели пригодные для использования комбинации данных достаточного качества, необходимые для анализа.

Проблемы с DUA только усугубляются при попытке доступа к данным с нескольких сайтов. Поскольку каждый DUA отличается, административная нагрузка быстро становится неуправляемой. Одним из успешных подходов к проведению анализа на нескольких сайтах является совместное использование производных данных. Например, консорциум ENIGMA объединил данные со многих сотен локальных сайтов и тысяч субъектов, предоставив сценарии анализа на локальные сайты и централизованно собирая только результаты этих сценариев (Hilbar et al., 2013). Другим примером является DataSHIELD (Wolfson et al., 2010), который также использует общие сводные показатели для выполнения объединенного анализа. Эти системы являются хорошей отправной точкой, но они не обеспечивают количественную оценку конфиденциальности и не предоставляют никаких гарантий против повторной идентификации. Кроме того, сводные показатели ограничены теми, которые могут быть вычислены независимо от других данных. Анализ с использованием ENIGMA не может повторяться между сайтами для вычисления результатов, основанных на данных в целом. Однако, позволяя держателям данных сохранять контроль над доступом, такой подход обеспечивает большую защиту конфиденциальности за счет дополнительных трудозатрат на внедрение и обновление распределенной архитектуры.

Подход ENIGMA согласуется с концепцией дифференциальной конфиденциальности (Dwork et al., 2006), строгой концепцией конфиденциальности, которая измеряет риск совместного использования результатов вычислений с частными данными. Эта количественная оценка позволяет держателям данных отслеживать общий риск, тем самым позволяя местным сайтам «согласиться» на анализ, основанный на их собственных проблемах конфиденциальности. Однако в дифференциальной модели приватности вычисление рандомизировано — алгоритмы вносят шум для защиты приватности, тем самым делая вычисления менее точными.Однако, если защита конфиденциальности позволяет обмениваться производными данными, то объединение частных вычислений на многих сайтах может принести пользу; даже несмотря на то, что каждое локальное вычисление менее точно (для защиты конфиденциальности), преимущество «большого N» от множества сайтов, разрешающих доступ, все же приведет к более точному вычислению.

Система, которую мы представляем, представляет собой исследовательский консорциум, в котором сайты разрешают дифференциально-приватные вычисления на своих данных, не требуя отдельного DUA для каждого сайта.Данные остаются на каждом сайте, но производные частные данные можно обменивать и агрегировать для повышения производительности. В этой статье мы рассматриваем некоторую соответствующую литературу по дифференциальной конфиденциальности, чтобы выяснить, может ли и как она помочь обеспечить полезную защиту конфиденциальности в сочетании с распределенным статистическим анализом данных нейровизуализации. По умолчанию обмен данными невозможен: каждый сайт может учиться только на своих собственных данных. Мы провели эксперимент с нейроизображениями из исследования, чтобы увидеть, можем ли мы предсказать пациентов с шизофренией от здоровых контрольных субъектов.Защита конфиденциальности позволяет проводить объединенный анализ; без защиты конфиденциальности каждый сайт должен был бы использовать свои собственные данные для изучения предиктора. Наши эксперименты показывают, что, собирая дифференциально частные классификаторы, полученные на нескольких сайтах, агрегатор может создать классификатор, который значительно превосходит классификатор, который можно было бы изучить на одном сайте. Это демонстрирует потенциал дифференцированной конфиденциальности: совместное использование доступа к производным данным (классификаторам) повышает общую точность.

Ответы на многие важные исследовательские вопросы можно получить с помощью крупномасштабного нейроинформатического анализа, который мы представляем.

  • Регрессия является фундаментальной статистической задачей. Регрессия ковариатов, таких как возраст, диагноз или реакция на лечение, относительно структуры и функции в определенных областях мозга (воксели на изображении) проста, но может привести к важным выводам. Например, при изучении способности агрегировать структурные изображения по разным наборам данных (Fennema-Notestine et al., 2007) использовали регрессию возраста по объему мозга в качестве теста на достоверность. Возраст также влияет на показатели состояния покоя, как показали Allen et al.(2011) продемонстрировали на агрегированном наборе данных о 603 здоровых субъектах, объединенных в несколько исследований в отдельном учреждении, которое взяло на себя обязательства по обмену данными и не имело минимальных опасений по поводу повторной идентификации данных. В этом исследовании из-за требований конфиденциальности и конфиденциальности, которые ограничивали доступ к полным данным, логистика извлечения и организации данных заняла большую часть года (личное сообщение авторов). В таких условиях задать быстрый вопрос, например, взаимодействует ли возраст со структурой мозга по-разному у здоровых пациентов по сравнению с пациентами с редким заболеванием, было бы невозможно без отправки проекта на утверждение IRB.Этот процесс может занять месяцы или даже годы и стоить сотни долларов, в то время как анализ занимает меньше дня и может дать отрицательный результат. Нам нужна структура, которая облегчает доступ к данным на лету для такого простого, но фундаментального анализа.

  • Повторное использование генетических данных было облегчено dbGAP, репозиторием NIH для обмена наборами данных сканирования всего генома, наборами данных экспрессии генов, наборами данных метилирования и другими геномными измерениями. Данные должны быть легко доступны для комбинированного анализа с целью идентификации или подтверждения генов риска.Успех Психиатрического геномного консорциума в обнаружении подтвержденных генов риска шизофрении после почти 5 лет агрегирования наборов данных поддерживает эти цели повторного использования каждого набора данных (Ripke et al., 2013). Хотя dbGAP имел оглушительный успех, у него есть свои недостатки. Поиск данных может быть немного сложным, поскольку часто данные о фенотипе предоставляются отдельно от генетических данных. Например, исследование болезни Гентингтона PREDICT-HD началось за год до появления генетических данных. Требования DbGAP к совместному использованию обусловлены необходимостью обеспечения надлежащей обработки данных и защиты конфиденциальности и приватности субъектов; запрос набора данных влечет за собой подписание соглашения как PI, так и должностным лицом их учреждения, а также проверку назначенным исследователем. Этот процесс должен быть завершен до предоставления или отказа в доступе. Как и прежде, это исключает любые исследовательские анализы для выявления конкретных потребностей, таких как определение того, сколько субъектов имеют все необходимые показатели фенотипа.

  • Успех мультимодальной интеграции данных в анализе структуры/функции мозга (Plis et al., 2010; Bießmann et al., 2013; Bridwell et al., 2013; Schelenz et al., 2013), визуализация/ генетика (Liu et al., 2012; Chen et al., 2013; van Erp et al., 2013) и ЭЭГ/фМРТ (Bridwell et al., 2013; Schelenz et al., 2013) показывают, что при наличии достаточного количества данных мы можем пойти дальше простых одномерных линейных моделей. Например, мы можем попытаться найти комбинации признаков, которые предсказывают развитие расстройства, ответ на различные виды лечения или рецидив. Имея более ограниченные данные, удалось воспроизвести диагностические классификации (Arbabshirani et al., 2013; Deshpande et al., 2013) и идентифицировать согласованные подгруппы внутри расстройств, которые могут иметь различную генетическую основу (Girirajan et al. , 2013). С помощью комбинаций изображений, генетических и клинических профилей тысяч субъектов с аутизмом, шизофренией и биполярным расстройством, например, мы могли бы стремиться более четко определить области совпадения и различия, а также какие комбинации как статических признаков, так и динамических траекторий в пространстве признаков идентифицируйте клинически значимые кластеры субъектов, которые могут быть симптоматически неоднозначными.

2. Модели конфиденциальности и дифференциальная конфиденциальность

Существует несколько различных концептуальных подходов к определению конфиденциальности в сценариях, связанных с обменом данными и вычислениями.Один из подходов заключается в создании деидентифицированных данных; эти методы берут базу данных записей, соответствующих отдельным лицам, и создают очищенную базу данных для использования общественностью или другой стороной. Такие подходы используются в официальной статистике и других параметрах — обзор различных моделей конфиденциальности можно найти в Fung et al. (2010) и обзор технологий конфиденциальности в контексте медицинской информатики в Jiang et al. (2013). Эти подходы отличаются тем, как они определяют конфиденциальность и какие гарантии они дают в отношении этого определения.Например, k -анонимность (Sweeney, 2002) определяет конфиденциальность конкретного человека i с данными x i (например, возраст и почтовый индекс) с точки зрения числа других лиц, чьи данные также равно x i . Алгоритмы, гарантирующие k -анонимность, манипулируют значениями данных (например, сообщая возрастные диапазоны вместо точного возраста), чтобы гарантировать, что запись каждого человека идентична как минимум k другим людям.

Другой концептуальный подход к определению конфиденциальности состоит в том, чтобы попытаться количественно оценить изменение риска повторной идентификации в результате публикации функции данных. Это отличается от методов очистки данных в двух важных аспектах. Во-первых, конфиденциальность — это свойство алгоритма, работающего с данными, а не свойство очищенных данных — в этом разница между семантической и синтаксической конфиденциальностью. Во-вторых, его можно применять к системам, которые не обмениваются данными сами по себе, а вместо этого совместно используют производные данные (функции данных).Недавно предложенная ϵ-дифференциальная модель конфиденциальности (Dwork et al., 2006) дает количественную оценку конфиденциальности с точки зрения риска; он ограничивает вероятность того, что кто-то может повторно вывести данные человека. Алгоритмы, гарантирующие дифференциальную конфиденциальность, являются рандомизированными — они манипулируют значениями данных (например, добавляя шум) для ограничения риска.

Наконец, некоторые авторы определяют конфиденциальность с точки зрения безопасности данных и говорят, что система обмена данными является частной, если она удовлетворяет определенным криптографическим свойствам. Наиболее распространенной из этих моделей является безопасное многостороннее вычисление (SMC) (Линделл и Пинкас, 2009), в котором несколько сторон могут сотрудничать для вычисления функции своих данных без утечки информации о своих личных данных другим. Гарантии носят криптографический характер и не оценивают проблему повторного вывода или повторной идентификации. Например, в протоколе вычисления максимального элемента для всех сторон успешное выполнение покажет максимум. Второстепенным вопросом является разработка практических систем для работы с данными нейроинформатики.В этом направлении был достигнут некоторый прогресс (Sadeghi et al., 2010; Huang et al., 2011; Nikolaenko et al., 2013), и можно предположить, что через несколько лет SMC будет реализован в реальных распределенных системах.

2.1. Технологии конфиденциальности для обмена данными

Как обсуждалось ранее, существует множество сценариев, в которых обмен необработанными данными либо затруднен, либо невозможен — строгие DUA, очевидные проблемы повторной идентификации, трудности с оценкой повторной идентификации, IRB или другие правила политики. Аналогичные проблемы конфиденциальности существуют при вторичном использовании клинических данных (National Research Council, 1997). Во многих контекстах медицинских исследований произошел сдвиг в сторону обмена анонимными данными. Правило конфиденциальности Закона о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) (45 CFR, часть 160 и подразделы A и E части 164) разрешает обмен данными, если данные не идентифицированы. Однако многие подходы к анонимизации или «очистке» наборов данных (Sweeney, 2002; Li et al., 2007; Machanavajjhala et al., 2007; Сяо и Тао, 2007 г .; Малин, 2008) подвергаются атакам (Свини, 1997; Ганта и др., 2008; Нараянан и Шматиков, 2008), которые используют общедоступные данные для нарушения конфиденциальности.

Когда сам обмен данными исключен, применяются такие методы, как k — анонимность (Sweeney, 2002), l — разнообразие (Machanavajjhala et al., 2007), t — закрытость (Li et al., 2007) , и m -инвариантность (Xiao and Tao, 2007) больше не подходят, поскольку они имеют дело с созданием частных или очищенных версий самих данных. В таких ситуациях мы хотели бы построить системы доступа к данным , в которых держатели данных не делятся самими данными, а вместо этого предоставляют интерфейс к данным, который позволяет выполнять определенные заранее определенные вычисления с этими данными. Владелец данных может затем указать степень детализации доступа, которую он готов предоставить в соответствии с ограничениями своей политики.

В этой модели интерактивного доступа к данным программное обеспечение, управляющее интерфейсом к необработанным данным, выступает в роли «куратора», отсеивающего запросы от посторонних.Затем каждый владелец данных может указать уровень доступа, который он будет предоставлять посторонним. Например, медицинский центр может предоставить исследователям доступ к резюме клинических данных в целях исследовательского анализа; исследователь может оценить возможность проведения исследования, используя существующие записи, а затем подать предложение в IRB для доступа к реальным данным (Murphy and Chueh, 2002; Murphy et al. , 2006; Lowe et al., 2009; Vinterbo et al. ., 2012). В контексте нейроинформатики держатели данных могут разрешить внешним пользователям получать гистограмму средних уровней активности для областей определенного размера.

Возможность отслеживать риски конфиденциальности в такой интерактивной системе позволяет владельцам данных сопоставлять уровни доступа с ограничениями локальной политики. Ключом к отслеживанию конфиденциальности является количественная оценка — для каждого запроса или доступа к данным происходит «утечка» определенного объема информации о базовых данных. При достаточном количестве запросов теоретически возможно восстановить данные (Dinur and Nissim, 2003), поэтому система должна быть спроектирована таким образом, чтобы уменьшить эту угрозу и позволить держателям данных «удалять» данные, к которым обращались слишком много раз.

2.2. Дифференциальная конфиденциальность

Пользователь базы данных, содержащей личную информацию, может пожелать применить запрос или алгоритм к данным. Например, они могут захотеть узнать гистограмму уровней активности в определенной области мозга для пациентов с определенной мутацией. Поскольку ответ на этот запрос имеет гораздо более низкую размерность, чем запись в базе данных, возникает искушение рассматривать раскрытие ответа как не связанное с риском для конфиденциальности. Важное наблюдение Динура и Ниссима (2003) заключалось в том, что злоумышленник, задающий такие запросы, может восстановить всю базу данных из ответов на несколько простых запросов.Вскоре после этого была представлена ​​модель дифференциальной конфиденциальности , которая получила широкое распространение в сообществах, занимающихся машинным обучением и интеллектуальным анализом данных. Обзор, проведенный Дворком и Смитом (2009 г.), охватывает большую часть более ранних теоретических работ, а Сарвате и Чаудхури (2013 г.) рассматривают некоторые работы, относящиеся к обработке сигналов и машинному обучению. В базовой модели база данных моделируется как совокупность 90 103 N 90 104 записей данных отдельных лиц

= ( x 1 , x 2 , …, x

1 N 23 ), где x j – данные для отдельных j . Например, x j могут быть данными МРТ, связанными с индивидуумом j вместе с информацией о мутациях в определенных генах для этого индивидуума.

Еще более простым примером является оценка средней активности в определенной области, поэтому каждое x j является просто скаляром, представляющим измеренную активность отдельного j . Назовем этот желаемый алгоритм Alg. Без каких-либо ограничений конфиденциальности куратор данных просто применит Alg к данным

, чтобы получить результат h = Alg(

).Однако во многих случаях вывод h может поставить под угрозу конфиденциальность данных, а неограниченные запросы могут привести к повторной идентификации человека.

В режиме дифференциальной конфиденциальности куратор применяет к данным аппроксимацию PrivAlg вместо Alg. Приблизительное значение PrivAlg равно рандомизированному — случайность алгоритма гарантирует, что наблюдателю выходных данных будет трудно повторно идентифицировать любого человека в базе данных. Говоря более формально, PrivAlg(·) обеспечивает ϵ-дифференциальную конфиденциальность для любого подмножества выходных данных

,

для любых двух баз данных

и

, различающихся у одного человека.Здесь ℙ(·) — вероятность случайности в алгоритме. Он обеспечивает (ϵ, δ)-дифференциальную конфиденциальность, если

Гарантией дифференциальной конфиденциальности является то, что распределение выходных данных PrivAlg не меняется слишком сильно, независимо от того, находится ли какое-либо лицо в базе данных или нет. В частности, противник, наблюдающий за выводом PrivAlg и знающий все данные о лицах в

, общие как для

, так и для

, все равно будет неуверен в данных остальных лиц.Поскольку это верно для любых двух баз данных, которые отличаются одной точкой данных, каждому человеку в базе данных гарантируется такая защита. В частности, параметры ϵ и δ контролируют компромисс между ошибками ложной тревоги (тип I) и пропущенного обнаружения (тип II) для злоумышленника, пытающегося провести тест между

и

(см. Oh and Viswanath, 2013). для обсуждения).

Возвращаясь к нашему примеру оценки среднего значения, желаемый алгоритм Alg представляет собой просто выборочное среднее m точек данных, поэтому

.Алгоритм Alg сам по себе не обеспечивает конфиденциальности, потому что вывод является детерминированным: распределение Alg(

) представляет собой точечную массу точно в среднем. Если мы изменим одну точку данных в форму, скажем

= ( x 2 , 2 , …, x m -1 , x m ), тогда Alg(

) ≠ Alg(

), и уравнение (1) может выполняться только в том случае, если ϵ = ∞. Одной из форм частного алгоритма является добавление шума к среднему значению (Dwork et al., 2006). Дифференциально частный алгоритм — это

, где z имеет распределение Лапласа с единичной дисперсией. Распределение Лапласа является популярным выбором, но есть много других дистрибутивов, которые также могут гарантировать различную конфиденциальность и могут быть лучше в некоторых настройках (Geng and Viswanath, 2012, 2013). Для более общих функций, выходящих за рамки средних значений, Gupte and Sundararajan (2010) и Ghosh et al. (2012) показали, что в некоторых случаях мы можем найти оптимальные механизмы, в то время как Ниссим и Бреннер (2010) показали, что эта оптимальность вообще может быть невозможна.

Хотя в литературе предлагались некоторые вариации этого базового определения (Chaudhuri and Mishra, 2006; Rastogi et al., 2009; Kifer and Machanavajjhala, 2011), большая часть литературы сосредоточена на ϵ- или (ϵ, δ) -дифференциальная конфиденциальность. Проблемы, которые изучались в литературе, варьируются от статистической оценки (Smith, 2011; Kifer et al., 2012; Smith and Thakurta, 2013) до более сложных алгоритмов обработки данных, таких как обработка сигналов в реальном времени (Fan and Xiong, 2012; Le Ny and Pappas, 2012a,b), классификация (Chaudhuri et al., 2011; Рубинштейн и др., 2012; Чжан и др., 2012b; Jain and Thakurta, 2014), онлайн-обучение (Jain et al., 2012; Thakurta and Smith, 2013), снижение размерности (Hardt et al. , 2012; Chaudhuri et al., 2013), оценка графа (Karwa et al., 2011; Kasiviswanathan et al., 2013) и дизайн аукциона (Ghosh and Roth, 2011). Предыдущие цитаты далеко не исчерпывающие, и новые статьи о дифференциальной конфиденциальности появляются каждый месяц по мере того, как методы и алгоритмы становятся более зрелыми.

Существуют два свойства дифференциальной конфиденциальности, которые обеспечивают возможность количественной оценки конфиденциальности , необходимой нам в сценариях совместного доступа к данным.Первое свойство — инвариантность постобработки : выходные данные ε-дифференциально частного алгоритма PrivAlg поддерживают ту же гарантию конфиденциальности — если × = PrivAlg(

), то выходные данные любой функции g ( × ) применительно к х также является ϵ-дифференциально частным, если g (·) не зависит от данных. Это означает, что, как только куратор данных гарантировал ϵ-дифференциальную конфиденциальность для некоторых вычислений, ему не нужно отслеживать, как выходные данные используются в дальнейшей обработке. Второй признак — композиция — если мы запустим два алгоритма PrivAlg 1 и PrivAlg 2 на данных

с гарантиями приватности ϵ 1 и ϵ 2 , то вместе они имеют риск приватности не более 906 2 2 + ϵ 2 . В некоторых случаях эти гарантии состава могут быть улучшены (Dwork et al., 2010; Oh and Viswanath, 2013).

2.3. Дифференциально частные алгоритмы

Основная проблема при использовании дифференциально частных алгоритмов заключается в том, что при использовании рандомизации для защиты конфиденциальности снижается соответствующая точность или полезность результата.Мы утверждаем, что возможность гораздо большего размера выборки за счет обмена данными делает этот компромисс оправданным. В этом разделе мы обсудим некоторые дифференциально частные методы статистики и машинного обучения, которые были разработаны, чтобы помочь сбалансировать конфиденциальность и полезность при анализе данных.

Дифференциально частные алгоритмы были разработаны для ряда важных фундаментальных задач базовой статистики и машинного обучения. Вассерман и Чжоу (2010) поместили концепцию дифференциальной конфиденциальности в общую статистическую среду, а Смит (2011) изучила точечную оценку, показав, что многие статистические величины могут быть оценены с помощью дифференциальной конфиденциальности с аналогичной статистической эффективностью.Дучи и др. (2012, 2013) изучили другую версию локальной конфиденциальности и показали, что требование конфиденциальности по существу влечет за собой увеличение размера выборки. Поскольку дифференциальная конфиденциальность связана со стабильностью оценок при изменении данных, Дворк и Лей (2009) и Лей (2011) использовали инструменты надежной статистики для разработки дифференциально частных оценок. Уильямс и МакШерри (2010) изучали связи с вероятностным выводом. Совсем недавно Kifer et al. (2012) предложили методы многомерной регрессии, а Смит и Тхакурта (2013) разработали новый метод выбора переменных, основанный на LASSO.

Одним из подходов к разработке оценщиков является выборка и совокупность (Nissim et al., 2007; Smith, 2011; Kifer et al., 2012), который использует подвыборку данных для создания более надежных оценщиков. Этот подход применялся к задачам разреженной линейной регрессии (Kifer et al., 2012) и, в частности, для анализа LASSO (Smith and Thakurta, 2013) при несколько более слабом определении (ϵ, δ)-дифференциальной конфиденциальности. Существует несколько работ, в которых рассматриваются подходы выпуклой оптимизации к выбору статистической модели и машинному обучению в условиях дифференциальной конфиденциальности (Чаудхури и др., 2011; Кифер и др., 2012; Рубинштейн и др., 2012; Zhang et al., 2012b), которые охватывают популярные методы, такие как логистическая регрессия, метод опорных векторов и другие методы машинного обучения. Практические методы обучения с дифференциальной конфиденциальностью на основе ядра все еще находятся в зачаточном состоянии (Чаудхури и др., 2011; Джейн и Тхакурта, 2013).

2.4. Проблемы дифференциальной конфиденциальности

В дополнение к теоретическим и алгоритмическим разработкам некоторые авторы начали попытки создания комплексных наборов инструментов и платформ дифференциально-частного анализа.Язык запросов PINQ (McSherry, 2010) был первым инструментом, который позволил людям писать программы дифференциального анализа данных, гарантирующие дифференциальную конфиденциальность, и использовался для написания методов для ряда задач, включая сетевой анализ (McSherry и Mahajan). , 2010). Fuzz (Reed and Pierce, 2010) — это функциональный язык программирования, который также гарантирует дифференциальную конфиденциальность. На системном уровне AIRAVAT (Roy et al., 2010) представляет собой дифференциальную частную версию MapReduce и GUPT (Mohan et al., 2012) использует структуру выборки и агрегирования для запуска общих статистических алгоритмов, таких как k -средних. Один из уроков, извлеченных из этих реализаций, заключается в том, что создание дифференциально-приватной системы требует отслеживания каждого доступа к данным — каждый доступ может привести к некоторой утечке конфиденциальности — и системы могут быть уязвимы для атак со стороны враждебных запросов (Haeberlen et al. , 2011).

Основной проблемой при разработке дифференциально-приватных алгоритмов для практических систем является установка уровня риска для конфиденциальности ϵ.В некоторых случаях ε необходимо выбирать достаточно большим, чтобы получить полезные результаты — такой случай был изучен в более ранней работе Machanavajjhala et al. (2008) в контексте публикации дифференциальной частной статистики о времени в пути. С другой стороны, выбор небольшого значения ϵ может привести к добавлению слишком большого количества шума, что не позволит провести полезный анализ. Чтобы реализовать реальную систему, необходимо правильно оценить влияние ϵ на полезность результатов. В конечном счете, установка ϵ является политическим решением, основанным на компромиссе между конфиденциальностью и полезностью.

Есть несколько трудностей с реализацией существующих методов «с полки» в контексте нейроинформатики. Данные нейровизуализации часто являются непрерывными. Большая часть работы по дифференциальной конфиденциальности была сосредоточена на дискретных данных, а алгоритмы для непрерывных данных все еще исследуются теоретически (Sarwate and Chaudhuri, 2013). В этой статье мы адаптируем существующие алгоритмы, но необходимо разработать методы, специально предназначенные для анализа нейроизображений. В частности, изображения являются многомерными сигналами, и дифференциально-приватная версия алгоритмов, таких как PCA, может работать плохо по мере увеличения размерности данных (Chaudhuri et al., 2013). Существуют некоторые методы, использующие такие структурные свойства, как разреженность (Hardt and Roth, 2012, 2013), но эмпирических исследований этих методов недостаточно. Разработка низкоразмерных представлений данных (возможно, в зависимости от задачи) может помочь смягчить это.

Наконец, наборы данных нейровизуализации могут содержать несколько человек. Хотя сигнал от каждого человека может быть довольно богатым, количество людей в одном наборе данных может быть небольшим. Поскольку конфиденциальность влияет на статистическую эффективность оценок, мы должны разработать распределенные алгоритмы, которые могут использовать свойства наборов данных во многих местах, защищая при этом конфиденциальность данных в каждом из них. Небольшие размеры выборки создают трудности для статистического вывода без конфиденциальности — есть надежда, что больший размер выборки от совместного использования улучшит статистический вывод, несмотря на влияние соображений конфиденциальности. Мы проиллюстрируем это в следующем разделе.

3. Применение дифференциальной конфиденциальности в нейроинформатике

В отсутствие замены для отдельных DUA сайты вынуждены выполнять статистический анализ своих собственных данных. Наше предложение состоит в том, чтобы сайты участвовали в консорциуме, в котором они совместно используют дифференциально частные производные данные, что устраняет необходимость в отдельных DUA.Дифференциальная конфиденциальность ухудшает качество статистической оценки на одном сайте, поскольку вносит дополнительный шум. Однако, поскольку мы можем обмениваться результатами дифференциально частных вычислений на разных сайтах, мы можем уменьшить влияние шума от конфиденциальности. Этот больший эффективный размер выборки может дать более точные оценки, чем те, которые доступны на одном сайте, даже при соблюдении конфиденциальности. Проиллюстрируем эту мысль двумя примерами. Первая — это простая задача оценки среднего значения по зашумленным выборкам, а вторая — пример задачи классификации.

3.1. Оценка среднего

Возможно, наиболее фундаментальной статистической проблемой является оценка среднего значения переменной. Предположим, что у нас есть N сайта, каждый с м разные образцы неизвестного эффекта:

x I , J = μ + Z I , J I = 1, 2, …, N , J = 1, 2, …, м ,

(3)

Где μ — неизвестное среднее, и Z i,j — нормально распределенный шум с нулевым средним и единичной дисперсией.Каждый сайт может вычислить среднее локальное значение выборки:

X¯i=1m∑j=1mxi,j=µ+1m∑j=1mzi,j.

(4)

Выборочное среднее X i является оценкой μ, которая имеет ошибку, которая нормально распределена с нулевым средним значением и дисперсией 1m. Таким образом, один сайт может оценить μ с точностью до 1m. Простая ε-дифференциально частная оценка μ равна

X˜i=1m∑j=1mxi,j+1ϵmwi,

(5)

, где w i — случайная величина Лапласа с единичной дисперсией .Таким образом, один сайт может сделать дифференциальную частную оценку μ с дисперсией ошибки 1m+1(ϵm)2. Теперь, обращаясь к N сайтам, мы можем сформировать общую оценку, используя дифференциально-частные локальные оценки:

∑i=1Nwi.

(6)

Это оценка μ с дисперсией 1mN+1(ϵm)2N.

Решение для совместного использования данных дает меньшую ошибку по сравнению с локальным неприватным решением, когда 1m>1mN+1(ϵm)2N, или

По мере увеличения числа сайтов мы можем поддерживать дополнительную конфиденциальность на локальных узлах (ϵ может уменьшиться) при достижении более высокой статистической производительности по сравнению с обучением на одном сайте без конфиденциальности .

3.

2. Классификация

Теперь обратимся к более сложному примеру дифференциально-частной классификации, который показывает, как общедоступный набор данных может быть дополнен информацией, полученной в результате дифференциально-частного анализа дополнительных наборов данных. В частности, предположим, что имеется N сайтов с частными данными и 1 сайт с общедоступным набором данных. Предположим, что частный сайт i имеет m i точек данных {(x→ i,j , y i,j ) : j 906, 2, = 1, = 1 i }, где каждый x→ i,j ∈ ℝ d представляет собой d -мерный вектор чисел, представляющий признаки j -го индивидуума i, и y i,j ∈ {−1, 1} является меткой для этого человека.Например, данные могут быть уровнями активности в определенных вокселах, а метка может указывать на болезненное состояние. Каждый сайт может изучить классификатор на своих собственных локальных данных, решив следующую задачу минимизации.

w→i=argminw→∈ℝd∑j=1miℓ(yi,jw→⊤x→i,j)+λ2‖w→‖2,

(7)

, где ℓ(·) — функция потерь . Эта структура включает в себя множество популярных алгоритмов: для машины опорных векторов (SVM) ℓ( z ) = max(0, 1 − z ) и для логистической регрессии ℓ( z ) = log(1 + e ). − z ).

Поскольку данные на каждом сайте могут быть ограничены, они могут извлечь выгоду из создания дифференцированно частных версий w→i, а затем объединить их с общедоступными данными для создания лучшего общего классификатора. То есть использование многих зашумленных классификаторов может дать лучшие результаты, чем любой w→i сам по себе. Предлагаемый нами метод заключается в обучении N дифференциально частных классификаторов с использованием метода объективных возмущений, примененного к машине опорных векторов Huberized (см. , 2011 для подробностей). В этой процедуре локальные сайты минимизируют возмущенную версию классификатора, заданную в уравнении (7). Пусть w→i будет дифференциально закрытым классификатором, созданным сайтом i .

Предположим, набор общественных данных имеет M 0 очков {(x → 0, J , y 0, J ): J = 1, 2, …, м 0 }. Мы вычисляем новый набор данных {(u→0,j, y 0, j ): j = 1, 2, …, m 0 }, где u→0,j N -мерный вектор, i -я компонента которого равна w→i⊤x→0,j.Таким образом, u→0,j является вектором «мягких» предсказаний N дифференциально частных классификаторов, созданных частными сайтами. Затем общедоступный сайт использует логистическую регрессию для обучения нового классификатора:

w→0=argminw→∈ℝd∑j=1m0log(1+e−y0,jw→⊤u0,j)+λ2‖w→‖2.

(8)

Эта процедура показана на рис. Общая система классификации, созданная с помощью этой процедуры, состоит из классификаторов {w→i : i = 0, 1, …, N }. Чтобы классифицировать новую точку x→ ∈ ℝ d , система вычисляет u→=(w→1⊤x→,w→2⊤x→,…,w→N⊤x→), а затем предсказывает метку ŷ = знак ((w→0⊤u→)).В условиях, когда на общедоступном сайте больше данных, обучение классификатора на парах (u→,x→) также может работать лучше.

Система дифференциально-приватной агрегации классификаторов со многих сайтов . Каждый сайт N обучает классификатор своим локальным данным для изучения векторов {w→i}. Они используются агрегатором для вычисления новых функций для собственного набора данных. Агрегатор может изучить классификатор, используя свои собственные данные, используя незакрытый алгоритм (если его данные общедоступны) или дифференциально-приватный алгоритм (если его данные закрыты).

Здесь мы можем различать два случая: в случае общедоступный-частный , описанный выше, классификатор в уравнении (8) использует дифференциально частные классификаторы из каждого из N сайтов общедоступных данных, поэтому общий алгоритм таков: дифференциально частные по отношению к частным данным на сайтах N . В полностью закрытом случае данные на (N + 1)-м узле также являются частными. В этом случае мы можем заменить уравнение (8) дифференциально-частным методом логистической регрессии (Чаудхури и др., 2011) для получения классификатора, который является дифференциально закрытым по отношению к данным на всех сайтах N + 1. Обратите внимание, хотя мы назначаем роль построения общего двухуровневого классификатора либо сайту общедоступных данных, либо одному из частных сайтов в реальном варианте использования, фактическая оркестровка процесса не требуется. В целях демонстрации (и без ограничения общности) удобно рассматривать заранее выбранный сайт как агрегатор, что мы и делаем в экспериментах ниже.Фигура . могут быть интерпретированы только в том случае, если мы согласны с сайтом, который выполняет агрегацию. Однако все, что нужно сделать для того, чтобы вся система заработала, это для частных сайтов N (или N + 1 в полностью закрытом случае) вычислить и опубликовать свои классификаторы w→i. Тогда в случае общедоступных данных любой (даже организации без данных) может создать и обучить классификатор, просто загрузив общедоступный набор данных и выполнив описанную выше процедуру. Это также может быть один из сайтов с личными данными.Когда общедоступные данные недоступны, классификатор второго уровня может быть рассчитан только одним из сайтов частных данных (или каждым из них) и позже опубликован онлайн, чтобы быть полезным даже для объектов с недостаточным объемом данных. В обоих случаях окончательный классификатор (или классификаторы) основан на более крупном пуле данных, доступном для любого отдельного сайта.

Частота ошибок классификации для смешанного частного и открытого случая (A) и полностью частного случая (B) . В обоих случаях комбинированный дифференциально-частный классификатор работает значительно лучше, чем отдельные классификаторы.Разница является статистически значимой даже после поправки Бонферрони (для учета нескольких участков) с исправленными значениями 90 103 p 90 104 ниже 1,8 × 10 90 969 -33 90 972 . Таким образом, результаты мотивируют использование дифференциальной конфиденциальности для обмена изображениями мозга и генетическими данными, чтобы обеспечить быстрый доступ к данным, которые либо труднодоступны по логическим причинам, либо вообще недоступны для открытого обмена.

С точки зрения дифференциальной конфиденциальности важно отметить, что единственная информация, которую каждый сайт публикует о своих данных, — это разделяющий вектор гиперплоскости w→i, и он делает это только один раз.Рассматривая конфиденциальность как ресурс, сайт хотел бы свести к минимуму потерю этого ресурса. Для этого однократный выпуск информации в нашей схеме лучше, чем множественный обмен в любом из итерационных подходов (например, Gabay and Mercier, 1976; Zhang et al., 2012a).

Мы реализовали описанную выше систему на наборе данных нейровизуализации (структурные МРТ-сканы) с N = 10 частных сайтов. Мы объединили данные четырех отдельных исследований шизофрении, проведенных в Университете Джона Хопкинса (JHU), Мэрилендском центре психиатрических исследований (MPRC), Институте психиатрии в Лондоне, Великобритания (IOP), а также в Западном психиатрическом институте и клинике Питтсбургского университета. (WPIC) (см. Meda et al., 2008). Выборка включала 198 больных шизофренией и 191 здорового человека из контрольной группы (Meda et al., 2008). Наша реализация основана на дифференциально частной SVM и логистической регрессии, как описано Chaudhuri et al. (2011) и реализация доступны онлайн 1 . Дифференциально приватный Hubertized SVM в нашей реализации использовал параметр регуляризации λ = 0,01, параметр конфиденциальности ϵ = 10 и константу Хубера h = 0,5, в то время как параметры для дифференциально приватной логистической регрессии были установлены равными λ = 0.01 и ϵ = 10 (подробнее см. Chaudhuri et al., 2011). Качество классификации сильно зависит от качества признаков; поскольку распределенные и дифференциально частные алгоритмы изучения признаков все еще находятся в стадии разработки, для целей этого примера мы предполагаем, что признаки даны. Чтобы изучить особенности этой демонстрации, мы использовали ограниченную машину Больцмана (RBM) (Hinton, 2000) с 50 скрытыми сигмоидальными единицами. Для обучения мы использовали реализацию от Nitish Srivastava 2 .Мы использовали L 1 — регуляризацию матрицы признаков W (λǁ W ǁ 1 ) (λ = 0,1) и 50% выпадение для поощрения разреженных признаков и эффективной обработки сегментированных изображений серого вещества 60465 воксели каждый. Параметр скорости обучения был установлен на 0,01. Веса были обновлены с использованием метода усеченной выборки Гиббса, называемого контрастивной дивергенцией (CD), с одним шагом выборки (CD-1). Дополнительную информацию о модели RBM можно найти в Hinton (2000) и Hinton et al.(2006). После обучения RBM мы активировали все 50 скрытых единиц на МРТ каждого субъекта, создав 50-мерный набор данных. Обратите внимание, что ручной выбор функций не производился, поскольку использовалась каждая функция. Используя эти функции, мы повторили следующую процедуру 100 раз:

  1. Разделили полный набор из 389 субъектов на сбалансированные по классам обучающие и тестовые наборы, содержащие 70% (272 субъекта) и 30% (117 субъектов) данных соответственно. Обучающая выборка была разделена на N + 1 = 11 сбалансированных по классам подмножеств (участков) по 24 или 25 субъектов в каждой.

  2. Обучить дифференциально-приватную SVM на N = 10 из этих подмножеств независимо (сайты с приватными данными).

  3. Преобразование данных 11-го подмножества (агрегатора) с использованием обученных классификаторов SVM (как описано выше).

  4. Обучение как дифференциально частного классификатора (полностью частного), так и стандартного классификатора логистической регрессии (общедоступного) на преобразованном наборе данных (комбинированный классификатор).

  5. Вычислите индивидуальные коэффициенты ошибок в тестовом наборе для каждого из N = 10 сайтов.Вычислите частоту ошибок (дифференциально закрытой) SVM, обученной на данных 11-го набора данных и агрегированного классификатора в уравнении (8), который использует дифференциально частные результаты со всех сайтов.

Результаты, которые мы получили в этой процедуре, обобщены на рисунке для смешанных частных и общедоступных (рисунок ), а также полностью частных (рисунок ) случаев. Все 10 сайтов с частными данными имеют базовую частоту ошибок классификации чуть более 20%, что указывает на относительную сложность этой задачи классификации и подчеркивает влияние шума, добавленного для дифференциальной конфиденциальности.То есть каждый сайт сам по себе сможет учиться только с таким уровнем точности. Распределение частоты ошибок по экспериментам показано справа. Последний столбец каждого рисунка показывает частоту ошибок комбинированного классификатора; На рисунке показаны результаты для общедоступного агрегатора, а на рисунке — для частного агрегатора. В обоих случаях частота ошибок агрегированного классификатора составляет около 5%, что является значительным улучшением по сравнению с одним сайтом. Кроме того, распределение ошибки комбинированного классификатора более плотно сосредоточено вокруг его среднего значения.Чтобы количественно оценить значимость улучшения, мы провели 2-выборочные t -тесты для распределения коэффициентов ошибок комбинированного классификатора по сравнению с распределениями коэффициентов ошибок классификаторов, произведенных на отдельных сайтах. Наибольшее скорректированное Бонферрони значение p составило 1,8 × 10 −33 . Эксперименты ясно показывают преимущества совместного использования результатов дифференциально-приватных вычислений по сравнению с простым использованием данных на одном сайте. Несмотря на то, что классификатор, используемый каждым сайтом, представляет собой зашумленную версию того, что они могли бы узнать в частном порядке, и, следовательно, менее точен, объединение зашумленных классификаторов, создаваемых на нескольких сайтах, значительно снижает результирующую ошибку.

4. Обсуждение

Интерфейсы обмена данными должны учитывать реалии исследований нейровизуализации — текущие усилия были в значительной степени сосредоточены на структурах данных и возможности запрашивать, извлекать и совместно использовать сложные и мультимодальные наборы данных, обычно в рамках фиксированной модели. централизованного хранения, архивирования и ограничений конфиденциальности. Примечательно отсутствие внимания к очень важным проблемам, связанным с отсутствием DUA в более старых исследованиях, а также к проблемам конфиденциальности, которые растут по мере того, как становится доступным больше данных и все более распространенным становится прогностическое машинное обучение.

Мы должны учитывать несколько взаимосвязанных аспектов при выборе платформы для обмена данными и технологии для ее реализации. Нейровизуализация и генетические данные создают серьезные уникальные проблемы для конфиденциальности. Во-первых, этот тип данных сильно отличается от того, что рассматривается во многих работах по конфиденциальности — изображения и данные о последовательности очень многомерны и легко идентифицируемы, что может накладывать ограничения на то, что мы ожидаем быть достижимым. Во-вторых, мы должны определить структуру обмена данными — как данные передаются и кому.Владельцы институциональных данных могут разрешать другим учреждениям, отдельным исследователям или общественности доступ к своим данным. Структура соглашения может сообщить, какая технология конфиденциальности подходит (Jiang et al., 2013). В-третьих, почти все технологии совместного использования данных и интеллектуального анализа данных, сохраняющие конфиденциальность, все еще находятся в стадии активной исследовательской разработки и не находятся на уровне коммерчески развернутых технологий безопасности, таких как шифрование для электронной коммерции. Модель вычислений, сохраняющая конфиденциальность, должна сочетаться с правовой и политической структурой, позволяющей применять меры в случае нарушения конфиденциальности.В предлагаемой нами модели сайты могут участвовать в консорциуме, в котором совместно используются только дифференциально частные производные данные. Предоставляя доступ к данным, а не к самим данным, мы уменьшаем текущее распространение индивидуально сгенерированных DUA, позволяя локальным держателям данных сохранять больший контроль.

При создании надежных и масштабируемых систем обмена данными для нейроинформатики возникает ряд проблем. Что касается политики, то следует установить стандарты и передовой опыт для обмена данными внутри и между исследовательскими консорциумами.Например, одной из основных проблем является атрибуция и надлежащее зачисление данных, используемых в крупномасштабных исследованиях. С технологической точки зрения создание федеративных систем обмена данными требует дополнительной отказоустойчивости, безопасности и более сложного управления ролями, чем это обычно встречается в исследовательской среде.

Обновлено: 03.02.2022 — 14:40

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *