CN113302638A - 用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式账本和其他交易的机器和系统的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本文公开了用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式账本和其他交易的机器和系统的系统、方法和装置。示例系统可以包括机器人过程自动化电路，用于解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接。所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联。所述机器人过程自动化电路还可以包括人工智能电路，用于改进所述多个管理应用程序中的至少一个的过程以响应来自所述多个数据源的所述信息。
Description
交叉引用
本申请要求以下美国临时专利申请的优先权：2018年10月29日递交的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式账本和其他交易的机器和系统的方法和系统”的第62/751,713号(代理人档案号SFTX-0003-P01)；2019年5月6日递交的发明名称为“具有机器人过程架构的自适应智能共享基础设施借贷交易支持平台”的第62/843,992号(代理人档案号SFTX-0005-P01)；2019年3月13日递交的发明名称为“交易环境中的机器人过程自动化架构、系统和方法”的第62/818,100号(代理人档案号SFTX-0006-P01)；2019年5月5日递交的发明名称为“具有机器人过程架构的自适应智能共享基础设施借贷交易支持平台”的第62/843,455号(代理人档案号SFTX-0007-P01)；2019年5月5日递交的发明名称为“具有机器人过程架构的自适应智能共享基础设施借贷交易支持平台”的第62/843,456号(代理人档案号SFTX-0008-P01)。
本申请要求以下在先申请优先权，也是以下在先申请的部分继续申请：2019年5月6日递交的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式账本和其他交易的机器和系统的方法和系统”的第PCT/US2019/030934号PCT申请(代理人档案号SFTX-0004WO)。第PCT/US2019/030934号PCT申请(代理人档案号SFTX-0004-WO)要求以下美国临时专利申请的优先权：2018年12月31日递交的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式账本和其他交易的机器和系统的方法和系统”的第62/787,206号(代理人档案号SFTX-0001-P01)以及2018年10月29日递交的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式账本和其他交易的机器和系统的方法和系统”的第62/751,713号(代理人档案号SFTX-0003-P01)。
上述申请案分别通过引用全部并入本文。
背景技术
机器和自动代理越来越多地参与市场活动，包括用于数据收集、预测、计划、交易执行和其它活动。这包括越来越高性能的系统，例如用于高速交易的系统。因此需要改进能够实现市场的机器的方法和系统，包括提高这类市场中的参与者的效率、速度、可靠性等。
许多市场越来越多的是分布式的，而不是中心化的，像区块链这样的分布式账本、点对点互动模型和微交易取代或补充了涉及集中式管理机构或中介的传统模式。因此需要一种改进的机器，使分布式交易能够在大量参与者(包括人类参与者和自动代理)之间大规模地进行。
区块链上的操作(例如，使用加密货币的操作)日益需要能源密集型的计算操作，例如在不断增长的区块链上计算非常大的哈希函数。使用工作量证明、权益证明等的系统已经导致出现“挖矿”操作，通过该操作可以大规模地应用计算机处理能力，以便进行计算，以支持在区块链中记录的交易中实现集体信任。
人工智能的许多应用也需要能源密集型的计算操作，例如在非常大的神经网络中，有非常多的互连，对大量的输入进行操作，以产生一个或多个输出，例如预测、分类、优化、控制输出等。
物联网和云计算平台的增长也导致设备、应用程序和它们之间的连接激增，以至于容纳服务器和其他IT部件的数据中心占据美国和其它发达国家的能耗的主要部分。
由于这些和其它趋势，能耗已经成为计算资源利用的主要因素，使得能源资源和计算资源(或简称为"能源和计算")已经开始从诸如输入、活动、输出等的申购、购买、供应、配置和管理等不同角度汇聚。例如，已经开展了一些项目将比特币TM或其它加密货币挖矿操作等大规模计算资源设施放置在尼亚加拉大瀑布等大型水电站附近。
设施所有者和运营商面临的主要挑战是优化设施所涉及的不确定性，例如投入成本和可获得性的波动(尤其是在涉及不太稳定的可再生资源的情况下)、计算和联网资源的成本和可获得性的变化(例如，网络性能变化的情况)以及可应用能源和计算资源的各种终端市场的波动性和不确定性(例如，加密货币的波动性、能源市场的波动性、各种其他市场的定价波动性以及人工智能在广泛应用中的实用性的不确定性)等因素。
因此需要一种灵活、智能的能根据不确定性和波动进行调整的能源和计算设施，以及还需要一种智能的能源和计算资源管理系统，例如包括数据收集、存储和处理能力、输入、资源和输出的自动配置能力、以及对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习的能力，以训练人工智能/机器学习系统来优化这种设施的各种相关参数。
发明内容
机器学习可能使实现自动化市场或与自动化市场交互的机器能够开发理解能力，例如基于物联网数据、社交网络数据和其它非传统数据源，以及例如通过参与能源、计算、广告等的远期市场以基于预测执行交易。区块链和加密货币可以支持各种自动化交易，区块链和人工智能的交叉应用可能实现根本不同的交易基础设施。随着计算使用的能源越来越多，在存储、计算和基础任务之间有效分配可用能源的机器成为可能。这些和其它概念由本文公开的方法和系统来解决。
本文提供了一种方法和系统，用于改进能够实现市场的机器，包括提高这类市场中的参与者的效率、速度、可靠性等。
本文提供了改进的机器，使分布式交易能够在大量参与者(包括人类参与者和自动代理)之间大规模地进行。
如本文所述的交易可以包括使用各种货币形式的金融交易，包括政府支持的法定货币、加密货币、凭证或积分(例如由航空公司、酒店供应商和许多其他企业提供的忠诚度积分和奖励积分)等。交易也可以被理解为包括涉及价值交换的各种其他交易，包括涉及资源交换的实物交易。交易可以包括各种类型的货币的交换，包括货币和实物资源之间的交换。交换的资源可以包括商品、服务、计算资源、能源资源、网络带宽资源、自然资源等。交易还可以包括涉及注意力资源的交易，例如交易中的潜在对手方，例如货物、服务等的消费者，其可以是人类，或者在一些情况下，也可以是其他消费者，例如智能代理(例如，基于AI的代理)。
优化用于计算、联网和任务的能源
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器具有再生能源设施，所述再生能源设施优化在计算任务、联网任务和能耗任务之间所产生的能源传输的分配。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在能源远期市场中自动购买其能源的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在远期市场中自动购买能源额度的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在能源远期市场中自动聚合购买的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在远期市场中自动聚合购买能源额度的机器群。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在网络频谱远期市场中自动购买频谱分配的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在计算容量远期市场上自动销售其计算容量的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在存储容量远期市场上自动销售其计算存储容量的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在储能容量远期市场上自动销售其储能容量的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在网络容量远期市场上自动销售其网络带宽的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在网络频谱远期市场中自动购买频谱分配的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有自动优化用于计算任务分配(例如，比特币挖矿)的能源利用的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有自动聚合关于能源远期市场购买集体优化的数据的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有自动聚合关于能源额度远期市场购买集体优化的数据的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有自动聚合关于网络频谱远期市场购买集体优化的数据的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有自动聚合关于计算容量远期市场销售集体优化的数据的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在能源现货市场中自动购买其能源的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在现货市场中自动购买能源额度的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在能源现货市场中自动聚合购买的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在现货市场中自动聚合购买能源额度的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在网络频谱现货市场中自动购买频谱分配的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在网络频谱现货市场中自动购买频谱分配的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有自动优化用于计算任务分配(例如，比特币挖矿)的能源利用的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有自动聚合关于能源现货市场购买集体优化的数据的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有自动聚合关于能源额度现货市场购买集体优化的数据的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有自动聚合关于网络频谱现货市场购买集体优化的数据的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在计算容量远期市场上自动销售其聚合计算容量的机器群组。
实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在存储容量远期市场上自动销售其聚合计算存储容量的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在储能容量远期市场上自动销售其聚合储能容量的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在网络容量远期市场上自动销售其聚合网络带宽的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源额度的远期市场定价的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算容量的远期市场价值的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有机器，所述机器通过以小交易测试计算容量现货市场并基于所述小交易的结果快速执行大交易，以自动执行用于购买或销售计算容量的套利策略。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有机器，所述机器通过以小交易测试计算容量现货市场并基于所述小交易的结果快速执行大交易，以自动执行用于购买或销售能源存储容量的套利策略。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有机器，所述机器通过以小交易测试计算容量现货市场并基于所述小交易的结果快速执行大交易，以自动执行用于购买或销售网络频谱的套利策略。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有机器，所述机器通过以小交易测试计算容量现货市场并基于所述小交易的结果快速执行大交易，以自动执行用于购买或销售能源的套利策略。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有机器，所述机器通过以小交易测试计算容量现货市场并基于所述小交易的结果快速执行大交易，以自动执行用于购买或销售能源额度的套利策略。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在核心任务、计算任务、储能任务、数据存储任务和联网任务之间自动分配其能源容量的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在核心任务、计算任务、储能任务、数据存储任务和联网任务之间自动分配其计算容量的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在核心任务、计算任务、储能任务、数据存储任务和联网任务之间自动分配其联网容量的机器。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在核心任务、计算任务、储能任务、数据存储任务和联网任务之间自动分配集体能源容量的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在核心任务、计算任务、储能任务、数据存储任务和联网任务之间自动分配集体计算容量的机器群组。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有在核心任务、计算任务、储能任务、数据存储任务和联网任务之间自动分配集体联网容量的机器群组。
知识区块链
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了所述分布式账本中嵌入的知识产权的IP许可条款，并且其中对所述分布式账本执行操作提供了对所述知识产权的访问，并将执行方提交给所述IP许可条款。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中所述分布式账本上的智能合约包装器允许对所述账本执行操作以将知识产权添加到知识产权聚合栈中。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中所述分布式账本上的智能合约包装器允许对所述账本执行操作以添加知识产权，以同意在所述账本中的各方之间分摊特许权使用费。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中所述分布式账本上的智能合约包装器允许对所述账本执行操作以将知识产权添加到知识产权聚合栈中。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中所述分布式账本上的智能合约包装器允许对所述账本执行操作以将一方提交至合约条款。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述指令集的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记可执行算法逻辑的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述可执行算法逻辑的可证明访问。。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记3D打印机指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述指令集的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记用于涂覆过程的指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述指令集的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记用于半导体制造过程的指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述制造过程的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记固件程序的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述固件程序的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记用于FPGA的指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述FPGA的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记无服务器代码逻辑的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述无服务器代码逻辑的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记用于晶体制造系统的指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述指令集的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记用于食品准备过程的指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述指令集的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记用于聚合物生产过程的指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述指令集的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记用于化学合成过程的指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述指令集的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记用于生物生产过程的指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述指令集的可证明访问。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种使用专家包装器标记商业秘密的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述商业秘密的可证明访问，并且所述包装器可提供所述商业秘密的专家验证。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种用于将商业秘密的示图聚合到链中的分布式账本，以证明哪些方和多少方查看了所述商业秘密。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记指令集的分布式账本，使得所述分布式账本上的操作可提供对所述指令集的可证明访问，并在系统上执行所述指令集，从而在所述分布式账本中记录交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种标记知识产权项的分布式账本，以及基于对所述分布式账本或所述知识产权执行的操作来报告分析结果的报告系统。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种聚合指令集的分布式账本，其中所述分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集。
智能加密货币
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种用于加密货币的智能包装器，其基于货币和地理位置的交易中的至少一个的税务处理，将涉及所述货币的交易的执行引导到所述理位置。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种用于加密货币的智能包装器，其基于货币和地理位置的交易中的至少一个的税务处理，将涉及所述货币的交易的执行引导到所述理位置。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种自动执行的加密货币，其在识别出提供有利的税务处理的基于位置的参数后提供交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统使用机器学习以根据税务状态来优化加密货币交易的执行。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统聚合涵盖加密货币交易的监管信息并根据所述监管信息自动为操作选择管辖区。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统使用机器学习以根据可用能源的实时能源价格信息来优化加密货币交易的执行。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统使用机器学习以根据对可用能源的理解，来优化加密货币交易的执行，从而为计算资源提供动力以执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，从而为加密货币交易的执行提供能量。
远期市场预测使用非传统数据
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解，来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解，来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解，来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行加密货币交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解，来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行加密货币交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解，来预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解，来预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解，来预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解，来预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解，来预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解，来预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解，来预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源额度的远期市场定价。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场价值。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源额度的远期市场定价。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种专家系统，所述专家系统根据通过分析社交数据源获得的理解，来预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种智能代理，所述智能代理用于请求另一外部智能代理的注意力资源。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一种机器，所述机器在注意力远期市场自动购买注意力资源。
在实施例中，提供了一种用于实现交易的平台，所述平台具有一个机器群组，所述机器群组在注意力远期市场自动汇总购买。
本文提供了一种灵活的智能能源和计算设施，以及一种智能能源和计算设施资源管理系统，包括部件、系统、服务、模块、程序、过程和其他使能元件，例如数据收集、存储和处理能力、输入、资源和输出的自动配置能力以及对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习的能力，以训练人工智能/机器学习系统来优化与这种设施相关的参数。
在实施例中，本文提供了一种用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据的信息技术系统，所述系统具有一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，从而预测设施生产结果的可能。
在实施例中，本文提供了一种用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据的信息技术系统，所述系统具有一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，从而预测设施生产结果。
在实施例中，本文提供了一种用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据的信息技术系统，所述系统具有一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，从而优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用简档中产生有利的设施资源利用简档。
在实施例中，本文提供了一种用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据的信息技术系统，所述系统具有一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，从而优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。
在实施例中，本文提供了一种用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据的信息技术系统，所述系统具有一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，从而优化可用能源和计算资源的申购和供应，以在一组可用简档中产生有利的设施输入资源简档。
在实施例中，本文提供了一种用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据的信息技术系统，所述系统具有一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，从而优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用简档中产生有利的设施资源配置简档。
在实施例中，本文提供了一种用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据的信息技术系统，所述系统具有一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，从而优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出简档。
在实施例中，本文提供了一种用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据的信息技术系统，所述系统具有一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以生成应就设施可提供的输出联系当前或潜在客户的指示。
在实施例中，本文提供了一种系统，所述系统具有一种智能、灵活的能源和计算设施，从而人工智能/机器学习系统根据一组检测到的条件，在一组可用配置中配置所述设施，这些条件与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关。
在实施例中，本文提供了一种系统，所述系统具有一种智能、灵活的能源和计算设施，从而人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测到的条件，在一组可用配置中配置所述设施。
在实施例中，本文提供了一种系统，所述系统具有一种智能、灵活的能源和计算设施，从而人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测到的条件，在一组可用配置中配置所述设施。
在实施例中，本文提供了一种系统，所述系统具有一种智能、灵活的能源和计算设施，从而人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测到的条件，在一组可用配置中配置所述设施。
在实施例中，本文提供了一种系统，所述系统具有一种智能、灵活的能源和计算设施，从而人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测到的条件，在一组可用配置中配置所述设施。
在实施例中，本文提供了一种系统，所述系统具有一种智能、灵活的能源和计算设施，从而人工智能/机器学习系统根据从设施数字孪生接收的一组参数，在一组可用配置中配置所述设施。
附图说明
通过参考以下附图，可以理解本公开及其某些实施方案的以下详细描述：
图1是根据本公开实施例的用于实现智能交易的平台的部件的示意图。
图2A和图2B是根据本公开实施例的用于实现智能交易的平台的附加部件的示意图。
图3是根据本公开实施例的用于实现智能交易的平台的附加部件的示意图。
图4到图31是根据本公开实施例的神经网络系统的实施例的示意图，该神经网络系统可连接到平台，集成在平台中且可由平台访问，该平台用于实现智能交易，该系统包括涉及专家系统、自组织、机器学习和人工智能的系统，且包括经训练的用于模式识别，用于一个或一个以上参数、特性或现象的分类，用于支持自主控制和其它目的的神经网络系统。
图32是根据本公开实施例的环境的部件的示意图，该环境包括智能能源和计算设施、主机智能能源和计算设施资源管理平台、一组数据源、一组专家系统，连接一组市场平台和外部资源的接口，以及一组用户或客户端系统和设备。
图33描述了交易、金融和市场支持系统的组件和交互。
图34描述了交易、金融和市场支持系统的一组数据处理层的组件和交互。
图35描述了交易、金融和市场支持系统的自适应智能和机器人过程自动化能力。
图36描述了交易、金融和市场支持系统的机会挖掘能力。
图37描述了交易、金融和市场支持系统的自适应边缘计算管理和边缘智能能力。
图38描述了交易、金融和市场支持系统的协议适配和自适应数据存储能力。
图39描述了交易、金融和市场支持系统的机器人操作分析能力。
图40描述了用于事件访问权的远期市场的区块链和智能合约平台。
图41描述了用于事件访问权的远期市场的区块链和智能合约平台的算法和控制面板。
图42描述了用于远期市场需求聚合的区块链和智能合约平台。
图43描述了用于远期市场需求聚合的区块链和智能合约平台的算法和控制面板。
图44描述了用于众包创新的区块链和智能合约平台。
图45描述了用于众包创新的区块链和智能合约平台的算法和控制面板。
图46描述了用于众包证据的区块链和智能合约平台。
图47描述了用于众包证据的区块链和智能合约平台的算法和控制面板。
图48描述了一借贷平台的实施例的组件和交互，该借贷平台具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体及交易的数据收集和监控服务。
图49描述了一借贷平台的实施例的组件和交互，其中一组借贷解决方案由一组数据集成的数据收集和监控服务、自适应智能系统以及数据存储系统支持。
图50描述了一借贷平台的实施例的组件和交互，该借贷平台具有一组数据集成区块链服务、智能合约服务、社交网络分析服务、众包服务以及物联网数据收集和监控服务，用于收集、监控和处理关于涉及借贷交易或与借贷交易相关的实体的信息。
图51描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有物联网和传感器平台，用于监控一组资产、一组抵押物以及贷款、债券或债务交易担保中的至少一个。
图52描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有众包系统，用于收集与涉及借贷交易的实体相关的信息。
图53描述了由一借贷平台实现的众包工作流程的实施例。
图54描述了一借贷平台的实施例的组件和交互，该借贷平台具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务以及一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息来自动调整贷款的利率。
图55描述了一借贷平台的实施例的组件和交互，该借贷平台具有智能合约，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。
图56描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有一组数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性，包括物联网系统和社交网络分析系统。
图57描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于协商一组贷款条款和条件。
图58描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于贷款收款。
图59描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于合并一组贷款。
图60描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于管理保理贷款。
图61描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于代理抵押贷款。
图62描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有用于验证债券发行人条件的众包和自动化分类系统、用于对有关债券的条件进行分类的具有人工智能的社交网络监控系统以及用于对有关债券的条件进行分类的具有人工智能的物联网数据收集和监控系统。
图63描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有基于由物联网(Internetof Things，简称IoT)监控的参数、由社交网络分析系统确定的参数或由众包系统确定的参数来管理贷款条款和条件的系统。
图64描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有自动化区块链托管服务，用于管理一组托管资产。
图65描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。
图66描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。
图67描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。
图68描述了一借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有监管和/或合规系统，该监管和/或合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守适用于借贷交易的法律、法规和政策中的至少一个。
图69描述了一种用于自动化贷款管理的系统。
图70描述了一种系统。
图71描述了一种用于处理贷款的方法。
图72描述了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
图73描述了一种用于自动化智能合约创建和抵押物分配的方法。
图74描述了一种用于处理贷款的系统。
图75描述了一种用于处理贷款的方法。
图76描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化的系统。
图77描述了一种用于贷款创建和管理的方法。
图78描述了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
图79描述了一种用于交易、金融和市场活动的机器人过程自动化的方法。
图80描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化的系统。
图81描述了一种用于自动化交易、金融和市场活动的方法。
图82描述了一种用于自适应智能和机器人过程的系统。
图83描述了一种用于执行贷款相关行为的方法。
图84描述了一种用于自适应智能和机器人过程的系统。
图85描述了一种用于执行贷款相关行为的方法。
图86描述了一种用于自适应智能和机器人过程的系统。
图87描述了一种用于执行贷款相关行为的方法。
图88描述了一种用于管理贷款的抵押物的智能合约系统。
图89描述了一种用于管理贷款的抵押物的智能合约方法。
图90描述了一种用于验证贷款的抵押物或担保人的条件的系统。
图91描述了一种用于验证贷款的抵押物或担保人的条件的众包方法。
图92描述了一种用于修改贷款的智能合约系统。
图93描述了一种用于修改贷款的智能合约方法。
图94描述了一种用于修改贷款的智能合约系统。
图95描述了一种用于修改贷款的智能合约方法。
图96描述了一种用于修改贷款的智能合约系统。
图97描述了一种用于修改贷款的智能合约方法。
图98描述了一种用于验证贷款的担保的条件的监控系统。
图99描述了一种用于验证贷款的担保的条件的监控方法。
图100描述了一种用于协商贷款的机器人过程自动化系统。
图101描述了一种用于协商贷款的机器人过程自动化方法。
图102描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化的系统。
图103描述了一种方法。
图104描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化的系统。
图105描述了一种方法。
图106描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化的系统。
图107描述了一种方法。
图108描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化的系统。
图109描述了一种方法。
图110描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化的系统。
图111描述了一种方法。
图112描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化的系统。
图113描述了一种方法。
图114描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化的系统。
图115描述了一种方法。
图116描述了一种用于监控债券发行人条件的系统。
图117描述了一种用于监控债券发行人条件的方法。
图118描述了一种用于监控债券发行人条件的系统。
图119描述了一种用于监控债券发行人条件的方法。
图120描述了一种系统。
图121描述了一种方法。
图122描述了一种系统。
图123描述了一种用于收集关于涉及补贴贷款交易的实体的社交网络信息的方法。
图124描述了一种系统。
图125描述了一种用于自动处理补贴贷款的方法。
图126描述了一种系统。
图127描述了一种方法。
图128描述了一种系统。
图129描述了一种用于促进抵押物止赎的方法。
具体实施方式
本文中使用的术语服务/微服务(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，服务/微服务包括用于在功能上执行服务操作的任何系统(或平台)，其中系统可以是数据集成的，包括数据收集电路、区块链电路、人工智能电路和/或智能合约电路，用于处理借贷实体和交易。服务/微服务可促进数据处理，并可包括用于数据提取、转换和加载的设施、数据清理和去重设施、数据标准化设施；数据同步设施；数据安全设施、计算设施(例如，用于对数据流执行预定义的计算操作并提供输出流)、压缩和解压设施、分析设施(例如提供数据可视化的自动化生产)、数据处理设施和/或数据存储设施(包括存储保留、格式化、压缩、迁移等)等。
服务/微服务可包括控制器、处理器、网络基础设施、输入/输出设备、服务器、客户端设备(例如，笔记本电脑、台式机、终端、移动设备和/或专用设备)、传感器(例如，与一个或多个实体、设备和/或抵押物相关联的物联网传感器)、致动器(例如，自动锁、通知设备、灯光、摄像头控制等)、上述任何一个或多个的虚拟化版本(例如，云存储、计算操作等外包计算资源；虚拟传感器；股票或商品价格、记录日志等待收集的订阅数据)和/或包括用于计算机可读指令的部件，当由处理器执行计算机可读指令时，这些部件使处理器执行服务的一个或多个功能等。服务可分布在多个设备上，和/或服务的功能可以由一个或多个设备协同执行服务的给定功能来执行。
服务/微服务可包括应用程序编程接口，其促进执行服务的系统部件(例如，微服务)之间以及系统与系统外部的实体(例如，程序、网站、用户设备等)之间的连接。在不限制于本公开的任何其他方面的情况下，在某些实施例中可能存在的示例微服务包括(a)一组多模式数据收集电路，收集关于与借贷交易相关的实体的信息并监控与借贷交易相关的实体；(b)用于维护与贷款相关的事件的安全历史分类账的区块链电路，该区块链电路具有管理贷款中涉及的一组当事人的访问的访问控制特征；(c)用于处理贷款相关事件和贷款相关活动的应用程序编程接口、数据集成服务、数据处理工作流程和用户界面；以及(d)智能合约电路，用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件和贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件。任何服务/微服务均可以由控制器控制或控制控制器。某些系统可以不被认为是服务/微服务。例如，只是收取商品或服务的固定成本的销售点设备可能不是服务。在另一个示例中，跟踪货物或服务的成本并在价值改变时触发通知的服务可以不是估价服务本身，而是依赖估价服务，和/或在某些实施例中可以形成估价服务的一部分。可以看出，在某些实施例中，给定电路、控制器或设备可以是服务或服务的一部分，例如当电路、控制器或设备的功能或能力用于支持如本文所述的服务或微服务时，但对于其他实施例(例如，在电路、控制器或设备的功能或能力与本文所描述的服务或微服务无关的情况下)，可以不是服务或服务的一部分。在另一个示例中，由用户操作的移动设备可以在第一时间点(例如，当用户通过应用程序或来自移动设备的其他通信访问服务的特征时，和/或当经由移动设备执行监控功能时)形成如本文所述的服务的一部分，但在第二时间点(例如，在交易完成之后、在用户卸载应用程序之后和/或当监控功能停止和/或传递到另一设备时)可能不构成服务的一部分。因此，本发明的优点可以应用于各种过程或系统中，并且任何这类过程或系统可以被认为是本文中的服务(或服务的一部分)。
本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益、如何组合来自本公开的过程和系统构造、提供性能特征(例如，带宽、计算能力、时间响应等)，和/或提供提供足以提供如本文所述的服务、平台和/或微服务的给定实施例的服务部件的操作能力(例如，检查间隔时间、包括纵向(例如，连续操作时间)和/或顺序(例如，一天中的时间、日历时间等)的正常运行时间要求、传感分辨率和/或精度，数据确定(例如，准确性、定时、数据量)和/或致动器确认能力)。本领域技术人员在确定部件、电路、控制器和/或设备的配置以实现本文所述的服务、平台和/或微服务(以下所列“服务”)时的某些考虑因素包括但不限于：实现和操作服务的资本成本与操作成本的平衡；系统部件、服务用户和/或与服务交互的其他实体可用的网络服务的可用性、速度和/或带宽；服务考虑的响应时间(例如，必须以多快的速度执行服务内的决策以支持服务的商业功能、各种人工智能或其他高级计算操作的操作时间)和/或支持给定响应时间的资本或操作成本；服务交互部件的位置，以及这些位置对服务操作的影响(例如，数据存储位置和相关监管方案、网络通信限制和/或成本、作为位置函数的电力成本、与服务相关时区的支持可用性等)；某些传感器类型的可用性，对这些传感器的相关支持，以及用于感测目的的足够替代物(例如，摄像机可能需要支持性照明和/或高网络带宽或本地存储)的可用性；服务的一方面的基础价值的一方面(例如，贷款的本金金额、抵押物的价值、抵押物价值的波动性、贷款人、担保人和/或借款人的净值或相对净值等)，包括基础价值的时间敏感性(例如，其相对于服务操作或贷款期限快速或缓慢变化的情况)；交易当事人之间的信任指标(例如，当事人之间的履约历史、信用评级、社会评级或其他外部指标、与交易相关的活动是否符合行业标准或其他规范化交易类型等)；和/或对于服务、平台和/或微服务的给定配置和/或功能的成本回收选项(例如，订阅、费用、服务付款等)的可用性。在不限制于本公开的任何其他方面的情况下，本文中服务执行的某些操作包括：基于跟踪数据对贷款执行实时更改；利用数据执行抵押物支持的智能合约；重新估价债务交易以响应跟踪的条件或数据等。虽然本文出于说明目的描述了服务/微服务和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
服务包括但不限于金融服务(例如，贷款交易服务)、数据收集服务(例如，用于收集和监控数据的数据收集服务)、区块链服务(例如，用于维护安全数据的区块链服务)、数据集成服务(例如，用于聚合数据的数据集成服务)、智能合约服务(例如，确定智能合约各方面的智能合约服务)、软件服务(例如，从公开信息网站提取与实体相关数据的软件服务)、众包服务(例如，请求和报告信息的众包服务)、物联网服务(例如，用于监控环境的物联网服务)、发布服务(例如，用于发布数据的发布服务)、微服务(例如，具有促进微服务之间连接的一组应用程序编程接口)、估价服务(例如，使用估值模型根据信息设置抵押物的价值)、人工智能服务、市场价值数据收集服务(例如，监控和报告市场信息)、群集服务(例如，根据属性相似性对抵押物进行分组)、社交网络服务(例如，能够相对于社交网络的参数进行配置)、资产识别服务(例如，用于识别金融机构负责保管的一组资产)、身份管理服务(例如，使得金融机构验证身份和凭证)等，和/或类似的功能术语。本文中执行一个或多个功能的示例服务包括计算设备、服务器、联网设备、用户界面、通信协议、共享信息和/或信息存储和/或应用程序编程接口(API)等设备间接口、传感器(例如，操作性地耦合到受监控部件、设备、位置等的物联网传感器)、分布式账本、电路、和/或用于使处理器执行服务的一个或多个功能的计算机可读代码。本文中服务的一个或多个方面或部件可以分布在多个设备上，和/或可以全部或部分地合并在给定设备上。在实施例中，本文中服务的方面或部件可以至少部分地通过电路实现，例如在非限制性示例中，数据收集服务至少部分地实现为被构造为收集和监控数据的数据收集电路，区块链服务至少部分地实现为被构造为维护安全数据的区块链电路，数据集成服务至少部分地实现为被构造为聚集数据的数据集成电路，智能合约服务至少部分地实现为被构造为确定智能合约的各个方面的智能合约电路，软件服务至少部分地实现为被构造为从公开可用的信息站点提取与实体相关的数据，众包服务至少部分地实现为被构造为请求和报告信息的众包电路，物联网服务至少部分地实现为被构造为监控环境的物联网电路，发布服务至少部分地实现为被构造为发布数据的发布服务电路，微服务至少部分地实现为被构造为互连多个服务电路的微服务电路，估值服务至少部分地实现为被构造为访问估值模型以基于数据设置抵押物的价值的估值服务电路，人工智能服务至少部分地实现为人工智能服务电路，市场价值数据收集服务至少部分地实现为被构造为监控和报告市场信息的市场价值数据收集服务电路，群集服务至少部分地实现为被构造为基于属性的相似性对抵押物进行分组的群集服务电路，社交网络服务至少部分地实现为被构造为配置关于社交网络的参数的社交网络分析服务电路，资产识别服务至少部分地实现为用于识别金融机构负责保管的一组资产的资产识别服务电路，身份管理服务至少部分地实现为使金融机构能够验证身份和凭证等的身份管理服务电路。因此，本公开的优点可以应用于各种系统中，并且任何这类系统可以相对于本文中的物品和服务考虑，而在某些实施例中，给定系统可以不相对于本文中的物品和服务考虑。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员可以考虑确定特定服务的配置的考虑因素包括：特定交易的一个或多个当事人可用的分配和访问设备；某些类型信息的存储、类型和通信的管辖区限制；服务信息通信的安全和验证要求或期望方面；服务的算法、机器学习部件和/或人工智能部件进行信息收集；当事人间通信和确定的响应时间；服务的成本考虑，包括资本支出和操作成本，以及哪一当事人或实体将承担成本和可用性以回收成本，例如通过订阅、服务费等；为支持服务而存储和/或传送的信息量；和/或用于支持服务的处理或计算能力。
本文中使用的术语物品和服务(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，物品和服务包括任何物品和服务，包括但不限于用作报酬、用作抵押物、成为协商标的物等的物品和服务，例如但不限于，针对作为贷款标的物、贷款抵押物或类似物(如产品、服务、用品、解决方案、实物产品、软件、服务级别、服务质量、金融工具、债务、抵押物、服务履行或其他物品)的物品申请保证或担保。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，物品和服务包括任何物品和服务，包括但不限于应用于物理物品的物品和服务(例如，车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产)、金融物品(如商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币)、消耗品(例如可食用物品、饮料)，高有价物品(例如，贵金属、珠宝、宝石)、知识物品(例如，知识产权项目、知识产权、合同权利)等。因此，本公开的优点可以应用于各种系统中，并且任何这类系统可以相对于本文中的物品和服务考虑，而在某些实施例中，给定系统可以不相对于本文中的物品和服务考虑。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。
本文中使用的术语代理、自动化代理和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，代理或自动代理可以处理与抵押物或资产的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件。代理或自动代理还可以采取与抵押物或资产所属的贷款、债务交易、债券交易、补贴贷款等相关的动作，例如响应所处理的事件。代理或自动代理可以与市场交互以收集数据、测试现货市场交易、执行交易等，其中动态系统行为涉及用户可能希望理解、预测、控制和/或优化的复杂交互。某些系统可以不被认为是代理或自动代理。例如，如果事件仅仅被收集而没有被处理，则系统可能不是代理或自动代理。在一些实施例中，如果贷款相关动作并非响应处理的事件而采取，则其可能不是由代理或自动代理采取的。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面包括和/或受益于代理或自动代理。本领域技术人员或本公开的实施例关于代理或自动代理的某些考虑包括但不限于：确定资产或抵押物的价值、条件或所有权何时发生变化的规则，和/或确定变化是否保证对贷款或其他交易采取进一步动作的规则，以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了市场价值和市场信息的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语市场信息、市场价值和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，市场信息和市场价值描述了资产、抵押物、食品或服务在定义的时间点或时间段的状态或价值。市场价值可指在市场或拍卖环境中对物品设定的预期价值，或至少一个公共市场中与该物品、资产或抵押物类似的物品的定价或财务数据。对于公司来说，市场价值可以是其流通股的数量乘以当前的股价。估价服务可包括市场价值数据收集服务，该市场价值数据收集服务监控和报告与抵押物、发行人、一组债券和一组资产、一组补贴贷款、当事人等的价值(例如市场价值)相关的市场信息。市场价值在本质上可能是动态的，因为它们取决于各种因素，从实际经营状况到经济气候，再到供求动态。市场价值可以受到以下因素影响，并且市场信息可以包括以下因素：与其他资产的接近程度、资产的存货或供应、对资产的需求、物品的来源、物品的历史、物品部件的潜在当前价值、实体的破产状况、实体的取消赎回权状态、实体的合同违约状态、实体的违反管制状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、一组实体产品客户评论、实体的社交网络评级、一组实体凭证、一组实体转介、一组实体证明、一组实体行为、实体位置和实体地理位置。在某些实施例中，市场价值可包括诸如价值的波动性、价值的敏感性(例如，相对于具有相关不确定性的其他参数)和/或估价对象对特定当事人的特定价值(例如，第一当事人拥有的物品可能比第二当事人拥有的物品更有价值)。
某些信息可能不是市场信息或市场价值。例如，与价值相关的变量不是市场衍生的，它们可能是在用价值或投资价值。在某些实施例中，投资价值可以被认为是市场价值(例如，当估价当事人打算将资产用作收购后的投资时)，而不是其他实施例中的市场价值(例如，当估价当事人打算立即清算收购后的投资时)。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于市场信息或市场价值。本领域技术人员在确定术语市场价值是否是指资产、物品、抵押物、货物或服务时的某些考虑因素包括：市场中存在其他类似资产、取决于位置的价值变化、物品的开盘价超过标价以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了市场价值和市场信息的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语分摊价值或分摊的价值和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，分摊价值描述了按比例分配或按比例分拨价值，或按比例分配规则划分和分配价值的过程。价值的分配可以是对若干当事人(例如，若干当事人中的每一个均是价值的一部分的受益人)、对若干交易(例如，每个交易均使用价值的一部分)和/或按多对多关系(例如，一组对象具有在多个当事人和/或交易之间分配的聚合值。在一些实施例中，价值可以是净损失，分摊的价值是对每个实体的负债分配。在其他实施例中，分摊的价值可指经济利益、房地产、抵押物等的分配或分拨。在某些实施例中，分摊可包括对相对于各当事人的价值的考虑—例如，在两个当事人之间按50/50分摊1000万美元资产时，如果两个当事人对该资产具有不同的价值考虑，可能导致一个当事人对分摊贷记与分摊不同的结果价值。在某些实施例中，分摊可包括对相对于给定交易的价值的考虑—例如，第一类交易(例如，长期贷款)可具有与第二类交易(例如，短期信贷额度)不同的给定资产估值。
某些条件或过程可能与分摊的价值无关。例如，物品的总价值可以提供其固有价值，但不能提供每个已识别实体持有的价值。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解分摊的价值，可以容易地确定本公开的哪些方面将使分摊价值的特定应用程序受益。本领域技术人员或本发明实施例关于分摊的价值的某些考虑因素包括但不限于：本金金额的货币、预期交易类型(贷款、债券或债务)、特定类型的抵押物、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、本金金额、所欠实体数量、抵押物价值等。虽然本文出于说明目的描述了分摊的价值的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语财务状况和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，财务状况描述了实体在定义的时间点或时间段的资产、负债和股权状况的当前状态。财务状况可以记入财务报表。财务状况可进一步包括评估实体在未来风险情况下生存或履行未来或到期债务的能力。财务状况可以基于以下实体的一组属性确定：实体的公开声明的实体、如公共记录所指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态、实体的违反管制状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、一组实体产品客户评论、实体的社交网络评级、一组实体凭证、一组实体转介、一组实体证明、一组实体行为、实体位置和实体地理位置。财务状况也可以描述协议或贷款的要求或门槛。例如，允许开发商开工的条件可能是各种认证以及其对财务支出的同意。也就是说，开发商的开工能力取决于财务因素等。某些条件可能不是财务状况。例如，信用卡余额本身可能是财务状况的线索，但可能不是财务状况本身。在另一个示例中，付款计划可以确定债务在实体资产负债表上可能有多长时间，但可能无法准确地提供财务状况。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面包括和/或将受益于财务状况。本领域技术人员在确定术语财务状况是否是指实体在定义的时间点或时间段和/或针对给定目的的资产、负债和股权状况的当前状态时的某些考虑因素包括：报告多于一个财务数据点、贷款与抵押物价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、借款人和贷款人的信用评分以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了财务状况的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语利率和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，利率包括按贷款、存款或借款金额的比例每个时间段到期的利息金额。贷款或借款的总利息可能取决于本金总额、利率、复利频率以及贷款、存款或借款的时间长度。通常，利率以年度百分比表示，但可以针对任何时间段进行定义。利率与银行或其他贷款人借款所收取的金额有关，或与银行或其他实体向储户支付的存款利率有关。利率可以是可变的，也可以是固定的。例如，利率可能会根据政府或其他利益相关者的指令、出借或借入本金的货币、投资期限、借款人的违约概率、市场供求、抵押物的数量、经济状况或特殊情况(如催缴准备金)而变化。在某些实施例中，利率可以是相对利率(例如，相对于基本利率、通货膨胀指数等)。在某些实施例中，利率可进一步考虑应用于调整利率的成本或费用(例如，“基点”)。名义利率可能不会因通货膨胀而调整，而实际利率则应考虑通货膨胀。某些示例可以不是特定实施例目的的利率。例如，每年按固定美元金额和/或固定费用金额增长的银行账户可能不是某些实施例的利率的示例。本领域技术人员受益于本文中的公开内容和了解利率，可以容易地确定特定实施例的利率的特征。本领域技术人员或本发明实施例关于利率的某些考虑因素包括但不限于：本金金额的货币、用于设置利率的变量、用于修改利率的标准、预期交易类型(贷款、债券或债务)、特定类型的抵押物、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、本金金额、特定行业的交易和/或抵押物的适当期限、贷款人在期限之前出售和/或合并贷款的可能性等等。虽然本文出于说明目的描述了利率的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语估价服务(和类似术语)应当广义地理解。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，估价服务包括设置货物或服务的价值的任何服务。估价服务可使用估价模型，基于数据收集和监控服务提供的信息设置抵押物的价值。智能合约服务可处理来自一组估价服务的输出，并分配足以提供贷款担保的抵押物和/或在一组贷款人和/或交易中分摊抵押物的价值。估价服务可包括人工智能服务，其可根据与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。估值服务可包括市场价值数据收集服务，其可监控和报告与抵押物价值相关的市场信息。某些流程可以不被认为是估价服务。例如，仅对商品或服务收取固定成本的销售点设备可能不是估价服务。在另一个示例中，跟踪货物或服务的成本并在价值变化时触发通知的服务可能不是估价服务本身，而是依赖估价服务和/或形成估价服务的一部分。因此，本发明的优点可应用于各种过程系统，并且任何此类过程或系统可以被认为是本文中的估价服务，而在某些实施例中，给定服务可以不被认为是本文中的估价服务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作和/或提供估价服务。本领域技术人员在确定预期系统是否是评估服务和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：基于抵押物的价值对贷款执行实时更改；利用市场数据执行抵押物支持的智能合约；根据存储条件或地理位置重新评估抵押物；抵押物价值波动、被利用和/或被转移的趋势；等等。虽然本文出于说明目的描述了估价服务和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语抵押物属性(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，抵押物属性包括耐久性(抵押物承受磨损的能力或抵押物的使用寿命)、价值、识别(抵押物是否具有易于识别或营销的明确特征)、价值稳定性(抵押物是否随时间保持价值)、标准化、等级、质量、适销性、流动性、可转让性、可取性、可追踪性、可交付性(抵押物交付或转让时不发生价值恶化的能力)、市场透明度(即抵押物价值易于核实或广泛商定)、实体或虚拟的任何识别。抵押物属性可以用绝对或相对的术语来衡量，和/或可以包括定性(例如，分类描述)或定量描述。抵押物属性对于不同的行业、产品、元素、用途等可能不同。抵押物属性可以是定量的或定性的。与抵押物属性相关的值可以基于量表(例如1-10)或相对名称(高、低、更好等)。抵押物可包括各种部件；每个部件可以具有抵押物属性。因此，抵押物可以对同一抵押物属性具有多个值。在一些实施例中，可以组合抵押物属性的多个值来为每个属性生成一个值。某些抵押物属性可以仅应用于抵押物的特定部分。某些抵押物属性，甚至对于抵押物的给定部分，可以具有不同的值，这取决于利益方(例如，当事人对抵押物的一方面的估价高于另一当事人)和/或取决于交易类型(例如，抵押物对于第一类贷款可能比第二类贷款更有价值或更合适)。与抵押物相关联的某些属性可以不是本文所述的抵押物属性，这取决于本文抵押物属性的目的。例如，相对于类似产品，产品可被评为耐用；但是，如果产品的寿命远低于特定贷款的期限，则产品的耐久性可被评定为不同的评级(例如，不耐久)或不相关的评级(例如，产品的当前存货作为抵押物，并预计在贷款期限内会发生变化)。因此，本发明的优点可应用于各种属性，并且任何此类属性可以被认为是本文中的抵押物属性，而在某些实施例中，给定属性可以不被认为是本文中的抵押物属性。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期抵押物属性--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定抵押物属性受益。本领域技术人员在确定预期属性是否为抵押物属性和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：属性的来源和属性值的来源(例如，属性和属性值是否来自信誉良好的来源)、属性的波动性(例如，抵押物的属性值是否波动，该属性是否为抵押物的新属性)、类似抵押物属性值的相对差异、特殊属性值(例如，与类似类别抵押物相比，某些属性值可能很高，例如在第98百分位或非常低，例如在第2百分位)、抵押物的可替代性、与抵押物相关的交易类型和/或为特定当事人或交易使用抵押物的目的。虽然本文出于说明目的描述了抵押物属性和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语区块链服务(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，区块链服务包括与区块链的处理、记录和/或更新相关的任何服务，并且可以包括用于处理区块、计算哈希值、在区块链中生成新区块、将区块附加到区块链、在区块链中创建叉、在区块链中合并分支、验证先前计算、更新共享账本、更新分布式账本、生成加密密钥、验证交易、维护区块链、更新区块链、验证区块链、生成随机数。这些服务可以通过在本地计算机和/或远程服务器和计算机上执行计算机可读指令来执行。某些服务可以不被单独地认为是区块链服务，但是可以被认为是基于服务最终使用和/或特定实施例中的区块链服务—例如，可以在区块链之外的上下文中执行哈希值的计算，例如在安全通信的上下文中。一些初始服务可以在不首先应用于区块链的情况下被调用，但是与初始服务结合的进一步动作或服务可将初始服务与区块链的方面相关联。例如，可以周期性地生成随机数并将其存储在存储器中；这些随机数最初可能不是出于区块链目的而生成的，但可以用于区块链。因此，本发明的优点可应用于各种服务中，并且任何此类服务可以被认为是本文中的区块链服务，而在某些实施例中，给定服务可以不被认为是本文中的区块链服务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期区块链服务--可以容易地确定本公开的哪些方面可以被配置为实现特定区块链服务和/或将使其受益。本领域技术人员在确定预期服务是否是区块链服务和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：服务应用程序、服务的来源(例如，如果该服务与已知的或可验证的区块链服务提供商相关联)、服务的响应性(例如，某些区块链服务可能具有预期的完成时间，和/或可通过利用率来确定)、服务成本、为服务请求的数据量和/或服务生成的数据量(区块链的区块或与区块链相关联的密钥可以是特定大小或特定大小范围)。虽然本文出于说明目的描述了区块链服务和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语区块链(以及诸如加密货币账本等的变体)可以广义地理解为描述记录、管理或以其他方式处理在线交易的加密货币账本。区块链可以是公共的、私有的或其组合，但不限于此。区块链也可用于表示一组数字交易、协议、条款或其他数字价值。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，在前一种情况下，区块链还可以结合投资应用程序、凭证交易应用程序和/或基于数字/加密货币的市场使用。区块链还可以与提供对价相关联，例如提供商品、服务、物品、费用、访问受限区域或事件、数据或其他有价值的利益。在讨论对价单位、抵押物、货币、加密货币或任何其他形式的价值时，可以包括各种形式的区块链。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定区块链所象征或表示的价值。虽然本文出于说明目的描述了区块链的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语分类账和分布式账本(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，分类账可以是维持交易记录的文档、文件、计算机文件、数据库、书籍等。分类账可以是物理的，也可以是数字的。分类账可以包括与销售、账目、购买、交易、资产、负债、收入、支出、资本等相关的记录。分类账可以提供与时间相关的交易历史。分类账可以是集中的或分散的/分布式的。集中式账本可以是由一个或多个选定实体或票据交换所控制、更新或查看的文档，其中对分类账的更改或更新由实体或票据交换所管理或控制。分布式账本可以是分布在多个实体、参与者或区域的账本上，这些实体、参与者或区域可以独立地、同时地或一致地更新或修改其账本副本。账本和分布式账本可以包括用于签名、隐藏或验证内容的安全措施和加密功能。在分布式账本的情况下，可以使用区块链技术。在使用区块链实现的分布式账本的情况下，账本可以是由节点链表组成的Merkle树，其中每个节点包含先前节点的哈希或加密的交易数据。某些交易记录可以不被认为是分类账。文件、计算机文件、数据库或书籍可以是或不是分类账，这取决于它存储的数据、数据的组织、维护或保护方式。例如，如果无法信任或验证交易列表，和/或基于不一致、欺诈或不完整的数据，则交易列表可以不被认为是分类账。账本中的数据可以根据便利性、数据源、数据类型、环境、应用等以任何格式组织，例如表、列表、二进制数据流等。在不同实体之间共享的分类账可以不是分布式账本，但分布式账本的区别可能基于哪些实体有权对分类账进行更改和/或不同实体之间如何共享和处理更改。因此，本发明的优点可应用于各种数据，并且任何此类数据可以被认为是本文中的分类账，而在某些实施例中，给定数据可以不被认为是本文中的分类账。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期分类账和分布式账本--可以容易地确定本公开的哪些方面可用于实现特定分类账和/或将使其受益。本领域技术人员在确定预期数据是否是分类账和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期分类账时的某些考虑因素包括但不限于：分类账中的数据安全性(数据是否可以被篡改或修改)、与对分类账中的数据进行更改相关联的时间、进行更改的成本(计算和货币)、数据的详细信息、数据的组织(是否需要对数据进行处理以便在应用程序中使用)、谁控制分类账(是否可以信任或依赖该当事人管理分类账)，数据的机密性(谁可以查看或跟踪账本中的数据)、基础设施的大小、通信要求(分布式账本可能需要通信接口或特定的基础设施)、弹性。虽然本文出于说明目的描述了区块链服务和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语贷款(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款可以是与借入的且预期以实物(例如，借入的钱和归还的钱)或作为约定交易(例如，借入第一货物或服务，并且归还钱、第二货物或服务或两者组合)归还的资产相关的协议。资产可以是金钱、财产、时间、实物、虚拟物、服务、权利(例如票据、许可证或其他权利)、折旧额、抵免额(例如税收抵免额、排放抵免额等)、约定的风险或责任承担和/或其任何组合。贷款可以基于借款人和贷款人之间的正式或非正式协议，其中贷款人可以在预定的时间、可变时间段或无限期内向借款人提供资产。贷款人和借款人可以是个人、实体、公司、政府、团体、组织等。贷款类型可包括抵押贷款、个人贷款、有担保贷款、无担保贷款、优惠贷款、商业贷款、小额贷款等。借款人和贷款人之间的协议可以规定贷款条款。借款人可能被要求归还资产或用与所借资产不同的资产偿还。在某些情况下，贷款可能需要偿还所借资产的利息。借款人和贷款人其他可能是实体之间的中间人，可能永远不会拥有或使用资产。在一些实施例中，贷款可以不与货物的直接转让相关联，但是可以与使用权或共享使用权相关联。在某些实施例中，借款人和贷款人之间的协议可以在借款人和贷款人之间执行，和/或在中间人(例如，贷款权利的受益人，例如通过出售贷款)之间执行。在某些实施例中，借款人和贷款人之间的协议可以通过本文中的服务来执行，例如通过确定贷款的至少一部分条款和条件的智能合约服务，并且在某些实施例中，借款人和/或贷款人可以遵守可能是智能合约的协议的条款。在某些实施例中，智能合约服务可填充协议的条款，并将其呈现给借款人和/或贷款人以供执行。在某些实施例中，智能合约服务可自动使借款人或贷款人中的一个遵守条款(至少作为要约)，并可将要约呈现给借款人或贷款人中的另一个以供执行。在某些实施例中，贷款协议可包括多个借款人和/或多个贷款人，例如，其中一组贷款包括该组贷款的多个付款受益人和/或该组贷款的多个借款人。在某些实施例中，该组贷款的风险和/或债务可以是个别的(例如，每个借款人和/或贷款人与该组贷款的特定贷款相关)、分摊的(例如，特定贷款的违约具有在贷款人之间分摊的相关损失)和/或这些组合(例如，该组贷款的一个或多个子集被单独处理和/或分摊)。
某些协议可以不被认为是贷款。根据转让的资产、资产的转让方式或所涉当事人，转让或借用资产的协议可不视为贷款。例如，在某些情况下，资产转让可以是无限期的，可以被认为是出售资产或永久转让。同样，如果资产是在贷款人和借款人之间没有明确或清晰的条款或缺乏共识的情况下借入或转让的，在某些情况下可以不被认为是贷款。即使正式协议没有直接编入书面协议，只要当事方自愿和知情地同意该安排，和/或普通惯例(例如，在特定行业)可以将该交易视为贷款，该协议也可以被认为是贷款。因此，本发明的优点可应用于多种协议中，并且任何此类协议可以被认为是本文中的贷款，而在某些实施例中，给定协议可以不被认为是本文中的贷款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期贷款--可以容易地确定本公开的哪些方面实现贷款、利用贷款或使特定贷款交易受益。本领域技术人员在确定预期数据是否是贷款和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期贷款时的某些考虑因素包括但不限于：所涉资产的价值、借款人返还或偿还贷款的能力、所涉资产的类型(例如，资产是否通过使用而被消耗)、与贷款相关联的还款期限、贷款利息、贷款协议的安排方式、协议的形式、协议的细节、贷款协议的细节，与贷款相关联的抵押物属性和/或上述任何一项在特定情况下的普通商业预期。虽然本文出于说明目的描述了贷款和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语贷款相关事件(和类似术语，包括贷款相关事件)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款相关事件可包括与贷款条款相关的任何事件或由与贷款相关的协议触发的事件。贷款相关事件可包括贷款、违约、履约、还款、付款、利息变化、滞纳金评估、退款评估、分配等。贷款相关事件可由明确的协议条款触发；例如，协议可以规定在贷款开始后一段时间内利率上升；协议引发的利率上升可以是贷款相关事件。贷款相关事件可由相关贷款协议条款隐含触发。在某些实施例中，可以被认为是与贷款协议的假设和/或贷款协议的当事人期望相关的任何发生可以被认为是事件发生。例如，如果预期贷款的抵押物是可替换的(例如，作为抵押物的存货)，则存货水平的变化可以被认为是贷款相关事件的发生。在另一个示例中，如果预期对抵押物进行审查和/或确认，则缺乏抵押物访问权、监控传感器的失效或故障等可以被认为是发生贷款相关事件。在某些实施例中，本文所述的电路、控制器或其他装置可自动触发确定贷款相关事件。在一些实施例中，贷款相关事件可由管理贷款或贷款相关合同的实体触发。贷款相关事件可根据贷款协议中的一个或多个条件有条件触发。贷款相关事件可能与贷款人、借款人或第三当事人需要完成的任务或要求有关。某些事件在某些实施例和/或某些上下文中可以被认为是贷款相关事件，但在另一实施例或上下文中可以不被认为是贷款相关事件。许多事件可能与贷款有关，但可能由与贷款无关的外部触发因素引起。然而，在某些实施例中，外部触发事件(例如，与抵押物相关的商品价格变化)在某些实施例中可以是贷款相关事件。例如，如果现有贷款协议的条款和/或履行没有触发重新协商，则贷款人发起的贷款条款重新协商可以不被认为是贷款相关事件。因此，本发明的优点可应用于各种事件中，并且任何此类事件可以被认为是本文中的贷款相关事件，而在某些实施例中给定的事件可以不被认为是本文中的贷款相关事件。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面可以被认为是预期系统和/或系统支持的特定交易的贷款相关事件。本领域技术人员在确定预期数据是否是贷款相关事件和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期交易系统时的某些考虑因素包括但不限于：相关事件对贷款的影响(导致贷款违约或终止的事件可能具有更高的影响)、与事件相关联的成本(资本和/或操作)、与监控事件发生相关联的成本(资本和/或操作成本)、负责响应事件的实体、与事件相关联的时间段和/或响应时间(例如，完成事件所需的时间以及从事件触发到需要处理或检测事件时分配的时间)、负责事件的实体、处理事件所需的数据(例如，机密信息可能有不同的保护措施或限制)、发生未检测到的事件时可采取的缓解措施和/或发生未检测到的事件时风险方可采取的补救措施。虽然本文出于说明目的描述了贷款相关事件和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语贷款相关活动(及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款相关活动可包括与贷款的生成、维护、终止、收集、执行、服务、计费、营销、执行能力或协商相关的活动。贷款相关活动可包括与签署贷款协议或本票、审查贷款文件、处理付款、评估抵押物、评估借款人或贷款人遵守贷款条款的情况、重新协商条款、完善贷款担保或抵押物和/或取消条款有关的活动。贷款相关活动可能与在就条款达成正式协议之前与贷款相关联的事件有关，例如与初始协商相关联的活动。贷款相关活动可能与贷款期间和贷款终止后的事件有关。贷款相关活动可由贷款人、借款人或第三当事人执行。某些活动可以不被单独认为是贷款相关活动，但可以被认为是基于活动对贷款周期的特殊性的贷款相关活动—例如，与未偿贷款相关的开具账单或开具发票可以被认为是贷款相关活动，然而，当贷款的开具账单或开具发票与非贷款相关要素的开具账单或开具发票相结合时，开具账单可以不被认为是贷款相关活动。无论贷款是否与资产相关，某些活动可能与资产相关；在这些情况下，该活动可以不被认为是贷款相关活动。例如，无论资产是否与贷款相关，都可能发生与资产相关的定期审计，也可以不被认为是与贷款相关的活动。在另一个示例中，与资产相关的定期审计可能是贷款协议所要求的，通常不会发生，除非与贷款相关，在这种情况下，该活动可以被认为是贷款相关活动。在一些实施例中，如果在贷款不活跃或不存在的情况下不发生活动，则活动可以被认为是贷款相关活动，但在某些情况下(例如，如果审计正常发生，但贷款人没有能力执行或审查审计，则即使该审计已经以其他方式发生，该审计也可以被认为是贷款相关活动)。因此，本发明的优点可应用于各种事件中，并且任何此类事件可以被认为是本文中的贷款相关事件，而在某些实施例中给定的事件可以不被认为是本文中的贷款相关事件。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定用于预期系统目的的贷款相关活动。本领域技术人员在确定预期数据是否是贷款相关活动和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期贷款时的某些考虑因素包括但不限于：贷款活动的必要性(贷款协议或条款是否可以在没有该活动的情况下满足)、活动的成本、活动对贷款的特殊性(该活动是否与其他行业相似或相同)、活动所涉及的时间、活动对贷款周期的影响、执行活动的实体、活动所需的数据量(该活动是否需要与贷款相关的机密信息或与实体相关的个人信息)和/或当事人执行和/或审查活动的能力。虽然本文出于说明目的描述了贷款相关事件和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语贷款条款、条款和条件等应当广义地理解(“贷款条款”)。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款条款可涉及与借款人和贷款人同意的时间、还款、发起和其他可执行条件有关的条件、规则、限制、合同义务等。贷款条款可以在借款人和贷款人之间的正式合同中规定。贷款条款可规定利率、抵押物、止赎状况、债务后果、支付选项、付款计划、契约等。贷款条款可以协商，也可以在贷款期限内改变。贷款条款可能会发生变化或受到外部参数的影响，例如市场价格、债券价格、与贷款人或借款人相关联的条件等。贷款的某些方面可以不被认为是贷款条款。在某些实施例中，贷款人和借款人之间尚未正式商定的贷款方面和/或在业务过程(和/或特定行业)中通常不理解的贷款方面可以不被认为是贷款条款。贷款的某些方面可能是初步的或非正式的，在贷款的某些方面在合同或正式协议中得到正式同意或确认之前，贷款的某些方面可以是初步的或非正式的。贷款的某些方面可以不被单独认为是贷款条款，但基于特定贷款方面的特殊性也可以不被认为是贷款条款。贷款的某些方面在贷款期间的某个特定时间可以不被认为是贷款条款，但在贷款期间的另一个时间可以被认为是贷款条款(例如，当事人履约和/或贷款条款到期可能发生的义务和/或放弃)。例如，在利率被定义为与贷款有关并且被定义为如何计算复利(年、月)等之前，利率通常不被认为是贷款条款。如果贷款的一方面是不确定的或不可执行的，则不可将其视为条款。某些方面可以是贷款条款的表现形式或与之相关，但其本身可不是贷款条款。例如，贷款条款是贷款的还款期，例如一年。该条款可能没有规定一年内如何偿还贷款。贷款可分12个月或一年偿还。在这种情况下，每月付款计划可以不被认为是贷款条款，因为其只是贷款中未直接指定的一个或多个还款选项。因此，本发明的优点可以应用于各种贷款方面，并且任何这类方面可以被认为是本文中的贷款条款，而在某些实施例中，给定方面可以不被认为是本文中的贷款条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面是预期系统的贷款条件。
本领域技术人员在确定预期数据是否是贷款期限和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期贷款时的某些考虑因素包括但不限于：条款的可执行性(条件是否可以由贷款人或借款人执行)、执行条款的成本(确保遵守条款所需的时间或工作量)、条款的复杂性(所涉及的当事人如何容易地遵守或理解条款、条款是否容易出错或容易被误解)、对条款负责的实体、条款的公平性，条款的稳定性(条款变更的频率)、条款的可观察性(条款是否可由另一当事人验证)、条款对一个当事人的有利性(条款是否有利于借款人或贷款人)、与贷款相关的风险(条款可能取决于贷款可能无法偿还的概率)、借款人或贷款人的特征(其满足条款的能力)和/或对贷款和/或相关行业的一般预期。
虽然本文出于说明目的描述了贷款条款和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语贷款条件、条款和条件等应当广义地理解(“贷款条件”)。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款条件可涉及与贷款相关的规则、限制和/或义务。贷款条件可与获得贷款、维持贷款、申请贷款、转让贷款等的规则或必要义务有关。贷款条件可包括债务本金、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、抵押物处理、抵押物使用权、当事人、被担保人，担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、与借款人其他债务相关的条件以及违约后果。
贷款的某些方面可以不被认为是贷款条件。贷款人和借款人之间尚未正式商定的贷款方面，和/或在业务过程中(和/或特定行业)通常未被理解的贷款方面，可以不被认为是贷款条件。贷款的某些方面可能是初步的或非正式的，在贷款的某些方面在合同或正式协议中得到正式同意或确认之前，贷款的某些方面可以是初步的或非正式的。贷款的某些方面可以不被单独认为是贷款条件，但基于特定贷款方面的特殊性也可以被认为是贷款条件。贷款的某些方面在贷款期间的某个特定时间可以不被认为是贷款条件，但在贷款期间的另一个时间可以被认为是贷款条件(例如，当事人履约和/或贷款条件到期可能发生的义务和/或放弃)。因此，本发明的优点可以应用于各种贷款方面，并且任何这类方面可以被认为是本文中的贷款条件，而在某些实施例中，给定方面可以不被认为是本文中的贷款条件。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面是预期系统的贷款条款。本领域技术人员在确定预期数据是否是贷款条件和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期贷款时的某些考虑因素包括但不限于：条件的可执行性(贷款人或贷款人或借款人是否可以执行条件)、执行条件的成本(确保遵守条件所需的时间或工作量)、条件的复杂性(所涉及的当事人如何容易地遵守或理解条件，条件是否容易出错或容易被误解)、对条件负责的实体、条件的公平性、条件的可观察性(条件是否可由另一当事人验证)，条款对一个当事人的有利性(条件是否有利于借款人或贷款人)、与贷款相关的风险(条件可能取决于贷款可能无法偿还的概率)和/或对贷款和/或相关行业的一般预期。
虽然本文出于说明目的描述了贷款条件和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语贷款抵押物、抵押物等应当广义地理解。在不限制本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款抵押物可涉及借款人向贷款人承诺作为贷款交换备用和/或作为贷款担保的任何资产或财产。抵押物可以是在贷款违约的情况下以替代还款形式接受的任何有价物品。抵押物可包括任何数量的实物或虚拟物品，例如车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。抵押物可包括多于一个物品或物品类型。
抵押物可描述资产、财产、价值或其他被定义为贷款或交易担保的物品。可以定义一组抵押物，并且在该组抵押物中可以实现抵押物的替换、移除或添加。例如，抵押物可以不限于：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产等等。如果定义了一组或多个抵押物，则可以对抵押物进行替换、移除或添加，例如对一组抵押物替换、移除或添加抵押物。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，抵押物或一组抵押物也可结合协议或贷款的其他条款使用，例如陈述、保证、赔偿、约定、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、担保、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况和违约后果。在某些实施例中，智能合约可以计算借款人是否满足条件或契约，并且在借款人未满足此类条件或契约的情况下，可以启用自动动作或触发可能影响抵押物状态、所有权或转让的其他条件或条款，或发起对一组贷款抵押物替换、移除或添加抵押物。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的抵押物--可以容易地在本文公开的各种实施例和上下文中确定抵押物的目的和用途，包括替代、移除和添加。
虽然本文出于说明目的描述了贷款抵押物和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语智能合约服务(和类似术语)应当广义地理解。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，智能合约服务包括管理智能合约或智能借贷合约的任何服务或应用程序。例如，智能合约服务可以指定智能合约的条款和条件，例如在规则数据库中，或者处理一组估值服务的输出，以及分配足以为贷款提供担保的抵押物。智能合约服务可以自动执行体现智能合约的一组规则或条件，其中该执行可以基于或利用收集的数据。智能合约服务可以自动发起贷款付款需求，自动发起止赎流程，自动发起索赔替代或备份抵押物或转移抵押物所有权的动作，自动发起检查流程，自动更改基于抵押物的付款或利率期限，还可以配置智能合约以自动执行贷款相关动作。智能合约可管理贷款条款和条件、贷款相关事件和贷款相关活动中的至少一个。智能合约可以是编码为计算机协议的协议，可以促进、验证或强制执行智能合约的协商或履行。智能合约可以是或可以不是部分或完全自执行或者或部分或完全自强制执行中的一个或多个。
某些过程可以不被单独认为是与智能合约相关，但可以被认为是与聚合系统相关的智能合约—例如，在一个实例中，自动执行贷款相关动作可以不是与智能合约相关，但在另一个实例中，可以受智能合约的条款管辖。因此，本发明的优点可应用于各种过程系统，并且任何此类过程或系统可以被认为是本文中的智能合约或智能合约服务，而在某些实施例中，给定服务可以不被认为是本文中的智能合约服务。
本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以实现智能合约服务和/或增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否包括智能合约服务或智能合约和/或本发明的方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：自动转移抵押物所有权以响应事件的能力；发现契约合规(或不合规)时可采取的自动动作；抵押物是否适合对抵押物的物品进行群集、再平衡、分配、添加、替换和移除；贷款的一方面响应事件的修改参数(例如，时间、复杂性、贷款类型的适用性等)；系统贷款条款和条件的复杂性，包括快速确定和/或预测与贷款有关的实体(例如，抵押物、当事人财务状况、抵消抵押物和/或与当事人有关的行业)变化的优点；条款和条件的自动生成和/或条款和条件的执行是否适用于系统预期的贷款类型、当事人和/或行业；等等。虽然本文出于说明目的描述了智能合约服务和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语IoT系统(和类似术语)应当广义地理解。在不限制本发明的任何其他方面或描述的情况下，物联网系统包括由能够在不受干预的情况下通过网络传输数据的唯一识别且关联的计算设备、机械和数字机器、传感器和对象组成的任何系统。某些部件可以不被单独认为是物联网系统，但可以被认为是聚合系统中的物联网系统—例如单个联网。
传感器、智能扬声器和/或医疗设备可以不是物联网系统，但可以是更大系统的一部分和/或与许多其他类似部件聚集，以被认为是物联网系统和/或物联网系统的一部分。在某些实施例中，出于某些目的但不出于其他目的，系统可以被认为是物联网系统—例如，智能扬声器可以被认为是用于某些操作(例如，用于提供环绕声等)的物联网系统的一部分，但不是用于其他操作(例如，直接从单个本地网络源传输内容)的物联网系统的一部分。附加地，在某些实施例中，在确定此类系统是否是IoT系统和/或哪种类型的IoT系统时，可以区分外观相似的外观系统。例如，一组医疗设备在给定时间可能没有共享到聚合的HER数据库，而另一组医疗设备可能出于临床研究的目的将数据共享到聚合的HER，因此一组医疗设备可能是物联网系统，而另一组则不是。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以被认为是本文中的物联网系统，而在某些实施例中，给定系统可以不被认为是本文中的物联网系统。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作和/或哪些电路、控制器和/或设备包括用于预期系统的IoT系统。本领域技术人员在确定预期系统是否是物联网系统和/或本发明的方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：系统的传输环境(例如，低功率的可用性，设备间联网)；一组设备的共享数据存储；通过一组装置建立地理围栏；作为区块链节点的服务；资产、抵押物或实体监控的执行；设备间的数据中继；从多个传感器或监控设备聚合数据的能力等。虽然本文出于说明目的描述了IoT系统和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语数据收集服务(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，数据收集服务包括收集数据或信息的任何服务，包括可存储、发送、传输、共享、处理、组织、比较、报告和/或聚合数据的任何电路、控制器、设备或应用程序。数据收集服务可包括数据收集设备(例如，传感器)和/或可与数据收集设备通信。数据收集服务可以监控实体，例如识别要收集的数据或信息。数据收集服务可以是事件驱动的、定期运行的，或者在应用程序执行的特定点从应用程序检索数据。某些过程可以不被单独认为是数据收集服务，但是可以被认为是聚合系统中的数据收集服务—例如，在一个实例中，网络存储设备可能是数据收集服务的部件，但是在另一个实例中，可能具有独立的功能。因此，本发明的优点可应用于各种过程系统中，并且任何此类过程或系统可以被认为是本文中的数据收集服务，而在某些实施例中，给定服务可以不被认为是本文中的数据收集服务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以实现数据收集服务和/或增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是数据收集服务和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：动态修改业务规则和改变数据收集协议的能力；对事件进行实时监控；将数据收集设备连接到监控基础设施、执行计算机可读指令、使处理器记录或跟踪事件；使用自动检查系统；在联网销售点进行销售；需要来自一个或多个分布式传感器或摄像机的数据；等等。虽然本文出于说明目的描述了数据收集服务和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语数据集成服务(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，数据集成服务包括集成数据或信息的任何服务，包括可提取、转换、加载、归一化、压缩、解压缩、编码、解码和以其他方式处理数据包、信号和其他信息的任何设备或应用程序。数据集成服务可以监控实体，例如识别用于集成的数据或信息。不论复杂集成模式所需的频率、通信协议或业务规则如何，数据集成服务都可以集成数据。因此，本发明的优点可应用于各种过程系统中，并且任何此类过程或系统可以被认为是本文中的数据集成服务，而在某些实施例中，给定服务可以不被认为是本文中的数据集成服务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以实现数据集成服务和/或增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是数据集成服务和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：动态修改业务规则和改变数据集成协议的能力；与第三当事人数据库通信拉入数据进行集成；跨不同平台同步数据；连接到中央数据仓库；分布在整个系统中的数据存储容量、处理容量和/或通信容量；连接独立的自动化工作流程；等等。虽然本文出于说明目的描述了集成服务和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语计算服务(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，计算服务可被包括为一个或多个服务、平台或微服务的一部分，例如区块链服务、数据收集服务、数据集成服务、估价服务、智能合约服务、数据监控服务、数据挖掘和/或促进数据收集、访问、处理、转换、分析、存储、可视化或共享的任何服务。某些过程可以不被认为是计算服务。例如，根据管理服务的规则的种类、服务的最终产品或服务的意图，过程可以不被认为是计算服务。因此，本发明的优点可应用于各种过程系统，并且任何此类过程或系统可以被认为是本文中的计算服务，而在某些实施例中，给定服务可以不被认为是本文中的计算服务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以实现一个或多个计算服务和/或增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是计算服务和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：基于协议对服务访问；协调不同服务之间的交换；向Web服务提供按需计算能力；完成一个或多个数据的监控、收集、访问、处理、转换、分析、存储、集成、可视化、挖掘或共享。虽然本文出于说明目的描述了计算服务和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语传感器应当广义地理解。在不限制本发明的任何其他方面或描述的情况下，传感器可以是检测或测量物理质量、事件或变化的装置、模块、机器或子系统。在实施例中，可记录、指示、传送或以其他方式响应检测或测量。传感器的示例可以是用于感测实体的移动的传感器、用于感测关于实体或其环境的温度、压力或其他属性的传感器、捕获实体静止图像或视频图像的摄像头、收集关于抵押物或资产数据(例如关于位置、状况(健康、物理或其他)、质量、安全、拥有等)的传感器。在实施例中，传感器可以对待测量的特性敏感，但不影响该特性，但对其他特性不敏感。传感器可以是模拟的或数字的。传感器可包括处理器、发射器、收发器、存储器、电源、感测电路、电化学储液器、光源等。预期在系统中使用的传感器的进一步示例包括生物传感器、化学传感器、黑硅传感器、红外传感器、声学传感器、感应传感器、运动传感器、光学传感器、不透明度传感器、接近传感器、感应传感器、涡流传感器、无源红外接近传感器、雷达、电容传感器，电容位移传感器、霍尔效应传感器、磁传感器、GPS传感器、热成像传感器、热电偶、热敏电阻、光电传感器、超声波传感器、红外激光传感器、惯性运动传感器、MEMS内部运动传感器、超声波三维运动传感器、加速度计、倾角计、力传感器、压电传感器、旋转编码器、线性编码器、臭氧传感器、烟雾传感器、热传感器、磁强计、二氧化碳探测器、一氧化碳探测器、氧传感器、葡萄糖传感器、烟雾探测器、金属探测器、雨量传感器、高度计、GPS、户外探测、环境探测、活动探测、目标探测器(例如抵押物)、标记探测器(例如，地理位置标记)、激光测距仪、声纳、电容、光学响应、心率传感器或RF/微功率脉冲无线电(MIR)传感器。在某些实施例中，传感器可以是虚拟传感器—例如，确定利息参数作为基于系统中其他感测参数的计算结果。在某些实施例中，传感器可以是智能传感器—例如，将感测值作为感测值的抽象通信信息(例如，作为网络通信信息)报告。在某些实施例中，传感器可直接(例如，作为电压电平、频率参数等)向系统中的电路、控制器或其他设备提供感测值。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于传感器。本领域技术人员在确定预期设备是否是传感器和/或本发明的方面是否可以受益于预期传感器或由预期传感器增强时的某些考虑因素包括但不限于：根据环境质量调节系统的激活/取消激活；将电输出转换成测量量；实施地理围栏的能力；自动修改贷款以响应抵押物的变化；等等。虽然本文出于说明目的描述了传感器和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语存储条件和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，存储条件包括与存储合约、贷款或协议中指定和监控的资产、抵押物或实体或支持合约、贷款或其他协议等相关的环境、物理位置、环境质量、暴露水平、安全措施、维护描述、可访问性描述等。基于抵押物、资产或实体的存储条件，可以采取动作维护、改进和/或确认资产的条件或将该资产用作抵押物。基于储存条件，可以采取动作改变贷款或债券的条款或条件。存储条件可以根据各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等进行分类，并且可以基于自报告或来自物联网设备的数据、来自一组环境条件传感器的数据、来自一组社交网络分析服务的数据和一组用于查询网络域、社交媒体数据、众包数据等的算法。储存条件可能与抵押物、发行人、借款人、基金分配或其他地理位置有关。物联网数据的示例可包括图像、传感器数据、位置数据等。社交媒体数据或众包数据的示例可包括贷款当事人的行为、当事人的财务状况、当事人对贷款或债券的条款或条件的遵守等。贷款方可包括债券发行人、相关实体、贷款人、借款人、与债务权益的第三当事人。储存条件可能与资产或抵押物类型有关，例如车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。存储条件可以包括环境，其中环境可以包括选自市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅或车辆的环境。基于抵押物、资产或实体存储条件的动作可包括管理、报告、更改、联合、合并、终止、维护、修改条款和/或条件、止赎或以其他方式处理贷款、合同或协议。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解预期存储条件--可以容易地确定本公开的哪些方面将使存储条件的特定应用受益。本领域技术人员或本公开的实施例在选择适当的存储条件进行管理和/或监控时的某些考虑因素包括但不限于：给定交易管辖区的条件的合法性、给定抵押物的可用数据、预期交易类型(贷款、债券或债务)、抵押物的特定类型、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、借款人和贷款人的信用评分、行业的普通惯例以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了存储条件的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语地理位置和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，地理位置包括识别或估计物体的真实世界地理位置，包括生成一组地理坐标(例如，经纬度)和/或街道地址。基于抵押物、资产或实体的地理位置，可采取动作维持或改善资产状况或将该资产用作抵押物。基于地理位置，可以采取动作改变贷款或债券的条款或条件。基于地理位置，可以根据天气、特定地区的内乱和/或当地灾害(例如地震、洪水、龙卷风、飓风、工业事故等)进行与交易有关的确定或预测。地理位置可以根据各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等确定，并且可以基于自报告或来自物联网设备的数据、来自一组环境条件传感器的数据、来自一组社交网络分析服务的数据和一组用于查询网络域、社交媒体数据、众包数据等的算法。地理位置数据的示例可以包括GPS坐标、图像、传感器数据、街道地址等。地理位置数据可以是定量的(例如经度/纬度，相对于平台地图等)和/或定性(例如，分类，例如“沿海”、“农村”等；“在纽约市内”等)。地理位置数据可以是绝对的(例如GPS位置)或相对的(例如，距离预期位置100码以内)。社会媒体数据或众包数据的示例可包括由地理位置推断的贷款当事人的行为、由地理位置推断的当事人的财务状况、当事人对贷款或债券的条款或条件的遵守等。可以确定资产或抵押物类型的地理位置，例如市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。可以确定实体的地理位置，例如当事人、第三当事人(例如与交易相关的检查服务、维护服务、清洁服务等)或与交易相关的任何其他实体中的一个。地理位置可以包括选自市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅或车辆的环境。基于抵押物、资产或实体地理位置的动作可包括管理、报告、更改、联合、合并、终止、维护、修改条款和/或条件、止赎或以其他方式处理贷款、合同或协议。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使地理位置的特定应用受益，以及物品的哪个位置方面是预期系统的地理位置。本领域技术人员或本公开的实施例在选择适当的地理位置进行管理时的某些考虑因素包括但不限于：给定交易管辖区的地理位置的合法性、给定抵押物的可用数据、预期交易类型(贷款、债券或债务)、抵押物的特定类型、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、借款人前往某些管辖区的频率和其他考虑因素、抵押物的流动性和/或与交易相关的特定位置事件发生的可能性(例如，天气、相关工业设施的位置、相关服务的可用性等)。虽然本文出于说明目的描述了地理位置的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语管辖区和类似术语应当广义地理解。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，管辖位置是指管理贷款实体的法律和法律权威。管辖区可基于实体的地理位置、实体的注册位置(例如船舶的船旗国、企业注册国等)、某些权利(例如知识产权优先权)的授予国等。在某些实施例中，管辖位置可以是系统中实体的一个或多个地理位置。在某些实施例中，管辖位置可以与系统中任何实体的地理位置不相同(例如，协议指定一些其他管辖区)。在某些实施例中，管辖位置可能对于系统中的实体(例如，A处的借款人、B处的贷款人、C处的抵押物、D处强制执行的协议等)有所不同。在某些实施例中，给定实体的管辖位置在系统的操作期间可能会有所不同(例如，由于抵押物的移动，相关数据、条款和条件的变化等)。在某些实施例中，系统的给定实体可以具有多个管辖位置(例如，由于相关法律的操作和/或一个或多个当事人可用的选项)，和/或可出于不同目的具有不同的管辖位置。抵押物、资产、实体或动作的管辖位置可指示贷款或债券的某些条款或条件，和/或可指示对当事人发出通知、止赎和/或违约执行、抵押物和/或债务担保处理以及/或系统内各种数据处理的不同义务。虽然本文出于说明目的描述了管辖位置的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
在本文中，在价值增量上下文中使用的术语价值凭证、凭证以及诸如加密货币凭证等的变化可以广义地理解为描述：(a)货币或加密货币单位(例如，加密货币凭证)和(b)也可用于表示可交换为商品、服务、数据或其他有价值对价(例如，价值凭证)的凭证。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，在前一种情况下，凭证也可结合投资应用程序、凭证交易应用程序和基于凭证的市场使用。凭证还可以与提供对价相关联，例如提供商品、服务、物品、费用、访问受限区域或事件、数据或其他有价值的利益。凭证可以是或有的(例如，或有访问凭证)或不是或有的。例如，价值凭证可交换为住宿(例如，酒店房间)、餐饮/食品和服务、空间(例如，共享空间、工作空间、会议空间等)、健身/健康商品或服务、活动门票或活动入场券、旅行、航班或其他交通工具、数字内容、虚拟商品、许可证密钥，或其他有价值的商品、服务、数据或对价。在讨论对价、抵押物或价值的单位(无论是货币、加密货币或任何其他形式的价值，例如货物、服务、数据或其他利益)时，可包括各种形式的凭证。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解凭证--可以容易地确定由凭证象征或表示的价值，无论是货币、加密货币、商品、服务、数据或其他价值。虽然本文出于说明目的描述了凭证的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语定价数据可以广义地理解为描述市场中一个或多个物品的数量信息，例如价格或成本。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，定价数据也可结合现货市场定价、远期市场定价、定价折扣信息、促销定价以及与物品成本或价格有关的其他信息使用。定价数据可能满足一个或多个条件，或可能触发智能合约的一个或多个规则的应用程序。定价数据可结合其他形式的数据使用，例如市场价值数据、会计数据、访问数据、资产和设施数据、工人数据、事件数据、承保数据、索赔数据或其他形式的数据。定价数据可根据估价项目(例如条件、流动性、地点等)和/或特定当事人的上下文进行调整。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解定价数据--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中定价数据的目的和用途。
在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，凭证包括但不限于价值凭证，例如抵押物、资产、报酬，例如在作为价值表示的凭证中，例如可交换为货物或服务的价值持有凭证。某些部件可以不被单独认为是凭证，但可以被认为是聚合系统中的凭证——例如，设定在资产上的价值本身可能不是凭证，但资产的价值可以被设定在价值凭证中，例如存储、交换、交易等。例如，在非限制性示例中，区块链电路可以被构造为向贷款人提供存储资产价值的机制，其中归属于凭证的价值存储在区块链电路的分布式账本中，但分配该价值的凭证本身可以通过凭证市场等进行交换或交易。在某些实施例中，凭证可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的凭证——例如，凭证可被用作资产所有权的指示，但这种凭证的用途不会作为包括资产价值的凭证可能存在的价值进行交易。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以被认为是本文中的凭证系统，而在某些实施例中，给定系统可以不被认为是本文中的凭证系统。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是凭证和/或本发明的方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于访问数据，例如与访问权、票据和凭证有关的数据；用于投资应用程序，例如投资股份、权益和凭证；凭证交易应用程序；基于凭证的市场；对价形式，例如货币报酬和凭证；使用凭证转换资源的价值；加密货币凭证；所有权指示，例如身份信息、事件信息和凭证信息；在市场应用程序中交易基于区块链的访问凭证；定价应用程序，例如设置和监控或有访问权、基础访问权、凭证和费用的定价；交易应用程序，例如交易或交换或有访问权或潜在访问权或凭证；在区块链上创建和存储凭证，用于产生所有权的或有访问权(例如，票据)；等等。
本文中使用的术语财务数据可以广义地理解为描述收集关于资产、抵押物或其他或物品的财务信息。财务数据可包括收入、费用、资产、负债、权益、债券评级、违约、资产回报率(ROA)、投资回报率(ROI)、过去业绩、预期未来业绩、每股收益(EPS)、内部收益率(IRR)、盈余公告、比率，对上述任何一种情况(例如移动平均值)等进行统计分析。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，财务数据也可结合定价数据和市场价值数据使用。财务数据可能满足一个或多个条件，或可能触发智能合约的一个或多个规则的应用程序。财务数据可结合其他形式的数据使用，例如市场价值数据、定价数据、会计数据、访问数据、资产和设施数据、工人数据、事件数据、承保数据、索赔数据或其他形式的数据。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解财务数据--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中定价数据的目的和用途。
本文中使用的术语“契约”可以广义地理解为描述术语、协议或承诺，例如履行某些作为或不作为。例如，契约可能与当事人的行为或当事人的法律地位有关。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，契约还可以结合协议或贷款的其他相关条款使用，例如陈述、保证、赔偿、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况和违约后果。契约或不履行契约可能满足一个或多个条件，或可能触发收款、违约或其他条款和条件。在某些实施例中，智能合约可以计算契约是否满足，并且在契约不满足的情况下，可以启用自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解契约--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中契约的目的和用途。
本文中使用的术语实体可以广义地理解为描述当事人、第三当事人(例如，审计员、监管机构、服务提供商等)和/或可识别的相关对象，例如与交易相关的抵押物。示例实体包括个人、合伙企业、公司、有限责任公司或其他法律组织。其他示例实体包括可识别的抵押物、抵消抵押物、潜在抵押物等。例如，实体可以是协议或贷款的给定当事人，例如个人。本文中的数据或其他术语可以是具有与实体相关的上下文，例如面向实体的数据。实体可以是特定上下文或应用程序，例如人类实体、物理实体、交易实体或金融实体，但不限于此。实体可以具有代表其或代表其行事的代表。在不限制本公开的任何其他方面或描述的情况下，实体还可以结合协议或贷款的其他相关实体或条款使用，例如陈述、保证、赔偿、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况和违约后果。实体可具有一组属性，例如：公开声明的估价、如公共记录显示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、破产状况、止赎状态、合同违约状态、监管违规状态、犯罪状态、出口管制状态、禁运状态、关税状态、税务状态、信用报告、信用评级、网站评级、一组实体产品客户评论、社交网络评级、一组凭据、一组转介、一组证明、一组行为、位置和地理位置，但不限于此。在某些实施例中，智能合约可计算实体是否满足条件或契约，并且在实体未满足此类条件或契约的情况下，可以启用自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解实体--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中实体的目的和用途。
本文中使用的术语当事人可以广义地理解为描述协议的成员，例如个人、合伙企业、公司、有限责任公司或其他法律组织。例如，当事人可以是一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计或其他有协议、交易或贷款权利或义务的实体。当事人可以将不同的术语定义为不同的术语，例如在多个当事人交易中的交易，其中多个当事人参与交易等，但不限于此。当事人可以具有代表其或代表其行事的代表。在某些实施例中，术语方可以参考潜在当事人或预期当事人—例如，在与系统交互期间可能尚未承诺达成实际协议的与系统交互的预期贷款人或借款人。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，当事人还可结合其他相关当事人或协议或贷款的条款使用，例如陈述、保证、赔偿、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、实体、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况和违约后果。当事人可以具有一组属性，例如：身份、信誉、活动、行为、商业惯例、合同履行状态、应收账款信息、应付账款信息、抵押物价值信息和其他类型的信息，但不限于此。在某些实施例中，智能合约可计算当事人是否满足条件或契约，并且在当事人未满足此类条件或契约的情况下，可以启用自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解当事人--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中当事人的目的和用途。
本文中使用的术语“当事人属性”、“实体属性”或“当事人/实体”属性可以被广泛地理解为描述当事人或实体的价值、特征或状态。例如，当事人或实体的属性可以是但不限于：价值、质量、位置、净值、价格、身体状况、健康状况、安全、所有权、身份、信誉、活动、行为、商业惯例、合同履行状态、应收账款信息，应付账款信息、抵押物价值信息以及其他类型的信息等。在某些实施例中，智能合约可以计算与当事人或实体的属性相关的值、状态或条件，并且在当事人或实体未满足此类条件或契约的情况下，可以启用自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解当事人或实体的属性--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中这些属性的目的和用途。
本文中使用的术语贷款人可以广义地理解为描述提供贷款资产、贷款收益的协议当事人，并且可以包括个人、合伙企业、公司、有限责任公司或其他法律组织。例如，贷款人可以是一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、无担保贷款人或其他有协议、交易或贷款权利或义务向借款人提供贷款的当事人，但不限于此。贷款人可以具有代表其或代表其行事的代表。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，当事人还可结合其他相关当事人或协议或贷款的条款使用，例如借款人、担保人、陈述、保证、赔偿、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、担保、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况和违约后果。在某些实施例中，智能合约可计算贷款人是否满足条件或契约，并且在贷款人未满足此类条件或契约的情况下，可启用自动动作、通知或警报，或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解出贷款人--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中贷款人的目的和用途。
本文中使用的术语众包服务可以广义地理解为描述与众包模型或交易结合提供或呈现的服务，其中大量人员或实体提供贡献以满足交易的需求，例如贷款。众包服务可以由平台或系统提供，但不限于此。众包请求可以传达给一组信息供应商，并且通过众包请求可以收集和处理对请求的响应，以向至少一个成功的信息供应商提供报酬。请求和参数可用于获得与一组贷款抵押物的状况相关的信息。众包请求可能会发布。在某些实施例中，但不限于，众包服务可由智能合约执行，其中报酬由智能合约管理，智能合约处理对众包请求的响应并自动将报酬分配给满足为众包请求配置的一组参数的信息。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解众包服务--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中众包服务的目的和用途。
本文中使用的术语发布服务可以理解为描述用于发布众包请求的一组服务。发布服务可以由平台或系统提供，但不限于此。在某些实施例中，但不限于，发布服务可由智能合约执行，其中众包请求由智能合约发布或发布由智能合约发起。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解发布服务--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中发布服务的目的和用途。
本文中使用的术语接口可以被广泛地理解为描述通过其实现交互或通信的部件，例如计算机的部件，其可以用软件、硬件或其组合来实现。例如，接口可以服务于许多不同的目的或用于不同的应用程序或上下文，例如但不限于：应用程序编程接口、图形用户界面、用户界面、软件接口、市场接口、需求聚合接口、众包接口、安全访问控制接口、网络接口、数据集成接口或云计算接口，或其组合。接口可作为输入、接收或显示贷款、再融资、收款、合并、保理、代理或止赎范围内的数据的方式，但不限于此。接口可以作为另一个接口的接口。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，接口可以与应用程序、过程、模块、服务、层、设备、部件、机器、产品、子系统、接口或连接结合使用，或者作为系统的一部分使用。在某些实施例中，接口可以体现在软件、硬件或其组合中，并且可以存储在介质或存储器中。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解接口--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中接口的目的和用途。
本文中使用的术语图形用户界面可以被理解为允许用户与系统、计算机或其他界面交互的界面的类型，其中交互或通信通过图形设备或表示来实现。图形用户界面可以是计算机的部件，其可以体现为计算机可读指令、硬件或其组合。图形用户界面可以服务于许多不同的目的，或者可以针对不同的应用程序或上下文进行配置。这种接口可以用作使用视觉表示、刺激或交互数据来接收或显示数据的方式，但不限于此。图形用户界面可用作另一图形用户界面或其他界面的界面。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，图形用户界面可以与应用程序、过程、模块、服务、层、设备、部件、机器、产品、子系统、接口或连接结合使用，或者作为系统的一部分使用。在某些实施例中，图形用户界面可以体现在计算机可读指令、硬件或其组合中，以及存储在介质或存储器中。图形用户界面可用于任何输入类型，包括键盘、鼠标、触摸屏等。图形用户界面可用于任何期望的用户交互环境，包括例如专用应用程序、网页界面或这些的组合。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解图形用户界面--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中图形用户界面的目的和用途。
本文中使用的术语用户界面可以理解为允许用户与系统、计算机或其他设备交互的界面类型，其中交互或通信是通过图形设备或表示来实现的。用户界面可以是计算机的部件，其可以用软件、硬件或其组合来实现。用户界面可以存储在介质或存储器中。用户界面可以包括下拉菜单、表格、表单等，其中包括默认、模板化、推荐或预先配置的条件。在某些实施例中，用户界面可以包括语音交互。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，用户界面可与应用程序、电路、控制器、过程、模块、服务、层、装置、部件、机器、产品、子系统、接口或连接结合使用，或者作为系统的一部分使用。用户界面可以服务于许多不同的目的，或者针对不同的应用程序或上下文进行配置。例如，贷款人侧用户界面可以包括用于查看多个客户简档的特征，但是可以限制其做出某些更改。债务人侧用户界面可以包括用于查看详细信息和对用户账户进行更改的特性。第三当事人中立侧界面(例如，有意愿参与基础交易的第三当事人，例如监管机构、审计员等)可能具有能够查看公司监督和匿名用户数据的功能，而不能够操纵任何数据，并可根据第三当事人和访问目的进行预定访问。第三当事人意愿侧接口(例如，可能有意愿参与基础交易的第三当事人，例如收款人、债务人辩护人、调查人、部分所有人等)可以包括允许查看特定用户数据的功能，并限制进行更改。这些用户界面的更多特征可用于实现本发明中描述的系统和/或过程的实施例。因此，本发明的优点可应用于各种过程和系统中，并且任何此类过程或系统可以被认为是本文中的服务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解用户界面--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中用户界面的目的和用途。本领域技术人员在确定预期界面是否是用户界面和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：可配置视图、限制操纵或视图的能力、报告功能、操纵用户配置文件和数据的能力、实现监管要求、为借款人、贷款人和第三当事人等提供所需的用户功能。
本文中使用的接口和控制面板还可以被广泛地理解为描述通过其实现交互或通信的部件，例如计算机的部件，其可以用软件、硬件或其组合来实现。接口和控制面板可以获取、接收、呈现或以其他方式评估物品、服务、要约或交易或贷款的其他方面。例如，接口和控制面板可以服务于许多不同的目的，或者针对不同的应用程序或上下文进行配置，例如但不限于：应用程序编程接口、图形用户界面、用户界面、软件接口、市场接口、需求聚合接口、众包接口、安全访问控制接口、网络接口、数据集成接口或云计算接口，或其组合。接口或控制面板可作为接收或显示贷款、再融资、收款、合并、保理、代理或止赎上下文内的数据的方式，但不限于此。接口或控制面板可以作为另一个接口或控制面板的接口或控制面板。在不限制本发明的任何其他方面或描述的情况下，接口可以与应用程序、电路、控制器、过程、模块、服务、层、设备、部件、机器、产品、子系统、接口或连接结合使用，或者作为系统的一部分使用。在某些实施例中，接口或控制面板可以体现在计算机可读指令、硬件或其组合中，以及存储在介质或存储器中。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中接口和/或控制面板的目的和用途。
本文中使用的术语域可以被广泛地理解为描述交易和/或与交易相关的通信的范围或上下文。例如，域可以服务于许多不同的目的或用于不同的应用程序或上下文，例如但不限于：用于执行的域、用于数字资产的域、发布请求的目标域、应用社交网络数据收集和监控服务的目标域，应用物联网数据收集和监控服务的目标域、网络域、地理位置域、管辖位置域和时间域。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，可以相对于任何应用程序、电路、控制器、过程、模块、服务、层、设备、部件、机器、产品、子系统、接口或连接使用一个或多个域，或者作为系统的一部分使用一个或多个域。在某些实施例中，域可以体现在计算机可读指令、硬件或其组合中，以及存储在介质或存储器中。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解域--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中域的目的和用途。
本文中使用的术语请求(和变体)可以广义地理解为描述发起或请求提供事物(例如，信息、响应、对象等)的动作或实例。特定类型的请求还可以服务于许多不同的目的，或者针对不同的应用程序或上下文进行配置，例如但不限于：正式的法律请求(例如传票)、再融资请求(例如贷款)或众包请求。系统可用于执行请求以及满足请求。在讨论法律行动、贷款再融资或众包服务时，可以包括各种形式的请求，但不限于此。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解预期系统--可以容易地确定实施例中实现的请求价值。虽然本文出于说明目的描述了请求的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语报酬(和变体)可以广义地理解为描述为响应动作或刺激而接收或提供的事物或。报酬可以是财务类型，也可以是非财务类型，但不限于此。特定类型的报酬还可以服务于许多不同的目的，或者针对不同的应用程序或上下文进行配置，例如但不限于：报酬事件、报酬索赔、货币报酬、作为数据集捕获的报酬、报酬积分和其他形式的报酬。报酬可以触发、分配、生成用于创新、提供用于提交证据、请求、提供、选择、管理、管理、配置、分配、传达、识别，但不限于此，以及其他动作。系统可用于执行上述动作。在讨论特定行为或鼓励特定行为时，可包括各种形式的报酬，但不限于此。在本文的某些实施例中，报酬可用作特定激励(例如，报酬响应众包请求的特定人)或一般激励(例如，除了或替代地向响应的特定人提供报酬之外，还提供响应成功众包请求的报酬)。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解报酬--可以容易地确定实施例中实现的报酬价值。虽然本文出于说明目的描述了报酬的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语机器人过程自动化系统可以广义地理解为描述能够执行任务或提供对本发明系统的需求的系统。例如，机器人过程自动化系统，但不限于此，可用于：贷款的一组条款和条件协商、贷款再融资协商、贷款收回、合并一组贷款、管理保理贷款、抵押贷款代理、止赎协商训练、基于贷款的一组属性配置众包请求、设置报酬、确定请求将发布到的一组域、配置请求内容、基于贷款的一组属性配置数据收集和监控动作、确定物联网数据收集和监控服务将应用到的一组域，并基于一组结果进行迭代训练和改进。机器人过程自动化系统可以包括：一组数据收集和监控服务、人工智能系统和另一个机器人过程自动化系统，该另一个机器人过程自动化系统是更高级别机器人过程自动化系统的部件。机器人过程自动化系统可包括：一组抵押贷款活动和一组抵押贷款互动中的至少一个包括以下活动：营销活动、识别一组预期借款人、识别财产、识别抵押物、借款人资格、所有权搜索、所有权验证、财产评估、财产检查、财产估价、收入验证、借款人人口统计分析、识别资本提供者、确定可用利率、确定可用付款条款和条件、分析现有抵押贷款、比较分析现有和新抵押贷款条款，完成申请工作流程、填充申请字段、准备抵押协议、完成抵押协议计划、与资本提供者协商抵押条款和条件、与借款人协商抵押条款和条件、转让所有权、设定留置权和结束抵押协议。示例性和非限制性机器人过程自动化系统可包括一个或多个用户接口、与整个系统中电路和/或控制器的接口和/或一个或多个人工智能电路，该与整个系统中电路和/或控制器的接口用于提供、请求和/或共享数据，以及该一个或多个人工智能电路用于迭代地改进机器人过程自动化系统的一个或多个操作。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期机器人过程自动化系统--可以容易地确定用于实现机器人过程自动化系统的电路、控制器和/或装置，该机器人过程自动化系统执行预期系统的选定功能。虽然为了说明的目的本文描述了机器人过程自动化系统的具体示例，但是任何实施例受益于本文的公开，以及理解任何考虑因素。
本文中使用的术语贷款相关行为(以及诸如贷款相关事件和贷款相关活动等其他相关术语)可以被广泛地理解为描述与包括交易中的贷款的交易相关的一个或多个动作、事件或活动。动作、事件或活动可能发生在许多不同的贷款环境中，例如贷款、再融资、合并、保理、代理、止赎、管理、协商、收款、采购、执行和数据处理(例如数据收集)或其组合，但不限于此。贷款相关动作可以名词形式使用(例如，违约通知已通过正式通知传达给借款人，这可以被认为是贷款相关动作)。贷款相关动作、事件或活动可以指单个实例，也可以表示一组动作、事件或活动。例如，向借款人提供逾期付款的特定通知等单个动作可以被认为是贷款相关动作。同样，一组自始至终与违约有关的动作也可以被认为是贷款相关动作。评估、检查、融资和记录(但不限于此)也可以被认为是已发生的贷款相关动作，以及与贷款相关的事件也可以被认为是贷款相关事件。同样，完成这些动作的这些活动也可以被认为是贷款相关活动(例如，评估、检查、资助、记录等)，但不限于此。在某些实施例中，智能合约或机器人过程自动化系统可以为当事人中的一个或多个执行贷款相关动作、贷款相关事件或贷款相关活动，并处理适当任务以完成相同任务。在某些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统可能无法完成贷款相关动作，并且根据这种结果，这可能会启用自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解贷款相关动作、事件和活动--可以容易地确定本公开中描述的各种形式和实施例中该术语的目的和用途。
如本文所述，术语贷款相关动作、事件和活动还可以更具体地用于描述用于催收贷款的上下文。催收贷款是贷款人可以要求偿还贷款的动作，通常由其他条件或期限(例如拖欠付款)触发。例如，当借款人连续三次拖欠贷款时，可能会发生催收贷款的贷款相关动作，从而导致贷款付款计划严重拖欠，并且贷款违约。在这种情况下，贷款人可能发起催收贷款的贷款相关动作以保护其权利。在这种情况下，借款人可能会支付一笔款项纠正违约和罚款，这也可以被认为是催收贷款的贷款相关动作。在某些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统可以发起或处理贷款相关动作，但不限于提供通知、调查和收集付款历史，或作为催收贷款的一部分执行的其他任务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解贷催收贷款的贷款相关动作或术语的其他形式及其各种形式--可以容易地确定本文公开的事件或其他各种实施例和上下文中该术语的目的和用途。
如本文所述，术语贷款相关动作、事件和活动还可以更具体地用于描述用于贷款付款的上下文。通常在涉及贷款的交易中，但不限于此，贷款按付款计划偿还。可以采取各种动作，向借款人提供偿还贷款的信息，以及贷款人收到贷款付款的动作。例如，如果借款人对贷款进行付款，则可能发生付款的贷款相关动作。但不限于，此类付款可包括与贷款付款有关的若干动作，例如：向贷款人提交的付款、反映已付款的贷款分类账或会计、向借款人提供的付款收据，以及借款人要求的下一笔付款。在某些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统可启动、管理或处理此类贷款相关的贷款付款动作，但不限于向贷款人发出通知、调查和收集付款历史、向借款人提供收据，提供下一笔应付借款人款项的通知，或与贷款支付相关的其他动作。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解贷款付款的贷款相关动作或术语的其他形式及其各种形式--可以容易地确定本文公开的事件或其他各种实施例和上下文中该术语的目的和用途。
如本文所述，术语贷款相关动作、事件和活动还可以更具体地用于描述用于付款计划或替代付款计划的上下文。通常在涉及贷款的交易中，但不限于此，贷款按可随时间修改的付款计划偿还。或者，可在替代方案中制定和商定此类付款计划，并提供替代付款计划。在贷款人或借款人的付款计划或备用付款计划中，可以采取各种动作，例如：此类付款的金额、到期付款时的罚款或费用，或其他条款。例如，如果借款人提前支付贷款，则可能会发生贷款付款计划和替代付款计划的贷款相关动作；在这种情况下，也许付款作为本金应用，而定期付款仍应到期。但不限于，与付款计划和替代付款计划相关的贷款动作可包括与贷款付款有关的若干动作，例如：向贷款人提交的付款、反映已付款的贷款分类账或会计，向借款人提供的付款收据、附加或到期的费用计算以及借款人要求的下一笔付款。在某些实施例中，确定付款计划或替代付款计划的活动可以是贷款相关动作、事件或活动。在某些实施例中，传达付款计划或替代付款计划(例如，向借款人、贷款人或第三当事人)的活动可以是贷款相关动作、事件或活动。在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以针对付款计划和替代付款计划启动、管理或处理此类贷款相关动作，但不限于向贷款人发出通知、调查和收集付款历史，向借款人提供收据，计算下一个到期日，计算最终付款金额和日期，向借款人提供下一笔付款通知，确定付款计划或备用付款计划，传达付款计划或备用付款计划，或与贷款付款有关的其他动作。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解付计划或备用付款计划的贷款相关动作或术语的其他形式及其各种形式--可以容易地确定本文公开的事件或其他各种实施例和上下文中该术语的目的和用途。
本文中使用的术语监管通知要求(和任何派生词)可以广义地理解为描述向另一当事人或实体传达通知或信息的义务或条件。监管通知要求可以在触发或通常需要的一个或多个条件下要求。例如，贷款人可以具有监管通知要求，要求向借款人提供贷款违约通知、贷款利率变动通知或与交易或贷款有关的其他通知。该术语的监管方面可归因于特定于管辖区的法律、规则或规范，这些法律、规则或规范要求某些通信义务。在某些实施例中，政策指令可以被认为是监管通知要求—例如，当贷款人具有可能超过与交易相关的一个或多个管辖区的监管要求的内部通知政策时。通知方面通常涉及正式通信，其可以采用许多不同的形式，但是可以具体地被指定为特定形式的通知，例如经认证的邮件、传真、电子邮件传输，或其他物理或电子形式，用于通知内容和/或与通知相关的时间要求。要求方面涉及当事人必须完成其遵守法律、规则、准则、政策、标准做法或协议或贷款条款的义务。在某些实施例中，智能合约可以处理或触发监管通知要求，并向借款人提供适当的通知。这可以基于以下各项中的至少一个的位置：借贷方、借贷方、通过贷款提供的资金、贷款的偿还和贷款的抵押物，或者由贷款、交易或协议的条款指定的其他位置。如果当事人或实体未满足此类监管通知要求，则可能触发双方权利或义务的某些变化—例如，贷款人向借款人提供不符合规定的通知、根据贷款条款和条件采取自动动作或触发，和/或基于外部信息(例如，贷款人的监管惯例、内部政策等)可由智能合约电路和/或机器人过程自动化系统实现。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中监管通知要求的目的和用途。
术语监管通知要求也可用于描述基于一般或特定策略而不是基于特定管辖区或特定位置的法律、规则或准则(如在管辖区特定的监管通知要求中)向另一方或实体传送通知或消息的义务或条件。在触发或通常要求的一个或多个条件下，监管通知要求可能是谨慎的或建议的，而不是强制性的或要求的。例如，贷款人可以具有基于政策的监管通知要求，要求向借款人提供新信息网站或未来将经历贷款利率变化的通知或与交易或贷款有关的咨询性或帮助性的其他通知，但不是强制性的(尽管强制性通知也可能属于政策基础)。因此，在基于政策使用监管通知要求术语中，智能合约电路可以处理或触发监管通知要求，并向借款人提供法律、规则或准则可能需要或不一定需要的适当通知。通知或通信的基础可以是出于谨慎、礼貌、惯例或义务。
本文还可以使用术语监管通知来描述将通知或消息具体传达给另一当事人或实体(例如贷款人或借款人)的义务或条件。监管通知可特别针对任何当事人或实体，或一组当事人或实体。例如，可以建议或要求向借款人提供特定的通知或通信，例如在借款人未能提供贷款的预定付款导致违约的情况下。因此，此类针对特定用户(例如贷款人或借款人)的监管通知可能是特定于管辖区或基于政策的监管通知要求的结果，或者是其他原因。因此，在某些情况下，智能合约可能会处理或触发监管通知，并且向特定的当事人(如借款人)提供适当的通知、法律、规则或准则可能要求或不一定要求这样做，但出于谨慎、礼貌或惯例，可能会提供这样的通知。如果当事人或实体未满足向特定当事人或多个当事人发出此类监管通知要求，则可能造成某些权利可被当事人或多个当事人或实体豁免的情况，或可能启动自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中监管通知要求的目的和用途。
本文中使用的术语监管止赎要求(和任何派生词)可以广义地理解为描述触发、处理或完成贷款违约、抵押物止赎或收回或其他相关止赎动作的义务或条件。监管止赎要求可以在触发或通常需要的一个或多个条件下要求。例如，贷款人可以具有监管止赎要求，要求向借款人提供贷款违约的通知，或在止赎之前提供与贷款违约有关的其他通知。该术语的监管方面可归因于特定于管辖区的法律、规则或规范，这些法律、规则或规范要求某些通信义务。止赎方面通常涉及止赎或抵押财产收回和贷款违约的具体补救措施，这可能有许多不同的形式，但也可以在贷款条款中规定。要求方面涉及当事人必须完成其遵守或履行法律、规则、准则或协议或贷款条款的义务。在某些实施例中，智能合约电路可以处理或触发监管止赎要求，并处理与此类止赎动作相关的适当任务。这可以基于以下各项中的至少一个的管辖位置：借贷方、借贷方、通过贷款提供的资金、贷款的偿还和贷款的抵押物，或者由贷款、交易或协议的条款指定的其他位置。如果当事人或实体未满足此类监管止赎要求，则该当事人或实体(例如贷款人)可免除某些权利，或此类未能遵守监管通知要求的行为可能启动自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中止赎的目的和用途。
术语监管止赎要求在此也可用于描述基于一般或特定政策而不是基于特定管辖区或特定位置的法律、规则或准则(如在管辖区特定的监管止赎要求中)触发、处理或完成贷款违约、抵押物止赎或收回或其他相关止赎动作的义务。在触发或通常要求的一个或多个条件下，监管止赎要求可能是谨慎的或建议的，而不是强制性的或要求的。例如，贷款人可以具有基于政策的监管止赎要求，要求向借款人提供贷款违约的通知或与交易或贷款有关的咨询性或帮助性的其他通知，但不是强制性的(尽管强制性通知也可能属于政策基础)。因此，在基于政策使用监管止赎要求术语中，智能合约可以处理或触发监管止赎要求，并向借款人提供法律、规则或准则可能需要或不一定需要的适当通知。通知或通信的基础可以是出于谨慎、礼貌、行业惯例或义务。
术语监管止赎要求还可用于描述关于特定用户(例如贷款人或借款人)待履行的义务或条件。监管通知可特别针对任何当事人或实体，或一组当事人或实体。例如，可以建议或要求向借款人提供特定的通知或通信，例如在借款人未能提供贷款的预定付款导致违约的情况下。因此，此类监管止赎要求针对特定用户，例如贷款人或借款人，并且可能是特定于管辖区或基于政策的监管止赎要求的结果，或者其他原因。例如，止赎要求可以与交易涉及的特定实体有关(例如，当前借款人已经成为客户30年了，因此他/她获得独特的待遇)，或与一类实体有关(例如，“优先”借款人或“首次违约”借款人)。因此，在某些情况下，智能合约电路可以处理或触发根据止赎而必须采取的义务或动作，如果动作是由特定的当事人(如贷款人或借款人)指示或发起的，法律、规则或准则可能要求或不一定要求这样做，但出于谨慎、礼貌或惯例，可能会以其他方式提供。在某些实施例中，关于特定用户待履行的义务或条件可以形成条款和条件的一部分，或者以其他方式为其适用的特定用户所知(例如，针对特定类别的客户宣传具体惯例的保险公司或银行，例如第一次违约客户、第一次事故客户等)，并且在某些实施例中，关于特定用户待履行的义务或条件对于其应用的特定用户可能是未知的(例如，银行具有与特定用户所属的用户类别相关的政策，但特定用户不知道分类)。
本文中使用的术语价值、估价、估价模型(和类似术语)应当广义地理解为描述评估和确定抵押物估计价值的方法。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，估价模型可与以下各项结合使用：抵押物(例如，担保财产)、人工智能服务(例如，改进估价模型)、数据收集和监控服务(例如，设置估价金额)、估价服务(例如，通知、使用和/或改进估价模型的过程)和/或与抵押物交易有关的结果(例如，作为改进估价模型的基础)。“特定管辖区估价模型”也被用作特定地理/管辖区或地区的估价模型；其中，管辖区可以特定于贷款人、借款人、资金交付、贷款或贷款抵押物的支付或其组合的管辖区。在某些实施例中，特定管辖区估价模型考虑对抵押物估价的管辖区影响，至少包括：相关管辖区内借款人和贷款人的权利和义务；管辖区对移动、进口、出口、替代和/或清算抵押物能力的影响；管辖区对违约与止赎或抵押物收集之间时间的影响；和/或管辖区对抵押物价值确定的波动性和/或敏感性的影响。在某些实施例中，特定地理位置估价模型考虑对抵押物估价的地理位置影响，可包括考虑相对管辖区影响的类似列表(尽管管辖位置可不同于地理位置)，但也可包括附加影响，例如：天气影响；抵押物与监控、维护或扣押服务的距离；和/或接近风险现象(例如，故障线路、工业地点、核电站等)。估值模型可利用抵消抵押物的估值(例如，类似抵押物、类似或可替代抵押物的市场价值等一般价值和/或与抵押物价值相关的物品价值)作为抵押物估值的一部分。在某些实施例中，人工智能电路包括一个或多个机器学习和/或人工智能算法以改进估价模型，包括例如，利用涉及类似或抵消抵押物的多个交易之间随时间变化的信息，和/或利用来自相同或其他交易的结果信息(例如，贷款交易完成成功或失败，和/或响应证明真实世界的抵押物估值确定的抵押物扣押或清算事件)以迭代改进估值模型。在某些实施例中，人工智能电路基于抵押物估价数据集训练，例如先前确定的估价和/或通过与训练方(例如，人、会计估价和/或其他估价数据)交互。在某些实施例中，估价模型和/或估价模型的参数(例如，假设、校准值等)可以作为交易的条款和条件的一部分(例如，贷款、一组贷款和/或一组贷款的子集)来确定和/或协商。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使估值模型的特定应用受益以及如何选择或组合估值模型以实现估值模型的具体示例。本领域技术人员或本公开的实施例在选择适当的估价模型时的某些考虑因素包括但不限于：给定担保物管辖区的估价模型的法律考虑因素；给定抵押物的可用数据；预期交易/贷款类型；抵押物的特定类型；贷款与价值的比率；抵押物与贷款的比率；总交易/贷款金额；借款人的信用评分；贷款类型和/或相关行业的会计实务；与上述任何一项有关的不确定性；和/或与上述任何一项有关的敏感度。虽然本文出于说明目的描述了估价模型和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语市场价值数据或市场信息(以及其他形式或变体)可广义地理解为描述与可用作贷款、抵押物或交易标的的财产、资产、抵押物或其他有价物品的估价有关的数据或信息。市场价值数据或市场信息可能不时发生变化，并且可以根据各种信息来源进行估计、计算或客观或主观地确定。市场价值数据或市场信息可能与抵押物或抵消抵押物直接相关。市场价值数据或市场信息可包括财务数据、市场评级、产品评级、客户数据、了解客户需求或偏好的市场研究、竞争情报。竞争对手、供应商等、实体销售、交易、客户获取成本、客户终身价值、品牌知名度、流失率等。条款可出现在合同或贷款的许多不同上下文中，例如贷款、再融资、合并、保理、代理、止赎和数据处理(例如数据收集)或其组合，但不限于此。市场价值数据或市场信息可用作名词来识别单个数字或多个数字或数据。例如，贷款人可利用市场价值数据或市场信息来确定财产或资产是否将作为担保贷款的抵押物，或者，如果贷款违约，也可以替代地用于确定止赎，但不限于使用该条款的这些情况。市场价值数据或市场信息也可用于确定贷款对价值的数字或计算结果。在某些实施例中，收集服务、智能合约电路和/或机器人过程自动化系统可以从一个或多个数据或信息源估计或计算市场价值数据或市场信息。在某些情况下，市场数据价值或市场信息(取决于其中所包含的数据/信息)可能启用自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统和可用的相关市场信息--可以容易地确定该术语在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
本文中使用的术语类似抵押物、类似于抵押物、抵销抵押物以及其他形式或变化可以广义地理解为描述与贷款或其他交易相关的抵押物(例如，担保中持有的有价物品)性质类似的财产、资产或有价物品。类似抵押物可以指财产、资产、抵押物或其他有价物品，这些物品可以与其他抵押物合计、替换或以其他方式结合使用，无论相似性是以共同属性的形式出现，例如抵押物的类型、抵押物的类别、抵押物的年龄、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物所有人的条件、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置、抵押物的管辖位置等。在某些实施例中，抵销抵押物引用与抵押物具有价值相关性的物品——例如，抵销抵押物可以显示类似的价格变动、波动性、存储要求等。在某些实施例中，类似抵押物可以聚合，以形成用于额外贷款、分配或交易的更大的担保权益或抵押物。在某些实施例中，抵销抵押物可用于通知抵押物的估值。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以估计或计算与类似抵押物相关的数字、数据或信息，或可以执行与聚合类似抵押物相关的功能。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定在本文公开的各种形式、实施例和上下文中与抵押物相关的类似抵押物、抵销抵押物或相关术语的目的和用途。
本文中使用的术语重组(以及诸如重组的其他形式)可以广义地理解为描述对影响贷款或交易的条款或条件、财产、抵押物或其他考虑因素的修改。重组可能会导致双方之间采用修改的条款或条件的成功结果，也可能会导致没有进行修改或重组的不成功结果，但不限于此。重组可以发生在合同或贷款的许多情况下，例如申请、贷款、再融资、收款、合并、保理、代理、止赎以及其组合，但不限于此。债务也可以重组，这可能表明欠当事人的债务在时间、金额、抵押物或其他条件上有所改变。例如，借款人可以重组贷款的债务以适应财务状况的变化，或者贷款人可以出于自身需要或谨慎向借款人提出重组债务的建议。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可基于监控的条件自动或手动重组债务，或创建重组债务的选项，管理债务的协商或实现重组的过程，或与重组或修改贷款或交易条款有关的其他动作。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中该术语(无论是否在债务的上下文中或以其他形式)的目的和用途。
本文中使用的术语社交网络数据收集、社交网络监控服务和社交网络数据收集和监控服务(及其各种形式或派生词)可以广义地理解为描述与获取、组织、观察或以其他方式作用于从一个或多个社交网络导出的数据或信息有关的服务。社交网络数据收集和监控服务可以是相关服务系统的一部分，也可以是一组独立的服务。社交网络数据收集和监控服务可以由平台或系统提供，但不限于此。社交网络数据收集和监控服务可以在各种环境中使用，例如贷款、再融资、协商、收集、合并、保理、代理、止赎以及其组合，但不限于此。使用配置参数请求社交网络数据收集和监控可以由其他服务请求、自动发起或根据发生的条件或情况触发。可以提供用于配置、发起、显示或以其他方式与社交网络数据收集和监控服务交互的接口。如本文所使用的社交网络参考在个人和/或实体之间发生数据和通信的任何大众平台，其中数据和通信至少部分地可由实施例系统访问。在某些实施例中，社交网络数据包括公开可用(例如，未经任何授权而可访问)的信息。在某些实施例中，社交网络数据包括对实施例系统可适当访问的信息，但也可以包括对公众不能自由获得但可以访问的信息的订阅访问或其他访问(例如，符合社交网络及其用户的隐私策略)。社交网络在本质上可以主要是社交的，但是可以附加地或可选地包括专业网络、校友网络、行业相关网络、面向学术的网络等。在某些实施例中，社交网络可以是众包平台，例如用于接受指向用户(和/或用户子集，可能满足指定标准)的查询或请求的平台，其中用户可以知道某些通信将被请求者或平台的至少一部分用户共享和访问和/或公开可用。在某些实施例中，但不限于，社交网络数据收集和监控服务可由智能合约电路或机器人过程自动化系统执行。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中社交网络数据收集和监控服务的目的和用途。
本文使用的术语众包和社交网络信息可以被进一步广义地理解为描述与众包模型或交易结合获得或提供的信息，或在社交网络上获得或提供的信息或与社交网络结合获得或提供的信息。众包和社交网络信息可由平台或系统提供，但不限于此。众源和社交网络信息可以向一组信息供应商获取、提供或传达或从一组信息供应商获取、提供或传达，并通过这些信息供应商收集和处理对请求的响应。众包和社交网络信息可以提供与贷款或协议相关的信息、条件或因素。众包和社交网络信息可以是私有的或公开的，或其组合，但不限于此。在某些实施例中，但不限于，众包和社交网络信息可以通过智能合约电路获取、提供、组织或处理，但不限于此，其中，众包和社交网络信息可由智能合约电路管理，该智能合约电路处理该信息以满足一组配置参数。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定在本文公开的各种实施例和上下文中该术语的目的和用途。
本文中使用的术语协商(及其他形式，例如协商或协商)可以广义地理解为描述为在当事人或实体之间达成妥协、结果或协议而进行的讨论或通信。协商可能导致双方商定条款的成功结果，或当事双方不同意具体条款或其组合的不成功结果，但不限于此。协商可以在一方面上或针对某一特定目的成功，在另一方面上或针对另一目的不成功。协商可以发生在合同或贷款的许多情况下，例如贷款、再融资、收款、合并、保理、代理、止赎以及其组合，但不限于此。例如，借款人可以与贷款人协商利率或贷款条款。在另一个示例中，违约借款人可以协商替代解决方案，以避免与贷款人发生止赎。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以为当事人中的一个或多个协商，并处理用于完成或试图完成条款协商的适当任务。在某些情况下，由智能合约或机器人过程自动化系统协商可能不完整或成功。成功的协商可以启动自动动作或触发智能合约电路或机器人过程自动化系统执行的其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定在本文公开的各种实施例和上下文中协商的目的和用途。
本文可以动词形式(例如协商)或名词形式(例如协商)或其他形式更具体地使用各种形式的术语协商来描述导致结果的相互讨论的上下文。例如，机器人过程自动化系统可以代表当事人协商作为动词从句使用的条款和条件。在另一个示例中，机器人过程自动化系统可以协商用于贷款修改的条款和条件，或者协商合并报价或其他条款。作为名词从句，协商(例如事件)可由机器人过程自动化系统执行。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以协商(例如作为动词从句)条款和条件，或者这样做的描述可以被认为是协商(例如作为名词从句)。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解协商--可以容易地确定在本文公开的各种实施例和上下文中该术语的目的和用途。
各种形式的术语协商也可以具体地用于描述结果，例如相互妥协或完成导致结果的协商。例如，贷款可以通过机器人过程自动化系统或其他方式，可以被认为在协商已完成的情况下，协商导致当事人达成协议的成功结果。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可能已协商完成一组条款和条件或协商贷款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定在本文公开的各种实施例和上下文中该术语涉及通过完成协商而双方达成的结果时的目的和用途。
各种形式的术语协商也可以具体地用于描述事件，例如协商事件或事件协商，包括在当事人之间达成一组商定的条款。要求当事人之间达成协议或妥协的事件可以被认为是协商事件，但不限于此。例如，在贷款采购过程中，当事人之间达成一组相互接受的条款和条件的过程可以被认为是协商活动。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以容纳协商事件当事人的通信、动作或行为。
本文中使用的术语收集(以及诸如收集等其他形式)可以广义地理解为描述从来源处获得有形(例如，实物)、无形(例如，数据、许可证或权利)或货币(例如，付款)物品或其他债务或资产。该术语通常可能涉及从早期阶段相关任务到后期阶段相关任务对物品的整个预期获取或物品获取的全部完成。收集可能导致向当事人投标物品的成功结果，也可能导致未向当事人投标或获取物品的不成功结果，或其组合(例如，物品投标延迟或有缺陷)，但不限于此。收集可出现在合同或贷款的许多不同上下文中，例如贷款、再融资、合并、保理、代理、止赎和数据处理(例如数据收集)或其组合，但不限于此。收集可以以名词形式使用(例如，数据收集或逾期支付的收集，其中其涉及事件或描述事件)，可以作为名词指代物品的分类(例如，贷款抵押物的收集，其中其涉及交易中的物品数量)，或者可以以动词形式使用(例如，向借款人处收集付款)。例如，贷款人可以通过在线支付向借款人收集逾期付款，或者可以通过客户服务电话成功收集逾期付款。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以为当事方的一个或多个执行收集，并且处理用于完成或尝试收集一个或多个物品(例如，逾期付款)的适当任务。在某些情况下，由智能合约或机器人过程自动化系统进行的协商可能不完整或不成功，并且根据这些结果，这可能导致自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本文公开的各种形式、实施例和上下文中收集的目的和用途。
本文还可以名词形式更具体地使用各种形式的术语收款来描述事件或事物的上下文，例如收款事件或收回付款。例如，收集事件可指与当事方的通信或与在此类活动中获取物品有关的其他活动，但不限于此。例如，收集付款可能涉及借款人通过收集过程或通过贷款人的收集部门获得的付款。尽管不限于逾期、拖欠或违约贷款，收集可以描述事件、付款或部门，或与交易或贷款有关的其他名词，作为对已经逾期的东西的补救措施。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以从借款人处收集付款或分期付款，并且这样做的活动可以被认为是收集事件，而不限于此。
本文还可以形容词或其他形式更具体地使用各种形式的术语收款来描述与诉讼有关的上下文，例如收款诉讼的结果(例如，关于贷款的逾期或违约付款的诉讼)。例如，收款诉讼的结果可能与借款人或其他当事人所欠的拖欠款项有关，与这些拖欠款项有关的收款工作可能由当事人提起诉讼。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以接收、确定或以其他方式管理收款诉讼的结果。
本文还可以形容词或其他形式使用各种形式的术语收款来描述与收购动作有关的上下文，例如收款动作(例如，在贷款或其他义务上引起逾期或违约付款的投标或获取的动作)。可以使用收款收益率、收款财务收益率和/或收款财务收益率。这种收集动作的结果可能会或不会产生财务收益。例如，收集动作可能导致贷款的一笔或多笔未偿付款的支付，这可能给另一当事人(例如贷款人)带来财务收益。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以从收集动作中获得财务收益，或者以其他方式管理或以某种方式协助收集动作的财务收益。在实施例中，收集动作可以包括对收款诉讼的需要。
本文还可以更具体地使用各种形式的术语收款(收款ROI、收款上的ROI、收款活动上的ROI、收款活动ROI等)来描述与接收价值的动作相关的上下文，例如有投资回报率(ROI)的收款动作(例如，在贷款或其他义务上引起逾期或违约付款的投标或获取的动作)。相对于收款动作本身(作为收款动作的ROI)，或者作为收款动作主体的更广泛贷款或交易的ROI，这类收款动作的结果可能具有ROI，也可能不具有ROI。例如，相对于违约贷款，收款动作的ROI可能是谨慎的或不谨慎的，但不限于此，这取决于ROI是否将提供给贷款人等当事人。预计的收款ROI可以估计，也可以在给定发生的实际事件的情况下计算。在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可呈现收款动作或收款事件的估计ROI，或可计算收款动作或收款事件中发生的实际事件的ROI，但不限于此。在实施例中，无论是估计的还是实际的，这类ROI可以是正数或负数。
术语信誉、信誉衡量、贷款人信誉、借款人信誉、实体信誉等可包括通常对个人、实体、抵押物等持有的普遍、广泛持有的信念、观点和/或看法。信誉的衡量标准可以根据社会数据和财务数据来确定，该社会数据包括好恶、对实体或实体提供的产品和服务审查、公司或产品排名、当前和历史市场，该财务数据包括价格、预测、买卖建议、有关实体、竞争对手和合作伙伴的财务新闻。信誉可以是累积的，因为产品信誉和公司领导或首席科学家的信誉可能影响实体的整体信誉。与实体相关联的机构信誉(例如，学生就读的学校)可能会影响实体的信誉。在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可能会收集或启动与上述相关的数据收集，并确定信誉的衡量或排名。智能合约电路或机器人过程自动化系统可使用实体信誉的衡量或排名来确定是否与实体签订协议、确定贷款的条款和条件、利率等。在某些实施例中，信誉确定的指示可与一个或多个交易的结果相关(例如，将特定社交媒体数据集上的“喜欢”与结果指数进行比较，例如成功支付、成功协商结果、清算特定类型抵押物的能力等)来确定实体信誉的衡量标准或排名。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中信誉的目的和用途、信誉的衡量或排名和/或在协商中利用信誉、确定条款和条件和确定是否继续进行交易。
本文还可以更具体地使用各种形式的术语收款(例如收款人)来描述引起、管理或促进收款动作、收款事件或其他收款相关上下文的当事人或实体。相关当事人(例如收款器)或收款期间的信誉衡量可以使用客观、主观或历史衡量或数据进行估计或计算。例如，收款器可以参与收款动作，并且该收款器的信誉可用于确定决策、动作或条件。类似地，收款还可用于描述客观、主观或历史指标或数据，以衡量相关当事人(例如，贷款人、借款人或债务人)的信誉。在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可能会在交易或贷款的上下文中呈现收款或衡量，或实现收款器。
本文还可以更具体地使用包括数据收集系统在内的各种形式的术语收集和数据收集来描述与数据的获取、组织或处理或其组合相关的上下文，但不限于此。此类数据收集的结果可能与物品收集(例如，物理上或逻辑上的物品分组)相关或完全无关，也可能与拖欠付款采取的动作(例如，抵押物、债务等的收回)无关，但不限于此。例如，数据收集可由数据收集系统执行，其中对数据进行获取、组织或处理用于决策、监控或预期或实际交易或贷款的其他目的。在某些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统可合并数据收集或数据收集系统，以执行部分或全部数据收集任务，而不限于此。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本文中使用的数据或信息的上下文中收集的目的和用途。
本文使用的术语再融资、再融资活动、再融资互动、再融资结果和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，再融资和再融资活动包括用偿还或结束先前财务安排的新抵押、贷款、债券或债务交易替换现有抵押、贷款、债券、债务交易等。在某些实施例中，对贷款的条款和条件的任何改变和/或对贷款的条款和条件的任何实质性改变可以被认为是再融资活动。在某些实施例中，再融资活动仅被认为是那些导致贷款协议财务结果不同的贷款协议变更。通常情况下，新贷款应该有利于借款人或发行人，和/或双方同意(例如，改善当事人的原始财务结果，改善另一当事人的证券或其他结果)。再融资可用于降低利率、降低定期付款、更改贷款期限、更改与贷款相关的抵押物、将债务合并为单一贷款、重组债务、更改贷款类型(例如，从可变利率到固定利率)、偿还到期贷款，以应对信用评分的提高，从而扩大贷款规模，和/或响应市场条件的变化(例如利率、抵押物价值等)。
再融资活动可包括发起再融资要约、发起再融资请求、配置再融资利率、配置再融资付款计划、配置再融资余额以响应再融资贷款的金额或条款，为再融资配置抵押物，包括所用抵押物的变化、抵押物条款和条件的变化、抵押物金额的变化等，管理再融资收益的使用，在条款和条件发生变化的情况下，作为再融资的一部分，对不同的抵押物酌情解除或放置留置权，验证用于担保再融资贷款的新的或现有抵押物的所有权，管理用于担保再融资贷款的新担保品或现有担保品项目的检查流程、填写贷款再融资申请、协商再融资贷款的条款和条件以及关闭再融资。再融资和再融资活动可以在数据收集和监控服务的上下文中公开，数据收集和监控服务为一组贷款再融资活动收集实体之间交互的训练集。再融资和再融资活动可以在人工智能系统的上下文中公开，人工智能系统使用所收集的交互训练集进行训练，所述交互训练集包括再融资活动和结果。训练的人工智能随后可用于推荐再融资活动、评估再融资活动、围绕再融资活动的预期结果进行预测等。再融资和再融资活动可以在智能合约系统的上下文中公开，智能合约系统可以自动化再融资的交互和活动的子集。在一个示例中，智能合约系统可以基于通过物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息来自动调整贷款利率。利率可以基于规则、阈值、模型参数进行调整，这些规则、阈值、模型参数决定或建议贷款再融资利率，利率基于贷款人从二级贷款人处获得的利率、借款人的风险因素(包括使用人工智能基于一个或多个预测模型的预测风险)、营销因素(例如其他贷款人提供的竞争利率)等。再融资活动的结果和事件可记录在分布式账本中。基于再融资活动的结果，可自动重新配置再融资贷款智能合约，确定新贷款的条款和条件，例如债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使受益于再融资活动的特定应用，如何选择或合并再融资活动，如何实现系统、服务或电路以自动执行再融资活动的一个或多个(或全部)方面等。本领域技术人员或本公开的实施例在选择一组适当的交互训练集时的某些考虑因素：训练人工智能采取动作、建议或预测某些再融资活动的结果。虽然本文出于说明目的描述了再融资和再融资活动的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语合并、合并活动、贷款合并、债务合并、合并计划和类似术语应当广泛地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，合并、合并活动、贷款合并、债务合并、合并计划与使用单个大额贷款偿还若干较小贷款有关，和/或与使用一组贷款中的一个或多个偿还第二组贷款中的一个或多个的至少一部分有关。在实施例中，贷款合并可以有担保(即，由抵押物支持)或无担保。可以合并贷款，以获得比一个或多个当前贷款更低的利率，减少每月的总贷款支付，和/或使债务人遵守债务人的合并贷款或其他债务义务。可根据处理一组贷款所涉及实体属性的模型确定可被归类为合并候选的贷款，包括当事人身份、利率、付款余额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、支付状态、抵押物状况和抵押物价值。合并活动可包括管理以下各项：从一组候选贷款中识别贷款、准备合并要约、准备合并计划、准备传达合并要约的内容、安排合并要约、传达合并要约、协商对合并要约的修改、准备合并协议、执行合并协议、修改一组贷款的抵押物、处理用于合并的审查工作流程、管理检查、管理评估、设置利率、延期支付要求、设置付款计划或结束合并协议。在实施例中，可以有系统、电路和/或服务，配置为创建、配置(例如使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如在用户界面中)各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或建议对贷款交易或一组贷款的合并动作或计划。在实施例中，合并计划可基于各种因素，例如付款状态、一组贷款的利率、平台市场或外部市场的现行利率、一组贷款的借款人状态、抵押物或资产的状态、借款人、贷款人的风险因素、一个或多个担保人、市场风险因素等。合并和合并活动可以在数据收集和监控服务的上下文中公开，数据收集和监控服务为一组贷款合并活动收集实体之间交互的训练集，合并和合并活动可以在人工智能系统的上下文中公开，该人工智能系统使用收集的交互训练集进行训练，该交互训练集包括合并活动和与这些活动相关联的结果。然后，可以使用经过训练的人工智能来推荐合并活动、评估合并活动、围绕合并活动的预期结果进行预测，以及基于类似模型，包括债务状况、用于担保或支持一组贷款的抵押物或资产状况、企业或企业运营的状态(例如应收账款、应付账款等)、当事人状况(例如净值、财富、债务、位置和其他状况)、当事人行为(例如表示偏好的行为、表示债务偏好的行为)等等。债务合并、贷款合并和相关合并活动可以在智能合约系统的上下文中公开，该智能合约系统可以自动化合并的交互和活动的子集。在实施例中，合并可以包括关于贷款集合的条款和条件的合并、适当贷款的选择、合并贷款的付款条款配置、预先存在的贷款付款计划配置、鼓励合并的通信等。在实施例中，智能合约的人工智能可自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间变化的结果的训练集学习这样操作)，从而产生推荐的合并计划，该推荐的合并计划可以指定实现建议的或期望的合并结果(例如在可接受的结果范围内)所需的一系列动作，这些动作可以是自动化的，并且可以涉及基于监控条件和/或智能合约条款有条件地执行步骤，这些条款或条件可以由合并计划创建、配置和/或说明。可以基于市场因素(例如由其他贷款人提供的竞争利率、抵押物价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行合并计划。可以针对以下各项生成和/或执行合并计划：创建新的合并贷款、与合并贷款相关的二级贷款、与合并相关的现有贷款的修改、合并贷款的再融资条款、止赎情况(例如，从有担保贷款利率更改为无担保贷款利率)、破产或无力偿还债务情况、涉及市场变化(如现行利率变化)的情况以及其他合并情况。
与贷款、抵押物、实体等相关的某些活动可能适用于各种贷款，但可能不明确适用于合并活动。将这些活动归类为合并活动可以基于活动发生所针对的贷款的上下文。然而，本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于合并活动的特定应用，如何选择或组合合并活动，如何实现本文所述的所选服务、电路和/或系统以执行某些贷款合并操作等。虽然本文出于说明目的描述了合并和合并活动的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语保理贷款、保理贷款交易、保理人、保理贷款交互、保理资产或用于保理的资产集合以及类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，保理可应用于保理资产，例如发票、存货、应收账款等，其中物品的实现价值在未来。例如，应收账款支付后价值更高，违约风险更低。作为最终产品，存货和在制品(WIP)可能比部件更有价值。对应收账款的提及应理解为包括这些术语，而不是限制性的。保理业务可包括按现值折现率(通常是现金)出售应收账款。保理还可以包括使用应收账款作为短期贷款的抵押物。在这两种情况下，应收账款或发票的价值可能会因多种原因而折现，包括货币的未来价值、应收账款的期限(例如，30天的净付款与90天的净付款)、应收账款的违约风险程度、应收账款的状况、在制品(WIP)的状况、存货状态、交货和/或装运状态、应收账款欠款方的财务状况、装运和/或账单状态、付款状态、借款人状态、存货状态、借款人风险因素、贷款人、一个或多个担保人、市场风险因素、债务状况(存货的应收账款或应付款项是否存在其他留置权、抵押资产状况(例如，存货状况(无论是当前的还是过期的，都是拖欠的发票)、企业或企业经营状况、交易当事人的状况(例如净值、财富、债务、位置和其他条件等)、交易当事人的行为(例如表示偏好的行为、表示协商风格的行为等)、当前利率、与存货或应收账款相关的任何当前监管和合规问题(例如，如果存货被分拆，预期产品是否获得了适当的批准)以及针对借款人和许多其他人的法律诉讼，包括使用人工智能基于一个或多个预测模型的预测风险)。保理人是指同意为在销售中直接获得发票或将发票用作价值贷款的抵押物提供价值交换的个人、企业、实体或集团。保理贷款可包括确定保理的候选人(贷款人和借款人)，指定拟议应收款的保理计划(例如，所有、部分、仅满足某些标准的应收款)，以及拟议的贴现系数、将计划传达给潜在当事人、提供要约和接收要约、验证应收账款质量、贷款期间应收账款的处理条件。虽然本文出于说明目的描述了保理和保理活动的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语抵押、代理抵押、抵押担保物、抵押贷款活动和/或抵押相关活动应当广义地理解。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，抵押是借款人向贷款人提供有价物品(通常是财产)的所有权或所有权上的留置权，作为交换金钱或其他有价物品的担保，通常连同利息偿还给贷款人的交互过程。交换包括在偿还贷款时，所有权归借款人和/或财产留置权被解除的条件。抵押贷款的代理活动可包括确定潜在财产、贷款人和贷款的其他当事人，以及安排或协商抵押贷款的条款。某些组成部分或活动可以不被单独认为是与抵押有关，但当与抵押结合使用时，可以被认为是与抵押有关，根据抵押采用动作，与抵押的实体或当事人有关等等。例如，代理活动可适用于提供各种贷款，包括无担保贷款、直接出售财产等。抵押贷款活动和抵押互动可以包括抵押营销活动、识别一组潜在借款人、识别待抵押财产、识别待抵押的抵押财产、借款人资格、预期抵押财产的所有权搜索和/或所有权验证、预期抵押财产的财产评估、财产检查或财产估值、收入核实、借款人人口统计分析、识别资金提供人、确定可用利率、确定可用付款条款和条件定、现有抵押贷款分析、现有和新抵押贷款条款的比较分析、完成应用程序工作流程(例如，通过适当启动过程中的后步骤来保持应用程序继续操作)、应用程序领域的数量、准备抵押协议、完成抵押协议计划、与资本提供人协商抵押条款和条件、与借款人协商抵押条款和条件、转让所有权、在抵押财产上设定留置权和关闭抵押协议上，以及类似条款应当广义地理解。虽然本文出于说明目的描述了抵押和抵押代理的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语债务管理、债务交易、债务动作、债务条款和条件、联合债务、合并债务和/或债务组合应当广泛地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，债务包括欠另一当事人的具有货币价值的物品。贷款通常导致借款人持有债务(例如，根据贷款条款必须偿还的款项，其中可包括利息)。债务合并包括使用新的单一贷款来偿还多笔贷款(或如本文所述且如本领域技术人员所理解的债务结构的各种其他配置)。通常，新贷款可能具有更好的条款或更低的利率。债务投资组合包括许多个债务部分或债务组，通常具有不同的特征，包括条款、风险等。债务组合管理可能涉及有关所持债务的数量和质量的决策，以及如何最好地平衡各种债务，以基于投资政策、单个债务或债务组的风险回报率确定实现所需的风险/回报状况。如果多个贷款人向借款人提供一笔贷款(或一组贷款)，则债务可以是银团贷款。债务组合可以出售给第三当事人(例如，以贴现率)。债务合规包括为确保偿还债务而采取的各种措施。证明合规可包括偿还债务所采取动作的文件。
与债务相关的交易(债务交易)和与债务相关的动作(债务动作)可包括提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的所述价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务和/或合并债务。债务条款和条件可包括债务余额、债务本金金额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。虽然本文出于说明目的描述了债务管理和债务管理活动的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语条件、状况分类、分类模型、条件管理和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，条件分类、分类模型、状况管理包括对合约中指定和监控的资产、发行人、借款人、贷款、债务、债券、监管状态、债券条款或条件、贷款或债务交易等进行分类或确定。基于资产的分类状况，状况管理可包括维持或改善资产状况或将该资产用作抵押物的动作。基于发行人、借款人、第三当事人监管状况等的分类条件，条件管理可包括更改贷款或债券条款或条件的动作。状况分类可包括各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等，以基于来自物联网设备的数据、来自一组环境条件传感器的数据、来自一组社交网络分析服务的数据和用于查询网络域的一组算法、社交媒体数据、众包数据等，对资产、发行人、借款人、贷款、债务、债券、监管状态、债券、贷款或债务交易的条款或条件等的分类的状况。状况分类可以包括对实体进行分组或标记，或对实体进行群集，这些实体相对于分类条件的某些方面(例如，风险、质量、ROI、回收可能性、违约可能性或相关债务的某些其他方面)具有类似定位。
公开了各种分类模型，其中分类和分类模型可能与抵押物、发行人、借款人、基金分配或其他地理位置相关的地理位置有关。公开了分类和分类模型，其中使用人工智能来改进分类模型(例如，通过使用人工智能数据进行细化来细化模型)。因此，在某些情况下，人工智能可以被认为是分类模型的一部分，反之亦然。公开了分类和分类模型，其中社交媒体数据、众包数据或物联网数据用作细化模型的输入，或用作分类模型的输入。物联网数据的示例可包括图像、传感器数据、位置数据等。社交媒体数据或众包数据的示例可包括贷款当事人的行为、当事人的财务状况、当事人对贷款或债券的条款或条件的遵守等。贷款方可包括债券发行人、相关实体、贷款人、借款人、与债务权益的第三当事人。条件管理可以结合智能合约服务讨论，智能合约服务可包括状况分类、数据收集和监控以及债券、贷款和债务交易管理。在对债券发行人的发行人、与债券有关的资产或抵押资产、支持债券的抵押资产、债券当事人及其集合进行分类时，还将结合分类和分类模型讨论数据收集和监控服务。在一些实施例中，在讨论债券类型时可包括分类模型。具体步骤、因素或改进可以被认为是分类模型的一部分。在各种实施例中，分类模型可以在实施例中或者在与特定管辖区相关的同一实施例中改变。不同的分类模型可以使用不同的数据集(例如，基于发行人、借款人、抵押资产、债券类型、贷款类型等)，并且可以在单个分类中使用多个分类模型。例如，一种债券类型(例如市政债券)可允许基于来自类似规模和经济繁荣的市政债券数据的分类模型，而另一种分类模型可强调来自与抵押资产相关联的物联网传感器的数据。因此，根据债券、贷款或债务交易的实施例和具体情况，不同的分类模型将提供高于其他分类模型的优点或风险。分类模型包括用于分类的方法或概念。债券、贷款或债务交易的分类条件可包括债务余额、债务本金金额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券担保资产说明、贷款或债务交易、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。分类条件可包括债券发行人的类型，例如市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体和非营利实体。实体可以包括一组发行人、一组债券、一组当事人和/或一组资产。分类条件可以包括实体条件(例如净值、财富、债务、位置和其他条件)、当事人的行为(例如指示偏好的行为、指示债务偏好的行为)等。分类条件可包括例如车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。分类条件可包括债券类型，其中债券类型可包括市政债券、政府债券、国库券、资产支持债券和公司债券。分类条件可包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况和实体健康状况。分类条件可以包括环境，其中环境可以包括市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅或车辆的环境。基于资产状况、发行人、借款人、贷款、债务、债券、监管状况等采取的动作可包括管理、报告、联合、合并或以其他方式处理一组债券(例如市政债券、公司债券、履约债券等)、一组贷款(补贴和非补贴，债务交易等，监控、分类、预测或以其他方式处理有关担保、担保人、支持担保的一组抵押物、支持担保的一组资产等的可靠性、质量、状态、健康状况、财务状况、身体状况或其他信息。针对债券条件的债券交易活动可包括提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的所述价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务和/或合并债务。
本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使分类模型的特定应用受益，如何选择或组合分类模型以达到条件和/或根据所需数据计算抵押物的价值。本领域技术人员或本发明的实施例在选择适当的条件进行管理时的某些考虑因素包括但不限于：给定交易管辖区的条件的合法性、给定抵押物的可用数据、预期交易类型(贷款、债券或债务)、抵押物的特定类型、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、借款人和贷款人的信用评分以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了条件、状况分类、分类模型和条件管理的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语分类(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，分类状况或物品可包括基于状况或物品的某一方面、属性或特征将状况或物品分类成组或类别的动作，其中状况或物品对于放置在该分类中的所有物品是通用的或类似的，尽管当时基于其他方面或条件的分类或类别不同。分类可以包括识别一个或多个参数、特征、特性或与物品、实体、人员、过程、项目、财务结构等的条件或参数相关的现象。状况分类系统分类的状况可包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况和实体健康状况。分类模型可以基于从各种来源接收的数据对物品、实体、流程、项目、财务结构等进行自动分类。分类模型可以基于单个属性或属性组合对物品进行分类，和/或可以利用有关待分类项目和模型的数据。分类模型可以对单个项目、实体、财务结构或相同类别进行分类。债券可以基于债券类型(例如，市政债券、公司债券、履约保证金等)、收益率、债券评级(第三当事人债券发行人财务实力的债券质量方指标)和/或债券本金和利息偿还能力等进行分类。贷款人或债券发行人可根据贷款人或发行人的类型、允许属性(例如基于收入、财富、地点(国内或国外))、各种风险因素、发行人的状态等进行分类。借款人可根据允许的属性(例如收入、财富、总资产、地点、信用历史)、风险因素、当前状态(例如就业、学生)、当事人行为(例如表示偏好、可靠性等行为)等进行分类。状况分类系统可以基于学生获得学位的进展、学生的成绩或在班级中的地位、学生在学校的状况(入学、试用等)、学生参加非营利活动的情况、学生的延期状况以及学生参与公益活动的情况，对助学贷款接收进行分类。由状况分类系统分类的状况可包括贷款的一组抵押物的状态或与贷款担保相关的实体状态。由状况分类系统分类的状况可以包括借款人、担保人、补贴人等的医疗状况。由状况分类系统分类的状况可包括遵守与贷款交易或贷款机构相关的法律、法规或政策中的至少一个。由状况分类系统分类的状况可以包括债券发行人的条件、债券的条件、贷款相关实体的评级等。由状况分类系统分类的状况可以包括机器、部件或操作模式的识别。由状况分类系统分类的状况可以包括状态或上下文(例如机器、过程、工作流量、市场、存储系统、网络、数据收集器等的状态)。状况分类系统可以对涉及状态或上下文的过程(例如，数据存储过程、网络编码过程、网络选择过程、数据市场过程、发电过程、制造过程、精炼过程、挖掘过程、钻孔过程和/或本文所述的其他过程)进行分类。状况分类系统可以基于一组贷款再融资动作的预测结果对一组贷款再融资动作进行分类。状况分类系统可以基于当事人身份、利率、支付余额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、支付状态、抵押物状况或抵押物价值等，将一组贷款分类为合并候选。状况分类系统可以对涉及一组保理贷款、债券发行活动、抵押贷款等的实体进行分类。状况分类系统可以基于各种贷款管理活动的预期结果对一组实体进行分类。状况分类系统可以基于来自物联网数据收集和监控服务的信息、与发行人相关联的一组参数、一组社交网络监控和分析服务等，对一组发行人的分类的状况。状况分类系统可以基于这些活动和实体的一组预测结果，对一组贷款收回动作、贷款合并动作、贷款协商动作、贷款再融资动作等进行分类。
本文中使用的术语补贴的贷款、补贴贷款(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，补贴贷款是货币或有价物品的贷款，其中对贷款价值的利息支付可以延期、推迟或延迟，包括或不包括应计利息，例如当借款人在学校、失业、生病等。在实施例中，当贷款的一部分或子集的利息支付由借款人以外的当事人承担或担保时，贷款可以获得补贴。补贴贷款的示例可以包括市政补贴贷款、政府补助贷款、助学贷款、资产支持补助贷款和公司补助贷款。补贴助学贷款的示例可以包括助学贷款，这些贷款可以由政府资助，利息可以基于学生的学位进展情况、学生参与非营利活动的情况、学生的延期状况以及学生参与公益活动的情况进行延期或不累计。政府补贴住房贷款的示例可以包括政府补贴，政府补贴可以免除借款人支付结算成本、第一抵押贷款支付等。此类补贴贷款的条件可以包括财产所在地(农村或城市)、借款人的收入、借款人的军事地位、所购住房达到健康和安全标准的能力、出售住房可获得的利润限制等。贷款一词的某些用法可能不适用于补贴贷款，而适用于定期贷款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于对补贴贷款的考虑(例如，确定贷款的价值、与贷款相关的协商、与贷款有关的条款和条件等)，其中借款人可免除非补贴贷款的一些常见贷款债务，其中补贴可包括免除、延迟或延期贷款利息，或由第三当事人支付利息。补贴可以包括由借款人以外的当事人或实体支付包括积分在内的结算成本、首付等，和/或如何结合本公开的过程和系统以增强或受益于所有权验证。
本文中使用的术语补贴贷款管理(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，补贴贷款管理可以包括用于管理或响应与补贴贷款相关的一个或多个事件的多个活动和解决方案，其中，这些事件可包括申请补贴贷款，提供补贴贷款，接受补贴贷款，提供补贴贷款的承保信息，提供借款人申请补贴贷款的信用报告，将所需付款作为贷款补贴的一部分延期支付，对较低利率可能是补贴的一部分的补贴贷款设定利率，将支付要求作为贷款补贴的一部分延期，识别贷款的抵押物，验证贷款抵押物或担保的所有权，记录财产所有权的变化，评估贷款抵押物或担保的价值，检查贷款中涉及的财产，识别与贷款相关的实体的状况变化、与贷款相关的实体的价值变化、借款人的工作状态变化、贷款人的财务评级变化、作为担保提供的物品的财务价值变化，提供贷款保险，提供与贷款有关的财产保险的证据，提供贷款资格的证据，识别贷款担保，承保贷款，支付贷款，拖欠贷款，催收贷款，结束贷款，设置贷款的条款和条件，止赎受贷款约束的财产，修改贷款的条款和条件，用于设置贷款的条款和条件(例如，债务本金、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况和违约后果)，或管理贷款相关活动(例如，但不限于，寻找有意愿参与贷款交易的当事人，处理贷款申请，承保贷款，订立贷款法律合同，监控贷款履行情况，支付贷款，重组或修改贷款，结算贷款，监控贷款抵押物，组建贷款的银团，止赎贷款，收集贷款，合并贷款，分析贷款履行情况，处理贷款违约，转移资产或抵押物的所有权，结束贷款交易)等等。在实施例中，用于处理补贴贷款的系统可以包括基于与从物联网数据收集和监控服务获得的那些参数相关的数据对一组补贴贷款的一组参数进行分类。对一组补贴贷款的一组参数进行分类还可以基于从一个或多个可配置的数据收集和监控服务获得的数据，这些服务利用社交网络分析服务、众包服务等来获得参数数据(例如，确定个人或实体是否有资格获得补贴贷款、确定提供补贴贷款或从贷款中取消补贴的社会价值、确定补贴实体是否合法、根据买方和/或补贴人的特征确定适当的补贴条款等)。
本文中使用的术语止赎状况、违约止赎抵押物、违约抵押物(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，止赎状况、违约等描述借款人未能满足贷款条款。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，止赎包括贷款人试图从处于止赎或违约状况的借款人处收回贷款余额或代替借款人的权利赎回作为贷款担保的抵押的过程。未能满足贷款条款可以包括未能支付规定的款项、未能遵守付款计划、未能进行最末期大笔还清、未能妥善担保抵押物、未能将抵押物维持在规定的条件下(例如维修良好)、未能获得第二笔贷款等。止赎可包括通知借款人、公众、司法当局通过止赎拍卖等方式强制出售抵押物。一旦止赎，抵押物可以投放在公共拍卖网站(例如易趣TM)或适合某一特定类型财产的拍卖场所上。抵押物的最低开盘价可由贷款人确定，并可涵盖贷款余额、贷款利息、与止赎有关的费用等。回收贷款余额的尝试可包括转让抵押物的契据，以代替止赎(例如，借款人持有作为抵押贷款抵押物的房产契据的房地产抵押)。止赎可包括拥有或重新拥有抵押物(例如汽车、跑车(例如，船舶)、ATV、滑雪车、珠宝)。止赎可以包括确保与贷款相关联的抵押物的安全(例如通过锁定连接的设备，例如包含或确保抵押物的智能锁、智能容器等)。止赎可包括安排承运人、货运代理等运输抵押物。止赎包括安排无人机、机器人等运输抵押物，以运输抵押物。在实施例中，贷款可以允许替代抵押物或将留置权从最初用于担保贷款的抵押物转移到替代抵押物，其中替代抵押物的价值(对贷款人)高于初始抵押物，或是借款人拥有更大权益的物品。抵押物替代的结果是，当贷款进入止赎时，替代抵押物可能是强制出售或扣押的标的。违约一词的某些用法可能不适用于诸如止赎，而是适用于物品的常规或违约条件。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于止赎，和/或如何组合本公开的过程和系统以增强或受益于止赎。本领域技术人员在确定止赎权、止赎状况、违约等条款时的某些考虑因素是指借款人未能满足贷款条款以及贷款人为收集贷款余额或获得抵押物所有权而作出的相关尝试。
本文件中使用的所有权验证、验证所有权、验证条款和类似术语应当广泛地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，所有权验证包括验证或确认个人或实体对以下财产物品的所有权或权益的任何工作，例如车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消费品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。验证所有权的工作可包括参考销售单据、政府所有权转让文件、法律将所有权转让、财产物品的留置权注销文件、验证在适当管辖区内向拟议借款人转让知识产权等。房地产验证可包括在国家、州、县或地区的法院审查契据和记录，其中建筑物、房屋、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、车辆、船舶、飞机或仓库已被定位或注册。验证一词的某些用法可能不适用于对所有权的验证或所有权验证，而是适用于确认过程是否正确运行、是否已使用生物测定数据正确识别个人、知识产权是否有效、数据是否正确和有意义等。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于所有权验证，和/或如何组合本公开的过程和系统以增强或受益于所有权验证。本领域技术人员在确定术语有效性是否是指所有权有效性时的某些考虑因素在本发明的范围内具体考虑。
在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，验证包括任何验证系统，包括但不限于验证贷款抵押物或担保的所有权、验证担保或贷款的抵押物状况、验证贷款担保的状况等。例如，验证服务可以为贷款人提供更有确定性地提供贷款的机制，例如通过验证贷款或担保信息组成部分(例如，收入、雇佣、所有权、贷款条件、抵押物状况和资产条件)。在非限制性示例中，验证服务电路可以被构造为相对于用于确定资产贷款条件的金融实体验证多个贷款信息部件。某些部件可能不被单独认为是验证系统，但可以被认为是在聚合系统中进行验证—例如，物联网部件本身可能不被认为是验证部件，然而，当物联网部件与抵押资产相关联时，用于资产数据收集和监控的物联网部件应用于验证个人担保的负载可靠性参数时，可将其视为验证部件。在某些实施例中，在确定此类系统是否用于验证时，可以区分外观相似的系统。例如，基于区块链的分类账可用于在一个实例中验证身份，并在另一个实例中维护机密信息。因此，本发明的优点可应用于各种系统中，并且任何此类系统可以被认为是本文中的验证系统，而在某些实施例中，给定系统可以不被认为是本文中的验证系统。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否为验证系统和/或本发明的方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：贷款平台具有社交网络监控系统用于验证贷款担保的可靠性；贷款平台具有物联网数据收集和监控系统用于验证贷款担保的可靠性；借贷平台具有众包和自动分类系统用于验证债券发行人的条件；众包系统用于验证贷款抵押物质量、所有权或其他条件；生物识别验证应用程序，例如利用DNA或指纹；IoT设备用于集体验证由虚拟资产标签标记的固定资产的位置和身份；使用投票或共识协议的验证系统；训练人工智能系统识别和验证事件；验证标题记录、视频片段、照片或证词等信息；与行为相关的验证陈述，例如验证合规条件的发生、验证违约条件的发生、阻止不当行为或虚假陈述、减少不确定性或减少信息不对称；等等。
本文中使用的术语承保(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，承保包括任何承保，包括但不限于与承保商有关的承保、提供贷款承保信息、承保债务交易、承保债券交易、承保补贴贷款交易、承保证券交易等。承保服务可由银行、保险公司或投资公司等金融实体提供，由此金融实体在确定损失情况(例如损害或财务损失)时为付款提供担保，并接受因担保而产生的责任的金融风险。例如，银行可以通过执行信用分析的机制承保贷款，所述信用分析可以导致确定将获得准许的贷款，例如通过分析与请求消费者贷款的个人借款人相关的个人信息组成部分(例如，雇佣历史、工资和财务报表、公开可用的信息，例如借款人的信用历史)，分析来自请求商业负荷的公司的商业财务信息组成部分(例如，有形净值、债务与价值之比(杠杆)、可用流动性(流动比率)等)。在非限制性示例中，承保服务电路可以被构造为承保金融交易，该金融交易包括用于确定资产财务状况的金融实体相关的多个财务信息组成部分。在某些实施例中，承保部件可以被认为是出于某些目的而非出于其他目的的承保—例如，用于收集和分析交易数据的人工智能系统可结合智能合约平台用于监控贷款交易，但也可用于收集和分析承保数据，例如利用由人类专家承保商训练的模型。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以在本文中被认为是承保，而在某些实施例中，给定系统可以在本文中不被认为是承保。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否为承保和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：贷款平台具有贷款承保系统，该贷款承保系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务例如包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，该智能合约服务用于承保贷款实体和交易；承保流程、运营和服务；承保数据，例如与涉及保险和其他交易的潜在和实际当事人身份有关的数据、精算数据、与活动相关的风险发生概率和/或程度有关的数据、与观察到的活动有关的数据以及用于承保或估计风险的其他数据；承保应用程序，例如但不限于承保任何保险要约、任何贷款或任何其他交易，包括检测、描述或预测风险可能性和/或范围、提供贷款解决方案的实体的承保或检查流程、分析解决方案的任何应用程序，或资产管理解决方案；承保保险单、贷款、保证或担保；区块链和智能合约平台用于聚合保险承保的身份和行为信息，例如使用可选的分布式账本记录一组事件、交易、活动、身份、事实以及与承保流程相关的其他信息；众包平台，例如各种贷款和担保的承保；贷款承保系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和承保贷款实体和交易的智能合约服务；创建、配置、修改、设置或以其他方式处理各种规则、阈值、条件程序、工作流程或模型参数的承保解决方案；承保动作或管理计划用于针对用于收集、合并、止赎、破产情况、现有贷款的修改、涉及市场变化的情况、止赎活动，基于一个或多个事件、条件、状态、动作、次级贷款或支持贷款的交易管理给定类型或多个类型的一组贷款；自适应智能系统包括基于专家训练的一组承保活动和/或承保动作结果训练的人工智能模型以生成一组预测、分类、控制说明、计划、模型；贷款承保系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合同服务，该智能合同服务用于承保贷款实体和交易；等等。
本文中使用的术语保险(和类似术语)应当广义地理解。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，保险包括任何保险，包括但不限于提供贷款保险、为与贷款有关的资产提供保险证据、接受另一实体风险或责任的第一实体等。保险或保险可以是一种机制，保险持有人可以通过这种机制获得保护，使其免受财务损失的影响，例如以风险管理的形式，防止意外或不确定损失的风险。保险机制可以规定保险，确定保险的需要，确定保险证据等，例如与资产有关的、资产交易、资产贷款、担保等。提供保险的实体可以被称为保险人、保险公司、承保人等。例如，保险机制可以为金融实体提供一种机制，以确定与贷款有关的资产的保险证据。在非限制性示例中，保险服务电路可以被构造为基于用于确定资产的贷款条件的金融实体相关的多个保险信息组成部分确定资产的保险证据条件。在某些实施例中，部件可以被认为是出于某些目的而非出于其他目的的保险—例如，区块链和智能合约平台可用于管理贷款交易的各个方面，例如用于身份和机密性，但也可用于聚合用于保险承保的身份和行为信息。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以在本文中被认为是保险的，而在某些实施例中，给定系统可以在本文中不被认为是保险的。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否为保险和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于：保险设施，例如分支机构、办公室、存储设施、数据中心、承保业务等；保险索赔，例如用于业务中断保险、产品责任保险、货物、设施或设备保险、水灾保险、合同相关风险保险等，以及与产品责任、一般责任、工人赔偿有关的索赔数据，与合同有关的伤害和其他责任索赔和索赔数据，例如供应合同履约索赔、产品交付要求、合同索赔、损害索赔、兑换积分或报酬索赔、访问权索赔、保修索赔、赔偿索赔、能源生产要求、交付要求，时间要求、节点、关键绩效指标等；保险相关贷款；保险服务、保险经纪服务、人寿保险服务、健康保险服务、退休保险服务、财产保险服务、意外伤害保险服务、金融保险服务、再保险服务；区块链和智能合约平台用于聚合保险承保的身份和行为信息；保险申请人的身份、愿意提供保险的当事人的身份、关于可能投保的风险的信息(任何类型，但不限于，例如财产、生命、旅行、侵权、健康、住房、商业责任、产品责任、汽车、火灾、水灾、伤亡、退休、失业等)；分布式账本可用于促进小额保险的要约和承保，例如，用于定义时间段内与范围小于典型保险单的定义活动相关的定义风险；提供贷款保险，为贷款相关财产提供保险证明；等等。
本文中使用的术语聚合(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，聚合包括任何聚合，包括但不限于将物品聚合在一起，例如将类似物品聚合或链接在一起(例如，为一组贷款提供抵押物的抵押物，一组贷款的抵押物基于该组抵押物的状态的相似性等实时聚合，将数据收集在一起(例如，用于存储、用于通信、用于分析、作为模型的训练数据等)，将聚合物品或数据聚合到更简单的描述，或创建通过组合多个(例如，不同的)元素形成的整体的任何其他方法。此外，聚合器可以是用于聚合的任何系统或平台，如本文所述。某些部件可以不被单独认为是聚合，但可以被认为是聚合系统中的聚合—例如，贷款集合可以不被认为是贷款本身的聚合，但如果按此方式收集，则可以是聚合。在非限制性示例中，聚合电路可以被构造为例如基于贷款属性、参数、条款或条件、金融实体等，向贷款人提供将来自多个贷款的贷款聚合在一起的机制，以成为贷款的聚合。在某些实施例中，聚合可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的聚合——例如，可以收集资产抵押条件的聚合，以便在一个实例中将贷款聚合在一起，并且在另一个实例中确定违约行为。另外，在某些实施例中，在确定此类系统是否是聚合器和/或哪种类型的聚合系统时，可以区分外观相似的系统。例如，第一和第二聚合器都可以聚合金融实体数据，其中第一聚合器聚合是为了构建分析模型电路的训练集，而第二聚合器聚合金融实体数据以存储在基于区块链的分布式账本中。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以在本文中被认为是聚合，而在某些实施例中，给定系统可以在本文中不被认为是聚合。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否为聚合和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于远期市场需求聚合(例如，用于远期市场需求聚合的区块链和智能合约平台，在需求聚合界面中表达或提交的意愿，用于聚合远期市场中有关各种产品和服务的未来需求的区块链，该区块链处理一组潜在配置，该组潜在配置具有不同参数，这些不同参数用于彼此一致的配置子集，并且该配置子集用于聚合针对以盈利价格满足足够大的子集的要约提交的未来需求，等等)；将工人年龄、资历、经验(包括按流程类型)的聚合数据(包括趋势信息)与这些工人参与的流程的数据相关联；通过自动识别满足区块链上表示的预先配置承诺的条件(例如，分布式账本)提前聚合和方便履行的住宿需求；聚合和履行的运输要约(例如，各种预先确定的或有事项)；聚合区块链上的商品和服务(例如，用于需求规划的分布式账本)；关于需求聚合界面(例如，呈现给一个或多个消费者)；聚合多个提交；聚合身份和行为信息(例如，保险承保)；多个当事人的积累和聚合；一组抵押物的数据聚合；抵押物或资产的聚合价值(例如，基于实时状况监控、实时市场数据收集和集成等)；聚合贷款部分；与其他类似抵押物聚合的智能合约的抵押物；等等。
本文中使用的术语链接(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，链接包括任何链接，包括但不限于作为两个事物或情况之间的关系的链接(例如，其中一个事物影响另一个)。例如，链接类似物品(例如抵押物)的子集，为一组贷款提供抵押物。某些部件可以不被认为是单独链接的，但可以在聚合系统中的链接过程中考虑—例如，智能合约电路可以被构造为与区块链电路结合操作，作为贷款处理平台的一部分，但其中智能合约电路处理合同时不通过区块链电路存储信息，然而，这两个电路可以通过智能合约电路连接，通过区块链电路上的分布式账本连接金融实体信息。在某些实施例中，链接可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的链接—例如，为用户链接商品和服务以及接入点之间的射频链接是不同形式的链接，当RF链路是收发机之间的通信链路时，一起考虑为用户链接商品和服务的链路。另外，在某些实施例中，在确定此类系统是否是链接和/或哪种链接类型时，可以区分外观相似的系统。例如，将相似数据链接在一起进行分析不同于将相似数据链接在一起进行绘图。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以在本文中被认为是链接，而在某些实施例中，给定系统可以在本文中不被认为是链接。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是链接和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于将市场或外部市场与系统或平台链接；链接数据(例如，包括链接和节点的数据群集)；存储和检索与本地过程链接的数据；公共知识图中的链接(例如，关于节点)；与邻近或位置(例如，资产)链接的数据；链接到环境(例如，货物、服务、资产等)；链接事件(例如，用于存储在区块链中等，用于通信或分析)；链接所有权或访问权；链接到访问凭证(例如，链接到访问凭证的旅游产品)；指向一个或多个资源的链接(例如，通过加密或其他技术进行保护)；将消息链接到智能合约；等等。
本文中使用的术语意愿指标(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，意愿指标包括任何意愿指标，包括但不限于来自用户或多个用户或与交易相关的当事人等的意愿指标(例如，有意愿参与贷款交易的当事人)，记录或存储这类意愿(例如，用于记录来自用户、实体、电路、系统等的意愿输入的电路)、分析意愿相关数据和设置意愿指标电路(例如，基于电路输入设置或传送指标的电路，例如来自用户、当事人、实体、系统、电路等)，经训练通过来自用户、当事人或金融实体等的多个输入中的一个确定与意愿相关的输入数据的意愿指标的模型。某些部件可以不被单独认为是意愿指标，但可以被认为是聚合系统中的意愿指标——例如，当事人可能会寻求与交易有关的信息，例如通过当事人有意愿寻求信息的交易市场，但这可以不被认为是交易的意愿指标。然而，当事人主张特定意愿(例如，通过具有用于指示利益的控制输入用户界面)时，该当事人的意愿可以被记录(例如，在存储电路中、在区块链电路中)、分析(例如，通过分析电路、数据收集电路)、监控(例如，通过监控电路)等等。在非限制性示例中，可以记录(例如，通过分布式账本在区块链中)来自一组与产品、服务等相关的当事人的意愿指标，例如定义当事人愿意承诺购买产品或服务的参数的指标。在某些实施例中，意愿指标可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的意愿指标——例如，用户可指示贷款交易的意愿，但这并不一定意味着用户指示有意愿提供与贷款交易相关的抵押物类型。例如，数据收集电路可以记录交易的意愿指标，但是可以具有用于确定抵押物意愿指标的单独电路结构。另外，在某些实施例中，在确定此类系统是否确定意愿指标和/或存在哪种类型的意愿指标时，可以区分外观相似的系统。例如，一个电路或系统可以从多个当事方收集数据以确定贷款担保中的意愿指标，而第二电路或系统可从多个当事方收集数据以确定贷款担保中的意愿指标以确定贷款相关的所有权。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以被认为是本文中的意愿指标，而在某些实施例中，给定系统可以不被认为是本文中的意愿指标。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是意愿指标和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于当事人表明参与交易(例如，贷款交易)的意愿，当事人表明保护产品或服务的意愿，记录或存储意愿指标(例如，通过存储电路或区块链电路)，分析意愿指标(例如，通过数据收集和/或监控电路)等。
本文中使用的术语住宿(和类似术语)应当广义地理解。在不限制本发明的任何其他方面或描述的情况下，住宿包括任何服务、活动、事件等，例如包括但不限于房间、一组房间、桌子、座位、建筑物、事件、个人提供的共享空间(例如AirBnB空间)、床位和早餐、工作空间、会议室、会议空间、健身设施、健康和保健设施、餐饮设施等，其中某人可以生活、停留、就坐、居住、参与等。因此，住宿可以购买(例如，通过体育票务应用程序购买门票)、预订(例如，通过酒店预订应用程序预订)、作为报酬或礼物提供、交易或交换(例如，通过市场)、作为访问权提供(例如，通过聚合需求提供)，基于或有事件(例如，根据附近事件的可用性对房间预订)等提供。某些部件可以不被单独认为是住宿，但可以被认为是聚合系统中的住宿—例如，资源(例如酒店中的房间)本身可以不被认为是住宿，但对房间的预订可以被认为是住宿。例如，用于住宿远期市场权利的区块链和智能合约平台可以提供一种机制来提供住宿的访问权。在非限制性示例中，区块链电路可以被构造为在远期需求市场中存储访问权，其中访问权可存储在分布式账本中，具有对多个可操作实体的相关共享访问。在某些实施例中，住宿可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的住宿——例如，房间的预订可以是其自身的住宿，但是如果在预订时没有按照约定满足相关的或有事项，则可能不是满足的住宿，例如预订。另外，在某些实施例中，在确定此类系统是否与容纳有关和/或与哪种类型容纳有关时，可以区分外观相似的系统。例如，住宿提供可以基于不同的系统进行，例如，住宿提供由收集与远期需求相关的数据的系统来确定的系统，以及基于处理性能参数的系统来提供住宿提供作为报酬的第二个系统。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以被认为是与本文的住宿有关，而在某些实施例中，给定系统可以被认为是与本文的住宿无关。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否与住宿有关和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于通过服务电路确定提供的住宿、交易或交换服务(例如，通过应用程序和/或用户界面)、作为关于处理的产品、服务和访问权组合等的住宿要约(例如，远期市场要约的聚合需求)、通过提前预订的住宿、在满足特定条件(例如，与给定时间窗口内的价格有关)时通过提前预订的住宿等。
本文中使用的术语或有事项(及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，或有事项包括任何或有事项，包括但不限于依赖于第二动作的任何动作。例如，可以根据某个参数值将服务提供，例如根据来自物联网电路的资产标签指示收集数据。在另一实例中，诸如酒店预订之类的住宿可能取决于音乐会(酒店本地，与预订同时进行)是否按计划进行。某些部件可以不被单独认为是与或有事项相关，但可以被认为是与聚合系统中的或有事项相关—例如，从数据收集服务电路收集的数据输入可存储、分析、处理等，且不被认为是与或有事项相关，然而，智能合约服务电路可以根据收集的数据应用合约条款。例如，数据可以指示关于贷款交易的抵押物状态，并且智能合约服务电路可以将该数据应用于依赖于抵押物的合同条款。在某些实施例中，或有事项可以被认为是出于某些目的而非出于其他目的的或有事项—例如，对于未来事件的或有访问权的交付可取决于贷款条件是否满足，但是，如果贷款条件和使用权之间没有或有事项链接，贷款条件本身可以不被认为是或有事项。另外，在某些实施例中，在确定此类系统是否与或有事件相关和/或与哪种类型的或有事件相关时，可以区分外观相似的系统。例如，两个算法都可以创建远期市场事件访问权凭证，但是其中第一个算法创建没有或有事项的凭证，而第二个算法创建具有或有事项的凭证以提供凭证。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可在本文中被认为是或有事项，而在某些实施例中，给定系统可在本文中不被认为是或有事项。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是或有事项和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于在平台内或由平台操作的远期市场可以是或有远期市场，例如，基于事件发生、条件满足等赋予、触发或出现未来权利的远期市场；区块链用于通过在分布式账本上安全地存储访问权，以任何形式的事件或访问凭证创建或有市场；设置和监控或有访问权、基础访问权、凭证、费用等的定价；优化产品、时间、定价等，以识别和预测模式，建立规则和或有事项；交换或有访问权或基础访问权或凭证访问凭证和/或或有访问凭证；创建或有远期市场事件访问权凭证，其中凭证可以创建并存储在区块链上，用于可能导致票据所有权的或有访问权；发现和交付对未来事件的或有访问权；影响或代表未来需求的或有事项，例如包括一组产品、服务等；预先确定的或有事项；优化产品、时间、定价等，以识别和预测模式，建立规则和或有事项；在控制面板内创建或有未来要约；如果虚拟商品在规定条件下可用，可能导致虚拟商品所有权的或有访问权或购买虚拟商品的每个智能合同；等等。
本文中使用的术语服务级别(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，服务级别包括任何服务级别，包括但不限于对提供服务的程度的任何定性或定量量度，例如但不限于一流服务与商务级服务(例如，旅行预订或邮递)、资源可用的程度(例如，表示资源高度可用的服务级别A与表示资源受限的服务级别C，例如在道路交通流限制方面)、运行操作参数的程度(例如，系统在高服务状态与低服务状态等下运行)。在实施例中，服务级别可以是多模式的，使得在系统或电路提供服务额定值的情况下，服务级别是可变的(例如，服务额定值用作基于服务评级确定结果的分析电路的输入)。某些部件可能不会单独考虑到相对于服务级别，但可以考虑到相对于聚合系统中的服务级别——例如用于监控流量的系统可以提供当前速率的数据，但不表示服务级别，但是，当确定的交通流量被提供给监控电路时，监控电路可以比较确定的交通流量率与过去的交通流量，并基于比较确定服务级别。在某些实施例中，服务级别可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的服务级别——例如，头等旅行住宿的可用性可以被认为是用于确定是否购买机票而不是提出对航班未来需求的服务级别。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否使用服务级别和/或哪种服务级别时，可以区分类似的外观系统。例如，可以针对某高速公路上的交通流模式对人工智能电路进行过去服务级别的训练，并用于基于当前流量预测未来交通流模式，但类似的人工智能电路可以根据一天中的时间预测未来交通流模式。因此，本公开的优点可以应用于各种系统，并且任何此类系统的服务级别可以相对于本文中的服务级别考虑，而在某些实施例中，给定系统可以不相对于本文中的服务级别考虑。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是服务级别和/或本公开的各方面是否能够有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于具有关于价格、服务模式和服务级别的预定义的或有事项和参数的运输或住宿要约；担保或保证应用程序、运输市场等。
本文中使用的术语付款(和类似术语)应当广义地理解。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，付款包括但不限于支付(例如，贷款付款)或被支付(例如保险付款)的任何动作或过程、已支付或应付金额(例如，支付1000美元)、还款(例如，偿还款项)、付款方式(例如，使用忠诚度计划、报酬点或特定货币，包括加密货币)等。某些部件可以不被单独认为是付款，但可以被认为是在聚合系统中的付款——例如，提交金额的款项可以不被认为是付款，但当适用于满足贷款要求的付款时，可以被认为是付款(或还款)。例如，数据收集电路可向贷款人提供监控贷款偿还的机制。在非限制性示例中，数据收集电路可以被构造为相对于金融贷款合同来监控多个贷款部件的支付，所述金融贷款合同用于确定资产的贷款条件。在某些实施例中，付款可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的付款——例如，向金融实体付款可以是为了偿还贷款的还款金额，或者可以是为了满足贷款违约条件下的附随义务。另外，在某些实施例中，在确定此类系统是否与支付相关和/或与哪种类型的支付相关时，可以区分外观相似的系统。例如，资金可以用于预订住宿或在住宿得到满足后满足服务交付。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以在本文中被认为是支付，而在某些实施例中，给定系统可以在本文中不被认为是支付。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是支付和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于延迟所需支付、延期支付要求、偿还贷款、付款金额、付款计划、最末期大笔还清计划、支付履行和满意度、付款方式等等。
本文中使用的术语位置(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，位置包括任何位置，包括但不限于个人、地点或物品的特定地点或位置，或关于个人、地点或物品位置的位置信息，例如地理位置(例如，抵押物的地理位置)，存储位置(例如，资产的存储位置)、个人位置(例如，贷款人、借款人、工人)、与前述相关的位置信息等。某些部件可以不针对位置单独考虑，但可以针对聚合系统中的位置考虑—例如，智能合约电路可以被构造为指定在固定位置存储抵押物的要求，但不会指定特定抵押物的特定位置。在某些实施例中，位置可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的位置——例如，在一个实例中处理贷款可能需要借款人的地址地点，在另一个实例中处理违约条件可能需要特定位置。另外，在某些实施例中，在确定此类系统是否是位置和/或哪种类型的位置时，可以区分外观相似的系统。例如，在一个实例中，音乐会的位置可能需要在容纳10000人的音乐厅中，但在另一个实例中指定实际音乐厅的位置。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以相对于本文中的位置考虑，而在某些实施例中，给定系统可以不相对于本文中的位置来考虑。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定是否考虑关于位置的预期系统和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于物品或抵押物的地理位置、物品或资产的存储位置、位置信息、贷款人或借款人的位置、基于位置的产品或服务目标应用程序、基于位置的欺诈检测应用程序、室内位置监控系统(例如，摄像头、红外系统、运动检测系统)；工人位置(包括通过位置采取的路线)、位置参数、事件位置、事件的具体位置等等。
本文中使用的术语路线(和类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，路线包括任何路线，包括但不限于从起点到目的地、沿指定路线发送或引导的道路或路线等。某些部件可以不相对于路线进行单独考虑，但可以被认为是聚合系统中的路线—例如，移动数据采集器可以基于来自监控电路的输入指定用于收集数据的路线的要求，但只有在接收到输入时，移动数据采集器才能确定采用哪条路线，并开始沿着这条路线行进。在某些实施例中，路线可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的路线—例如，通过道路系统的可能路线可以被认为是不同于从一个位置到另一个位置的特定路线。另外，在某些实施例中，在确定此类系统是否相对于位置指定和/或哪些类型的位置时，可以区分外观相似的系统。例如，地图上描绘的路线可以指示个人采用的可能路线或实际路线。因此，本发明的优点可以应用于各种系统中，并且任何此类系统可以相对于本文中的路由来考虑，而在某些实施例中，给定系统可以不相对于本文中的路由来考虑。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否是利用路线和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于递送路线；通过位置采取的路线；显示客户或工人在环境中出行的路线的热点图；确定将哪些资源部署到哪些路线或出行类型；直达路线或多站路线，例如从消费者的目的地到特定位置或到事件发生的任何位置；用于移动数据收集器的路线；等等。
本文中使用的术语未来要约(和类似术语)应当广义地理解。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，未来要约包括未来的任何物品或服务的要约，包括但不限于提供物品或服务的未来要约、关于拟议购买的未来要约、通过远期市场平台进行的未来要约，由智能合约电路等确定的未来要约。此外，未来要约可以是或有未来要约，或基于导致要约作为未来要约的条件的要约，例如，在未来要约取决于预定条件施加的条件(例如，可以按照市场指示的预定状态在设定的未来日期购买1000美元的证券)。某些组成部分不被单独认为是未来要约，但可以被认为是在聚合系统中的未来要约—例如，如果贷款要约未通过与要约有关的多个当事人之间的集体协议授权，则贷款要约可以不被认为是未来要约，但是，一旦通过分布式账本(例如通过区块链电路)收集和存储投票，则可以被认为是未来要约。在某些实施例中，未来要约可以被认为是出于某些目的而不是出于其他目的的未来要约——例如，未来要约可以取决于将来满足的条件，因此，在满足条件之前，未来要约可以不会被认为是未来要约。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否是未来产品和/或未来产品的类型时，可以区分外观相似的系统。例如，两个担保要约可能被确定为将来要进行的要约，但是，一个要约可能具有待满足的即时或有事项，因此可以不被认为是未来要约，而是立即提供未来声明。因此，本公开的优点可以应用于各种系统，并且可以结合本文中的未来提供来考虑任何此类系统，而在某些实施例中，可以不考虑与本文中的未来提供相关的给定系统。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否与未来要约相关联或/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于远期要约，包括或有远期要约、远期市场平台中的远期要约(例如，用于创建与识别平台运营市场或外部市场的要约数据相关的未来要约或或有未来要约)；与签订智能合同相关的未来要约(例如，通过执行对购买、参加或以其他方式消费未来要约的承诺的指示等。
本文中使用的术语访问权(和派生词或变体)可以广义地理解为描述获得或拥有财产、物品或其他有价值物的权利。或有访问权的条件可以是满足触发或条件后这类访问权才变得有权、既得或以其他方式可辩护。访问权或或有访问权也可以为特定目的服务，或为不同的应用程序或上下文配置，例如，但不限于贷款相关动作或任何服务或要约。但不限于，在行使这种访问权或或有访问权之前，可能需要向财产、物品或有价物品的所有者提供通知。在讨论法律诉讼、拖欠或违约贷款或协议，或贷款人可能寻求补救但不限于的其他情况下，可包括各种形式的访问权和或有访问权。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定实施例中实施的此类权利的价值。虽然本文出于说明目的描述了访问权和或有访问权的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语智能契约(以及其他形式或变体)可以广义地理解为描述一种方法、系统、连接资源或广域网络，该方法、系统、连接资源或广域网络通过本文公开的实施例提供一个或多个有用于协助或执行动作、任务或事物的资源。智能合约可以是协商、管理、重组或执行当事人之间协议或贷款的一系列步骤或过程。智能合约也可作为应用程序、网站、FTP站点、服务器、设备或其他连接部件或互联网相关系统来实现，该系统提供资源以在当事人之间协商、管理、重组或实施协议或贷款。智能合约可以是自包含系统，也可以是作为智能合约的更大系统或部件的一部分。例如，智能合约可以指贷款或协议本身、条件或条款，或指实施此类贷款或协议的系统。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以纳入或被纳入自动机器人过程自动化系统，以执行一个或多个目的或任务，无论是贷款或交易过程的一部分，还是以其他形式。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定在本文公开的各种形式、实施例和上下文中该术语涉及到智能合约的目的和用途。
本文中使用的术语报酬分配(和变体)可以被广泛地理解为描述作为对价分配或提供或为目的提供的事物或对价。报酬分配可以是财务类型，也可以是非财务类型，但不限于此。特定类型的报酬分配还可以服务于许多不同的目的，或者针对不同的应用程序或上下文进行配置，例如但不限于：报酬事件、报酬索赔、货币报酬、作为数据集捕获的报酬、报酬积分和其他形式的报酬。因此，可在贷款或协议的范围内提供报酬分配作为对价。系统可用于分配报酬。在讨论特定行为或鼓励特定行为时，可包括各种形式的报酬分配，但不限于此。报酬分配可包括报酬的实际分配和/或报酬的记录。报酬分配可由智能合约电路或机器人过程自动化系统执行。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定实施例中报酬分配的价值。虽然本文出于说明目的描述了报酬分配的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都被特别地考虑在了本公开内容的范围内。
本文中使用的术语参数或条件(以及其他派生词、形式或变体)满足可以广义地理解为描述已满足的参数或条件的完成、存在或证明。该术语通常可涉及确定参数或条件满足程度的过程，或可涉及完成产生结果的该过程，但不限于此。满足可能会导致其他触发或条件或条款的成功结果，但不限于此。参数或条件的满足可出现在合同或贷款的许多不同上下文中，例如贷款、再融资、合并、保理、代理、止赎和数据处理(例如数据收集)或其组合，但不限于此。参数或条件的满足可采用名词形式(如债务偿还的满足)，也可采用动词形式来描述确定参数或条件结果的过程。例如，借款人可以通过按时支付一定数量的款项来满足参数要求，或者在贷款违约的情况下，借款人可以满足允许所有者访问权的条件，但不限于此。在某些实施例中，智能合约或机器人过程自动化系统可为当事人中的一个或多个执行或确定参数或条件的满足，并处理适当的任务以满足参数或条件。在某些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统对参数或条件的满足可能不完整或不成功，并且根据这些结果，这可能导致自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定该术语在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
本文中使用的术语信息(以及诸如信息或信息的其他形式，但不限于此)可以在关于协议或贷款的各种上下文中广泛理解。该术语通常可能涉及大量上下文，例如关于协议或贷款的信息，或者可能具体地涉及有限的信息(例如在特定日期发生的事件的特定细节)。因此，信息可以出现在合同或贷款的许多不同上下文中，并且可以在上下文中使用，而不限于证据、交易、访问等。或者，但不限于，信息可结合协议或交易的各个阶段使用，例如贷款、再融资、合并、保理、代理、止赎和信息处理(例如数据或信息收集)或其组合。例如，作为证据、交易、访问等的信息可以名词形式使用(例如，该信息是从借款人处获取的)，或者可以名词形式指代各种信息项(例如，有关贷款的信息可以在智能合约中找到)，或者可以描述为形容词的形式使用(例如借款人提供信息提交资料)。例如，贷款人可以通过在线支付向借款人收集逾期付款，或者可以通过客户服务电话成功收集逾期付款。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可为当事人中的一个或多个执行收集、管理、计算、提供或其他任务，并处理与信息有关的适当任务(例如，提供逾期付款的通知)。在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统提供的信息可能不完整，根据这些结果，这可能会导致自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定在本文公开的各种形式、实施例和上下文中作为证据、交易、访问等信息的目的和用途。
信息可以链接到外部信息(例如外部来源)。更具体地说，该术语可以涉及获取、解析、接收或与外部来源或源的其他关系，但不限于此。因此，与外部信息或来源相关联的信息可结合协议或交易的各个阶段使用，例如贷款、再融资、合并、保理、代理、止赎和信息处理(例如数据或信息收集)或其组合。例如，与外部信息相链接的信息可能随着外部信息的变化而变化，例如基于外部来源的借款人信用评分。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可为当事人中的一个或多个执行获取、管理、计算、接收、更新、提供或其他任务，并处理与链接到外部信息的信息相关的适当任务。在某些情况下，通过智能合约或机器人过程自动化系统链接到外部信息的信息可能不完整，并且根据这些结果，这可能会启用自动动作或触发其他条件或条款。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定该术语在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
作为贷款或协议一部分的信息可以与访问位置中显示的信息分开。更具体地，该术语可能涉及到信息可以在贷款或协议的上下文中被分配、拆分、限制或以其他方式与其他信息分离的描述。因此，在访问位置上呈现或接收的信息不一定是给定上下文可用的全部信息。例如，提供给借款人的信息可以是贷款人从外部来源接收的不同信息，并且可以不同于从访问位置接收或呈现的信息。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以为当事人中的一个或多个执行信息分离或其他任务，并处理适当的任务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定该术语在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
本文中使用的术语信息加密和访问控制(以及其他相关术语)可以广义地理解为概括地描述当事人或多个当事人是否可以观察或拥有与交易或贷款有关的某些信息、动作、事件或活动。信息加密可用于防止当事人访问、观察或接收信息，也可用于防止交易或贷款之外的当事人访问、观察或接收机密(或其他)信息。对信息访问的控制涉及到确定当事人是否有权访问这种信息。信息加密或访问控制可能发生在许多不同的贷款环境中，例如贷款、再融资、合并、保理、代理、止赎、管理、协商、收款、采购、执行和数据处理(例如数据收集)或其组合，但不限于此。对信息的加密或对信息访问的控制可指单个实例，或可描述大量信息、动作、事件或活动，但不限于此。例如，借款人或贷款人可以访问有关贷款的信息，但是由于信息的加密或对贷款细节的访问控制，贷款或协议之外的其他当事人可能无法访问贷款信息。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可为当事人中的一个或多个执行信息加密或信息访问控制，并处理用于加密或信息访问控制的适当任务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定该术语在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
本文中使用的术语潜在访问当事人列表(和其他相关术语)可以广义地理解为概括地描述当事人或多个当事人是否可以观察或拥有与交易或贷款有关的某些信息、动作、事件或活动。潜在访问当事人列表可用于授权一个或多个当事人访问、观察或接收信息，或者可替代地用于阻止访问当事人能够这样做。潜在访问当事人列表信息涉及确定当事人(无论是否在潜在访问当事人列表上)是否有权访问此类信息。潜在访问当事人列表发生在许多不同的贷款环境中，例如贷款、再融资、合并、保理、代理、止赎、管理、协商、收款、采购、执行和数据处理(例如数据收集)或其组合，但不限于此。潜在访问当事人列表可指单个实例，或可描述大量当事人或信息、动作、事件或活动，但不限于此。例如，潜在访问当事人列表可以授予(或拒绝)访问有关贷款的信息，但潜在访问当事人列表之外的其他当事人可能无法(或可能被授予)访问贷款信息。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可为当事人中的一个或多个执行管理或强制执行潜在访问当事人列表，并处理用于加密或信息访问控制的适当任务。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定该术语在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
本文中使用的要约、进行要约和类似术语应当广义地理解。在不限于本公开的任何其他方面或描述的情况下，要约包括任何物品或服务的要约，包括但不限于保险要约、担保要约、提供物品或服务的要约、关于拟议购买的要约、通过远期市场平台进行的要约、未来要约，或有要约、与贷款(例如贷款、再融资、收款、合并、保理、代理、止赎)有关的要约、由智能合约电路确定的要约、针对客户/债务人的要约、针对提供商/贷款人的要约、第三当事人要约(例如监管机构、审计机构、部分所有者、分层服务提供商)等。要约可以包括实物、虚拟物品、软件、物理服务、访问权、娱乐内容、住宿或许多其他物品、服务、解决方案或考虑因素。例如，第三当事人要约可能是安排乐队，而不是仅仅提供出售的门票。此外，要约可基于预先确定的条件或或有事项。某些部件可以不被单独认为是要约，但可以被认为是在聚合系统中的要约——例如，如果保险要约未得到与要约相关的一个或多个当事人批准，则保险要约不应被认为是要约，但一旦批准，则可将其视为要约。因此，本公开的优点可以应用于各种系统，并且任何此类系统可以结合本文的要约考虑，而在某些实施例中，给定系统可以不结合本文中的要约考虑。本领域技术人员--受益于本文中的公开内容且了解可获得的常规的预期系统--可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益，和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员在确定预期系统是否与要约相关联和/或本公开的各方面是否可以有益于或增强预期系统时的某些考虑因素包括但不限于所提供的物品或服务、与要约有关的或有事项、是否满足或有事项或条件的跟踪方式、批准要约、执行要约对价交换等等。
参考图1，提供了一组系统、方法、部件、模块、机器、物品、块、电路、服务、程序、应用、硬件、软件和其他元件，本文中可互换地统称为系统100或平台100。平台100能够对各种实现交易的机器、系统和其他部件进行各种改进，这些交易涉及在各种市场(包括近期或现货市场170、远期市场130等)中对各种商品、服务和资源进行价值交换(例如，使用货币、加密货币、代币、奖励等，以及各种实物和其他资源)。本文中所使用的“货币”应理解为包括由政府发行或规定的法定货币、加密货币、价值代币、门票、忠诚度积分、奖励积分、优惠券以及代表或可以交换价值的其他要素。资源，例如可以在市场中交换价值的资源，应该理解为包括货物、服务、自然资源、能源、计算资源、储能资源、数据存储资源、网络带宽资源、处理资源等，包括为其交换价值的资源和能够发生交易的资源(例如，实现交易所必需的计算和处理资源、存储资源、网络资源和能源资源)。平台100可以包括远期购买和销售机器群组110，每台机器可以用于专家系统或自动智能代理，用于与现货市场170和远期市场130的组合中的一个或多个进行交互。实现远期购买和销售机器群组110的是智能资源购买系统164，其具有一组用于在现货和远期市场中购买资源的智能代理；智能资源分配和协调系统168，其用于智能销售分配或协调的资源，例如计算资源、能源资源和其他参与或实现交易的资源；智能销售引擎172，其用于智能协调对现货和期货市场中分配的资源的销售；以及自动现货市场测试和套利交易执行引擎194，其用于执行现货和远期市场的现货测试，例如利用微交易，并且在条件指示有利的套利条件情况下，自动执行资源中利用有利条件的交易。每个引擎可以使用基于模型或基于规则的专家系统，例如基于规则或试探法，以及使用深度学习系统，通过深度学习系统可以在涉及大量输入的试验中学习规则或试探法。这些引擎可以使用在整个公开中描述的任何专家系统和人工智能能力。平台100内的交互包括所有平台部件以及它们之间的交互以及与各种市场的交互，可以例如通过数据聚合系统144，例如针对本文描述的一组机器聚合关于各种市场中的购买和销售的数据，进行跟踪和收集。聚合数据可以包括跟踪数据和结果数据，这些数据可以被馈送到人工智能和机器学习系统，以例如训练或监督该人工智能和机器学习系统。各种引擎可以对一系列数据源操作，这些数据源包括来自市场交易的聚合数据，关于每个引擎行为的跟踪数据，以及一组外部数据源182，其可以包括社交媒体数据源180(例如，诸如FacebookTM和TwitterTM这类社交网络站点)，物联网(IoT)数据源(包括来自传感器、摄像头、数据收集器和仪器化机器和系统)，例如IoT源，其提供关于实现交易的机器和系统以及涉及资源生产和消耗的机器和系统的信息。外部数据源182可以包括行为数据源，例如自动代理行为数据源188(例如，跟踪和报告以下自动代理的行为：用于对话和对话管理的代理、用于机器和系统控制功能的代理、用于购买和销售的代理、用于数据收集的代理、用于广告的代理等)、人类行为数据源(例如，跟踪在线行为的数据源、移动性行为、能耗行为、能源生产行为、网络利用行为、计算和处理行为、资源消耗行为、资源生产行为、购买行为、注意力行为、社交行为等)以及实体行为数据源190(例如，商业组织和其他实体的行为，例如购买行为、消费行为、生产行为、市场活动、并购行为、交易行为、位置行为等)。来自传感器、机器、人、实体和自动代理以及与之有关的IoT、社交和行为数据可以共同用于填充本公开中所描述的专家系统、机器学习系统和其他智能系统和引擎，例如作为输入提供给深度学习系统，并且作为反馈或结果提供用于对系统进行训练、监控和迭代改进以实现预测、预见、分类、自动化和控制。数据可以组织为事件流。数据可以存储在分布式账本或其他分布式系统中。数据可以存储在知识图中，其中节点表示实体，并且链接表示关系。可以通过各种数据库查询功能来查询外部数据源。数据源182可以经由API、代理、连接器、诸如REST和SOAP等协议以及其他数据摄取和提取技术来访问。数据可以富含元数据，并且可以例如通过清理、归一化、去重复等经过转换并加载为适当的形式以供引擎使用。
平台100可以包括一组智能预测引擎192，用于预测现货市场170，远期市场130，在这类市场中交易的资源、实现这类市场的资源、行为(例如，外部数据源182中跟踪的任何行为)、交易等。智能预测引擎192可以对来自数据聚合系统144的关于平台100的元件的数据和来自外部数据源182的数据进行操作。该平台可以包括一组智能交易引擎136，用于在现货市场170和远期市场130中自动执行交易。这可以包括利用智能加密货币执行引擎183执行智能加密货币交易，如下面更详细描述的。平台110可以利用改进的分布式账本113和改进的智能合约103的资产，包括嵌入和操作专有信息、指令集等的资产，该专有信息，指令集等使得复杂交易能够在对中介依赖降低(或不依赖)的个体之间发生。这些及其他部件的更多细节由本公开更详细地描述。
参考图2A至图2B的框图，描述了平台100的进一步细节和附加部件以及它们之间的交互。远期购买和销售机器群组110可以包括再生能力分配引擎102(例如，用于分配能源产生或再生能力，例如在包括能源产生或再生能力的混合动力车辆或系统内)、具有储能的可再生能源系统或其他储能系统，其中能源被分配用于远期市场130上的销售、在完成交易时使用的现货市场170中的销售中的一个或多个(用于加密货币的挖掘)或其他目的。例如，再生能力分配引擎102可以探索用于使用储存能源的可用期权，例如在从生产商接受能源的近期和远期能源市场中销售，储存能源以供将来使用，或将能源用于工作(其可以包括处理工作，例如处理平台的活动，如数据收集或处理，或处理用于执行交易的工作，包括挖掘用于加密货币的活动)。
远期购买和销售机器群组110可以包括用于购买或销售能源的能源购买和销售机器104，例如在能源现货市场148或能源远期市场122中。能源购买和销售机器104可以使用专家系统、神经网络或其他智能来确定购买时机，例如基于关于能源价格和可用性的当前和预期状态信息，以及基于关于能源需求的当前和预期状态信息，包括对执行计算任务、加密货币挖掘、数据收集动作和其他工作的能源需求，例如由自动代理和系统完成的工作，以及人类或实体基于其行为所需的工作。例如，能源购买机器可以通过机器学习来识别企业可能需要能源块以便基于订单或市场需求的增加来执行增加的制造水平，并且可以基于能源市场数据和实体行为数据的组合在期货市场上以有利的价格购买能源。继续该示例，可以例如通过处理人类行为数据源184(例如指示需求增加的社交媒体帖子、电子商务数据等)通过机器学习来理解市场需求。能源购买和销售机器104可以在能源现货市场148或能源远期市场122中销售能源。销售也可以由在本文描述的各种数据源上运行的专家系统来进行，包括通过基于结果训练和人类监督。
远期购买和销售机器群组110可以包括可再生能源额度(REC)购买和销售机器108，其可以购买用于这类额度的现货市场150或远期市场124中的可再生能源额度、污染额度和其他环境或管理额度。购买可以由在任何外部数据源182上运行的专家系统来配置和管理，或者基于用于平台的数据聚合系统群组144所聚合的数据来配置和管理。可再生能源额度和其他额度可以由使用专家系统的自动系统购买，包括机器学习或其他人工智能，例如基于对通过处理来自数据源的输入而确定的供给和需求的理解，以有利的时机购买额度。专家系统可以根据历史输入条件基于购买的结果数据集进行训练。专家系统可以基于人类购买决策的数据集来训练和/或可以由一个或多个人类操作员来监督。可再生能源额度(REC)购买和销售机器108还可以销售可再生能源额度、污染额度、以及用于这种额度的现货市场150或远期市场124中的其他环境或监管额度。销售也可以由在本文描述的各种数据源上运行的专家系统来进行，包括通过基于结果训练和人类监。
远期购买和销售机器群组110可以包括注意力购买和销售机器112，其可以在注意力152的现货市场中或在注意力128的远期市场中购买一个或多个注意力相关资源，例如广告空间、搜索列表、关键词列表、横幅广告、参与小组或调查活动、参与试用或试点等。注意力资源可以包括自动代理的注意力，例如用于搜索、购物和购买的机器人、爬虫、对话管理器等。购买注意力资源可以由在任何外部数据源182上运行的专家系统来配置和管理，或者基于用于平台的数据聚合系统群组144所聚合的数据来配置和管理。注意力资源可以由使用专家系统的自动系统购买，包括机器学习或其他人工智能，例如其中以有利的时机购买资源，例如基于对供给和需求的理解，该时机是通过处理来自各种数据源的输入来确定的。例如，注意力购买机器112可以基于向关于市场条件、行为数据和平台100内代理和系统活动相关数据的各种输入学习来购买广告远期市场中的广告空间。专家系统可以根据历史输入条件基于购买的结果数据集进行训练。专家系统可以基于人类购买决策的数据集来训练和/或可以由一个或多个人类操作员来监督。注意力购买和销售机器112还可以在注意力152的现货市场中或在注意力128的远期市场中销售一个或多个注意力相关资源，例如广告空间、搜索列表、关键词列表、横幅广告、参与小组或调查活动、参与试用或试点等，其可以包括提供或销售平台100的访问或注意力或一个或多个自动代理。销售也可以由在本文描述的各种数据源上运行的专家系统来进行，包括通过基于结果训练和人类监督。
远期购买和销售机器群组110可以包括计算机购买和销售机器114，其可以在计算机154的现货市场中或在计算机132的远期市场中购买一个或多个与计算相关的资源，例如处理资源、数据库资源、计算资源、服务器资源、磁盘资源、输入/输出资源、临时存储资源、存储器资源、虚拟机资源、容器资源以及其他资源。购买计算资源可以由在任何外部数据源182上运行的专家系统来配置和管理，或者基于用于平台的数据聚合系统群组144所聚合的数据来配置和管理。计算资源可以由使用专家系统的自动系统购买，包括机器学习或其他人工智能，例如其中以有利的时机购买资源，例如基于对供给和需求的理解，该时机是通过处理来自各种数据源的输入来确定的。例如，计算购买机器114可以基于向关于市场条件、行为数据和关于平台100内代理和系统活动相关数据的各种输入学习在计算机资源的远期市场中购买或保留云平台上的计算资源，以便在用于计算的需求的波动期间以有利的价格获得这类资源。专家系统可以根据历史输入条件基于购买的结果数据集进行训练。专家系统可以基于人类购买决策的数据集来训练和/或可以由一个或多个人类操作员来监督。计算购买和销售机器114还可以在计算机154的现货市场中或在计算机132的远期市场中销售连接到平台100、属于平台100一部分或由平台100管理的一个或多个计算相关资源，例如处理资源、数据库资源、计算资源、服务器资源、磁盘资源、输入/输出资源、临时存储资源、存储器资源、虚拟机资源、容器资源以及其他资源。销售也可以由在本文描述的各种数据源上运行的专家系统来进行，包括通过基于结果训练和人类监督。
远期购买和销售机器群组110可以包括数据存储购买和销售机器118，其可以在数据存储158的现货市场中或在数据存储134的远期市场中购买一个或多个数据相关资源，例如数据库资源、磁盘资源、服务器资源、存储器资源、RAM资源、网络附加存储资源、存储附加网络(SAN)资源、磁带资源、基于时间的数据访问资源、虚拟机资源、容器资源以及其他资源。购买数据存储资源可以由在任何外部数据源182上运行的专家系统来配置和管理，或者基于用于平台的数据聚合系统群组144所聚合的数据来配置和管理。数据存储资源可以由使用专家系统的自动系统购买，包括机器学习或其他人工智能，例如其中以有利的时机购买资源，例如基于对供给和需求的理解，该时机是通过处理来自各种数据源的输入来确定的。例如，计算购买和销售机器114可以基于向关于市场条件、行为数据和关于平台100内代理和系统活动相关数据的各种输入学习在计算资源的远期市场中购买或保留云平台上的计算资源，以便在用于存储的需求的波动期间以有利的价格获得这类资源。专家系统可以根据历史输入条件基于购买的结果数据集进行训练。专家系统可以基于人类购买决策的数据集来训练和/或可以由一个或多个人类操作员来监督。数据存储购买和销售机器118还可以在数据资源158的现货市场中或在存储134的远期市场中销售连接到平台100、属于平台100一部分或由平台100管理的一个或多个数据存储相关资源。销售也可以由在本文描述的各种数据源上运行的专家系统来进行，包括通过基于结果训练和人类监督。
远期购买和销售机器群组110可以包括带宽购买和销售机器120，其可以在带宽160的现货市场中或在带宽138的远期市场中购买一个或多个带宽相关资源，例如蜂窝带宽、WiFi带宽、无线电带宽、接入点带宽、信标带宽、局域网带宽、广域网带宽、企业网络带宽、服务器带宽、存储输入/输出带宽、广告网络带宽、市场带宽或其他带宽。购买带宽可以由在任何外部数据源182上运行的专家系统来配置和管理，或者基于用于平台的数据聚合系统群组144所聚合的数据来配置和管理。带宽资源可以由使用专家系统的自动系统购买，包括机器学习或其他人工智能，例如其中以有利的时机购买资源，例如基于对供给和需求的理解，该时机是通过处理来自各种数据源的输入来确定的。例如，带宽购买和销售机器120可以基于向关于市场条件、行为数据和关于平台100内代理和系统活动相关数据的各种输入学习，为平台管理的未来联网活动购买网络资源上的带宽，以便在带宽需求的波动期间以有利的价格获得这类资源。专家系统可以根据历史输入条件基于购买的结果数据集进行训练。专家系统可以基于人类购买决策的数据集来训练和/或可以由一个或多个人类操作员来监督。带宽购买和销售机器120还可以在带宽资源160的现货市场中或在带宽138的远期市场中销售连接到平台100、属于平台100一部分或由平台100管理的一个或多个带宽相关资源。销售也可以由在本文描述的各种数据源上运行的专家系统来进行，包括通过基于结果训练和人类监督。
远期购买和销售机器群组110可以包括频谱购买和销售机器142，其可以在频谱162的现货市场中或在频谱140的远期市场中购买一个或多个频谱相关资源，例如蜂窝频谱、3G频谱、4G频谱、LTE频谱、5G频谱、认知无线电频谱、对等网络频谱、紧急响应频谱等。频谱资源可以由在任何外部数据源182上运行的专家系统来配置和管理，或者基于用于平台的数据聚合系统群组144所聚合的数据来配置和管理。频谱资源可以由使用专家系统的自动系统购买，包括机器学习或其他人工智能，例如其中以有利的时机购买资源，例如基于对供给和需求的理解，该时机是通过处理来自各种数据源的输入来确定的。例如，频谱购买和销售机器142可以基于向关于市场条件、行为数据和关于平台100内代理和系统活动相关数据的各种输入学习，为平台管理的未来联网活动购买网络资源上的频谱，以便在频谱需求的波动期间以有利的价格获得这类资源。专家系统可以根据历史输入条件基于购买的结果数据集进行训练。专家系统可以基于人类购买决策的数据集来训练和/或可以由一个或多个人类操作员来监督。频谱购买和销售机器142还可以在频谱资源162的现货市场中或带宽140的远期市场中销售连接到平台100、属于平台100一部分或由平台100管理的一个或多个频谱相关资源。销售也可以由在本文描述的各种数据源上运行的专家系统来进行，包括通过基于结果训练和人类监督。
在实施例中，包括资源购买引擎164、销售引擎172和测试和套利交易执行引擎194的智能资源协调和分配引擎168可以通过协调各种购买和销售机器(例如通过专家系统，例如机器学习系统(其可以是基于模型的或深度学习系统，并且可以基于结果进行训练和/或由人类监督))来提供对资源的协调和自动分配以及对跨各种远期市场130和现货市场170的资源的协调执行。例如，智能资源协调和分配引擎168可以协调对用于一组资产的资源的购买并协调对从一组资产获得的资源的销售，例如车队、处理和数据存储资源的数据中心、信息技术网络(在本地、云或混合形式上)，能源生产系统(可再生或不可再生)群组、智能家居或建筑物(包括其消耗或产生资源的设备、机器、基础设施部件和系统等)等。平台100可以基于平台中聚合的数据(例如通过跟踪各种引擎和代理的活动以及通过从外部数据源182取得输入)来优化对资源购买、销售和利用的分配。在实施例中，可以提供结果作为用于训练智能资源协调和分配引擎168的反馈，例如基于收益率、利润率、资源优化、商业目标优化、目标满意度、用户或运营商满意度等结果。例如，当用于计算任务的能源变成企业能源使用的重要部分时，平台100可以学习优化具有储能容量的一组机器如何在计算任务(例如用于加密货币挖掘、神经网络的应用、数据计算等)、其他有用任务(其可以产生收益或其他益处)、存储供将来使用或向能源网的供应商销售之间分配该容量。平台100可以由群组操作员、企业、政府、市政当局、军事单位、第一响应者单位、制造商、能源生产商、云平台提供商以及拥有或操作消耗或提供能源、计算、数据存储、带宽或频谱的资源的其他企业和操作员使用。平台100还可以与注意力市场结合使用，例如使用资源的可用能力来支持基于注意力的价值交换，例如在广告市场、微交易市场等
仍然参考图2，平台100可以包括一组智能预测引擎192，其预测一个或多个属性、参数、变量或其他因素，例如用作远期购买和销售机器群组、智能交易引擎126(例如，用于智能加密货币执行)或用于其他目的输入。智能预测引擎群组192中的每一个可以使用例如通过数据聚合系统144在平台100内跟踪、聚合、处理或操纵的数据，以及使用来自外部数据源182的输入数据，例如社交媒体数据源180、自动代理行为数据源188、人类行为数据源184、实体行为数据源190和IoT数据源198。这些集体输入可用于预测属性，例如使用模型(例如，贝叶斯、回归或其他统计模型)、规则或专家系统，例如具有一个或多个分类器、模式识别器和预测器的机器学习系统，例如本公开中所描述的任何专家系统。在实施例中，智能预测引擎群组192可以包括一个或多个专用引擎，其使用特定市场的特定数据源来预测市场属性，例如容量、需求、供应和价格。这些引擎可以包括能源价格预测引擎215，其预测基于自动代理的行为；网络频谱价格预测引擎217，其预测基于自动代理的行为；REC价格预测引擎219，其预测基于自动代理的行为；计算价格预测引擎221，其预测基于自动代理的行为；网络频谱价格预测引擎223，其预测基于自动代理的行为。在每种情况下，可以提供关于自动代理(例如用于对话、用于对话管理、用于管理电子商务、用于管理广告等的代理)的行为的观察作为预测引擎的输入。智能预测引擎192还可以包括至少部分地基于实体行为(例如，商业和其他组织的行为，例如营销行为、销售行为、产品提供行为、广告行为、购买行为、交易行为、合并和获取行为以及其他实体行为)来提供预测的一系列引擎。这些引擎可以包括使用实体行为的能源价格预测引擎225、使用实体行为的网络频谱价格预测引擎227、使用实体行为的REC价格预测引擎229、使用实体行为的计算价格预测引擎231和使用实体行为的网络频谱价格预测引擎233
智能预测引擎192还可以包括提供至少部分地基于人类行为(例如消费者和用户的行为、例如购买行为、购物行为、销售行为、产品交互行为、能源利用行为、移动性行为、活动级别行为、活动类型行为、交易行为和其他人类行为)来提供预测的一系列引擎。这些引擎可以包括使用人类行为的能源价格预测引擎235、使用人类行为的网络频谱价格预测引擎237、使用人类行为的REC价格预测引擎239、使用人类行为的计算价格预测引擎241、以及使用人类行为的网络频谱价格预测引擎243
仍然参考图2，平台100可以包括智能交易引擎群组138，其基于例如由智能资源分配和协调引擎168和/或使用来自智能预测引擎192的预测确定是否存在有利条件，来自动执行远期市场130和/或现货市场170中的交易。智能交易引擎136可以用于使用上述市场中的每一个中的可用市场接口(例如API、连接器、端口、网络接口等)自动执行交易。在实施例中，智能交易引擎可以基于来自外部数据源(例如IoT数据源198和社交媒体数据源180)的事件流来执行交易。引擎可以包括例如IoT远期能源交易引擎195和/或IoT计算市场交易引擎106，这些引擎中的一个或两个可以使用来自物联网(IoT)的数据来确定用于本文所述的资源的一个或多个的市场中的市场交易(例如，能源市场交易、计算资源交易或其他资源交易)的时机和其他属性。IoT数据可以包括用于使用或生产能源或使用或具有计算资源的一台或多台机器(可选地作为群组协调)的仪表和控制数据、影响能源价格或能耗的气候数据(例如影响风能生产的风数据)、来自能源生产环境的传感器数据、来自能源或计算资源使用点的传感器数据(例如车辆交通数据、网络交通数据、IT网络利用数据、互联网利用和交通数据、来自工作地点的摄像头数据、智能楼宇数据、智能家庭数据等)以及由物联网收集或在物联网内传送的其他数据，包括存储在IoT平台的数据和诸如亚马逊、IBM等云服务提供商的数据。引擎136可以包括使用社交数据来确定本文描述的资源的一个或多个中的市场交易的其他属性的时机的引擎，例如用于远期能源交易引擎199的社交数据和/或用于计算市场交易引擎116的社交数据。社交数据可以包括来自社交网络站点(例如，FacebookTM、YouTubeTM、TwitterTM、SnapchatTM、InstagramTM等)的数据、来自网站的数据、来自电子商务站点的数据和来自其他站点的数据，所述其他站点包含可能与确定或预测用户或实体的行为相关的信息，例如指示对特定主题、商品或服务的兴趣或注意力的数据，指示活动类型和级别的数据，例如，可以通过机器处理显示个人从事活动(包括旅行、工作活动、休闲活动等)的图像数据来观察到。社交数据可以提供给机器学习，例如用于学习用户行为或实体行为，和/或作为对专家系统、模型等的输入，例如用于基于社交数据确定交易参数的模型等。例如，社交数据流中的事件或事件集可以指示在线资源、产品或服务中感兴趣的波动的可能性，并且可以预先购买计算资源、带宽、存储器等(避免价格波动)以适应社交数据流反映的增加的兴趣。
参考图3，平台100可以包括用于交易执行的能力，该交易执行涉及一个或多个分布式账本113和一个或多个智能合约103，其中分布式账本113和智能合约103用于实现用于特定交易域的特定交易特征。一个这类领域是知识产权，与更直接的商品或服务销售相比，其交易非常复杂，涉及的许可条款和条件在某种程度上难以管理。在实施例中，使用分布式账本来提供诸如聚合知识产权的智能合约包装器105，其中该智能合约嵌入用于嵌入在分布式账本中的知识产权的IP许可条款，并且其中对分布式账本执行操作提供对知识产权的访问并向IP许可条款提交执行方。各种商品和服务(包括视频、音频、视频游戏、视频游戏元素、音乐、电子书和其他数字商品等数字商品)的许可条款，可以通过在分布式账本上跟踪涉及这些商品和服务的交易进行管理，由此出版商可以验证一系列许可和再许可。分布式账本可以用于将每个被许可人添加到账本，并且该账本可以在使用数字项时进行检索，例如在流平台中验证是否已经发生许可
在实施例中，为改进的分布式账本提供智能合约包装器105，例如IP包装器、容器、智能合约或用于聚合知识产权许可条款的类似机制，其中分布式账本上的智能合约包装器允许对账本的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈。在许多情况下，知识产权建立在其他知识产权上，例如其中软件代码是从其他代码导出的，其中将用于过程元素的商业秘密或知识组合以实现更大的过程，其中收集覆盖系统的子部件或过程中的步骤的专利，其中视频游戏的元素包括来自不同创建者的子部件资产，其中书籍包含来自多个作者的贡献等。在实施例中，智能IP包装器聚合用于不同知识产权项目(包括数字商品，包括体现不同类型知识产权的商品，以及涉及该项目的交易数据)的许可条款；以及可选地，对应于交易数据的项目的一个或多个部分存储在分布式账本中，该分布式账本用于能够对许可条款的协议进行确认(例如在使用时)和/或对该项目进行访问控制。在实施例中，可以在具有用于聚合知识产权许可条款的分布式账本的系统中提供许可费分配包装器115，其中分布式账本上的智能合约包装器允许对账本的操作添加知识产权并同意在账本中的各方之间对许可费进行分配。因此，账本可以将对账本的贡献连同同意在嵌入账本和/或由账本控制的IP的贡献者中分配任何财产的证据一起累积。账本可以记录许可条款，并且在做出新贡献时，例如通过一个或多个规则，自动改变这些条款。例如，可以根据规则，例如基于部分贡献，例如基于贡献的代码行、作者行、对系统部件的贡献等，给予贡献者许可费堆栈的份额。在实施例中，可以将分布式账本分成表示IP子部分变化组合的版本，例如允许用户选择最常用的组合，从而允许奖励已经贡献最大价值的贡献者。变化和结果跟踪可以迭代地改进，例如通过机器学习。
在实施例中，提供了分布式账本用于聚合知识产权许可条款，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈
在实施例中，平台100可以具有用于聚合知识产权许可条款的改进的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许对账本的操作经由账本的IP交易包装119将一方提供给合约条款。这可以包括涉及加密货币、代币或其他操作的操作，以及诸如本文描述的各种资源的常规支付和实物转移。账本可以积累各方向IP交易承诺的证据，例如输入许可费条款、收入分享条款、IP所有权条款、保修和责任条款、许可权限和限制、使用条款领域，以及许多其他条款。
在实施例中，改进的分布式账本可以包括具有已标记指令集的账本，使得分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问。因此，希望共享知识、商业秘密或其他有价值指令的许可的一方可以经由分布式账本共享指令集，该分布式账本捕获并存储第三方对账本的动作的证据，从而证明对访问条款和条件的访问和协议。在实施例中，平台100可以具有用于标记可执行算法逻辑121的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问。各种指令集可以由分布式账本存储，例如验证对条款(例如智能合约条款)的访问和验证协议。在实施例中，体现商业秘密的指令集可以被分割成子部分，使得操作必须在多个账本上进行，才能获得对商业秘密的(可证明的)访问。这可以允许希望与诸如多个分包商或供应商共享秘密的各方保持可证明访问控制，同时对不同供应商之间的各部分进行分割以避免与单方共享整个集合。可以将各种类型的可执行指令集存储在专用分布式账本上，该专用分布式账本可以包括用于特定类型指令集的智能包装器，使得可以通过对分布式账本的操作来执行可证明访问控制、术语验证和利用跟踪(这些操作可以包括在对账本上的智能合约中采取的动作进行验证时触发内容管理系统或其他系统内的访问控制)。在实施例中，平台100可以具有用于标记3D打印机指令集123的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有对用于涂覆过程125的指令集进行标记的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对该指令集的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有对半导体制造过程129的指令集进行标记的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对制造过程的可证明访问
在实施例中，平台100可具有用于标记固件程序131的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对固件程序的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有用于标记FPGA 133的指令集的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对FPGA的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有用于标记无服务器代码逻辑135的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对无服务器代码逻辑的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有对晶体制造系统139的指令集进行标记的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对该指令集的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有对用于食品准备过程141的指令集进行标记的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对该指令集的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有对用于聚合物生产过程143的指令集进行标记的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有对用于化学合成过程145的指令集进行标记的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有对用于生物生产过程149的指令集进行标记的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问
在实施例中，平台100可以具有使用专家包装器151对商业秘密进行标记的分布式账本，使得对分布式账本的操作提供对商业秘密的可证明访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证。可以提供一种接口，专家通过该接口访问账本上的商业秘密，并且验证该信息是准确的并且足以允许第三方使用该秘密
在实施例中，平台100可以具有分布式账本，将商业秘密的视图153聚合到证明哪些方和有多少方已经查看该商业秘密的链中。视图可用于将价值分配给商业秘密的创建者、平台100的运营商等。
实施例中，平台100可以具有对指令集111进行标记的分布式账本，使得分布式账本上的操作向指令集111提供可证明访问155，并且对系统上的指令集的执行导致在分布式账本中记录交易
在实施例中，平台100可以具有分布式账本和报告系统，该分布式账本对知识产权项进行标记，该报告系统基于对分布式账本或知识产权执行的操作报告分析结果。
在实施例中，平台100可以具有聚合一组指令的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的一组指令161以提供修改的一组指令
仍然参考图3，智能加密货币执行引擎183可以为加密货币交易(例如挖掘交易、交换交易、存储交易、检索交易等)的时机、位置和其他属性提供智能。诸如比特币TM等的加密货币日益广泛，其中专门货币已经出现用于多种目的，例如在各种专门的市场领域中的交换价值。此类货币的首次发行(ICO)越来越多地受到证券监管等监管规定的约束，在某些情况下还要征税。因此，虽然加密货币交易通常发生在计算机网络内，但在确定在何处、何时以及如何执行交易、存储加密货币、将其兑换成价值时，管辖权因素可能是重要的。在实施例中，智能加密货币执行引擎183可以使用嵌入或包裹在表示货币的数字对象中的特征，例如使得在知道各种条件(包括地理条件、监管条件、税收条件、市场条件等)的情况下执行货币中的交易的特征
在实施例中，平台100可以包括用于加密货币的税务感知货币165或智能包装器，其基于对货币和地理位置中的交易中的至少一个的税务处理将涉及货币的交易的执行引导到地理位置。
在实施例中，平台100可以包括位置感知货币169或智能包装器，其实现在识别出提供有利税务处理的基于位置的参数时提交交易的自执行加密货币
在实施例中，平台100可以包括专家系统或AI代理171，其使用机器学习来基于税务状态优化加密货币交易的执行。机器学习可以使用一个或多个模型或试探法，例如填充有相关的管辖税数据，可以在人类交易操作的训练集上训练，可以由人类监督者监督，和/或可以基于随时间推移的结果使用深度学习技术，例如当在本公开中描述的各种内部系统数据和外部数据源182上操作时
在实施例中，平台100可包括具有货币、智能包装器和/或专家系统的规则感知货币173，其聚合覆盖加密货币交易的规则信息并基于规则信息自动选择用于操作的管辖区。机器学习可以使用一个或多个模型或试探法，例如填充有相关的管辖管理数据，可以在人类交易操作的训练集上训练，可以由人类监督者监督，和/或可以基于随时间推移的结果使用深度学习技术，例如当在本公开中描述的各种内部系统数据和外部数据源182上操作时
在实施例中，平台100可以包括能源价格感知货币175、包装器或专家系统，其使用机器学习基于可用能源的实时能源价格信息来优化加密货币交易的执行。诸如货币挖掘和区块链操作之类的加密货币交易可能是高度能源密集型的。能源价格感知货币可以用于基于能源价格预测对这类操作进行计时，例如利用本公开中所描述的预测引擎192中的一个或多个
在实施例中，平台100可以包括能源源感知货币179、包装器或专家系统，其使用机器学习基于对可用能源源的理解来优化加密货币交易的执行，以对计算资源供电来执行交易。例如，货币挖掘可以仅在可再生能源可用时执行。用于优化交易的机器学习可以使用一个或多个模型或试探法，例如填充有相关能源源数据(例如可以在知识图中捕获，该知识图可以按类型、位置和操作参数包含能源信息)，可以在用于人类发起的交易的输入输出数据的训练集上训练，可以由人类监督者监督，和/或可以基于随时间推移的结果使用深度学习技术，例如，例如当在本公开中描述的各种内部系统数据和外部数据源182上操作时
在实施例中，平台100可以包括充电周期感知货币181、包装器或专家系统，其使用机器学习来优化可再充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能源。例如，只有电池充电的最小阈值保持用于其他操作使用，只有再充电资源已知可随时获得等，才可以对电池放电用于加密货币交易。用于优化充电和再充电的机器学习可以使用一个或多个模型或试探法，例如填充有相关电池数据(例如可以在知识图中捕获，该知识图可以按类型、位置和操作参数包含能源信息)，可以在人类操作的训练集上训练，可以由人类监督者监督，和/或可以基于随时间推移的结果使用深度学习技术。例如当在本公开中描述的各种内部系统数据和外部数据源182上操作时
各种智能货币操作的优化可以通过对结果(例如财务收益率)进行训练的机器学习来进行。本公开中描述的任何机器学习系统可以用于对智能加密货币交易管理进行优化
在实施例中，计算资源，例如在本公开中所提及的那些计算资源，可以被分配执行用于以下操作的一系列计算任务：在平台100内发生的操作、由平台管理的操作以及涉及可以结合平台拥有、操作或管理的各种资产(例如具有或使用计算资源的资产集合或群组)的活动、工作流程和过程的操作。计算任务的示例包括但不限于加密货币挖掘、分布式账本计算和存储、预测任务、交易执行任务、现货市场测试任务、内部数据收集任务、外部数据收集、机器学习任务等。如上所述，对这些任务，计算资源、带宽、频谱和其他资源可以例如通过机器学习进行协调。可以为机器学习提供结果和反馈信息，例如用于任何单独任务的结果和总体结果，例如用于涉及任务的商业或其他操作的收益和利润率
在实施例中，联网资源，例如在本公开中所提及的那些联网资源，可以被分配执行用于以下操作的一系列联网任务：在平台100内发生的操作、由平台管理的操作以及涉及可以结合平台拥有、操作或管理的各种资产(例如具有或使用联网资源的资产集合或群组)的活动、工作流程和过程的操作。联网任务的示例包括认知网络协调、网络编码、对等体带宽共享(包括例如基于成本的路由、基于价值的路由、基于结果的路由等)，分布式交易执行、现货市场测试、随机化(例如，使用具有结果反馈的遗传编程来改变网络配置和传输路径)、内部数据收集和外部数据收集。如上所述，对这些联网任务，计算资源、带宽、频谱和其他资源可以例如通过机器学习进行协调。可以为机器学习提供结果和反馈信息，例如用于任何单独任务的结果和总体结果，例如用于涉及任务的商业或其他操作的收益和利润率
在实施例中，数据存储资源，例如在本公开中所提及的那些数据存储资源，可以被分配执行用于以下操作的一系列数据存储任务：在平台100内发生的操作、由平台管理的操作以及涉及可以结合平台拥有、操作或管理的各种资产(例如具有或使用联网资源的资产集合或群组)的活动、工作流程和过程的操作。数据存储任务的示例包括分布式账本存储、内部数据(例如，具有平台的操作数据)存储、加密货币存储、智能包装器存储、外部数据存储、反馈和结果数据存储等。如上所述，对这些数据存储任务，数据存储、计算资源、带宽、频谱和其他资源可以例如通过机器学习进行协调。可以为机器学习提供结果和反馈信息，例如用于任何单独任务的结果和总体结果，例如用于涉及任务的商业或其他操作的收益和利润率
在实施例中，智能合约，例如体现与知识产权、商业秘密、知识、指令集、算法逻辑等相关的条款的智能合约，可以体现或包括合约条款，其可以包括用于期权、许可费叠加条款、字段排他性、部分排他性、知识产权汇集、标准条款(例如与基本和非基本专利使用相关)的条款和条件、技术转移条款、咨询服务条款、更新条款、支持条款、维护条款、衍生工作条款、复制条款和与性能相关的权利或指标等
在例如包含在分布式账本交易处理系统中或由该系统管理的指令集以数字形式体现的实施例中，各种系统可以配置有允许其访问和使用该指令集的接口。在实施例中，这些系统可以包括访问控制特征，其通过检查指示存在指令集访问权限的分布式账本、密钥、标记等来验证适当的许可。执行分布式指令集的这种系统可以包括用于3D打印、晶体制造、半导体制造、涂覆项目、生产聚合物、化学合成和生物生产等的系统
联网能力和网络资源应被理解为包括各种联网系统、部件和能力，包括3G、4G、LTE、5G和其他蜂窝网络类型的基础设施元件、接入点、路由器和其他WiFi元件、认知联网系统和部件、移动联网系统和部件、物理层、MAC层和应用层系统和部件、认知联网部件和能力、对等联网部件和能力、光网络部件和功能，以及其他
建立专家系统区块和人工智能神经网络系统
参考图4至图31，本公开的实施例，包括涉及专家系统、自组织、机器学习、人工智能等的实施例，可以受益于使用神经网络，例如训练用于模式识别、用于一个或多个参数、特征或现象的分类、用于支持自主控制和其他目的神经网络。在整个本公开中对神经网络的引用应该被理解为包括各种不同类型的神经网络、机器学习系统、人工智能系统等，例如前馈神经网络、径向基础函数神经网络、自组织神经网络(例如Kohonen自组织神经网络)、递归神经网络、模块化神经网络、人工神经网络、物理神经网络、多层神经网络、卷积神经网络、神经网络与其他专家系统的混合(例如混合模糊逻辑-神经网络系统)、自编码神经网络、概率神经网络、时延神经网络、卷积神经网络、调控回授神经网络、径向基础函数神经网络、递归神经网络、Hopfield神经网络、Boltzmann机器神经网络、自组织映射(SOM)神经网络、学习向量量化(LVQ)神经网络、全递归神经网络、简单递归神经网络、回波状态神经网络、长期短期记忆神经网络、双向神经网络、分层神经网络、随机神经网络、遗传尺度RNN神经网络、机器神经网络委员会、联想神经网络、物理神经网络、瞬时训练神经网络、尖峰神经网络、新认知神经网络、动态神经网络、级联神经网络、神经模糊神经网络、组合模式生成神经网络、记忆神经网络、分层时间记忆神经网络、深度前馈神经网络、门控递归单元(GCU)神经网络、自动编码器神经网络、变分自动编码器神经网络、去噪自动编码器神经网络、稀疏自动编码器神经网络、Markov链神经网络、受限Boltzmann机器神经网络、深度信念神经网络、深度卷积神经网络、解卷积神经网络、深度卷积逆图形神经网络、生成对抗神经网络、液态机神经网络、极端学习机神经网络、回波状态神经网络、深度残差神经网络、支持向量机神经网络、神经图灵机神经网络和/或全息联想记忆神经网络、或前述神经网络的混合或组合、或与其他专家系统的组合，例如基于规则的系统，基于模型的系统(包括基于物理模型、统计模型、基于流的模型、生物模型、仿生模型等的系统)
在实施例中，图5至图31描绘了示例性神经网络，而图4描绘了示出图5至图31中描绘的神经网络的各种部件的图例。图4描述了在被分配了功能和需求的单元中描述的各种神经网络部件。在实施例中，各种神经网络示例可以包括：反馈数据/传感器单元、数据/传感器单元、噪声输入单元和隐藏单元。神经网络部件还包括概率隐藏单元、掺加隐藏单元、输出单元、匹配输入/输出单元、递归单元、存储器单元、不同存储器单元、内核以及卷积或池单元
在实施例中，图5描绘了可以连接到平台100、与平台100集成或与平台100接口的示例性感知神经网络。该平台还可以与其他神经网络系统相关联，例如前馈神经网络(图6)、径向基神经网络(图7)、深度前馈神经网络(图8)、递归神经网络(图9)、长/短期神经网络(图10)和选通递归神经网络(图11)。该平台还可以与其他神经网络系统相关联，例如自动编码器神经网络(图12)、变分神经网络(图13)、去噪神经网络(图14)、稀疏神经网络(图15)、马尔可夫链神经网络(图16)和Hopfield网络神经网络(图17)。该平台还可以与附加神经网络系统相关联，例如Boltzmann机器神经网络(图18)、受限BM神经网络(图19)、深信念神经网络(图20)、深度卷积神经网络(图21)、去卷积神经网络(图22)和深卷积逆图形神经网络(图23)。该平台还可以与其他神经网络系统相关联，例如生成逆神经网络(图24)、液态机器神经网络(图25)、极端学习机器神经网络(图26)、回声状态神经网络(图27)、深度残差神经网络(图28)、Kohonen神经网络(图29)、支持向量机神经网络(图30)和神经图灵机神经网络(图31)
前述神经网络可以具有各种节点或神经元，其可以在输入时执行各种功能，例如从传感器或其他数据源(包括其他节点)接收的输入。功能可以涉及权重、特征、特征向量等。神经元可以包括模拟生物功能(例如人类触觉、视觉、味觉、听觉和气味的感觉)等的感觉神经元。连续神经元，例如具有S形激活，可以用于各种形式的神经网络的背景中，例如涉及反向传播的情况
在许多实施例中，专家系统或神经网络可以被训练，例如由人类操作员或主管训练，或基于数据集，模型等进行训练。训练可以包括向神经网络呈现表示值的一个或多个训练数据集，例如传感器数据，事件数据，参数数据和其他类型的数据(包括在本公开中描述的许多类型)，以及一个或多个结果指标，例如过程的结果、计算的结果、事件的结果、活动的结果等。训练可以包括优化训练，例如训练神经网络以基于一种或多种优化方法优化一个或多个系统，例如贝叶斯方法、参数贝叶斯分类器方法、k-最近邻分类器方法、迭代方法、插值方法、Pareto优化方法、算法方法等。可以在变化和选择的过程中提供反馈，例如使用遗传算法，该遗传算法基于通过一系列轮次的反馈来演化一个或多个解决方案
在实施例中，可以在云平台中部署多个神经网络，该云平台接收在一个或多个交易环境中收集(例如，由移动数据收集器收集的)并通过一个或多个网络(包括使用网络编码来提供有效传输)发送到该云平台的数据流和其他输入。在云平台中，通过可选地使用大规模并行计算能力，多个不同类型(包括模块形式、结构自适应形式、混合形式等)的神经网络可用于承担预测、分类、控制功能，并提供与本公开中披露的专家系统相关的其他输出。不同的神经网络可以被构造为相互竞争(可选地包括使用进化算法、遗传算法等)，使得例如通过专家系统可以为用于在给定上下文、工作流程、环境过程、系统中涉及的特定任务等，选择具有适当输入集、权重、节点类型和功能等的适当类型神经网络
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用前馈神经网络，其将信息在一个方向上通过一系列神经元或节点移动到输出，这些信息例如来自数据输入(例如与至少一个资源相关的数据源或与交易环境相关的参数)或在本公开中提及的任何数据源。数据可以从输入节点移动到输出节点，可选地通过一个或多个隐藏节点，而没有循环。在实施例中，前馈神经网络可以使用各种类型的单元来构建，例如二进制McCulloch-Pitts神经元，其中最简单的神经元是感知
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用胶囊神经网络，其例如用于关于交易环境的预测、分类或控制功能，这些功能例如涉及本公开中描述的一台或多台机器和自动化系统
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用径向基函数(RBF)神经网络，其在涉及多维空间中内插的一些情况下可能是优选的(例如，其中内插有助于优化多维函数，例如用于优化本文描述的数据市场、优化发电系统的效率或输出、工厂系统等，或涉及多个维度的其他情况。在实施例中，RBF神经网络中的每个神经元存储来自训练集的示例作为“原型”。涉及该神经网络的功能的线性为RBF提供通常不会遇到局部最小值或最大值的问题的优点
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用径向基础函数(RBF)神经网络，例如采用根据中心的距离标准的神经网络(例如，高斯函数)。在多层感知中，可以应用径向基函数作为隐藏层的替代，例如S形隐藏层转移。RBF网络可以具有两个层，例如其中输入被映射到隐藏层中的每个RBF上。在实施例中，输出层可以包括隐藏层值的线性组合，其表示例如平均预测输出。输出层值可以提供与统计中的回归模型的输出相同或相似的输出。在分类问题中，输出层可以是隐藏层值的线性组合的S形函数，表示后验概率。两种情况下的性能通常通过收缩技术改进，例如经典统计中的岭回归。这对应于贝叶斯框架中对小参数值(因此平滑输出函数)的先验信念。RBF网络可以避免局部最小值，因为在学习过程中调整的唯一参数是从隐藏层到输出层的线性映射。线性确保误差表面是二次的，因此具有单个最小值。在回归问题中，这可以在一个矩阵运算中找到。在分类问题中，可以使用迭代重新加权最小二乘函数等来处理由S形输出函数引入的固定非线性。RBF网络可以使情况如支持向量机(SVM)和高斯过程(其中RBF是核函数)的核方法。可以使用非线性核函数将输入数据投影到空间中，在该空间中可以使用线性模型来解决学习问题
在实施例中，RBF神经网络可以包括输入层、隐藏层和求和层。在输入层中，每个预测变量在输入层中出现一个神经元。在分类变量的情况下，使用N-1个神经元，其中N是分类的数量。在实施例中，输入神经元可以通过减去中值并除以四分位数范围来标准化值范围。然后，输入神经元可以将值反馈到隐藏层中的每个神经元。在隐藏层中可以使用可变数量的神经元(由训练过程确定)。每个神经元可以由径向基础函数组成，该函数以具有与多个预测变量一样多的维度的点为中心。对于每个维度，RBF函数的扩展(例如，半径)可以是不同的。中心和扩展可以通过训练来确定。当使用来自输入层的输入值向量表示时，隐藏神经元可以计算测试用例与神经元中心点的欧几里德距离，然后例如使用扩展值将RBF核函数应用于该距离。然后可以将所得值传递到求和层。在求和层中，来自隐藏层中的神经元的值可以乘以与神经元相关联的权重，且可以添加到其他神经元的加权值。这个总和成为输出。对于分类问题，为每个目标类别生成一个输出(具有单独的权重集和求和单元)。类别的值输出是被评估的情况具有该类别的概率。在RBF的训练中，可以确定各种参数，例如隐藏层中的神经元数量、每个隐藏层函数的中心坐标、每个函数在每个维度中的扩展以及当权重传递到求和层时应用到输出的权重。训练可以通过聚类算法(例如k均值聚类)，通过进化方法等来使用
在实施例中，递归神经网络可以具有时变、实值的(不只是零或一)激活(输出)。每个连接可具有可修改的实值权重。一些节点称为标记节点、一些输出节点和其他隐藏节点。对于离散时间设置中的监督学习，实值输入向量的训练序列可以成为输入节点的激活序列，一次一个输入向量。在每个时间步长，每个非输入单元可以将其当前激活计算为其接收连接的所有单元的激活的加权和的非线性函数。系统可以在特定的时间步长明确地激活(独立于输入信号)一些输出单元
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自组织神经网络，例如Kohonen自组织神经网络，例如用于数据视图的可视化，例如作为高维数据的低维视图。自组织神经网络可以对一组输入数据应用竞争学习，例如从一个或多个传感器或来自交易环境或与之相关联的其他数据输入，该交易环境包括与交易环境相关的任何机器或部件。在实施例中，自组织神经网络可用于识别数据中的结构，例如未标记的数据，例如从交易环境中的一系列数据源或传感器感测的数据，其中数据源是未知的(例如事件可能来自一系列未知源中的任何一个)。自组织神经网络可以组织数据中的结构或模式，使得其可以被识别、分析和标记，例如将市场行为结构识别为对应于其他事件和信号
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用递归神经网络，其可以允许数据的双向流动，例如在连接的单元(例如，神经元或节点)形成有向循环的情况下。这种网络可用于建模或呈现动态时间行为，例如涉及到动态系统中的动态时间行为，这些动态系统例如在本公开中描述的各种自动化系统、机器和设备，例如为了收集数据、测试现货市场交易、执行交易等而与市场交互的自动代理，其中动态系统行为涉及用户可能希望理解、预测、控制和/或优化的复杂交互。例如，递归神经网络可用于预测市场状态，例如涉及动态过程或动作的市场状态，这些动态过程或动作例如在交易环境市场中训练或实现交易环境市场的资源的状态变化。在实施例中，递归神经网络可以使用内部存储器来处理本文描述的各种类型输入序列，例如来自其他节点和/或来自交易环境提供的或与交易环境有关的传感器或其他数据输入。在实施例中，递归神经网络还可用于模式识别，例如用于基于行为签名、简档、一组特征向量(例如在音频文件或图像中)等来识别机器、部件、代理或其他项目。在非限制性示例中，递归神经网络可以通过学习对来自训练数据集的转变进行分类，从而识别市场或机器的操作模式的转变，该训练数据集包括来自应用于或关于一个或多个资源的传感器的一个或多个数据源的数据流
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用模块化神经网络，其可以包括由中介调整的一系列独立神经网络(例如本文所述的各种类型的神经网络)。模块化神经网络中的每个独立神经网络可以与单独的输入一起工作，完成构成整个模块化网络要执行的任务的子任务。例如，模块化神经网络可以包括用于模式识别的递归神经网络，例如识别哪种类型的机器或系统正被一个或多个传感器感测，该传感器是作为输入通道提供给模块化网络和RBF神经网络用于优化被理解后的机器或系统行为。中介可以接受每个单独神经网络的输入，处理它们，并为模块化神经网络创建输出，例如适当的控制参数、状况预测等
本公开中包含本文所描述的各种神经网络类型的任意两个、三个之间的组合或更多组合。这可以包括如下组合，其中专家系统使用一种用于识别模式(例如，指示问题或故障情况的模式)的神经网络和使用用于基于所识别的模式自组织活动或工作流程(例如响应所识别的条件或模式，提供管理系统自主控制的输出)的不同的神经网络。这还可以包括如下组合，其中专家系统使用一种用于对项目进行分类(例如，识别机器、部件或运行模式)的神经网络和一种用于预测项目的状况(例如，故障状况、操作状况、预期状况、维修状况等)的不同神经网络。模块化神经网络还可以包括如下状况，其中专家系统使用一种用于确定状况或上下文(例如机器、过程、工作流程、市场、存储系统、网络、数据收集器等的状况)的神经网络和一种用于自组织一个涉及状况或上下文的过程(例如，数据存储过程、网络编码过程、网络选择过程、数据市场过程、发电过程、制造过程、精炼过程、挖掘过程、镗孔过程或本文描述的其他过程)的不同的神经网络
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用物理神经网络，在物理神经网络中，可使用一个或多个硬件元素来执行或模拟神经行为。在实施例中，一个或多个硬件神经元可以用于对表示传感器数据的电压值、电流值等进行流处理，例如通过为一个或多个交易提供能源或消耗能源的一台或多台机器，计算来自表示能耗、能源生产等的模拟传感器输入的信息。一个或多个硬件节点可以用于对由神经网络硬件节点的活动产生的输出数据进行流处理，这些神经网络硬件节点可以包括一个或多个芯片、微处理器、集成电路、可编程逻辑控制器、专用集成电路、现场可编程门阵列等，这些神经网络硬件节点可以用于优化正在产生或消耗能源的机器，或者优化本文描述的任何类型的神经网络的某些部分的另一个参数。硬件节点可以包括用于加速计算的硬件(例如，用于对输入数据执行基本或更复杂的计算以提供输出的专用处理器、用于过滤或压缩数据的专用处理器、用于解压缩数据的专用处理器、用于压缩特定文件或数据类型(例如，用于处理图像数据、视频流、声信号、热图像、热图等)的专用处理器等)。物理神经网络可以体现在数据收集器中，包括可以通过在变化的配置中切换或路由输入来重新配置的数据收集器，例如在数据收集器内提供不同的神经网络配置用于处理不同类型的输入(具有可选地在专家系统的控制下的切换和配置，专家系统可以包括位于数据收集器上或远程的基于软件的神经网络)。物理或至少部分物理的神经网络可以包括位于存储系统中的物理硬件节点，例如用于在机器、数据存储系统、分布式账本、移动设备、服务器、云资源或交易处理环境中存储数据，例如用于将输入/输出功能加速到向神经网络提供数据或从神经网络获取数据的一个或多个存储元件。物理的或至少部分物理的神经网络可以包括位于网络中的物理硬件节点，以例如用于在工业环境内、向工业环境或从工业环境中传输数据，以例如用于加速网络中的一个或多个网络节点的输入/输出功能，加速中继功能等。在物理神经网络的实施例中，电可调电阻材料可用于模拟神经突触的功能。在实施例中，物理硬件模拟神经元，软件模拟神经元之间的神经网络。在实施例中，神经网络补充常规算法计算机。这些计算机为通用型，并且可以被训练执行适当功能，而不需要任何指令，例如分类功能、优化功能、模式识别功能、控制功能、选择功能、进化功能等
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用多层前馈神经网络，例如用于一个或多个项目、现象、模式、状况等的复杂模式分类。在实施例中，多层前馈神经网络可以通过诸如遗传算法的优化技术来训练，例如探索规模大而复杂的期权空间来找到最优或接近最优的全局解。例如，可以使用一个或多个遗传算法训练多层前馈神经网络来分类复杂的现象，例如识别机器的复杂操作模式，例如涉及机器之间的复杂交互的模式(包括干扰效应、共振效应等)、涉及非线性现象的模式、涉及关键故障的模式，例如在同时发生多个故障的情况下，使得难以分析根本原因等。在实施例中，多层前馈神经网络可用于对来自市场监视的结果进行分类，该市场监视包括例如监视在市场内操作的系统，例如自动代理，以及监视实现市场的资源，例如计算、联网、能源、数据存储、储能和其他资源
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用前馈、反向传播多层感知(MLP)神经网络，例如用于处理一个或多个遥感应用，例如用于从分布在各种交易环境中的传感器取得输入。在实施例中，MLP神经网络可用于交易环境和资源环境分类，例如现货市场、远期市场、能源市场、可再生能源额度(REC)市场、联网市场、广告市场、频谱市场、票务市场、奖励市场、计算市场以及本公开中提及的其他环境，以及产生它们的物理资源和环境，例如能源资源(包括可再生能源环境、挖掘环境、勘探环境、钻井环境等)，还包括用于地质构造(包括地下特征和地面上特征)分类、材料(包括流体、矿物、金属等)分类，以及其他问题。这可以包括模糊分类
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用结构适配神经网络，其中神经网络的结构是基于例如规则、感测到的条件、环境参数等而进行适配的。例如，如果神经网络不收敛于解决方案，例如对项目进行分类或到达预测，则当在一定数量的训练之后对一组输入进行操作时，可以例如通过将节点的某个子集之间的数据路径从单向切换到双向数据路径，对例如从前馈神经网络到递归神经网络的神经网络进行修改。可以在专家系统的控制下出现结构适配，以例如在触发、规则或事件出现的情况下触发适配，例如识别阈值的出现(例如在给定的时间内没有对解收敛)或识别需要不同的或附加的结构的现象(例如识别出系统正在动态变化或以非线性方式变化)。在一个非限制性示例中，专家系统可以在接收到正在被分析的系统中的无级变速器被用于驱动发电机、涡轮机等的指示时，从简单的神经网络结构(例如前馈神经网络)切换到更复杂的神经网络结构(例如递归神经网络、卷积神经网络等)
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自动编码器、自动关联器或Diabolo神经网络，其可以类似于多层感知(MLP)神经网络，例如其中可以存在输入层、输出层和连接它们的一个或多个隐藏层。然而，自动编码器中的输出层可以具有与输入层相同数量的单元，其中MLP神经网络的目的是重构它自己的输入(而不仅仅是发出目标值)。因此，自动编码器可以作为无监督的学习模型来操作。例如，自动编码器可以用于无监督学习高效编码，例如用于降维，用于学习数据的生成模型等。在实施例中，自动编码神经网络可用于自学习有效网络编码，该有效网络编码用于通过一个或多个网络从机器传输来自机器的模拟传感器数据或传输来自一个或多个数据源的数字数据。在实施例中，自动编码神经网络可用于自学习用于存储数据流的有效存储方法
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用概率神经网络(PNN)、其在实施例中可以包括多层(例如，四层)前馈神经网络，其中各层可以包括输入层、隐藏层、模式/求和层和输出层。在PNN算法的一个实施例中，每个类的母概率分布函数(PDF)可以近似于例如Parzen窗函数和/或非参数函数。然后，使用每个类的PDF，估测新输入的类概率，并且可以采用贝叶斯规则，以例如将其分配给具有最高后验概率的类。PNN可以包含贝叶斯网络，并且可以使用统计算法或分析技术，例如核Fisher判别分析技术。PNN可用于本文公开的大范围实施例的任一个中的分类和模式识别。在一个非限制性示例中，概率神经网络可以用于基于发动机的传感器和仪器的数据输入收集来预测发动机的故障情况
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用时延神经网络(TDNN)，其可以包括用于识别独立于序列位置的特征的序列数据的前馈结构。在实施例中，为了考虑数据中的时间偏移，将时延添加到一个或多个输入，或一个或多个节点之间，使得多个数据点(从不同的时间点)一起被分析。时延神经网络可以例如使用感知网络，形成较大模式识别系统的一部分。在实施例中，可以利用监督学习来训练TDNN，例如，利用反向传播或在反馈下训练连接权重。在实施例中，TDNN可用于处理来自不同流的传感器数据，例如速度数据流、加速度数据流、温度数据流、压力数据流等，其中时延用于及时匹配数据流，例如帮助理解涉及对各种流的模式(例如，在现货或远期市场中的价格模式的变化)
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用卷积神经网络(在某些情况下被称为CNN、ConvNet、平移不变的神经网络或空间不变的神经网络)，其中单元以类似于人脑视觉皮层的模式连接。神经元可以响应于在受限制的空间区域(被称为感受场)中的刺激。感受场可以部分重叠，使得它们共同覆盖整个(例如，视觉)场。节点响应可以例如使用最小预处理的多层感知器，例如通过卷积运算以数学方式计算。卷积神经网络可以用于图像和视频流中的识别，例如，使用设置在例如无人机或移动机器人上的移动数据收集器上的摄像机系统，识别大环境中的机器类型。在实施例中，卷积神经网络可以用于提供基于数据输入的推荐，包括传感器输入和其他上下文信息，例如推荐用于移动数据收集器的路由。在实施例中，卷积神经网络可以用于处理输入，例如用于由在环境中的工作流中涉及的一个或多个参与方提供的指令的自然语言处理。在实施例中，可以对卷积神经网络部署大量神经元(例如，100,000、500,000或更多)，多个(例如，4、5、6或更多)层以及许多(例如，数百万)参数。卷积神经网络可以使用一个或多个卷积网
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用管理反馈网络，例如用于识别突发事件(例如在交易性环境中先前未理解的新类型的行为)
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自组织映射(SOM)，涉及无监督学习。一组神经元可以学习将输入空间中的点映射到输出空间中的坐标。输入空间可以具有与输出空间不同的维度和拓扑，并且SOM可以在将现象映射成组的同时保存这些维度和拓扑
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用学习向量量化神经网络(LVQ)。类的原型代表可以在基于距离的分类方案中，连同适当的距离测度一起参数化
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用回波状态网络(ESN)，其可以包括具有稀疏连接的随机隐藏层的递归神经网络。输出神经元的权重可以改变(例如，权重可以基于反馈来训练)。在实施例中，ESN可用于处理时间序列模式，例如，在示例中，识别与市场相关联的事件模式，例如响应于激励的价格变化模式
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用双向递归神经网络(BRNN)，例如使用有限序列的值(例如，来自传感器的电压值)来基于元素过去和将来的上下文预测或标记序列的每个元素。这可以通过添加两个RNNs的输出来完成，例如一个从左到右处理序列，另一个从右到左处理序列。组合输出是目标信号的预测，例如由教师或监督者提供的信号。双向RNN可以与长短期存储器RNN组合
在实施例中，本文所描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用分层RNN，这些RNN以各种方式连接元素以分解分层行为，例如，将其分解为有用的子程序。在实施例中，分层RNN可用于管理交易环境中的数据收集的一个或多个分层模板
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用随机神经网络，该随机神经网络可以引入随机变体到网络中。这种随机变化可以被视为统计采样的形式，例如蒙特卡罗采样。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用遗传尺度递归神经网络。在这类实施例中，使用RNN(通常是LSTM)，其中将序列分解成多个标度，其中每个标度通知两个连续点之间的主要长度。一阶尺度由一个法线RNN组成，二阶尺度由所有通过两个指数分隔的点组成，等等。N阶RNN连接第一个节点和最后一个节点。来自所有不同尺度的输出可以被视为成员委员会，并且相关联的分数可以用于下一次迭代的遗传使用
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用机器委员会(CoM)，包括在给定示例上共同“投票”的不同神经网络的集合。由于神经网络可能遭受局部极小化，从相同的架构和训练开始，但是使用随机不同的初始权重常常给出不同的结果。CoM趋向于稳定结果
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用关联神经网络(ASNN)，例如涉及组合多前馈神经网络和k最近邻居技术的机器委员会的扩展。在KNN的分析案例中，可以使用集成响应之间的相关性作为距离的度量。这纠正了神经网络集成的偏差。关联神经网络可以具有可以与训练集一致的存储器。如果新数据变得可用，则网络立即改进其预测能力并提供数据近似(自学习)而无需重新训练。ASNN的另一个重要特征是：通过分析模型空间中的数据示例之间的相关性来解释神经网络结果是可行的
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用瞬时训练的神经网络(ITNN)，其中隐藏层和输出层的权重直接从训练向量数据映射
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用脉冲神经网络(SNN)，其可以明确地考虑输入的时间。网络输入和输出可以表示为一系列尖峰(例如脉冲函数或更复杂的形状)。SNNS可以处理时域中的信息(例如，随时间变化的信号，例如涉及市场或交易环境的动态行为的信号)。它们通常作为递归网络实现
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用动态神经网络，该动态神经网络处理非线性多变量行为，并且包括时效行为的学习，例如瞬态现象和时延效应。瞬变可以包括市场变量的变动行为，例如价格、可用数量、可用对方等
在实施例中，级联相关可以用作架构和监督学习算法，补充固定拓扑网络中权重的调整。级联相关可以从最小网络开始，然后自动地逐个训练和添加新的隐藏单元，创建多层结构。一旦一个新的隐藏单元被添加到网络中，它的输入侧权重可以被冻结。然后，该单元成为网络中的永久性特征检测器，可用于产生输出或用于创建其他更复杂的特征检测器。级联相关架构可以快速学习，确定其自身的大小和拓扑结构，并且即使训练集改变并且不需要反向传播，也保留其所构建的结构
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用神经模糊网络，例如涉及在人工神经网络的主体中的模糊推理系统。取决于类型，若干层可以模拟模糊推理所涉及的过程，例如模糊化、推理、聚合和去模糊化。将模糊系统嵌入到神经网络的一般结构中，作为使用可用训练方法的益处，以找到模糊系统的参数
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用组合模式产生网络(CPPN)，例如关联神经网络(ANN)的变化，该网络不同于激活函数集及其应用方式。虽然典型的ANN通常只包含S形函数(有时也包含高斯函数)，但是CPPN可以包括这两种类型的函数和许多其他函数。此外，还可以在可能输入的整个空间上应用CPPN，使得这些输入可以表示完整的图像。由于这些输入是函数的组合，因此CPPN实际上以无限分辨率对图像进行编码，并且可以以任何最佳分辨率对特定显示器进行采样
这种类型的网络可以添加新的模式而无需重新训练。在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用单镜头关联存储器网络，例如通过创建特定存储器结构，其使用相邻连接的分层阵列将每个新模式分配给正交平面
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用分层时间记忆(HTM)神经网络，例如涉及新皮层的结构和算法特性。HTM可以使用基于记忆预测理论的仿生模型。HTM可以用来发现和推断观察到的输入模式和序列的高层次原因
全息关联存储器
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用全息关联存储器(HAM)神经网络，其可以包括模拟的、基于相关性的关联的刺激响应系统。信息可以映射到复数的相位定向上。该记忆对联想记忆任务、泛化和具有可变注意的模式识别是有效
在实施例中，涉及网络编码的各种实施例可用于对神经网络中的网络节点之间的传输数据进行编码，例如节点位于交易环境中的一台或多台数据收集器或机器中
集成电路建立区块
在实施例中，本公开中描述的控制器、电路、系统、数据收集器、存储系统、网络元件等中的一个或多个可以在集成电路中或在集成电路上实现，例如模拟、数字或混合信号电路，例如微处理器、可编程逻辑控制器、专用集成电路、现场可编程门阵列或其他电路，例如在设置在一个或多个电路板上的一个或多个芯片上实现，例如，在硬件中(具有可能加速的速度、能源性能、输入输出性能等)提供本文描述的一个或多个功能。这可以包括在小空间中建立具有多达数十亿个逻辑门、触发器、多工器和其他电路的电路，与板级集成相比，有助于实现高速处理、低功耗和更低制造成本。在实施例中，数字IC(通常是微处理器、数字信号处理器、微控制器等)可以使用布尔(Boolean)代数来处理数字信号以体现复杂逻辑，例如在本文所述的电路、控制器和其他系统中所涉及的。在实施例中，数据采集器、专家系统、存储系统等可以实现为数字集成电路，例如逻辑IC、存储器芯片、接口IC(例如，电平移位器、串行器、解串器等)、功率管理IC和/或可编程设备；模拟集成电路，例如线性IC、RF IC等，或者混合信号IC，例如数据采集IC(包括A/D转换器、D/A转换器、数字电位器)和/或时钟/定时IC
参考图32，该环境包括智能能源和计算设施(例如，托管许多计算资源并能够访问大型能源(例如，水力能源)的大型设施)，以及主机智能能源和计算设施资源管理平台(在某些情况下为方便起见称为能源和信息技术平台(具有本文描述的联网、数据存储、数据处理和其他资源))、一组数据源、一组专家系统、一组市场平台和外部资源的接口以及一组用户(或客户机)系统和设备
智能能源和计算设施
设施可以用于接入低价的(至少在一些时间段)电源(例如水电坝、风电场、太阳能阵列、核电站或电网)，以包含能够灵活利用(例如通过切换输入、切换配置、切换编程等)的大量网络化信息技术资源，包括处理单元、服务器等，并且提供也可以灵活配置的输出范围(例如通过电力传递到智能电网，提供计算结果(例如用于加密货币挖掘、人工智能或分析))。设施可以包括电能储存系统，例如用于可用电能的大规模储存。
智能能源和计算设施资源管理平台
在操作中，用户可以访问能源和信息技术平台，以启动和管理一组活动，这些活动涉及优化能源和计算各种可用任务组中的资源。能源资源可以包括水力、核电、风力、太阳能、电网功率等，以及储能资源，例如电池、重力以及采用散热材料例如熔盐的储存。计算资源可以包括GPU、FPGA、服务器、芯片、ASIC、处理器、数据存储介质、联网资源等。可用的任务可以包括加密货币哈希处理、专家系统处理、计算机视觉处理、NLP、路径优化、例如用于分析的模型应用等
在实施例中，平台可以包括可以实现为微服务的各种子系统，使得系统的其他子系统访问经由应用程序编程接口API提供微服务的子系统的功能。在一些实施例中，子系统提供的各种服务可以采用例如通过一组API集成的捆绑形式部署。结合图130更详细地描述每个子系统的示例
外部数据源可以包括能够向平台提供数据的任何系统或设备。外部数据源的示例可以包括市场数据源(例如，用于金融市场、商业市场(包括电子商务)、广告市场、能源市场、电信市场等)。能源和计算资源平台通过网络(例如，互联网)以任何合适的方式(例如，抓取器、提取-转换-加载(ETL)系统、网关、代理、应用程序编程接口(API)、爬虫程序、分布式数据库查询等)访问外部数据源
设施是具有能源资源(例如，水电资源)和一组计算资源(例如，可以通过配置和管理来执行计算任务的一组灵活的计算资源，例如GPU、FPGA和许多其他资源，一组可以例如通过调整网络编码协议和参数类似地配置和管理的灵活联网资源)等的设施
用户和客户端系统和设备可以包括可以消耗能源和计算资源平台可用的一个或多个计算或能源资源的任何系统或设备。示例包括密码系统(例如，用于比特币和其他加密货币挖掘操作)、专家和人工智能系统(例如，神经网络和其他系统，例如用于计算机视觉、自然语言处理、路径确定和优化、模式识别、深度学习、监督学习、决策支持等)、能源管理系统(例如，智能电网系统)等。用户和客户端系统可以包括用户设备，例如智能电话、平板计算机设备、膝上型计算设备、个人计算设备、智能电视、游戏控制台等
如图130所示的能源和计算资源平台部件。
图130示出了根据本公开的一些实施例的示例性能源和计算资源平台。在实施例中，能源和计算资源平台可以包括处理系统13302、存储系统13304和通信系统13306
处理系统13302可以包括一个或多个处理器和存储器。处理器可以以单独或分布式的方式操作。处理器可以在相同的物理设备中，也可以在不同的设备中，这些不同的设备可以位于或不位于相同的设施中。存储器可以存储由一个或多个处理器执行的计算机可执行指令。在实施例中，处理设备13002可以执行设施管理系统13008、数据获取系统13010、认知处理系统13012、线索生成系统13014、内容生成系统13016和工作流程系统13018
存储设备13004可以包括一个或多个计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以位于相同的物理设备中或位于不同的设备中，这些不同的设备可以位于或不位于相同的设施中。计算机可读存储介质可以包括闪存设备、固态存储器设备、硬盘驱动器等。在实施例中，存储设备13004存储设施数据存储器13020、人员数据存储器13022和外部数据存储器13024
通信系统13006可以包括一个或多个收发器，其用于经由网络(例如，互联网和/或蜂窝网络)与包括用户设备和/或服务器的一个或多个外部设备实现无线或有线通信。通信系统13006可以实现任何合适的通信协议。例如，通信系统xxx可以实现IEEE 801。11无线通信协议和/或任何合适的蜂窝通信协议，以经由无线网络与外部设备和外部数据13024实现无线通信
能源与计算资源管理平台
通过学习一组结果，使用对市场和其他条件敏感的人工智能和专家系统发现、配置、管理和优化能源和计算资源。可选地通过用户输入和/或自动检测(包括对等检测)来发现和促进资源编目。实现图形用户界面以接收关于能源的相关信息并计算可用的资源。可包括由能源和计算设施的“数字孪生”。可生成一组数据记录，这些数据记录定义在主机共同拥有或操作下的设施或一组设施。数据记录可以具有任何合适的模式。在一些实施例(例如，图131)中，设施数据记录可以包括设施标识符(例如，对应于设施的唯一标识符)、设施类型(例如，能源系统和能力、计算系统和能力、联网系统和能力)、设施属性(例如，设施的名称、设施发起者的名称、设施的描述、设施的关键字、设施的目标、定时元素、时间表等)、设施中的参与者/潜在参与者(例如，所有者、运营商、主机、服务提供商、消费者、客户端、用户、工人等的标识符)，以及任何合适的元数据(例如，创建日期、启动日期、计划需求等)。可基于数据记录的内容生成内容，例如文档、消息、警报、报告、网页和/或应用页面。例如，可获得设施的数据记录，并可使用包含在其中的数据填充网页模板。此外，可对现有设施进行管理，更新设施的数据记录，确定结果(例如，生产的能源、完成的计算任务、实现的处理结果、实现的财务结果、满足的服务级别等)，以及向个人和系统发送信息(例如，更新、警报、请求、指令等)
数据获取系统可以从不同的数据源收集各种类型的数据，并将该数据组织成一个或多个数据结构。在实施例中，数据获取系统经由用户界面从用户接收数据(例如，用户键入简档信息)。在实施例中，数据获取系统可以从无源电子源中检索数据。在实施例中，数据获取系统可以实现抓取器以抓取不同的网站或应用程序。在实施例中，数据获取系统可以实现API检索来自外部数据源或用户设备(例如，来自用户的电话或电子邮件帐户的各种联系人列表)的数据。在实施例中，数据获取系统可以将所获得的数据构造成适当的数据结构。在实施例中，数据获取系统基于所收集的关于个人的数据生成并维护人员记录。在实施例中，人员数据存储器存储人员记录。在这些实施例的一些中，人员数据存储器可以包括一个或多个数据库、索引、表等。每个人员记录可以对应于相应的个人，并且可以根据任何合适的模式来组织
图132示出了人员记录的示例模式。在该示例中，每个人员记录可以包括唯一人员标识符(例如，用户名或值)，并且可以定义与人员相关的所有数据，包括人员的姓名、其所属或相关联的设施(例如，设施标识符列表)、人员属性(年龄、位置、工作、公司、角色、技能、资历、能力、学历、工作经历等)、联系人或关系列表(例如，在角色层次结构或图表中)，以及任何合适的元数据(例如，加入日期、采取行动的日期、接收输入的日期等)
在实施例中，数据获取系统基于所检索的数据生成并维护一个或多个图形。在一些实施例中，图形数据存储器可以存储一个或多个图形。该图形可以是专用于设施的，或者可以是全局图形。该图形可以用于许多不同的应用中(例如，识别角色集合，例如用于人员身份验证、用于人员批准等，或者识别系统配置、能力等，例如能源生产、计算、联网或其他系统、子系统和/或资源的层次)
在实施例中，图形可以存储在图形数据库中，其中数据存储在节点和边缘的集合中。在一些实施例中，图形具有表示实体的节点和表示关系的边缘，每个节点可以具有节点类型(也称为实体类型)和实体值，每个边缘可以具有关系类型并且可以定义两个实体之间的关系。例如，人员节点可以包括标识由节点表示的个人的人员ID，并且公司节点可以包括标识公司的公司标识符。从人员节点指向公司节点的“工作对象”边缘可以表示由边缘节点表示的人员为公司节点表示的公司工作。在另一个例子中，人员节点可以包括标识由节点表示的个人的人员ID，并且设施节点可以包括标识设施的设施标识符。从人员节点指向设施节点的“管理”边缘可以表示由人员节点表示的人员是由设施节点表示的设施的管理者。此外，在实施例中，边缘或节点可以包含或引用附加数据。例如，“管理”边缘可以包括在由人员管理的设施内指示特定功能的功能。这些图形可以用于针对认知处理系统讨论的许多不同应用
在实施例中，可以从一个或多个身份信息提供者输入验证的身份信息，以及来自LinkedlnTM和其他社交网络源的关于数据获取和结构化数据的数据。在实施例中，数据获取系统可以包括平台的身份管理系统(图中未示出)，该系统可以管理身份拼接、身份解析、身份归一化等，例如确定跨不同社交网站和电子邮件联系人表示的个人实际上是同一人的情况。在实施例中，数据获取系统可以包括简档聚合系统(图中未示出)，其查找并聚合不同信息片段以为人员生成综合简档。简档聚合系统还可以使个人去重复
知处理系统
认知处理系统13312可以实现机器学习过程、人工智能过程、分析过程、自然语言处理过程和自然语言生成过程中的一个或多个。图133示出了根据本公开的一些实施例的示例认知处理系统。在该示例中，认知处理系统可以包括机器学习系统13302、人工智能(AI)系统13304、分析系统13306、自然语言处理系统13308和自然语言生成系统13310
机器学习系统
在实施例中，机器学习系统可以训练模型、例如预测模型(例如，各种类型的神经网络、基于回归的模型和其他机器学习的模型)。在实施例中，训练可以是监督的、半监督的或无监督的。在实施例中，训练可以使用训练数据来完成，这些训练数据可以是因训练目的而收集或生成的
设施输出模型(或预测模型)可以是接收设施属性并输出关于设施生产或其他输出的一个或多个预测的模型。预测的示例可以是设施将生产的能源量、设施将承担的处理量、网络将能够传送的数据量、可以存储的数据量、部件、服务等(例如提供给设施或由设施提供)的价格、通过完成给定任务而产生的利润、执行动作所需的成本等。在每种情况下，机器学习系统可选地基于训练数据训练模型。在实施例中，机器学习系统可以接收包含设施属性(例如，设施类型、设施能力、寻求的目标、应用于资源或设施利用的约束或规则等)、人员属性(例如，角色、管理的部件等)和结果(例如，生产的能源、完成的计算任务和财务结果等)的向量。每个向量对应于相应结果以及相应设施的属性和导致结果的相应动作的属性。机器学习系统接收向量并基于其生成预测模型。在实施例中，机器学习系统可以将预测模型存储在模型数据存储器中
在实施例中，还可以基于由系统接收的反馈来进行训练，该反馈也被称为“强化学习”。在实施例中，机器学习系统可以接收导致预测(例如，设施属性、模型属性等)的一组环境和与设施相关的结果，并且可以根据反馈更新模型
在实施例中，训练可以从通过观察一组人类的动作而创建的训练数据集中提供，例如设施管理者管理具有各种能力并且涉及各种环境和情况的设施。这可以包括使用机器人过程自动化来学习人类与一个或多个计算机程序的界面(例如图形用户界面)的交互的训练数据集，该一个或多个计算机程序例如仪表板、控制系统以及用于管理能源和计算管理设施的其他系统
人工智能系统
在实施例中，人工智能(AI)系统利用预测模型来进行关于设施的预测。预测的示例包括与设施输入(例如，可用能源、能源成本、计算资源成本、网络容量等，以及各种市场信息，例如最终用户市场的价格信息)有关的预测，与设施的部件或系统(包括性能预测、维护预测、正常运行时间/停机时间预测、容量预测等)相关的预测、与设施的功能或工作流程(例如涉及可能导致遵循工作流程、流程等中一个或多个不同可能路径的条件或状态的功能或工作流程)相关的预测、与设施输出相关的预测等。在实施例中，AI系统接收设施标识符。响应于设施标识符，AI系统可以检索与设施相对应的属性。在一些实施例中，AI系统可以从图形获得设施属性。附加地或替代地，AI系统可以从与设施标识符相对应的设施记录中获得设施属性，并且从与人员标识符相对应的人员记录中获得人员属性
可用于对设施或系统的相关过程进行预测的附加属性的示例包括：相关的设施信息；所有人目标(包括财务目标)；客户端目标；以及更多的附加或替代属性。在实施例中，AI系统可以输出每个可能预测的得分，其中每个预测对应于可能的结果。例如，在使用预测模型确定设施的水力发电站将产生5兆瓦电力的可能性时，该预测模型可以输出“将产生”结果的分数和“将不产生”结果的分数。然后，AI系统可以选择具有最高分数的结果作为预测结果。或者，AI系统可以向请求系统输出相应的分数
群集系统
在实施例中，群集系统基于本文包含的属性来群集记录或实体。例如，可以聚合类似的设施、资源、人员、客户端等。群集系统可以实现任何合适的聚类算法。例如，当群集人员记录以标识与设施可以销售的资源相对应的客户线索的列表时，群集系统可以实现k个最近邻居群集，由此群集系统标识与为设施定义的属性最密切相关的k个人员记录。在另一个示例中，群集系统可以实现k均值群集，使得群集系统标识人员记录的k个不同群集，由此群集系统或另一个系统从群集中选择项目
分析系统
在实施例中，分析系统可以执行与能源和计算资源平台的各个方面有关的分析。分析系统可以分析某些通信以确定设施的哪些配置产生最大的产量，哪些条件倾向于指示潜在的故障或问题等。
线索生成系统
图134描述了线索生成系统如何生成线索列表的操作。线索生成系统接收潜在线索列表13402(例如用于可用产品或资源的消费者)。线索生成系统可以向群集系统13404提供线索列表。群集系统使用设施属性的群集对线索简档进行群集13406以识别一个或多个群集。在实施例中，群集系统返回线索前景列表13408。在其他实施例中，群集系统返回群集13408，并且线索生成系统从前景所属的群集中选择线索列表13410
图135描述了线索生成系统确定设备输出用于为线索列表中标识的线索的操作。在实施例中，线索生成系统向AI系统提供相应线索的线索标识符(步骤13502)。然后，AI系统可以获得设施的线索和设施属性的线索属性，并且可以将相应的属性馈送到预测模型中(步骤13504)。预测模型输出预测，其可以是与每个可能的结果相关联的分数，或者基于其各自分数(例如，具有最高分数的结果)选择的单个预测结果(步骤13506)。线索生成系统可以以这种方式对线索列表中的每个线索进行迭代。例如，线索生成系统可以生成作为计算能力、能源能力、预测和预测、优化结果等的消费者的线索
在实施例中，线索生成系统将线索归类(步骤13508)并生成线索列表，从而向设施操作员或系统的主机提供线索包括可能愿意参与设施的原因的指示符，例如，线索是计算资源的密集用户，例如以预测复杂、多变量市场的行为或挖掘加密货币。在某些实施例中，当越多线索被存储和/或归类，线索生成系统就会不断检查线索列表(步骤13510)。
内容生成系统
在实施例中，平台的内容生成系统生成联系事件(例如电子邮件、文本消息或到网络帖子)或机器对机器消息(例如经由API或对等系统进行通信)的内容。在实施例中，使用基于设施属性、接收者属性(例如，基于人员的简档、人员的角色等)和/或与设施所涉及的项目或活动相关的人工智能来定制内容。内容生成系统可以植入一组模板，其可以例如通过在由人类创建者创建的训练数据集上训练内容生成系统进行定制，并且其可以通过基于平台所跟踪的结果的反馈来进一步训练，例如指示特定通信形式在生成对设施的捐赠时取得成功的结果，以及在本公开中所提到的其他指示符。内容生成系统可以基于设施、项目和/或一个或多个人的属性等来定制内容。例如，设施管理器可以接收关于与设施操作相关的事件的短消息，包括代码、首字母缩略词和术语，而来自设施的输出的外部消费者可以接收与同一事件相关的更正式的报告
图136描述内容生成系统生成个性化内容的操作。内容生成系统接收接收方ID、发送方ID(其可以是个人或系统等)和设施ID(步骤13602)。内容生成系统可以基于接收方、发送方和设施之间的关系和/或基于其他考虑(例如，作为忙管理器的接收方更可能响应较不正式的消息或较正式的消息)来确定将使用的适当模板(步骤13604)。内容生成系统可以将模板(或其标识符)连同接收方ID、发送方ID和设施ID一起提供给自然语言生成系统。自然语言生成系统可以基于设施ID获得设施属性，并且基于其身份获得对应于接收方或发送方的个人属性(步骤13606)。然后，自然语言生成系统可以基于所选择的模板、设施参数和/或本文描述的各种类型的其他属性来生成个性化或定制内容(步骤13608)。自然语言生成系统可以将所生成的内容输出到内容生成系统(步骤13610)
在实施例中，诸如设施管理者这样的人员可以批准由内容生成系统提供的所生成的内容和/或对所生成的内容进行编辑，然后例如经由电子邮件和/或其他通道发送内容。在实施例中，平台跟踪接触事件工作流程管理系统
在实施例中，工作流程管理系统可以支持与设施相关联的各种工作流程，例如包括设施管理者可以检查各种分析结果、状态信息等所使用的平台的接口。在实施例中，工作流程管理系统跟踪动作后跟踪模块的操作，以确保正确的跟踪消息被自动地发送到适当的个人、系统和/或服务，或者在使用平台的设施代理的控制下被发送到适当的个人、系统和/或服务
在各种实施例中，包括用于能源项目、计算项目(例如，加密货币和/或AI)和混合中的每一个的工作流程的各种元素。在实施例中，本文提供了一种用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据的信息技术系统，该系统具有一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，从而执行以下各项中的至少一个：预测设施生产结果的可能性；预测设施生产结果；优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用简档中产生有利的设施资源利用简档；优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择；优化可用能源和计算资源的征用和供应，以在一组可用简档中产生有利的设施输入资源简档；优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用简档中产生有利的设施资源配置简档；优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出简档；或生成应就设施可提供的输出联系当前或潜在客户的指示。
在实施例中，本文提供了一种具有智能、灵活的能源和计算设施的系统，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。与设施的输出有关的外部条件、一组输入资源、与一组设施资源有关的一组检测条件、与输出参数有关的一组检测条件、与设施输出的利用参数有关的一组检测条件、或从设施的数字孪生体接收的一组参数。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有具有再生能源设施的机器，该设施优化了计算任务、网络任务和能源消耗任务之间产生的能源的交付分配。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：一个在能源的远期市场上自动购买其能源的机器，一个在远期市场上自动购买能源信用的机器，g一个在能源的远期市场上自动聚合购买的机器群，一个在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器，一个在计算能力的远期市场上自动出售其计算能力的机器，一个在存储能力的远期市场上自动出售其计算存储能力的机器。一台在能源存储容量远期市场上自动出售其能源存储容量的机器，一台在网络容量远期市场上自动出售其网络带宽的机器，一队在网络频谱远期市场上自动购买频谱分配的机器，一队为计算任务分配自动优化能源利用的机器，一队自动汇总能源远期市场购买的集体优化数据的机器，一队自动汇总能源信用远期市场购买的集体优化数据的机器。一个自动汇总远期市场购买网络频谱的集体优化数据的机群，一个自动汇总远期市场销售计算能力的集体优化数据的机群，一个自动在能源现货市场购买其能源的机器，一个自动在现货市场购买能源信用的机器，一个自动汇总在能源现货市场购买的机群，一个自动汇总在现货市场购买能源信用的机群。一台在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一队在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一队为计算任务分配自动优化能源利用率的机器，一队自动汇总集体优化现货市场购买能源的数据，一队自动汇总集体优化现货市场购买能源积分的数据，一队自动汇总集体优化现货市场购买网络的数据。一个在计算能力远期市场上自动出售其总体计算能力的机器群，一个在存储能力远期市场上自动出售其总体计算存储能力的机器群，一个在能源存储能力远期市场上自动出售其总体能源存储能力的机器群，一个在网络容量远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信贷的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行较大的交易。一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务之间自动分配其计算能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务和数据存储任务之间自动分配集体网络容量的机群。计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群，使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作提供对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，用于聚合知识产权许可条款的分布式分类帐，其中分布式分类帐上的智能合约包装器允许在分类帐上进行操作，将知识产权添加到知识产权的聚合堆中。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以添加知识产权，从而同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将一方承诺于合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对涂装工艺指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问。分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对化学合成过程的指令集进行标记。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪些人和多少人查看过该商业秘密。一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，一种将知识产权项目标记化的分布式账本和一种报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，一种聚合指令集的分布式账本，其中对分布式账本的操作将至少一个指令加入预先存在的指令集以提供一个修改的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于对可用能源的理解来驱动计算资源执行交易的加密货币交易的执行。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源。一个在远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在远期市场上自动集合购买注意力的机群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化可用能源和计算资源的申购和供应，在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施产出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在能源的远期市场上自动购买其能源的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个：一个在远期市场上自动购买能源积分的机器，一个在能源的远期市场上自动聚合购买能源积分的机器群，一个在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器，一个在计算能力的远期市场上自动出售其计算能力的机器，一个在存储能力的远期市场上自动出售其计算存储能力的机器。一台在能源存储容量远期市场上自动出售其能源存储容量的机器，一台在网络容量远期市场上自动出售其网络带宽的机器，一队在网络频谱远期市场上自动购买频谱分配的机器，一队为计算任务分配自动优化能源利用率的机器，一队自动汇总能源远期市场购买的集体优化数据的机器，一队自动汇总能源信用远期市场购买的集体优化数据的机器。一个自动汇总远期市场购买网络频谱的集体优化数据的机群，一个自动汇总远期市场销售计算能力的集体优化数据的机群，一个在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一个在现货市场上自动购买能源点数的机器，一个在能源现货市场上自动汇总购买能源点数的机群，一个在现货市场上自动购买网络频谱分配的机器。一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机群，一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源信用现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其汇总计算能力的机群。一个在存储容量的远期市场上自动出售其总体计算存储容量的机器群，一个在能源存储容量的远期市场上自动出售其总体能源存储容量的机器群，一个在网络容量的远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行较大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行大交易来自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器。一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个数据存储任务和一个网络任务，一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，其中在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中，一个聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权到一个聚合的知识产权堆栈，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作承诺一方的合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对涂装工艺指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问。分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对化学合成过程的指令集进行标记。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密。一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，一种将知识产权项目标记化的分布式账本和一种报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，一种聚合指令集的分布式账本，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于对可用能源的理解的加密货币交易的执行，以驱动计算资源来执行该交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源。一个在远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在远期市场上自动集合购买注意力的机群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化可用能源和计算资源的申购和供应，在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数，在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买能源信贷的机器。该交易使能系统进一步包括在能源的远期市场上自动聚合购买的机器群、在远期市场上自动聚合购买能源信用的机器群、在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器、在计算能力的远期市场上自动出售其计算能力的机器、在存储能力的远期市场上自动出售其计算存储能力的机器、在能源存储能力的远期市场上自动出售其能源存储能力的机器的至少一个。一台在网络容量远期市场上自动出售其网络带宽的机器，一个在网络频谱远期市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用率的机群，一个自动汇总能源远期市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源信贷远期市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱远期市场购买的集体优化数据的机群。一个自动汇总远期市场销售计算能力的集体优化数据的机群，一个在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一个在现货市场上自动购买能源积分的机器，一个在能源现货市场上自动汇总购买能源积分的机群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器。一个自动优化能源利用以进行计算任务分配的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源点数的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买网络频谱的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群。一个在存储容量的远期市场上自动出售其总体计算存储容量的机器群，一个在能源存储容量的远期市场上自动出售其总体能源存储容量的机器群，一个在网络容量的远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行较大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或销售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中，一个聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权到一个聚合的知识产权堆栈，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作承诺一方的合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对涂装工艺指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问。分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对化工合成过程的指令集进行标记。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密。一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，一种将知识产权项目标记化的分布式账本和一种报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，一种聚合指令集的分布式账本，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于对可用能源的理解的加密货币交易的执行，以驱动计算资源来执行该交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源。一个在远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在远期市场上自动集合购买注意力的机群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化可用能源和计算资源的申购和供应，在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施产出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在能源的远期市场上自动聚集购买的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个：一个在远期市场上自动集合购买能源积分的机群，一个在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器，一个在计算能力的远期市场上自动出售其计算能力的机器，一个在存储能力的远期市场上自动出售其计算存储能力的机器，一个在能源存储能力的远期市场上自动出售其能源存储能力的机器，一个在网络能力的远期市场上自动出售其网络带宽的机器。一个在网络频谱远期市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用率的机群，一个自动汇总能源远期市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源信用远期市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱远期市场购买的集体优化数据的机群。一个自动汇总远期市场销售计算能力的集体优化数据的机群，一个在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一个在现货市场上自动购买能源积分的机器，一个在能源现货市场上自动汇总购买能源积分的机群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器。一个自动优化能源利用以进行计算任务分配的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源积分的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买网络频谱的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群，一个自动在存储能力远期市场上出售其总计算存储能力的机群。一个在能源存储容量远期市场上自动出售其总的能源存储容量的机群，一个在网络容量远期市场上自动出售其总的网络带宽的机群，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行大交易来自动执行购买或销售能源积分的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器。一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，其中在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到汇总的知识产权堆栈中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将一方承诺于合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对可执行的算法逻辑的访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本对半导体制造工艺的指令集进行标记。分布式账本将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问；分布式账本将无服务器代码逻辑代币化，在分布式账本上操作可证明对无服务器代码逻辑的访问；分布式账本将晶体制造系统的指令集代币化。分布式账本，用于标记食品准备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪一方和多少一方查看过该商业秘密，分布式账本，将指令集标记化。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。分布式账本，该账本汇集了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇集指令集的分布式账本的智能包装器。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场上的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集上学习的系统。一套用于训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果的系统，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买能源信用的机器群。该交易使能系统具有在远期市场上自动聚合购买能源信用的机器群，可以进一步包括以下的至少一个：在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器，在计算能力的远期市场上自动销售其计算能力的机器，在存储能力的远期市场上自动销售其计算存储能力的机器，在能源存储能力的远期市场上自动销售其能源存储能力的机器。一台在网络容量远期市场上自动出售其网络带宽的机器，一个在网络频谱远期市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用率的机群，一个自动汇总能源远期市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源信贷远期市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱远期市场购买的集体优化数据的机群。一个自动汇总远期市场销售计算能力的集体优化数据的机群，一个在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一个在现货市场上自动购买能源积分的机器，一个在能源现货市场上自动汇总购买能源积分的机群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器。一个自动优化能源利用以进行计算任务分配的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源积分的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买网络频谱的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群，一个自动在储存能力远期市场上出售其总计算储存能力的机群。自动在能源存储容量的远期市场上出售其总的能源存储容量的机器群，自动在网络容量的远期市场上出售其总的网络带宽的机器群，根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行大交易来自动执行购买或销售能源积分的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器。一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，其中在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到汇总的知识产权堆栈中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将一方承诺于合同条款，将指令集标记化的分布式账本，从而使分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对可执行的算法逻辑的访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本对半导体制造工艺的指令集进行标记。分布式账本将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问；分布式账本将无服务器代码逻辑代币化，在分布式账本上操作可证明对无服务器代码逻辑的访问；分布式账本将晶体制造系统的指令集代币化。分布式账本，用于标记食品准备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪一方和多少一方查看过该商业秘密，分布式账本，将指令集标记化。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。分布式账本，该账本汇集了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇集指令集的分布式账本的智能包装器。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场上的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集上学习的系统。一套用于训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果的系统，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个：一个在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器，并具有一个在计算能力的远期市场上自动出售其计算能力的机器，一个在存储能力的远期市场上自动出售其计算存储能力的机器，一个在能源存储能力的远期市场上自动出售其能源存储能力的机器，一个在网络能力的远期市场上自动出售其网络带宽的机器，一个在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器群。一个自动优化能源利用以进行计算任务分配的机群，一个自动汇总远期市场购买能源的集体优化数据的机群，一个自动汇总远期市场购买能源积分的集体优化数据的机群，一个自动汇总远期市场购买网络频谱的集体优化数据的机群，一个自动汇总远期市场销售计算容量的集体优化数据的机群。一台在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一台在现货市场上自动购买能源点数的机器，一个在能源现货市场上自动聚合购买的机器舰队，一个在现货市场上自动聚合购买能源点数的机器，一台在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器舰队，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机器。一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源信用现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群，一个自动在储存能力远期市场上出售其总计算储存能力的机群。一个在能源存储容量远期市场上自动出售其总的能源存储容量的机器群，一个在网络容量远期市场上自动出售其总的网络带宽的机器群，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行大交易来自动执行购买或销售能源积分的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器。一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，其中在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到汇总的知识产权堆栈中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将一方承诺于合同条款，将指令集标记化的分布式账本，从而使分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对可执行的算法逻辑的访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本对半导体制造工艺的指令集进行标记。分布式账本将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问；分布式账本将无服务器代码逻辑代币化，在分布式账本上操作可证明对无服务器代码逻辑的访问；分布式账本将晶体制造系统的指令集代币化。分布式账本，用于标记食品准备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪一方和多少一方查看过该商业秘密，分布式账本，将指令集标记化。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。分布式账本，该账本汇集了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一个用于管理汇集指令集的分布式账本的智能包装器。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场上的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集上学习的系统。一套用于训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果的系统，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台在计算能力的远期市场上自动出售其计算能力的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：在存储容量的远期市场上自动出售其计算存储容量的机器、在能源存储容量的远期市场上自动出售其能源存储容量的机器、在网络容量的远期市场上自动出售其网络带宽的机器、在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器群、为计算任务分配自动优化能源利用的机器群、自动汇总能源远期市场购买的集体优化数据的机器群。一个自动汇总集体优化远期市场购买能源信用的机器群，一个自动汇总集体优化远期市场购买网络频谱的机器群，一个自动汇总集体优化远期市场销售计算能力的机器群，一个自动在能源现货市场购买其能源的机器，一个自动在现货市场购买能源信用的机器，一个自动汇总在能源现货市场购买的机器群。一个在现货市场上自动聚合购买能源积分的机群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机群，一个自动聚合能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动聚合能源积分现货市场购买的集体优化数据的机群。一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个在计算能力远期市场上自动出售其总计算能力的机群，一个在存储能力远期市场上自动出售其总计算存储能力的机群，一个在能源存储能力远期市场上自动出售其总能源存储能力的机群，一个在网络能力远期市场上自动出售其总网络带宽的机群。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，它通过小规模交易测试计算能力的现货市场，并根据小规模交易的结果迅速执行较大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台在核心任务中自动分配其能源容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源能力的机器群。一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机群，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络能力的机群，一种使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问，对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对3D打印机的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对该制造工艺的访问，分布式账本，将固件程序标记化。分布式账本对固件程序进行标记，以便对固件程序进行可证明的访问，分布式账本对FPGA的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作提供对FPGA的可证明的访问，分布式账本对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行操作，从而对无服务器代码逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，从而对分布式账本进行操作，对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记。分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将商业秘密与专家包装物进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，证明哪些方面以及有多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统中执行该指令集导致将一笔交易记录在分布式账本中。一种将知识产权项目代币化的分布式账本和一个报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场上的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集上学习的系统。一套用于训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果的系统，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在存储容量的远期市场上自动出售其计算存储容量的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：一个在存储容量的远期市场上自动出售其计算存储容量的机器，并有一个在能源存储容量的远期市场上自动出售其能源存储容量的机器，一个在网络容量的远期市场上自动出售其网络带宽的机器，一个在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器群，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机器群，一个自动汇总能源远期市场购买的集体优化数据的机器群。一个自动汇总集体优化远期市场购买能源信用的机器群，一个自动汇总集体优化远期市场购买网络频谱的机器群，一个自动汇总集体优化远期市场销售计算能力的机器群，一个自动在能源现货市场购买其能源的机器，一个自动在现货市场购买能源信用的机器，一个自动汇总在能源现货市场购买的机器群。一个在现货市场上自动聚合购买能源积分的机群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机群，一个自动聚合能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动聚合能源积分现货市场购买的集体优化数据的机群。一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个在计算能力远期市场上自动出售其总计算能力的机群，一个在存储能力远期市场上自动出售其总计算存储能力的机群，一个在能源存储能力远期市场上自动出售其总能源存储能力的机群，一个在网络能力远期市场上自动出售其总网络带宽的机群。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，它通过小规模交易测试计算能力的现货市场，并根据小规模交易的结果迅速执行较大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台在核心任务中自动分配其能源容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源能力的机器群。一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机群，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络能力的机群，一种使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问，对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对3D打印机的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对用于涂层工艺的指令集进行标记。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对该制造工艺的访问，分布式账本，将固件程序标记化。分布式账本对固件程序进行标记，以便对固件程序进行可证明的访问，分布式账本对FPGA的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作提供对FPGA的可证明的访问，分布式账本对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行操作，从而对无服务器代码逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，从而对分布式账本进行操作，对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记。分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将商业秘密与专家包装物进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，证明哪些方面以及有多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统中执行该指令集导致将一笔交易记录在分布式账本中。一种将知识产权项目代币化的分布式账本和一个报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行一项交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集上学习的系统。一套用于训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果的系统，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在能源储存能力的远期市场上自动出售其能源储存能力的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个：一个在网络容量的远期市场上自动出售其网络带宽的机器、一个在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器群、一个为计算任务分配自动优化能源利用的机器群、一个自动汇总能源的远期市场购买的集体优化数据的机器群、一个自动汇总能源积分的远期市场购买的集体优化数据的机器群。一个自动汇总远期市场购买网络频谱的集体优化数据的机群，一个自动汇总远期市场销售计算能力的集体优化数据的机群，一个在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一个在现货市场上自动购买能源积分的机器，一个在能源现货市场上自动汇总购买能源积分的机群，一个在现货市场上自动购买网络频谱分配的机器。一个自动在网络频谱现货市场上购买频谱分配的机群，一个自动优化计算任务分配的能源利用率的机群，一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源信用现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群。一个在计算能力远期市场上自动出售其总体计算能力的机器群，一个在存储能力远期市场上自动出售其总体计算存储能力的机器群，一个在能源存储能力远期市场上自动出售其总体能源存储能力的机器群，一个在网络容量远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行较大的交易，一台自动在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间分配其能源容量。一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一组在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能量能力的机器，一组在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器。数据存储任务和网络任务，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式账本的知识产权许可条款，在分布式账本上执行操作提供对知识产权的访问并使执行方承诺知识产权许可条款，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上进行操作，对可执行的算法逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记。分布式账本将3D打印机的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本将涂层工艺的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本将固件程序标记化，从而在分布式账本上的操作提供对该固件程序的可证明的访问。分布式账本，将FPGA的指令集代币化，这样在分布式账本上的操作可以证明对FPGA的访问，分布式账本，将无服务器代码逻辑代币化，这样在分布式账本上的操作可以证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，将晶体制造系统的指令集代币化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将食物准备过程的指令集代币化。分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将商业秘密与专家包装物进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，证明哪些方面以及有多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统中执行该指令集会在分布式账本中记录一笔交易。一种将知识产权项目代币化的分布式账本和一个报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场上的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集上学习的系统。一套用于训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果的系统，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在网络容量的远期市场上自动出售其网络带宽的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：一个在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机群、一个自动优化能源利用以进行计算任务分配的机群、一个自动汇总能源的远期市场购买的集体优化数据的机群、一个自动汇总能源积分的远期市场购买的集体优化数据的机群、一个自动汇总网络频谱的远期市场购买的集体优化数据的机群。一个自动汇总远期市场销售计算能力的集体优化数据的机群，一个在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一个在现货市场上自动购买能源积分的机器，一个在能源现货市场上自动汇总购买能源积分的机群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器。一个自动优化能源利用以进行计算任务分配的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源积分的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买网络频谱的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群。一个在存储容量的远期市场上自动出售其总体计算存储容量的机器群，一个在能源存储容量的远期市场上自动出售其总体能源存储容量的机器群，一个在网络容量的远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行大交易来自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器。在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群。能源存储任务、数据存储任务和网络任务，使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，在分布式账本上执行操作可获得知识产权并使执行方承诺知识产权许可条款，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以将知识产权添加到汇总的知识产权堆中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本对可执行算法逻辑进行标记。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对3D打印机的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记。分布式账本可对指令集进行可证明的访问，分布式账本可对半导体制造工艺的指令集进行标记，分布式账本可对制造工艺进行可证明的访问，分布式账本可对固件程序进行标记，分布式账本可对固件程序进行可证明的访问，分布式账本可对FPGA的指令集进行标记，分布式账本可对FPGA进行可证明的访问，分布式账本可对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，将晶体制造系统的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问；分布式账本，将食品制备过程的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问；分布式账本，将聚合物生产过程的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装由专家提供对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作，报告分析结果。分布式账本，该账本汇总了一组指令，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，用于管理汇总指令集的分布式账本的智能封装器。其中，该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行的专家系统，一种汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区的专家系统，一种使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易执行的专家系统。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，该系统用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在网络频谱的远期市场上自动购买频谱分配的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：自动优化用于计算任务分配的能源利用的机器群、自动汇总关于远期市场购买能源的集体优化数据的机器群、自动汇总关于远期市场购买能源信用的集体优化数据的机器群、自动汇总关于远期市场购买网络频谱的集体优化数据的机器群、自动汇总关于远期市场销售计算容量的集体优化数据的机器群。一台在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一台在现货市场上自动购买能源点数的机器，一个在能源现货市场上自动聚合购买的机器舰队，一个在现货市场上自动聚合购买能源点数的机器，一台在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器舰队，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机器。一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源积分现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群，一个自动在存储能力远期市场上出售其总计算存储能力的机群。一个在能源存储容量远期市场上自动出售其总的能源存储容量的机群，一个在网络容量远期市场上自动出售其总的网络带宽的机群，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或销售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆中，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权到一个聚合的知识产权堆栈，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作承诺一方的合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对涂装工艺指令集进行标记的分布式账本。分布式账本可对指令集进行可证明的访问，分布式账本可对半导体制造工艺的指令集进行标记，分布式账本可对制造工艺进行可证明的访问，分布式账本可对固件程序进行标记，分布式账本可对固件程序进行可证明的访问，分布式账本可对FPGA的指令集进行标记，分布式账本可对FPGA进行可证明的访问，分布式账本可对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，将晶体制造系统的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问；分布式账本，将食品制备过程的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问；分布式账本，将聚合物生产过程的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装由专家提供对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作，报告分析结果。分布式账本，该账本汇集了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇集指令集的分布式账本的智能包装器。其中，该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行的专家系统，一种汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区的专家系统，一种使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易执行的专家系统。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，该系统用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有自动优化计算任务分配的能源利用的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器群，该机器群自动汇总关于能源的远期市场购买的集体优化数据，该机器群自动汇总关于能源信用的远期市场购买的集体优化数据，该机器群自动汇总关于网络频谱的远期市场购买的集体优化数据，该机器群自动汇总关于计算能力的远期市场销售的集体优化数据。一台在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一台在现货市场上自动购买能源点数的机器，一个在能源现货市场上自动聚合购买的机器舰队，一个在现货市场上自动聚合购买能源点数的机器，一台在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器舰队，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机器。一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源信用现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群，一个自动在储存能力远期市场上出售其总计算储存能力的机群。自动在能源存储容量的远期市场上出售其总的能源存储容量的机器群，自动在网络容量的远期市场上出售其总的网络带宽的机器群，根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或销售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆中，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权到一个聚合的知识产权堆栈，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作承诺一方的合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对涂装工艺指令集进行标记的分布式账本。分布式账本可对指令集进行可证明的访问，分布式账本可对半导体制造过程的指令集进行标记，分布式账本可对制造过程进行可证明的访问，分布式账本可对固件程序进行标记，分布式账本可对固件程序进行可证明的访问，分布式账本可对FPGA的指令集进行标记，分布式账本可对FPGA进行可证明的访问，分布式账本可对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，将晶体制造系统的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问；分布式账本，将食品制备过程的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问；分布式账本，将聚合物生产过程的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装由专家提供对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本上记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果。分布式账本，该账本汇集了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇集指令集的分布式账本的智能包装器。其中，该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行的专家系统，一种汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区的专家系统，一种使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易执行的专家系统。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算机资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，该系统用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有自动汇总能源远期市场购买的集体优化数据的机群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器群，该机器群自动汇总远期市场购买能源积分的集体优化数据，该机器群自动汇总远期市场购买网络频谱的集体优化数据，该机器群自动汇总远期市场销售计算能力的集体优化数据，该机器在能源现货市场上自动购买其能源，该机器在现货市场上自动购买能源积分。一个在能源现货市场上自动聚合购买的机群，一个在现货市场上自动聚合购买能源积分的机群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机群，一个自动聚合能源现货市场购买集体优化数据的机群。一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动在计算能力的远期市场上出售其总体计算能力的机群，一个自动在存储能力的远期市场上出售其总体计算存储能力的机群，一个自动在能源存储能力的远期市场上出售其总体能源存储能力的机群。一台在网络容量远期市场上自动出售其总网络带宽的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，它通过小规模交易测试计算能力的现货市场，并根据小规模交易的结果迅速执行较大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售能源信贷的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易。一种在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能量的机器，一种在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器。一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群。一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机群，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络能力的机群，一种使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问，对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问；分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对该制造工艺进行可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪一方和多少一方查看过该商业秘密，分布式账本，将指令集标记化。分布式账本，该账本提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，分布式账本，该账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果，分布式账本，该账本汇总指令集，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，提供一个修改的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于对可用能源的理解来驱动计算资源执行交易的加密货币交易的执行。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，该系统用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有自动汇总关于能源信贷的远期市场购买的集体优化数据的机群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器群，该机器群自动汇总关于网络频谱的远期市场购买的集体优化数据，该机器群自动汇总关于计算能力的远期市场销售的集体优化数据，该机器群在能源的现货市场上自动购买其能源，该机器群在现货市场上自动购买能源信用，该机器群在能源的现货市场上自动汇总购买，该机器群在现货市场上自动汇总购买能源信用。一台在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一队在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一队为计算任务分配自动优化能源利用率的机器，一队自动汇总集体优化现货市场购买能源的数据，一队自动汇总集体优化现货市场购买能源积分的数据，一队自动汇总集体优化现货市场购买网络的数据。一个在计算能力远期市场上自动出售其总体计算能力的机器群，一个在存储能力远期市场上自动出售其总体计算存储能力的机器群，一个在能源存储能力远期市场上自动出售其总体能源存储能力的机器群，一个在网络容量远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行较大的交易，一台自动在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间分配其能源容量。一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一组在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能量能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机群，一个使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺接受知识产权许可条款。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问，对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问；分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对该制造工艺进行可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪一方和多少一方查看过该商业秘密，分布式账本，将指令集标记化。分布式账本，该账本提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，分布式账本，该账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果，分布式账本，该账本汇总指令集，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，提供一个修改的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于对可用能源的理解来驱动计算资源执行交易的加密货币交易的执行。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，该系统用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有自动汇总关于网络频谱的远期市场购买的集体优化的数据的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器群，该机器群自动汇总关于计算能力的远期市场销售的集体优化数据，一个在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一个在现货市场上自动购买能源信贷的机器，一个在能源现货市场上自动汇总购买能源信贷的机器群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器。一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用率的机群，一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源信用现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群。一个在存储容量的远期市场上自动出售其总体计算存储容量的机器群，一个在能源存储容量的远期市场上自动出售其总体能源存储容量的机器群，一个在网络容量的远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间分配其能源容量。一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源能力的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器群。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机群，一个使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺接受知识产权许可条款。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问，对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问；分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对该制造工艺进行可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪一方和多少一方查看过该商业秘密，分布式账本，将指令集标记化。分布式账本，该账本提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，分布式账本，该账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果，分布式账本，该账本汇总指令集，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，提供一个修改的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以推动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器。一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施投入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有自动汇总计算能力的远期市场销售的集体优化数据的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个：一个在能源现货市场上自动购买其能源的机器，一个在现货市场上自动购买能源积分的机器，一个在能源现货市场上自动汇总购买的机器群，一个在现货市场上自动汇总购买能源积分的机器群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器群。一个自动优化能源利用以进行计算任务分配的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源点数的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买网络频谱的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群。一个在存储容量的远期市场上自动出售其总体计算存储容量的机器群，一个在能源存储容量的远期市场上自动出售其总体能源存储容量的机器群，一个在网络容量的远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行较大的交易，一台自动在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间分配其能源容量。一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一组在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能量能力的机器，一组在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器。数据存储任务和网络任务，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式账本的知识产权许可条款，在分布式账本上执行操作提供对知识产权的访问并使执行方承诺知识产权许可条款，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本对固件程序进行标记。分布式账本对固件程序进行标记，以便对固件程序进行可证明的访问，分布式账本对FPGA的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作提供对FPGA的可证明的访问，分布式账本对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行操作，从而对无服务器代码逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，从而对分布式账本进行操作，对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记。分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将商业秘密与专家包装物进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，证明哪些方面以及有多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统中执行该指令集导致将交易记录在该分布式账本中。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种使用机器学习以根据税收状况优化执行加密货币交易的专家系统。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以推动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器。一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在能源现货市场上自动购买其能源的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：一个在现货市场上自动购买能源积分的机器，一个在能源现货市场上自动聚合购买的机器群，一个在现货市场上自动聚合购买能源积分的机器群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一个在网络频谱现货市场上自动购买的机器群。一个自动优化能源利用以进行计算任务分配的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买能源点数的机群，一个自动汇总集体优化现货市场购买网络频谱的机群，一个自动在计算能力远期市场上出售其总计算能力的机群。一个在存储容量的远期市场上自动出售其总体计算存储容量的机器群，一个在能源存储容量的远期市场上自动出售其总体能源存储容量的机器群，一个在网络容量的远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行较大的交易，一台自动在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间分配其能源容量。一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一组在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能量能力的机器，一组在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器。数据存储任务和网络任务，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式账本的知识产权许可条款，在分布式账本上执行操作提供对知识产权的访问并使执行方承诺知识产权许可条款，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上进行操作就可以证明对指令集的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上进行操作就可以证明对指令集的访问，分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上进行操作就可以证明对制造工艺的访问，分布式账本，对固件程序进行标记。分布式账本对固件程序进行标记，以便对固件程序进行可证明的访问，分布式账本对FPGA的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作提供对FPGA的可证明的访问，分布式账本对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行操作，从而对无服务器代码逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，从而对分布式账本进行操作，对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记。分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将商业秘密与专家包装物进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，证明哪些方面以及有多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统中执行该指令集导致将一笔交易记录在分布式账本中。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以推动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器。一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在现货市场上自动购买能源信用的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：一个在能源现货市场上自动聚合购买的机群，一个在现货市场上自动聚合购买能源积分的机群，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机器，一个在网络频谱现货市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机群，一个自动聚合能源现货市场购买的集体优化数据的机群。一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动在计算能力的远期市场上出售其总体计算能力的机群，一个自动在存储能力的远期市场上出售其总体计算存储能力的机群，一个自动在能源存储能力的远期市场上出售其总体能源存储能力的机群。基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测能源价格的远期市场定价的机器，基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或销售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一种使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，其中在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以将知识产权添加到汇总的知识产权堆中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问。分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问；分布式账本，对固件程序进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，对FPGA的指令集进行标记。分布式账本，将无服务器代码逻辑代币化，在分布式账本上操作可证明对无服务器代码逻辑的访问；分布式账本，将晶体制造系统的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对指令集的访问；分布式账本，将食物制备过程的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业机密标记化。一种将商业秘密的观点汇总成一个链，以证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密的分布式账本，一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，而在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录一笔交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种使用机器学习以根据税收状况优化执行加密货币交易的专家系统。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以推动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器。一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施投入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在能源的现货市场上自动聚集购买的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：在现货市场上自动聚合购买能源信用的机器群、在网络频谱的现货市场上自动购买频谱分配的机器群、为计算任务分配自动优化能源利用的机器群、自动聚合现货市场购买能源的集体优化数据的机器群。一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动在计算能力的远期市场上出售其总体计算能力的机群，一个自动在存储能力的远期市场上出售其总体计算存储能力的机群，一个自动在能源存储能力的远期市场上出售其总体能源存储能力的机群。基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测能源价格的远期市场定价的机器，基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测能源信用的远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行大交易来自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、数据存储任务之间自动分配其能源容量的机器。一种在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一种在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆中，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权到一个聚合的知识产权堆栈，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作承诺一方的合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对涂装工艺指令集进行标记的分布式账本。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对制造工艺的访问；分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证实的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本。分布式账本，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明的访问，分布式账本，对带有专家包装的商业秘密进行标记，对分布式账本的操作提供对商业秘密的可证明的访问，包装提供由专家对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本上记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作，报告分析结果。分布式账本，该账本汇总了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇总指令集的分布式账本的智能包装器。其中，该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器。一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在现货市场上自动聚合购买能源信用的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：一个在网络频谱的现货市场上自动购买频谱分配的机器，一个在网络频谱的现货市场上自动购买频谱分配的机群，一个为计算任务分配自动优化能源利用的机群，一个自动汇总现货市场购买能源的集体优化数据的机群，一个自动汇总现货市场购买能源积分的集体优化数据的机群。一个自动汇总现货市场购买网络频谱的集体优化数据的机群，一个自动在计算能力的远期市场上出售其总计算能力的机群，一个自动在存储能力的远期市场上出售其总计算存储能力的机群，一个自动在能源存储能力的远期市场上出售其总能源存储能力的机群。基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测能源价格的远期市场定价的机器，基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测能源信用的远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行大交易来自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、数据存储任务之间自动分配其能源容量的机器。一种在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一种在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆中，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权到一个聚合的知识产权堆栈，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作承诺一方的合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对涂装工艺指令集进行标记的分布式账本。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对制造工艺的访问；分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证实的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本。分布式账本，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明的访问，分布式账本，对带有专家包装的商业秘密进行标记，对分布式账本的操作提供对商业秘密的可证明的访问，包装提供由专家对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作，报告分析结果。分布式账本，该账本汇总了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇总指令集的分布式账本的智能包装器。其中，该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行一个加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器。一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在网络频谱的现货市场上自动购买频谱分配的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：在网络频谱的现货市场上自动购买频谱分配的机器群、为计算任务分配自动优化能源利用的机器群、自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机器群、自动汇总能源积分的现货市场购买的集体优化数据的机器群。一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群，一个在计算能力远期市场上自动出售其总计算能力的机群，一个在存储能力远期市场上自动出售其总计算存储能力的机群，一个在能源存储能力远期市场上自动出售其总能源存储能力的机群，一个在网络能力远期市场上自动出售其总网络带宽的机群。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行大交易来自动执行购买或出售能源积分的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、数据存储任务之间自动分配其能量的机器。一种在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一种在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆中，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权到一个聚合的知识产权堆栈，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作承诺一方的合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对涂装工艺指令集进行标记的分布式账本。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对制造工艺的访问；分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证实的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本。分布式账本，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明的访问，分布式账本，对带有专家包装的商业秘密进行标记，对分布式账本的操作提供对商业秘密的可证明的访问，包装提供由专家对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作，报告分析结果。分布式账本，该账本汇集了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇集指令集的分布式账本的智能包装器。其中，该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行一个加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器。一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在网络频谱的现货市场上自动购买频谱分配的机群。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：一个自动优化能源利用以进行计算任务分配的机群，一个自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总能源信用现货市场购买的集体优化数据的机群，一个自动汇总网络频谱现货市场购买的集体优化数据的机群。一个在计算能力远期市场上自动出售其总体计算能力的机器群，一个在存储能力远期市场上自动出售其总体计算存储能力的机器群，一个在能源存储能力远期市场上自动出售其总体能源存储能力的机器群，一个在网络容量远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台在核心任务中自动分配其能源容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源能力的机器群。一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机群，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络能力的机群，一种使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以将知识产权添加到汇总的知识产权堆栈中，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以添加知识产权，同意在账本中的各方分摊使用费。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到汇总的知识产权堆栈中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将一方承诺于合同条款，将指令集标记化的分布式账本，从而使分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对可执行的算法逻辑的访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本对半导体制造工艺的指令集进行标记。分布式账本，将固件程序标记化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集标记化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问；分布式账本，将无服务器代码逻辑标记化，在分布式账本上操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样，对分布式账本的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对化学合成过程的指令集进行标记。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪一方和多少人查看过该商业秘密。分布式账本，对指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，分布式账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据在分布式账本或知识产权上进行的操作报告分析结果，分布式账本汇总指令集。其中，在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中，智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，用于加密货币币的智能包装器，根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行的专家系统，一种汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区的专家系统，一种使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易执行的专家系统。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有自动优化计算任务分配的能源利用的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器群，该机器群自动汇总关于能源现货市场购买的集体优化的数据，该机器群自动汇总关于能源信用现货市场购买的集体优化的数据，该机器群自动汇总关于网络频谱现货市场购买的集体优化的数据，该机器群自动在计算能力的远期市场上出售其总计算能力。一个在存储容量的远期市场上自动出售其总体计算存储容量的机器群，一个在能源存储容量的远期市场上自动出售其总体能源存储容量的机器群，一个在网络容量的远期市场上自动出售其总体网络带宽的机器群，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社会媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台自动在核心任务、计算任务、能源存储任务之间分配其能源能力的机器。数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源能力的机器群，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器群，在核心任务。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机群，一个使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺接受知识产权许可条款。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问，对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问；分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对该制造工艺进行可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制作系统的指令集进行标记。分布式账本，用于标记食品准备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密。分布式账本，对指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，分布式账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据在分布式账本或知识产权上进行的操作报告分析结果，分布式账本汇总指令集。其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行的专家系统，一种汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区的专家系统，一种使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易执行的专家系统。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有自动汇总能源现货市场购买的集体优化数据的机群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器群，该机器群自动汇总关于能源信贷的现货市场购买的集体优化数据，该机器群自动汇总关于网络频谱的现货市场购买的集体优化数据，该机器群自动在计算能力的远期市场上出售其总计算能力，该机器群自动在存储能力的远期市场上出售其总计算存储能力。一个在能源存储容量远期市场上自动出售其总的能源存储容量的机器群，一个在网络容量远期市场上自动出售其总的网络带宽的机器群，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一个根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或出售能源积分的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务之间自动分配其计算容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，在分布式账本上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问，对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问；分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对该制造工艺进行可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制作系统的指令集进行标记。分布式账本，用于标记食品准备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密。分布式账本，对指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，分布式账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据在分布式账本或知识产权上进行的操作报告分析结果，分布式账本汇总指令集。其中，在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中，智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，用于加密货币币的智能包装器，根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行的专家系统，一种汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区的专家系统，一种使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易执行的专家系统。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施成果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施成果的训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有自动汇总关于能源信贷的现货市场购买的集体优化数据的机群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器群，该机器群自动汇总关于网络频谱的现货市场购买的集体优化数据，该机器群自动在计算能力的远期市场上出售其总的计算能力，该机器群自动在存储能力的远期市场上出售其总的计算存储能力，该机器群自动在能量存储能力的远期市场上出售其总的能量存储能力。基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测能源价格的远期市场定价的机器，基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，基于从社交媒体数据源收集的信息，自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行大交易来自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器。在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机群，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机群，在核心任务。计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群，使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作提供对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，用于聚合知识产权许可条款的分布式分类帐，其中分布式分类帐上的智能合约包装器允许在分类帐上进行操作，将知识产权添加到知识产权的聚合堆中。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权，从而同意在分类账中的各方之间分摊使用费，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权到知识产权的汇总堆中。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上进行操作就可以证明对指令集的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上进行操作就可以证明对指令集的访问，分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上进行操作就可以证明对制造工艺的访问，分布式账本，对固件程序进行标记。分布式账本将固件程序代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本将FPGA的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本将无服务器代码逻辑代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本将晶体制造系统的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密。分布式账本，对指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，分布式账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据在分布式账本或知识产权上进行的操作报告分析结果，分布式账本汇总指令集。其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行的专家系统，一种汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区的专家系统，一种使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易执行的专家系统。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自动汇总网络频谱的现货市场购买的集体优化数据的机群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器群，该机器群在计算能力的远期市场上自动出售其总体计算能力，该机器群在存储能力的远期市场上自动出售其总体计算存储能力，该机器群在能源存储能力的远期市场上自动出售其总体能源存储能力，该机器群在网络能力的远期市场上自动出售其总体网络带宽。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行大交易来自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器。在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群。能源存储任务、数据存储任务和网络任务，使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，在分布式账本上执行操作可获得知识产权并使执行方承诺知识产权许可条款，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以添加知识产权，从而同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以添加知识产权到一个汇总的知识产权堆栈，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问，
分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问。分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问；分布式账本，对固件程序进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，对FPGA的指令集进行标记。分布式账本，将无服务器代码逻辑代币化，在分布式账本上操作可证明对无服务器代码逻辑的访问；分布式账本，将晶体制造系统的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对指令集的访问；分布式账本，将食物制备过程的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将商业秘密与专家包装物进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，证明哪些方面以及有多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集进行标记，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统中执行该指令集会在分布式账本中记录一笔交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种使用机器学习以根据税收状况优化执行加密货币交易的专家系统。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以推动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施成果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施成果训练集的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有在计算能力的远期市场上自动出售其总计算能力的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：在存储容量的远期市场上自动出售其总的计算存储容量的机器群，在能源存储容量的远期市场上自动出售其总的能源存储容量的机器群，在网络容量的远期市场上自动出售其总的网络带宽的机器群，基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售能源信贷的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易。一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆中，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作添加知识产权到一个聚合的知识产权堆栈，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作承诺一方的合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对涂装工艺指令集进行标记的分布式账本。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对制造工艺的访问；分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，将带有专家包装的商业秘密标记化的分布式账本。一种将商业秘密的观点汇总成一个链，以证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密的分布式账本，一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本上记录交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种使用机器学习以根据税收状况优化执行加密货币交易的专家系统。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以推动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在存储容量的远期市场上自动出售其总计算存储容量的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个：一个在能源存储容量的远期市场上自动出售其总的能源存储容量的机器群，一个在网络容量的远期市场上自动出售其总的网络带宽的机器群，一个基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，一个基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台在核心任务中自动分配其能源容量的机器。一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器。在一个核心任务、一个计算任务、一个能源存储任务、一个数据存储任务和一个网络任务之间自动分配集体能源容量的机群，在一个核心任务、一个计算任务、一个能源存储任务、一个数据存储任务和一个网络任务之间自动分配集体计算容量的机群。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机群，一个使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺接受知识产权许可条款。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，将知识产权添加到知识产权的汇总堆栈中，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，添加知识产权，以同意在账本中的各方分摊使用费。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的汇总堆栈中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将一方承诺于合同条款，将指令集标记化的分布式账本。分布式账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将可执行算法逻辑标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对可执行算法逻辑的访问，分布式账本将3D打印机指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将涂装工艺的指令集标记化。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对制造工艺的访问；分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本将化学合成过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将带有专家包装的商业机密标记化。一种将商业秘密的观点汇总成一个链，以证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密的分布式账本，一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，而在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种使用机器学习以根据税收状况优化执行加密货币交易的专家系统。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以推动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一个用于学习设施成果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的输出中产生一个有利的设施资源输出选择，一个用于学习设施成果训练集的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，或一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在能源储存容量的远期市场上自动出售其聚合能源储存容量的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器群，该机器群在网络容量的远期市场上自动出售其总的网络带宽，一个基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，一个基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一个基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。一台根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或销售计算能力的套利策略的机器，一台通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行更大交易来自动执行购买或销售储能能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或出售能源积分的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务之间自动分配其计算容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，一个使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式分类帐的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问，对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本将可执行的算法逻辑标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对可执行的算法逻辑的访问，分布式账本将3D打印机指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本将涂装工艺的指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本将半导体制造工艺的指令集标记化。分布式账本，将固件程序标记化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集标记化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问；分布式账本，将无服务器代码逻辑标记化，在分布式账本上操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装由专家提供对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作，报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行一个加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用的配置中配置该设施一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自动在网络容量的远期市场上出售其总网络带宽的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器，该机器根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，该机器根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，该机器根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，该机器根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。一台自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或出售能源积分的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务之间自动分配其计算容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，在分布式账本上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问，对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本将可执行的算法逻辑标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对可执行的算法逻辑的访问，分布式账本将3D打印机指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本将涂装工艺的指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本将半导体制造工艺的指令集标记化。分布式账本，将固件程序标记化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集标记化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问；分布式账本，将无服务器代码逻辑标记化，在分布式账本上操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装由专家提供对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作，报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用的配置中配置该设施一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器，该机器根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，该机器根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，该机器根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。一台自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，它通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台自动执行购买或出售能源积分的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行更大的交易，一台在核心任务中自动分配其能源容量的机器。一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一种使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，其中在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权，从而同意在分类账中的各方之间分摊使用费，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权到知识产权的汇总堆中。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本对固件程序进行标记。分布式账本将固件程序代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本将FPGA的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本将无服务器代码逻辑代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本将晶体制造系统的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密。分布式账本，对指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，分布式账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据在分布式账本或知识产权上进行的操作报告分析结果，分布式账本汇总指令集。其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行一个加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用的配置中配置该设施一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。该交易使能系统可以进一步包括以下中的至少一个：一个基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器；一个基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器；一个通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略的机器。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售能源信贷的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易。一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务和数据存储任务之间自动分配集体能源容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络能力的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆中，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以将知识产权添加到一个聚合的知识产权堆栈，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问。分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供对制造工艺的可证明的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作提供对固件程序的可证明的访问。分布式账本，将FPGA的指令集代币化，这样在分布式账本上的操作可以证明对FPGA的访问，分布式账本，将无服务器代码逻辑代币化，这样在分布式账本上的操作可以证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，将晶体制造系统的指令集代币化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将食物准备过程的指令集代币化。分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，分布式账本将化学合成过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，分布式账本将生物生产过程的指令集标记化。分布式账本，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点聚集成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，标记化指令集。分布式账本，该账本提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，分布式账本，该账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果，分布式账本，该账本汇总指令集，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，提供一个修改的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能量价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源的智能代理。一个在远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在远期市场上自动集合购买注意力的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果，用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用的配置中配置该设施一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器，该机器基于从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，该机器通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果快速执行较大的交易，自动执行购买或销售计算能力的套利策略。一台自动执行购买或出售储能能力的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果迅速执行更大的交易。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台自动执行购买或出售能源信用的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果快速执行较大的交易，一台在核心任务中自动分配其能源容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源能力的机器群。一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机群，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络能力的机群，一种使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式分类帐中的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以将知识产权添加到汇总的知识产权堆栈中，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以添加知识产权，同意在账本中的各方分摊使用费。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的汇总堆栈中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将一方承诺于合同条款，将指令集标记化的分布式账本。分布式账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将可执行算法逻辑标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对可执行算法逻辑的访问，分布式账本将3D打印机指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将涂装工艺的指令集标记化。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对制造工艺的访问；分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问。将无服务器代码逻辑标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对无服务器代码逻辑的可证明的访问，将晶体制造系统的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，将食品准备过程的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问。分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业机密标记化。一种将商业秘密的观点汇总成一个链，以证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密的分布式账本，一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本上记录交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源的智能代理。一个在远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在远期市场上自动集合购买注意力的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果，用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用的配置中配置该设施一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从社交媒体数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或出售计算能力的套利策略，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行更大的交易来自动执行购买或出售储能能力的套利策略。一台自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略的机器，通过用小额交易测试计算能力的现货市场，并根据小额交易的结果快速执行较大的交易。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或销售能源积分的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务之间自动分配其计算容量的机器。在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，一个使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式分类帐的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，将知识产权添加到知识产权的汇总堆栈中，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，添加知识产权以同意在账本中的各方分摊使用费。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的汇总堆栈中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将一方承诺于合同条款，将指令集标记化的分布式账本。分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行的算法逻辑的可证明的访问；分布式账本，对3D打印机的指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问。分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，将晶体制造系统的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问；分布式账本，将食品制备过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问；分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化。分布式账本将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，将带有专家包装的商业秘密标记化的分布式账本。一种将商业秘密的观点汇总成一个链，以证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密的分布式账本，一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，而在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能量价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源的智能代理。一个在远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在远期市场上自动集合购买注意力的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果，用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，用于学习设施结果训练集。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用的配置中配置该设施一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行更大的交易，来自动执行购买或出售计算能力的套利策略。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个机器，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行较大的交易来自动执行购买或出售储能能力的套利策略；该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行较大的交易来自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略。一台自动执行购买或出售能源的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易，一台自动执行购买或出售能源信贷的套利策略的机器，通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易。一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。一种使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，其中在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权，从而同意在分类账中的各方之间分摊使用费，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权到知识产权的汇总堆中。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，从而在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，从而在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，从而对分布式账本进行操作，提供对制造工艺的可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制作系统的指令集进行标记。分布式账本，对其进行操作可证明对指令集的访问；分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，对其进行操作可证明对指令集的访问；分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，对其进行操作可证明对指令集的访问；分布式账本，对化工合成过程的指令集进行标记。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装可提供专家对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作，报告分析结果。分布式账本，该账本汇集了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇集指令集的分布式账本的智能包装器。其中，该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个机器，它在注意力的远期市场上自动购买注意力资源。一个在远期市场上自动聚合购买注意力的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用的配置中配置该设施一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一个输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行更大的交易，从而自动执行购买或出售储能能力的套利策略。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个机器，该机器通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大的交易，来自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略；该机器通过用小额交易测试计算能力的现货市场并根据小额交易的结果迅速执行较大的交易，来自动执行购买或出售能源的套利策略。一台通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行较大交易来自动执行购买或销售能源积分的套利策略的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，一个使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式分类帐的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可以获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以将知识产权添加到汇总的知识产权堆栈中，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以添加知识产权，同意在账本中的各方分摊使用费。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的汇总堆栈中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将一方承诺于合同条款，将指令集标记化的分布式账本。分布式账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将可执行算法逻辑标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对可执行算法逻辑的访问，分布式账本将3D打印机指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将涂装工艺的指令集标记化。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对制造工艺的访问；分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问。将无服务器代码逻辑标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对无服务器代码逻辑的可证明的访问，将晶体制造系统的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，将食品准备过程的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问。分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将带有专家包装的商业秘密标记化，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一个链，证明哪些方面以及多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化。分布式账本，该账本提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，分布式账本，该账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果，分布式账本，该账本汇总指令集，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，提供一个修改的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用情况，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一种用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应该就设施可以提供的输出与当前或潜在的客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行更大的交易，从而自动执行购买或出售网络频谱或带宽的套利策略。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行较大的交易来自动执行购买或销售能源的套利策略，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果迅速执行较大的交易来自动执行购买或销售能源信贷的套利策略。一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量的机器，一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群，使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，在分布式账本上执行操作提供对知识产权的访问并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对可执行的算法逻辑的访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对涂装工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，用于标记晶体制造系统的指令集，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问；分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将带有专家包装的商业秘密标记化，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一个链，证明哪些方面以及多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化。分布式账本，该账本提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，分布式账本，该账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果，分布式账本，该账本汇总指令集，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，提供一个修改的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用输出中产生一个有利的设施资源输出选择。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一种用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应该就设施可以提供的输出与当前或潜在的客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行更大的交易，来自动执行购买或销售能源的套利策略。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场并根据小交易的结果快速执行更大的交易来自动执行购买或销售能源积分的套利策略，该机器在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量。一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器，一台在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器，一组在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源能力的机器。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络能力的机器群。一个使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以将知识产权添加到一个聚合的知识产权堆栈，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问，分布式账本对三维打印机指令集进行标记。分布式账本将3D打印机的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本将涂层工艺的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本将半导体制造工艺的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本将固件程序标记化。分布式账本将固件程序代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本将FPGA的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本将无服务器代码逻辑代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本将晶体制造系统的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装可提供专家对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面以及有多少方面查看了该商业秘密；分布式账本，它将指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本上记录交易；分布式账本，它将知识产权项目标记化，报告系统根据对分布式账本或知识产权进行的操作，报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种专家系统，该系统使用机器学习来根据税收状况优化加密货币交易的执行。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以推动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动汇总购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用情况，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一种用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应该就设施可以提供的输出与当前或潜在的客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器通过用小交易测试计算能力的现货市场，并根据小交易的结果迅速执行更大的交易，从而自动执行购买或出售能源积分的套利策略。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个机器，该机器在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能源容量，该机器在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算容量，该机器在核心任务、计算任务、能源存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量。在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群，在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群。计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机器群，使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，在分布式账本上执行操作提供对知识产权的访问并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本。分布式账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将可执行算法逻辑标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对可执行算法逻辑的访问，分布式账本将3D打印机指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将涂装工艺的指令集标记化。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对该制造工艺的访问；分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对该固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集代币化。分布式账本，将无服务器代码逻辑代币化的分布式账本，在分布式账本上操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，将晶体制造系统的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将食物准备过程的指令集代币化。分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，分布式账本将化学合成过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，分布式账本将生物生产过程的指令集标记化。分布式账本，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点汇总成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密。分布式账本，对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集导致在分布式账本上记录交易，分布式账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据在分布式账本或知识产权上进行的操作报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种专家系统，该系统使用机器学习来根据税收状况优化加密货币交易的执行。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动汇总购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用情况，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一种用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应该就设施可以提供的输出与当前或潜在的客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其能量的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个：一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器；一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络能力的机器；一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源能力的机器群。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络能力的机器群。一种使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，其中在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权，从而同意在分类账中的各方之间分摊使用费，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权到知识产权的汇总堆中。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，从而在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，从而在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，从而对分布式账本进行操作，提供对制造工艺的可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化。一种将商业秘密的观点汇总成一个链，以证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密的分布式账本，一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本上记录交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能量价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行一个加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应该就设施可以提供的输出与当前或潜在的客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其计算能力的机器。该交易使能系统可进一步包括以下中的至少一个：一个在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器；一个在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能量容量的机器群；一个在核心任务、计算任务、能量存储任务之间自动分配集体计算容量的机器群。一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，一个使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式分类帐的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作提供了对知识产权的访问并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，将知识产权添加到知识产权的汇总堆栈中，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，添加知识产权以同意在账本中的各方分摊使用费。用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的汇总堆中，用于汇总知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问，分布式账本对三维打印机指令集进行标记。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本进行操作，提供对制造工艺的可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化。一种将商业秘密的观点汇总成一个链，以证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密的分布式账本，一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，而在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行一个加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一种用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应该就设施可以提供的输出与当前或潜在的客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配其网络容量的机器。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个：一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算容量的机器群。一种在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，一种使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式分类帐的知识产权许可条款，在分布式分类帐上执行操作可获得知识产权并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以将知识产权添加到汇总的知识产权堆栈中，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以添加知识产权，同意在账本中的各方分摊使用费。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的汇总堆中，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；一种对可执行的算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行的算法逻辑的可证明的访问；一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问。分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供对制造工艺的可证明的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作提供对固件程序的可证明的访问。将FPGA的指令集代币化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，将无服务器代码逻辑代币化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，将晶体制造系统的指令集代币化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装可提供专家对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录一笔交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能量价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行一个加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应该就设施可以提供的输出与当前或潜在的客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体能源容量的机器群。该交易使能系统可以进一步包括以下的至少一个：一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器群，一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络能力的机器群。一种使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了分布式账本中的知识产权许可条款，其中在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款，一种用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合栈中。一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权，从而同意在分类账中的各方之间分摊使用费，一种用于汇总知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许在分类账上进行操作，以增加知识产权到知识产权的汇总堆中。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本，对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，分布式账本，对可执行算法逻辑进行标记。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问。分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对FPGA的访问。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化。分布式账本，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，包装提供专家对商业秘密的验证，分布式账本，将商业秘密的观点聚集成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，标记化指令集。分布式账本，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，分布式账本，对知识产权项目进行标记，报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果，分布式账本，汇总一组指令。其中，在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中，智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，用于加密货币币的智能包装器，根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源的智能代理。一个在远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在远期市场上自动集合购买注意力的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产的结果，在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一种用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施产出概况。该系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有在核心任务、计算任务、能量存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体计算能力的机器群。该交易使能系统可进一步包括至少一个在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量的机群，一个使用分布式分类帐的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式分类帐的知识产权许可条款，并且在分布式分类帐上执行操作提供了对知识产权的访问并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以将知识产权添加到一个聚合的知识产权堆栈，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问，分布式账本对三维打印机指令集进行标记。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本进行操作，提供对制造工艺的可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，将带有专家包装的商业秘密标记化的分布式账本。一种将商业秘密的观点汇总成一个链，以证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密的分布式账本，一种将指令集标记化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本上记录交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力，一种专家系统，它使用机器学习，优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统，一个被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源的智能代理。一个在远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在远期市场上自动集合购买注意力的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产的结果，在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一种用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。该系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一个机器群，该机器群在核心任务、计算任务、能源存储任务、数据存储任务和网络任务之间自动分配集体网络容量。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个：使用分布式账本的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式账本的知识产权许可条款，并且在分布式账本上执行操作提供了对知识产权的访问并使执行方承诺知识产权许可条款；用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权，以同意在账本中各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本。分布式账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将可执行算法逻辑标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对可执行算法逻辑的访问，分布式账本将3D打印机指令集标记化，从而在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本将涂装工艺的指令集标记化。分布式账本，将半导体制造工艺的指令集代币化，在分布式账本上的操作可证明对该制造工艺的访问，分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上的操作可证明对该固件程序的访问。将FPGA的指令集代币化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，将无服务器代码逻辑代币化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，将晶体制造系统的指令集代币化的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装可提供专家对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录一笔交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源，一个专家系统，它基于分析物联网数据源获得的理解，预测市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测一个设施生产结果的可能性一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生一个有利的设施输出配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有使用分布式分类账的智能合约包装器，其中智能合约嵌入了嵌入分布式分类账的知识产权许可条款，并且在分布式分类账上执行操作提供了对知识产权的访问，并使执行方承诺遵守知识产权许可条款。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个：用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作以将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以同意在账本中的各方之间分摊使用费，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行添加知识产权的操作，以将知识产权添加到一个聚合的知识产权堆栈，一个用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款，分布式账本对指令集进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问，分布式账本对可执行算法逻辑进行标记，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问，分布式账本对三维打印机指令集进行标记。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本进行操作，提供对制造工艺的可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，它将带有专家包装的商业秘密标记化，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一个链，证明哪些方面以及多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种专家系统，该系统使用机器学习来根据税收状况优化加密货币交易的执行。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行一项交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测一个设施生产结果的可能性一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生一个有利的设施输出配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有用于聚合知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许分类账上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一项：用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作添加知识产权以同意在账本中的各方之间分摊使用费，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本。其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中，用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中，分布式账本上的智能合约包装器允许账本上的操作使一方承诺合同条款，对指令集进行标记的分布式账本，这样，对分布式账本的操作提供对指令集的可证明访问。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对可执行的算法逻辑的访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对涂装工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，对半导体制造过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造过程的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记。分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，以便对FPGA进行可证明的访问；分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，以便对无服务器代码逻辑进行可证明的访问；分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，包装可提供专家对商业秘密的验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录一笔交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能量价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用输出中产生一个有利的设施资源输出选择。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生一个有利的设施输出配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有用于聚合知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许分类账上的操作添加知识产权以同意分类账中各方之间的特许权使用费分摊。该交易使能系统可进一步包括以下至少一项：一个用于聚合知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许分类账上的操作将知识产权添加到聚合的知识产权堆栈中；一个用于聚合知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许分类账上的操作将一方承诺到合同条款。一种对指令集进行标记的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，一种对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，这样在分布式账本上的操作可以证明对可执行算法逻辑的访问，一种对3D打印机指令集进行标记的分布式账本。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，可以证明对指令集的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，可以证明对指令集的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，可以证明对该制造工艺的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，它将带有专家包装的商业秘密标记化，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源，一个用于学习设施结果、设施参数的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用情况，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生一个有利的设施输出配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一个智能。弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能、弹性能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，智能。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有用于聚合知识产权许可条款的分布式分类账，其中分布式分类账上的智能合约包装器允许分类账上的操作将知识产权添加到知识产权的聚合堆栈中。该交易使能系统可进一步包括以下中的至少一个：用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作，以使一方承诺合同条款；对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问；对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本。分布式账本，对可执行的算法逻辑进行标记，以便对可执行的算法逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问。分布式账本，对半导体制造过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造过程的访问，分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记。分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，以便对FPGA进行可证明的访问；分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，以便对无服务器代码逻辑进行可证明的访问；分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，以便对分布式账本的操作对指令集进行可证明的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记化学合成过程的指令集。分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；分布式账本，将带有专家包装的商业秘密标记化，以便在分布式账本上的操作可证明对商业秘密的访问，而包装则由专家对商业秘密进行验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录一笔交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息，优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解，优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行一项交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个机器，它在注意力的远期市场中自动购买注意力资源。一个在远期市场上自动聚合购买注意力的机器舰队，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产的结果，在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。设施参数，以及从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用的能源和计算资源的配置，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于聚合知识产权许可条款的分布式账本，其中分布式账本上的智能合约包装器允许在账本上进行操作以使一方承诺合同条款。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个：对指令集进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明访问；对可执行算法逻辑进行标记的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对可执行算法逻辑的可证明访问；对3D打印机指令集进行标记的分布式账本。分布式账本，对3D打印机指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，可以证明对指令集的访问；分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，可以证明对指令集的访问；分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，以便在分布式账本上进行操作，可以证明对该制造工艺的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样对分布式账本的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样，在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对化学合成过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，对生物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，对带有专家包装的商业秘密进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装可以由专家对商业秘密进行验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集；智能包装器，用于管理汇总指令集的分布式账本。其中智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和访问指令子集，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易执行到一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个机器，它在注意力的远期市场中自动购买注意力资源。一个在远期市场上自动聚合购买注意力的机器舰队，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以预测设施生产的结果，在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。设施参数，以及从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用的能源和计算资源的配置，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有一个分布式分类帐，该分类帐将指令集标记化，从而在分布式分类帐上的操作提供对指令集的可证明的访问。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个分布式账本，它将可执行的算法逻辑标记化，从而在分布式账本上的操作提供对可执行的算法逻辑的可证明的访问；分布式账本，它将3D打印机指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问。分布式账本，对涂层工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对半导体制造工艺的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对制造工艺的访问，分布式账本，对固件程序进行标记。分布式账本，对固件程序进行标记，以便对固件程序进行可证明的访问；分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，以便对FPGA进行可证明的访问；分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，以便对无服务器代码逻辑进行可证明的访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，它将带有专家包装的商业秘密标记化，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一个链，证明哪些方面以及多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测一个设施生产结果的可能性一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。设施参数，以及从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用的能源和计算资源的配置，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对可执行的算法逻辑进行标记，从而在分布式账本上的操作对可执行的算法逻辑提供可证明的访问。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个分布式账本，该账本将3D打印机指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本将涂层工艺的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本将半导体制造工艺的指令集标记化。分布式账本，将固件程序代币化，在分布式账本上操作可证明对固件程序的访问；分布式账本，将FPGA的指令集代币化，在分布式账本上操作可证明对FPGA的访问。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作提供对无服务器代码逻辑的可证明的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，分布式账本，对食物准备过程的指令集进行标记。分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问，分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，对生物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，对带有专家包装的商业秘密进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装可以由专家对商业秘密进行验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录一笔交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息，优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解，优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行一项交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测一个设施生产结果的可能性一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。设施参数，以及从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用的能源和计算资源的配置，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式分类帐，该分布式分类帐将3D打印机指令集标记化，从而在该分布式分类帐上的操作提供对该指令集的可证明的访问。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个分布式账本，该账本对涂层工艺的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本对半导体制造工艺的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对该制造工艺的可证明的访问。分布式账本，对固件程序进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问，分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行操作，从而对无服务器代码逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，从而对分布式账本进行操作，对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记。分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问，分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，对生物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，对带有专家包装的商业秘密进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装可以由专家对商业秘密进行验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录一笔交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息，优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解，优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行一项交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易的专家系统。一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群。一种用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测一个设施生产结果的可能性一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。设施参数，以及从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施输入资源配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用的能源和计算资源的配置，在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件，一个用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。训练系统，用于训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，系统用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统，产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对涂层工艺的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问。该交易使能系统还可进一步包括以下至少一个分布式账本，该账本对半导体制造工艺的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对制造工艺的可证明的访问；分布式账本对固件程序进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对该固件程序的可证明的访问。分布式账本，对FPGA的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问，分布式账本，对无服务器代码逻辑进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记。分布式账本，用于标记食品准备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作提供了对指令集的可证明的访问。分布式账本，对化学合成过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对生物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将带有专家包装的商业秘密标记化，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一个链，证明哪些方面以及多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，一种机器，它根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易的专家系统，被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，在注意力远期市场自动集合购买的机器群，用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。和从数据源收集的数据来训练一个人工智能/机器学习系统，以预测一个设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集、设施参数和从数据源收集的数据上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测一个设施生产结果。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置中产生一个有利的设施资源配置情况。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施产出情况，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，产生一种指示，即应就设施可提供的产出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式分类账，该分类账对半导体制造过程的指令集进行标记，从而在分布式分类账上的操作提供对制造过程的可证明的访问。该交易使能系统还可进一步包括以下至少一种分布式账本，该账本对固件程序进行标记，从而在分布式账本上的操作可证明对固件程序的访问；分布式账本对FPGA的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作可证明对FPGA的访问；分布式账本对无服务器代码逻辑进行标记。分布式账本，对无服务器代码逻辑进行操作，从而对无服务器代码逻辑进行可证明的访问，分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，从而对分布式账本进行操作，对指令集进行可证明的访问，分布式账本，对食品准备过程的指令集进行标记。分布式账本，将聚合物生产过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问，分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，对生物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，对带有专家包装的商业秘密进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装可以由专家对商业秘密进行验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录一笔交易。分布式账本，对知识产权项目进行标记；报告系统，根据对分布式账本或知识产权进行的操作报告分析结果；分布式账本，对指令集进行汇总，其中对分布式账本的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集。一种用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理向分布式账本分配指令子集和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，它根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。一种专家系统，它汇总了涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据通过分析社会网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，一种机器，它根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场价格的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场价格的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易的专家系统，被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，在注意力远期市场自动集合购买的机器群，用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。和从数据源收集的数据来训练一个人工智能/机器学习系统，以预测一个设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集、设施参数和从数据源收集的数据上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测一个设施生产结果。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置中产生一个有利的设施资源配置情况。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施产出情况，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，产生一种指示，即应就设施可提供的产出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有对固件程序进行标记的分布式分类账，从而在分布式分类账上的操作提供对固件程序的可证明的访问。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个分布式分类帐，该分布式分类帐将FPGA的指令集标记化，从而在分布式分类帐上的操作提供对FPGA的可证明的访问；分布式分类帐将无服务器代码逻辑标记化，从而在分布式分类帐上的操作提供对无服务器代码逻辑的可证明访问。分布式账本，对晶体制造系统的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对食品制备过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记。分布式账本，将化学合成过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问，分布式账本，将生物生产过程的指令集标记化，在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，它将带有专家包装的商业秘密标记化，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一个链，证明哪些方面以及多少方面查看了该商业秘密。分布式账本，对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集导致在分布式账本上记录交易，分布式账本对知识产权项目进行标记，报告系统根据在分布式账本或知识产权上进行的操作报告分析结果。分布式账本，该账本汇总了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇总指令集的分布式账本的智能包装器。其中，该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息，优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解，优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行一项交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易的专家系统，被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，在注意力远期市场自动集合购买的机器群，用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。和从数据源收集的数据来训练一个人工智能/机器学习系统，以预测一个设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集、设施参数和从数据源收集的数据上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测一个设施生产结果。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置中产生一个有利的设施资源配置情况。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施产出情况，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，产生一种指示，即应就设施可提供的产出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式分类账，该分类账对FPGA的指令集进行标记，从而在分布式分类账上的操作提供对FPGA的可证明访问。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个分布式账本，该账本对无服务器代码逻辑进行标记，从而在分布式账本上的操作可证明对无服务器代码逻辑的访问；分布式账本对晶体制造系统的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作可证明对该指令集的访问。分布式账本，用于标记食品制备过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，用于标记聚合物生产过程的指令集，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问。分布式账本，对化学合成过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对生物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将带有专家包装的商业秘密标记化，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一个链，证明哪些方面以及多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。分布式账本，该账本汇集了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改后的指令集，用于管理汇集指令集的分布式账本的智能包装器。其中，该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问，一种用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理区域。一种自我执行的加密货币币，它在识别到提供有利税收待遇的基于地点的参数时提交交易，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。一种专家系统，它使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息，优化加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习，根据对可用能源的理解，优化加密货币交易的执行，为执行交易的计算资源提供动力。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行一项交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析社会网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测光谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源得到的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。一台根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，一台根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，一台根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易的专家系统，被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理，在注意力远期市场自动购买注意力资源的机器，在注意力远期市场自动集合购买的机器群，用于在设施结果、设施参数的训练集中学习的系统。和从数据源收集的数据来训练一个人工智能/机器学习系统，以预测一个设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集、设施参数和从数据源收集的数据上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测一个设施生产结果。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数的训练集上学习。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的征用和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置中产生一个有利的设施资源配置情况。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施产出情况，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，产生一种指示，即应就设施可提供的产出与当前或潜在的客户联系。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对无服务器代码逻辑进行标记，从而在分布式账本上的操作对无服务器代码逻辑提供可证明的访问。该交易使能系统可进一步包括以下的至少一个分布式账本，该账本对晶体制造系统的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本对食品制备过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问。分布式账本，对聚合物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对化学合成过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，对生物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对指令集的访问，分布式账本，对带有专家包装的商业秘密进行标记，这样在分布式账本上的操作可以证明对商业秘密的访问，包装可以由专家对商业秘密进行验证。分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一条链，以证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化，这样，在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录交易。一种将知识产权项目代币化的分布式账本和一个报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供一个修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。一个专家系统，它使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解，为执行交易的计算资源提供动力，一个专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，为执行加密货币交易提供能源。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行加密货币交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个机器，它在注意力的远期市场中自动购买注意力资源。一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，产生一种指示，即应就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户，一种智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，这是一种智能的能源和计算设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对晶体制造系统的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问。该交易使能系统还可进一步包括以下至少一个分布式账本，该账本对食品制备过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问；分布式账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，对化学合成过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问，分布式账本，对生物生产过程的指令集进行标记，这样在分布式账本上的操作可证明对指令集的访问。分布式账本，它将带有专家包装的商业秘密标记化，这样，在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，而包装提供了专家对商业秘密的验证，分布式账本，它将对商业秘密的看法汇总成一个链，证明哪些方面以及多少方面查看过该商业秘密，分布式账本，它将指令集标记化。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于对可用能源的理解的加密货币交易的执行，以驱动计算资源来执行该交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行一项交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一台根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一个专家系统，它根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个智能代理，它被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个机器，它在注意力的远期市场中自动购买注意力资源。一个在注意力远期市场上自动集合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果的训练集上学习的系统。一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，一套用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户，一种智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，这是一种智能的能源和计算设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对食品准备过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问。该交易使能系统还可进一步包括以下至少一种分布式账本，它将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，它将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，它将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问；分布式账本，将带有专家包装的商业机密标记化。一种将商业秘密的观点汇总成一个链，以证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密的分布式账本，一种将指令集代币化的分布式账本，以便在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，而包装器提供专家对商业秘密的验证。分布式分类帐是指在分布式分类帐上的操作提供了对指令集的可证明的访问，在系统上执行指令集的结果是在分布式分类帐中记录交易，分布式分类帐对知识产权项目进行标记，报告系统根据对分布式分类帐或知识产权的操作报告分析结果。一种聚合指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供经修改的指令集，一种用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。一种用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，一种自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，一种专家系统，它汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖权，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，一种专家系统，它使用机器学习来优化基于对可用能源的理解的加密货币交易的执行，以驱动计算资源来执行该交易。一种专家系统，它使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能源，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解来预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测来执行一项交易。一种专家系统，它根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析物联网数据源获得的理解预测市场上的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一个专家系统，根据分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。一种专家系统，它根据分析物联网数据源得到的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，一种专家系统，它根据分析社交网络数据源得到的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，一种机器，它根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。一台根据自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器，一台根据商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱远期市场定价的机器，一台根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷远期市场定价的机器。一个根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，一个根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格的专家系统，并根据远期市场预测执行交易。一个智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源，一个在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器，一个在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用产出中产生有利的设施资源产出选择。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，一种系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户，一种智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用的配置中配置该设施，这是一种智能。一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，一种智能、灵活的能源和计算设施，人工智能/机器学习系统据此在一组可用配置中配置该设施。的一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一套可用配置中配置该设施，或一个智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一套可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式分类帐，该分布式分类帐将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在该分布式分类帐上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式分类帐，该分布式分类帐将化学合成过程的指令集标记化，从而在该分布式分类帐上的操作提供对指令集的可证明的访问。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，该账本对具有专家包装的商业秘密进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装提供由专家验证的商业秘密。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，其将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，其将商业秘密的观点汇总到一个链中，以证明哪些方和多少方查看过该商业秘密。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，该分布式账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，该账本对知识产权项目进行标记，以及报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有分布式账本，该账本将指令集汇总，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改的指令集。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有自执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于地理位置的参数时提交交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有专家系统，该系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来基于对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以便为执行该交易的计算资源供电。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有在注意力的远期市场上自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有在注意力远期市场上自动集合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将聚合物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对聚合物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将化学合成过程的指令集标记化的分布式账本，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有将生物生产过程的指令集标记化的分布式账本，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，其对化学合成过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，其对具有专家包装的商业秘密进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装提供由专家对商业秘密进行验证。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集成一个链，证明哪些方面和多少方面查看过该商业秘密。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，其对化学合成过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，其对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，该账本将知识产权项目标记化，以及报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有分布式账本，该账本汇总了指令集，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改的指令集。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于地理位置的参数时提交交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状态的加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有专家系统，该系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来基于对可用能源的理解来优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将化学合成过程的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将化学合成过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式分类账，该分类账将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式分类账上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有分布式分类账，该分类账将具有专家包装的商业秘密标记化，从而在分布式分类账上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装提供由专家对商业秘密的验证。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，其将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有分布式账本，其将商业秘密的观点汇总到一个链中，以证明哪些方和多少方查看过该商业秘密。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，该分布式账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本上记录交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有分布式账本，该账本对知识产权项目进行标记，以及报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有分布式账本，该账本将指令集汇总，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改的指令集。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本为生物生产过程标记指令集，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于加密货币硬币的智能包装器，该智能包装器根据硬币和交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该硬币的交易的执行引向一个地理位置。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集代币化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有自执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于地理位置的参数时提交交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有专家系统，该系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来基于对可用能源的理解来优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将用于生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将用于生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将用于生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对该指令集的可证明的访问，并且具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行一项交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有在注意力远期市场上自动集合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应该就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对生物生产过程的指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将生物生产过程的指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式分类账，该分类账将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式分类账上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，并且该包装物提供了专家对商业秘密的验证。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本用专家包装器将商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集成一个链，证明哪一方和多少一方查看过该商业秘密。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式分类账，该分类账将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式分类账上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有分布式分类账，该分类账将指令集进行标记，从而在分布式分类账上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式分类账中记录一笔交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本用专家包装器标记商业秘密，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有分布式账本，该账本标记知识产权项目和报告系统，该报告系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析的结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本用专家包装器标记商业秘密，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有聚集指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改的指令集。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本用专家包装器标记商业秘密，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本用专家包装器将商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器代币化，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装物由专家提供对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来基于对可用能源的理解来优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行该交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行一项交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，而包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有一种机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器由专家提供对商业秘密的验证，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器由专家提供对商业秘密的验证，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装器由专家提供对商业秘密的验证，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器标记化，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装器由专家提供对商业秘密的验证，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器由专家提供对商业秘密的验证，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供了专家对商业秘密的验证，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器标记化，从而在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供了专家对商业秘密的验证，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器标记化，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供了对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供了专家对商业秘密的验证，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装器由专家提供对商业秘密的验证，并且具有基于从人类行为数据来源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本用专家包装器将商业秘密标记化，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装器由专家提供对商业秘密的验证，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器标记化，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有在注意力的远期市场上自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的征用和配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置情况。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装物进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且该包装物提供专家对商业秘密的验证，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密与专家包装器进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对商业秘密的可证明的访问，并且包装器提供专家对商业秘密的验证，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式分类帐，该分布式分类帐将商业秘密的观点汇总到一个链中，以证明哪些和多少方查看了该商业秘密。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式分类帐，该分布式分类帐将商业秘密的观点聚集到一个链中，以证明哪一方和多少一方查看了商业秘密，并具有分布式分类帐，该分布式分类帐将指令集标记化，从而在分布式分类帐上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式分类帐中记录交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式分类帐，该分布式分类帐将商业秘密的观点聚集成一个链，以证明哪一方和多少一方查看了该商业秘密，并具有分布式分类帐，该分布式分类帐将知识产权项目标记化，以及报告系统，该报告系统基于在分布式分类帐或知识产权上执行的操作报告分析结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式分类帐，该分布式分类帐将商业秘密的观点聚集成一个链，证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有分布式分类帐，该分布式分类帐聚集了一组指令，其中在分布式分类帐上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供一个修改的指令集。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将商业秘密的观点聚集成一个链，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理指令子集向分布式账本的分配和对指令子集的访问。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易执行到一个地理位置。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了商业秘密，并具有自执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了商业秘密，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有专家系统，该系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了商业秘密，并具有专家系统，该系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有一个专家系统，该系统使用机器学习来基于对可用能源的理解来优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行该交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有专家系统，该系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集成一个链，证明哪些方面和多少方面查看了该商业秘密，并且具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了商业秘密，并具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了商业秘密，并具有一个机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有一个机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了商业秘密，并具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方面和多少方面查看了该商业秘密，并具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了商业秘密，并具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方面和多少方面查看了该商业秘密，并具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将对商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有一个机器，该机器在注意力的远期市场中自动购买注意力资源。在实施方案中，本文提供的是一个交易启用系统，该系统具有一个分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方面和多少方面查看了该商业秘密，并具有一个在注意力远期市场上自动汇总购买的机器群。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚合到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了商业秘密，并具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集到一个链中，该链证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将商业秘密的观点聚集成一个链，证明哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有一个分布式账本，该账本将商业秘密的观点汇总到一个链中，该链证明了哪些方和多少方查看了该商业秘密，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生中收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有将指令集标记化的分布式分类账，从而在分布式分类账上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式分类账中记录交易。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有将指令集标记化的分布式账本，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析的结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将指令集标记化的分布式账本，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有聚集指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改的指令集。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将指令集标记化的分布式账本，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将指令集标记化的分布式账本，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统使用机器学习，根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来基于对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行该交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行一项交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有一种机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有一台机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有一台机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有一台机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，其具有分布式账本，该分布式账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有智能代理，其被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有在注意力远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将指令集标记化的分布式账本，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有在注意力的远期市场中自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集的结果是在分布式账本中记录交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应该就设施可提供的输出与当前或潜在的客户接触。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本对指令集进行标记，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，其具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将指令集标记化，从而在分布式账本上的操作提供对指令集的可证明的访问，并且在系统上执行该指令集导致在分布式账本中记录交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式分类账和报告系统，该系统基于在分布式分类账或知识产权上执行的操作报告分析结果。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有聚集指令集的分布式账本，其中在分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改的指令集。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将知识产权项目标记化，以及报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理分配指令子集到分布式账本和对指令子集的访问。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将知识产权项目标记化，以及报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引导到地理位置。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有自执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于地理位置的参数时承诺交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有专家系统，该系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并基于监管信息自动选择操作的管辖区。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有专家系统，该系统使用机器学习来基于对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行该交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将知识产权项目代币化，以及报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将知识产权项目代币化，并具有报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该账本将知识产权项目标记化，以及报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将知识产权项目标记化，并具有报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将知识产权项目标记化，并具有报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将知识产权项目标记化，并具有报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本将知识产权项目标记化，以及报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统根据在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有在注意力远期市场上自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作来报告分析结果，并具有在远期市场上自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目代币化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将知识产权项目标记化，以及报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将知识产权项目标记化，以及报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有将知识产权项目标记化的分布式账本和报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将知识产权项目标记化，以及报告系统，该报告系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该账本将知识产权项目标记化，以及报告系统，该系统基于在分布式账本或知识产权上执行的操作报告分析结果，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种具有分布式账本的交易使能系统，该分布式账本聚合了一组指令，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有聚合指令集的分布式账本，其中对分布式账本的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有用于管理聚合指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有聚合指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向该地理区域。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有聚集一组指令的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于地理位置的参数时提交交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有聚合指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该系统聚合涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统使用机器学习，以基于对可用能源的理解来优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行该交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚合了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚合了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚合了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚合了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚合了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行一项交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚合了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚合了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行一项交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚合了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚合了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，并且具有基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集以提供修改后的指令集，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集以提供修改后的指令集，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集以提供修改后的指令集，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集以提供修改后的指令集，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供一个修改的指令集，并且具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集以提供修改后的指令集，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集以提供修改后的指令集，并且具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚合指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一条指令添加到预先存在的指令集中，以提供修改后的指令集，并且具有在注意力远期市场中自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改的指令集，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改的指令集，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置以在一组可用概况中产生有利的设施资源配置概况。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应该就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改的指令集，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有聚集指令集的分布式账本，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集中以提供修改后的指令集，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有分布式账本，该分布式账本聚集了一组指令，其中分布式账本上的操作将至少一个指令添加到预先存在的指令集，以提供修改后的指令集，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有自执行加密货币币，该加密货币币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有使用机器学习来优化基于税收状态的加密货币交易执行的专家系统。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有专家系统，该系统聚集覆盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来基于可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有一个专家系统，该系统使用机器学习来基于对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以便为执行交易的计算资源供电。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理指令子集向分布式账本的分配以及对指令子集的访问，并且具有使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期的专家系统，以提供执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理指令子集向分布式账本的分配以及对指令子集的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行一项交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理指令子集到分布式账本的分配和对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理指令子集向分布式账本的分配以及对指令子集的访问，并且具有根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场价格的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并具有基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，它具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源的智能代理。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有在注意力的远期市场中自动聚集购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理指令子集向分布式账本的分配和对指令子集的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理指令子集向分布式账本的分配以及对指令子集的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配和对指令子集的访问，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统以产生关于应就可由设施提供的输出联系当前或潜在的客户的指示。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于管理聚集指令集的分布式账本的智能包装器，其中该智能包装器管理对分布式账本的指令子集的分配以及对指令子集的访问，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引导到地理位置，并且具有自执行加密货币币，该加密货币币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和交易中的至少一个在地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引导到地理位置，并具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状态的加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并具有一个专家系统，该系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据该监管信息自动选择操作的管辖区。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个专家系统，该专家系统使用机器学习以根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个专家系统，该专家系统使用机器学习来根据对可用能源的理解来优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行该交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向地理位置，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且根据远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并且根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并且根据该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并根据该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个专家系统，该专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇将涉及该币的交易的执行引向地理位置，并具有根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇将涉及该币的交易的执行引向地理位置，并具有根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并具有根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并具有一个基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在地理位置的税收待遇将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有一个基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和交易中的至少一个在地理位置的税收待遇，将涉及该币的交易的执行引向地理位置，并且具有专家系统，该系统基于分析社会数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该智能包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理而将涉及该币的交易的执行引向地理位置，并且具有在注意力远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易执行到地理位置，并具有在远期市场上自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在地理位置的税务处理，将涉及该币的交易执行到地理位置，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器根据该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易执行到该地理位置，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用率配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理而将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理而将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理而将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理而将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统以产生应就可由该设施提供的输出而联系当前或潜在客户的指示。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易执行到该地理位置，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与该设施的输出相关的外部条件中的至少一个相关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理而将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理而将涉及该币的交易的执行引向该地理位置，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有用于加密货币币的智能包装器，该包装器基于该币和该交易中的至少一个在该地理位置的税务处理，将涉及该币的交易的执行引向一个地理位置，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易。在实施例中，这里提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状态的加密货币交易的执行。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并具有专家系统，该系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来基于对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行该交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该加密货币币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该加密货币币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并且具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有专家系统，该系统基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自我执行的加密货币币，该加密货币币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易的自执行加密货币币，并具有在注意力远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有在远期市场上自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有自执行的加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应该就可由设施提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时提交交易，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有自执行加密货币币，该币在识别到提供有利的税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有自我执行的加密货币币，该币在识别到提供有利税收待遇的基于位置的参数时承诺交易，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有一个专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择一个操作的管辖区。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，其使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，其使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，其使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，其使用机器学习来优化基于对可用能源的理解的加密货币交易的执行，以使计算资源执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测能源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测能源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测计算资源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测计算资源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测广告市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测广告用市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有一个专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有一个专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于分析社会数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状态的加密货币交易的执行，并且具有一个机器，该机器在远期市场上自动购买注意力资源以获得注意力。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个专家系统，该系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有一个在远期市场上自动聚合购买注意力的机器群。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状态的加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应该就可由设施提供的输出来联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于税收状况的加密货币交易的执行，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统聚合涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以驱动计算资源执行该交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并根据远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并根据远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解，预测计算资源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择一个司法管辖区进行操作，并且具有一个机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择一个司法管辖区进行操作，并且具有一个机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择一个司法管辖区进行操作，并且具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并具有根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择一个司法管辖区进行操作，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择一个司法管辖区进行操作，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择一个司法管辖区进行操作，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择一个司法管辖区进行操作，并且具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有专家系统，该专家系统根据分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有机器，该机器在远期市场上自动购买注意力资源以获得注意力。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有一个专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择一个司法管辖区进行操作，并具有一个在远期市场上自动汇总购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息并基于监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配以在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应就可由设施提供的输出联系当前或潜在客户。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择用于操作的管辖区，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统汇总涵盖加密货币交易的监管信息，并根据监管信息自动选择操作的管辖区，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息来优化加密货币交易的执行。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据对可用能源的理解来优化加密货币交易的执行，以使计算资源执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来基于对可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测能源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测能源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测计算资源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽的市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测计算资源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测广告市场中的远期市场价格并基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测广告用市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有机器，该机器在远期市场上自动购买注意力资源以获得注意力。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并具有在远期市场上自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来基于可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来基于可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来根据可用能源的实时能源价格信息优化加密货币交易的执行，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化基于可用能源的实时能源价格信息的加密货币交易的执行，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来基于对可用能源的理解来为执行交易的计算资源提供动力而优化加密货币交易的执行。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为执行交易的计算资源提供动力，并且具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供执行加密货币交易的能源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为执行交易的计算资源供电，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格并基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测能源市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测能源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测计算资源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测广告市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测广告市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为执行交易的计算资源提供动力，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来基于对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以便为计算资源提供动力来执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为执行交易的计算资源提供动力，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为执行交易的计算资源提供动力，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来基于对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以便为执行交易的计算资源提供动力，并且具有机器，该机器在注意力的远期市场中自动购买注意力资源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来基于对可用能源的理解来优化加密货币交易的执行，以便为计算资源提供动力来执行该交易，并且具有在远期市场上自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来基于对可用能源的理解优化加密货币交易的执行，以便为计算资源提供动力来执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。
在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应就设施可提供的输出来联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来驱动计算资源以执行该交易，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化加密货币交易的执行，该专家系统基于对可用能源的理解来为计算资源提供动力以执行该交易，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供执行加密货币交易的能量。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供执行加密货币交易的能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行加密货币交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供执行加密货币交易的能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测能源市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测计算资源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测计算资源市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测广告市场中的远期市场价格，并且基于该远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测广告市场中的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有在注意力远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，其具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供用于执行加密货币交易的能量，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应该就可由设施提供的输出来联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以提供执行加密货币交易的能量，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统使用机器学习来优化可充电电池系统的充电和再充电周期，以便为执行加密货币交易提供能量，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，以及具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并执行基于远期市场预测的交易，以及具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并执行基于远期市场预测的加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并执行基于远期市场预测的交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格并执行基于远期市场预测的交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并执行基于远期市场预测的交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格并执行基于远期市场预测的交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，其基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，其基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有自动购买远期市场中注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在远期市场中自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应该就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，以及具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，以及具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有自动购买远期市场中注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在远期市场中自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，并且具有根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，并且具有根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，其基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，其基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意力资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有自动购买远期市场中的注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有在远期市场中自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户。
在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行加密货币交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，其基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有专家系统，其基于分析社交数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有自动购买远期市场中注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有在远期市场中自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行加密货币交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从数字孪生体收到的用于该设施的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测能源市场中的远期市场价格，并基于该远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，以及具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易，以及具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解来预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息来自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解来预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息来自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，其基于分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，其基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有自动购买远期市场中注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在远期市场中自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，其基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易，并且具有专家系统，其基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易，以及具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并执行基于远期市场预测的交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，其基于分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，其基于分析社交数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有自动购买远期市场中注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在远期市场中自动聚合购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测能源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器在远期市场中自动购买注意力资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在注意力远期市场中自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生关于应就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户的指示。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解，预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，以及具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解，预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息来自动预测能源信用的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解，预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽的市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在注意力远期市场中自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测来执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生关于应就可由设施提供的输出而联系当前或潜在客户的指示。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测计算资源市场的远期市场价格，并基于该远期市场预测来执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在注意力远期市场中自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施产出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应该就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测计算资源市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解来预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，以及具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，其基于分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，其基于分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器自动购买远期市场中的注意力资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在注意力远期市场中自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应就可由设施提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析物联网数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解来预测广告市场中的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，其基于分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有专家系统，其基于分析社交数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有机器，该机器自动购买远期市场中的注意力资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统根据通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并根据远期市场预测执行交易，并且具有在注意力远期市场中自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应该就可由设施提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交网络数据源获得的理解预测广告市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字双胞胎接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有在远期市场自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系的指示。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此，一个人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一台机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格，并且具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有在注意力远期市场上自动聚集购买的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生应就可由设施提供的输出联系当前或潜在客户的指示。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并且具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场价格，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生应就设施可提供的产出联系当前或潜在客户的指示。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从自动代理行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有在注意力的远期市场上自动聚集购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生应就可由设施提供的输出联系当前或潜在客户的指示。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从自动化代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有一个智能的、灵活的能源和计算设施，据此，一个人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从自动代理行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有在远期市场自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并具有在远期市场上自动聚合购买注意力的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生应就可由设施提供的输出联系当前或潜在客户的指示。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格，并具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有在注意力远期市场上自动聚集购买的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习以训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果的系统。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应就可由设施提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，这里提供的是一种交易使能系统，它具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一个指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从商业实体行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，这里提供的是一种交易使能系统，它具有一种基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有一种基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有在注意力的远期市场上自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源产出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系的指示。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此，一个人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从商业实体行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一台机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有一台机器，该机器在远期市场上自动购买注意力资源。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练一个人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一个指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此，一个人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此，一个人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一台机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源价格的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络光谱的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格，并具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有在注意力远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并具有在注意力远期市场上自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格，并且具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，其基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场价格，并具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一个指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此，一个人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测网络频谱的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并且具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并且基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并且具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价的机器，并具有在注意力远期市场上自动聚集购买的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信用的远期市场定价，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个系统，用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一个指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并且具有一个智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一台机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场定价，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器根据从人类行为数据源收集的信息自动预测能源信贷的远期市场价格，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，这里提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并具有专家系统，该系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于该远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有在注意力的远期市场上自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习以训练人工智能/机器学习系统以预测设施生产结果的系统。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有一个用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应该就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有一个机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一台机器，该机器基于从人类行为数据源收集的信息自动预测计算能力的远期市场价值，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽的市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社交数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场中的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有在注意力远期市场中自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集中学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应就设施可提供的输出联系当前或潜在的客户。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有专家系统，该专家系统基于通过分析社会数据源获得的理解预测频谱或网络带宽市场的远期市场价格，并基于远期市场预测执行交易，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有被配置为征求另一外部智能代理的注意力资源的智能代理。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有被配置为征求另一外部智能代理的注意力资源的智能代理，并具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有被配置为征求另一外部智能代理的注意力资源的智能代理，并具有在注意力的远期市场上自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有被配置为征求另一外部智能代理的注意资源的智能代理，并具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来产生指示，即应就可由设施提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有被配置为征求另一外部智能代理的注意资源的智能代理，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有智能代理，其被配置为征求另一外部智能代理的注意资源，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，其具有智能代理，该智能代理被配置为征求另一外部智能代理的注意资源，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易启用系统，该系统具有一个智能代理，该智能代理被配置为征求另一个外部智能代理的注意资源，并且具有一个智能的、灵活的能源和计算设施，据此一个人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，它具有在注意力的远期市场上自动购买注意力资源的机器，并具有在注意力的远期市场上自动聚合购买的机器群。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在用于关注的远期市场中自动购买关注资源的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的概率。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生应就可由设施提供的输出与当前或潜在的客户联系的指示。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动购买注意力资源的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有在注意力的远期市场中自动购买注意力资源的机器，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集采购的机器群，以引起注意。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集采购以引起注意的机群，并具有在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集采购的机器群，以引起注意，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集采购的机器群，以引起注意，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统，以产生应就可由设施提供的产出与当前或潜在的客户联系的指示。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易启用系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供的是一种交易使能系统，该系统具有在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种交易使能系统，该系统具有一个在远期市场上自动聚集购买注意力的机器群，并具有一个智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，并且具有用于在设施结果的训练集上学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用情况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数以及从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，并且具有用于在设施结果的训练集上学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数以及从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，并且具有用于在设施结果的训练集上学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置以在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置情况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数以及从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，并且具有用于在设施结果的训练集上学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施产出状况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来产生应就设施可提供的产出联系当前或潜在客户的指示。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，并具有一个智能。灵活的能源和计算设施，由此，人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个相关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的可能性，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果的可能性，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果的系统，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配以在一组可用概况中产生有利的设施资源利用概况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和配置，以在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以在一组可用人工智能系统和配置中产生有利的设施产出概况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，并且具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来产生应就设施可提供的产出联系当前或潜在客户的指示。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，并且具有智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来预测设施生产结果，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统预测设施生产结果，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件。在实施方案中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用情况，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数以及从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出概况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的产出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，并具有一个智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个相关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用的配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于学习设施结果、设施参数的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用的配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用配置中产生有利的设施资源利用状况，并具有智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有对设施结果、设施参数的训练集进行学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源利用配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体收到的一组参数，在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，以产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择，并具有一个智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用的配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于学习设施结果、设施参数的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用的配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用输出中产生有利的设施资源输出选择，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化能源和计算资源的供应和分配，以便在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，并具有智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有对设施结果、设施参数的训练集进行学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化能源和计算资源的供应和分配，从而在一组可用的输出中产生有利的设施资源输出选择，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和供应，以在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和供应，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，并且具有用于学习设施结果的训练集的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和供应，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施投入资源配置文件，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于学习设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，并且具有用于学习设施结果的训练集的系统。设施参数和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和供应，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，并具有智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个相关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于学习设施结果、设施参数的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于学习设施结果、设施参数的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的申购和供应，以便在一组可用配置中产生有利的设施输入资源配置，并具有智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有对设施结果、设施参数的训练集进行学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化可用能源和计算资源的申购和供应，从而在一组可用的配置文件中产生有利的设施输入资源配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体收到的一组参数，在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，从而在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，并且具有用于在设施结果的训练集上学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施产出概况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用的配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，并且具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生一个有利的设施资源配置配置文件，并具有智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置中产生有利的设施资源配置情况，并具有智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统优化可用能源和计算资源的配置，以便在一组可用配置文件中产生有利的设施资源配置配置文件，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上学习，以训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，并具有用于在设施结果的训练集上进行学习的系统。设施参数和从数据源收集的数据进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应就设施可提供的产出与当前或潜在的客户联系。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，并具有一个智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于在设施结果、设施参数的训练集上学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有用于学习设施结果、设施参数的训练集的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用的配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于对设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集进行学习，以训练人工智能/机器学习系统来优化人工智能系统的选择和配置，以便在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，并具有智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有对设施结果、设施参数的训练集进行学习的系统。和从数据源收集的数据来训练人工智能/机器学习系统，以优化人工智能系统的选择和配置，从而在一组可用的人工智能系统和配置中产生有利的设施输出情况，并具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统具有在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习的系统，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生应就设施可提供的输出而联系当前或潜在客户的指示。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应该就设施可以提供的输出与当前或潜在的客户联系，并具有一种智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出有关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统，从而产生一种指示，即应该就设施可以提供的输出与当前或潜在的客户联系，并且具有智能。灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种信息技术系统，用于向智能能源和计算设施资源管理系统提供数据，该系统用于在设施结果、设施参数和从数据源收集的数据的训练集上进行学习，以训练人工智能/机器学习系统产生指示，即应就设施可提供的输出与当前或潜在客户联系，并具有智能、灵活的能源和计算设施，由此人工智能/机器学习系统基于从该设施的数字孪生中接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种具有智能、灵活的能源和计算设施的系统，其中人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施。在实施方案中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个相关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施例中，本文提供了一种系统，其具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施输出相关的外部条件中的至少一个相关的一组检测条件，在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个相关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施方案中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输入资源、设施资源、输出参数和与设施的输出相关的外部条件中的至少一个有关的一组检测条件，在一组可用配置中配置设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于从设施的数字孪生中接收的一组参数在一组可用配置中配置设施。
在实施方案中，本文提供了一种具有智能、灵活的能源和计算设施的系统，其中人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种系统，其具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与一组输入资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统在一组可用的配置中根据与一组输入资源有关的一组检测条件配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统在一组可用的配置中根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种具有智能、灵活的能源和计算设施的系统，其中人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种系统，其具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与输出参数相关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种系统，其具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统基于与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与一组设施资源有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种具有智能、灵活的能源和计算设施的系统，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施方案中，本文提供了一种系统，其具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，其中人工智能/机器学习系统根据与该设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施。在实施例中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据与输出参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并且具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施例中，本文提供了一种具有智能、灵活的能源和计算设施的系统，据此，人工智能/机器学习系统基于与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置设施。在实施方案中，本文提供了一种系统，该系统具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据与设施的输出的利用参数有关的一组检测条件在一组可用配置中配置该设施，并具有智能、灵活的能源和计算设施，据此，人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体接收的一组参数在一组可用配置中配置该设施。
在实施方案中，本文提供了一种具有智能、灵活的能源和计算设施的系统，其中人工智能/机器学习系统根据从该设施的数字孪生体收到的一组参数，在一组可用配置中配置该设施。
管理应用程序平台
参考图33，示出了一种交易、金融和市场支持系统3300，包括一组系统、应用程序、过程、模块、服务、层、设备、组件、机器、产品、子系统、接口、连接以及其他协同工作的元素，以实现对一组金融和交易实体3330的智能管理，智能管理可以在一个或多个平台运营的市场3327、外部市场3390或平台3300的一部分、与该平台集成、链接到该平台或在该平台上操作的平台内发生、操作、交易等；或拥有、操作、支持或启用此类市场或平台。平台市场3327和外部市场3390可以包括各种市场和交易所，用于实物商品、服务、虚拟商品、数字内容、广告、额度(例如，可再生能源额度、污染治理额度等)、货币、商品、加密货币、忠诚度积分、实物资源、人力资源、注意力资源、信息技术资源、存储资源、能源资源、期权、期货、衍生品、证券、访问权、票据、许可证(包括席位许可证、从事受监管活动的私人或政府颁发的许可证或许可、奖章、徽章等)等。金融和交易实体3330可以包括本公开或通过引用并入本文的文件中提及的各种资产、系统、设备、机器、设施、个人或其他实体中的任一种，例如但不限于：金融机器3352及其组件(例如，自动柜员机、销售点机器、自动售货机、自助服务终端、启用智能卡的机器等)；金融和交易过程3350(例如，借贷过程、软件过程(包括应用程序、程序、服务等)、生产过程、银行服务过程(例如，借贷过程、承保过程、投资过程等)、金融服务过程、诊断过程、担保过程、安全过程等)；可穿戴便携式设备3348(例如，移动电话、平板电脑、用于金融应用程序的专用便携式设备、数据收集器(包括移动数据收集器)、基于传感器的设备、手表、眼镜、听觉设备、头戴式设备、服装集成设备、臂带、手镯、颈戴式设备、AR/VR装置、头戴式耳机等)；工人3344(例如，银行工作人员、金融服务人员、经理、工程师、楼层经理、保险库工作人员、检查员、交付人员、货币处理工作人员、过程主管、安保人员、安全人员等)；机器人系统3342(例如，物理机器人、协作机器人(例如，“cobots”)、软件机器人等)；以及运营设施3340(例如，货币生产设施、存储设施、保险库、银行分支机构、办公楼、银行服务设施、金融服务设施、加密货币采矿设施、数据中心、交易楼层、高频交易操作等)，其可以包括但不限于存储和金融服务设施3338(例如，用于金融服务库存、组件、包装材料、商品、产品、机械品、设备和其他物品)；保险机构3334(例如，分支机构、办事处、存储设施、数据中心、承保业务等)；以及银行服务设施3332(例如，用于商业银行服务、投资、消费者银行服务、借贷和许多其他银行服务活动)。
在实施例中，平台3300可以包括一组数据处理层3308，其中的每一个用于提供便于开发和部署智能的一组能力，例如用于促进自动化、机器学习、人工智能应用程序、智能交易、状态管理、事件管理、过程管理等，用于各种金融和交易应用程序和最终用途。在实施例中，数据处理层3308包括金融和交易监控系统层3306、面向金融和交易实体的数据存储系统层3310(在某些情况下，为方便起见，在本文中简称为数据存储层3310)、自适应智能系统层3304以及金融和交易管理应用程序平台层3302。数据处理层3308中的每一个可以包括各种服务、程序、应用程序、工作流程、系统、组件以及模块，如本文以及通过引用并入本文的文件中进一步描述的。在实施例中，数据处理层3308中的每一个(以及可选地，整个平台3300)被配置以使得其元素中的一个或多个可由其他层3308或其他系统作为服务来访问(例如，用于部署在微服务架构中的一组云基础设施组件上的平台即服务)。例如，数据处理层3308可以具有一组接口3316，例如应用程序编程接口(application programminginterface，简称API)、代理、服务、连接器、有线或无线通信链路、端口、人类可访问接口、软件接口等，通过它们可以在数据处理层3308与平台3300的其他层、系统或子系统之间以及与诸如金融实体3330之类的其他系统或诸如基于云的或内部企业系统(例如，记账系统、资源管理系统、CRM系统、供应链管理系统等)之类的外部系统之间交换数据。数据处理层3308中的每一个可以包括用于数据处理的一组服务(例如，微服务)，包括用于数据提取、转换和加载的设施；数据清理和去重复设施；数据归一化设施；数据同步设施；数据安全设施；计算工具(例如，用于对数据流执行预定义的计算操作并提供输出流)；压缩和解压缩设施；分析工具(例如，提供数据可视化的自动化生产)等。
在实施例中，每个数据处理层3308具有一组应用程序编程接口3316，用于自动化与其他数据处理层3308中的每一个的数据交换。这些可以包括数据集成能力，例如用于提取、转换、加载、归一化、压缩、解压缩、编码、解码以及以其他方式处理在层和/或应用程序3312之间交换的数据包、信号以及其他信息，例如根据需要将数据从一种格式或协议转换为另一格式或协议，以便一个层使用来自另一层的输出。在实施例中，数据处理层3308被配置在促进金融监控系统层3306在平台3300内跨多个应用程序和用途的共享数据收集和分布的拓扑中。金融监控系统层3306可以包括各种数据收集和管理系统3318、与其集成和/或与其协作，在某些情况下，为方便起见，称为数据收集系统3318，用于收集和组织从金融和交易实体3330收集或与它们有关的数据，以及从各种数据层3308或其服务或组件收集或与它们有关的数据。例如，来自承担任务的工人或从事活动的消费者穿戴的可穿戴设备的生理数据流可以经由监控系统层3306分布到管理应用程序平台层3302中的多个不同的应用程序，例如有助于监控工人的生理、心理、绩效水平、注意力或其他状态的一个应用程序以及有助于操作效率和/或有效性的另一应用程序。在实施例中，监控系统层3306促进关于一个或多个实体3330收集的数据保持一致，例如时间同步、归一化等。例如，从诸如一组启用相机的物联网(Internet of Things，简称IoT)设备之类的交易或金融环境中收集的工人3344或其他实体的或关于工人3344或其他实体的一个或多个视频流或其他传感器数据可以与公共时钟保持一致，使得可以处理视频的系统(例如，对视频中的图像进行操作的机器学习系统)可以理解一组视频或其他数据的相对时间，该系统可以处理视频不同帧中图像之间的变化等。在此类示例中，监控系统层3306还可以将一组视频、摄像机图像、传感器数据等与其他数据保持一致，所述其他数据例如是来自可穿戴设备的数据流、由金融或交易系统(例如，销售点系统、ATM、自助服务终端、手持交易系统、读卡器等)产生的数据流、移动数据收集器收集的数据流等。将监控系统层3306配置为可跨多个应用程序访问的公共平台或一组微服务，可以显著减少企业为了使一组不断增长的应用程序监控一组不断增长的物联网(IoT)设备以及在其控制下的其他系统和设备所需的互连数量。
在实施例中，数据处理层3308被配置在促进金融和交易实体以及面向交易的数据存储系统层3310(在某些情况下，为方便起见，在本文中简称为数据存储层3310或存储层3310)跨平台3300的多个应用程序和用途的共享或公共数据存储的拓扑中。例如，可以将收集的关于金融实体3330的各种数据以及由其他数据处理层3308产生的数据存储在数据存储层3310中，使得各种数据处理层3308的任何服务、应用程序、程序等可以访问公共数据源(其可以包括分布在不同物理和/或虚拟存储位置上的单个逻辑数据源)。随着金融和交易物联网(IoT)的应用程序激增，这可以促进显著减少处理由实体3330产生的或与其相关的大量数据所需的数据存储量。例如，管理应用程序平台层3302中的供应链或库存管理应用程序，例如用于订购金融或交易机器或设备的更换部件，或用于重新订购货币或其他库存的一个应用程序，可以访问与用于预测机器是否可能需要更换部件的预测性维护应用程序相同的关于一组机器的哪些部件已被更换的数据集。类似地，可以针对货币或其他物品的再供应使用预测。在实施例中，数据存储系统层3310可以提供用于收集数据的极其丰富的环境，该数据可以用于提取诸如专家系统、人工智能系统、机器人过程自动化系统、机器学习系统、深度学习系统、监督学习系统或本公开或通过引用并入本文的文件中公开的其他智能系统之类的智能系统的特征或输入。因此，管理应用程序平台层3302中的每个应用程序以及自适应智能系统层3304中的每个自适应智能系统可以受益于由其他应用程序或系统中的每一个收集或产生的数据或为其他应用程序或系统中的每一个收集或产生的数据。可以使用各种存储介质和数据存储类型和格式将各种数据类型存储在存储层3310中，包括但不限于：资产和设施数据3320(例如，资产身份数据、操作数据、交易数据、事件数据、状态数据、工作流程数据、维护数据、定价数据、所有权数据、可转移性数据以及与资产(可以是物理资产、数字资产、虚拟资产、金融资产、证券资产或其他资产)相关的许多其他类型的数据；工人数据3322(包括身份数据、角色数据、任务数据、工作流程数据、健康数据、注意力数据、情绪数据、压力数据、生理数据、绩效数据、质量数据等多种其他类型)；事件数据3324(包括过程事件、交易事件、交换事件、定价事件、促销事件、折扣事件、返利事件、报酬事件、积分利用事件、财务事件、输出事件、输入事件、状态改变事件、操作事件、维修事件、维护事件、服务事件、损坏事件、伤害事件、更换事件、加注燃料事件、再充电事件、供应事件等)；索赔数据3354(例如与保险索赔相关的索赔数据，例如业务中断保险、产品责任保险、关于货物、设施或设备的保险、洪灾保险、合同相关风险保险等；与产品责任、一般责任、工人赔偿、伤害以及其他责任索赔相关的索赔数据；以及与合同相关的索赔数据，例如供应合同执行索赔、产品交付要求、合同索赔、损害索赔、积分或报酬兑现索赔、访问权索赔、保修索赔、赔偿索赔、能源生产要求、交付要求、时间要求、里程碑、关键绩效指标等)；记账数据3358(例如，与借记、信贷、成本、价格、收益、利润、回报率、估价、销账等相关的数据)；承保数据3360(例如，与涉及保险和其他交易的潜在和实际当事人的身份有关的数据、精算数据、与活动相关联的发生概率和/或风险程度相关的数据、与观察到的活动相关的数据以及用于承保或估计风险的其他数据)；访问数据3362(例如，与访问权、票据、凭证、许可证以及本公开描述的其他访问权相关的数据，包括表示访问权访问权的数据结构；定价数据3364(包括现货市场定价、远期市场定价、定价折扣信息、促销定价以及与任何平台运营的市场3327和/或外部市场3390中的项目的成本或价格相关的其他信息)；以及未示出的其他类型的数据，例如生产数据(例如，与实物或数字商品的生产、服务、事件、内容等相关的数据；以及与维护能源基础设施的公用事业或独立服务组织的数据库中发现的能源生产相关的数据；与银行服务的输出相关的数据；以及与采矿和能源提取设施的输出、钻井和管道设施的输出等相关的数据)；以及供应链数据(例如，与所供应物品、数量、定价、交付、来源、路线、海关信息等相关的数据)。
在实施例中，数据处理层3308被配置在促进可以由自适应智能系统层3304(在某些情况下，为方便起见，在文本中简称为自适应智能层3304)的一组服务、组件、程序、系统或能力中的一个或多个提供、管理、协调等的共享自适应能力的拓扑中。自适应智能系统层3304可以包括本公开其他地方更详细地描述的一组数据处理、人工智能和计算系统3314。因此，可以代表运营商、企业等以协调或共享方式优化使用各种资源，例如计算资源(例如，可用处理内核、可用服务器、可用边缘计算资源、可用设备上资源(对于单个设备或对等网络)以及可用云基础设施等)、数据存储资源(包括设备上的本地存储、金融实体或环境中或之上的存储资源(包括设备上的存储、资产标签上的存储、局域网存储等)、网络存储资源、基于云的存储资源、数据库资源等)、联网资源(包括蜂窝网络频谱、无线网络资源、固定网络资源等)、能源资源(例如，可用电池电源、可用可再生能源、燃料、基于电网的电源等)等，例如为了发挥多个应用程序、程序、工作流程等的好处。例如，自适应智能层3304可以管理和供应金融分析应用程序和金融远程控制应用程序(以及许多其他可能性)两者的可用网络资源，使得低等待时间资源用于远程控制，而较长等待时间资源用于分析应用程序。如本公开和通过引用并入本文的文件更详细地描述的，可以代表跨各个层3308的各种服务和能力来提供各种适应性，包括基于应用程序要求、服务质量、预算、成本、定价、风险因素、操作目标、效率目标、优化参数、投资回报率、盈利能力、正常运行时间/停机时间、工人利用率等的适应性。
管理应用程序平台层3302(在某些情况下，为方便起见，在文本中简称为平台层3302)可以包括一组财务和交易过程、工作流程、活动、事件和应用程序3312(除非上下文另有说明，否则统称为应用程序3312)，其使得操作员能够管理公共应用程序环境中的金融或交易环境或实体3330的多个方面，例如利用数据存储层3310中的公共数据存储、监控系统层3306中的公共数据收集或监控和/或自适应智能层3304的公共自适应智能的一个。可以将来自平台层3302中的应用程序3312的输出提供给其他数据处理层3308。这些可以包括但不限于：各种对象、实体、过程、流等的状况和状态信息；对象信息，例如各种数据类型的各类对象的身份、属性和参数信息；事件和变化信息，例如用于工作流程、动态系统、过程、程序、协议、算法和其他流，包括时间信息；结果信息，例如成功和失败的指示、过程或里程碑完成的指示、正确或错误预测的指示、正确或错误标记或分类的指示以及成功指标(包括与收益率、参与度、投资回报率、盈利能力、效率、及时性、服务质量、产品质量、客户满意度等相关的指标)等。来自每个应用程序3312的输出可以存储在数据存储层3310中、分布以由数据收集层3306处理，并且由自适应智能层3304使用。因此，平台层3302的跨应用程序性质便于方便地组织用于向任何给定应用程序添加智能的所有必要基础设施元件，例如通过提供关于跨应用程序的结果的机器学习，通过基于来自其他应用程序(或平台3300的其他元素)的结果的机器学习来丰富给定应用程序的自动化，并且允许应用程序开发者在受益于平台3300的其他能力的同时专注于应用程序本地过程。
参考图34，示出了图33的平台3300的可选实施例的附加细节、组件、子系统和其他元素。在各种可选实施例中，管理应用程序层3302可以包括一组应用程序、系统、解决方案、接口等，为方便起见统称为应用3312，交易或金融实体的运营商或所有者或其他用户可以通过其管理、监控、控制、分析或以其他方式与实体3330的一个或多个元素交互，例如以上结合图33所述的任何元素。该组应用程序3312可以包括但不限于各种类型的应用程序中的一个或多个，例如投资应用程序3402(例如但不限于，用于投资股票、利益、货币、商品、期权、期货、衍生品、房地产、信托、加密货币、凭证和其他资产类别的应用程序)；资产管理应用程序3404(例如但不限于，用于管理投资资产、房地产、固定装置、个人财产、房地产、设备、知识产权、车辆、人力资源、软件、信息技术资源、数据处理资源、数据存储资源、发电和/或电力存储资源、计算资源和其他资产的应用程序)；借贷应用程序3410(例如但不限于，用于个人借贷、商业借贷、抵押借贷、微借贷、对等借贷、保险相关借贷、资产抵押借贷、担保债务借贷、公司债务借贷、助学贷款、抵押借贷、汽车借贷等的应用程序)；风险管理应用程序3408(例如但不限于，用于管理关于产品、资产、人身、住宅、车辆、设备、组件、信息技术系统、安全系统、安全事件、网络安全系统、财产、健康状况、死亡、火灾、洪灾、天气、残疾、不法行为、业务中断、侵权、广告侵害、诽谤、诋毁、侵犯隐私权或形象权、伤害、财产损害、业务损害、违约等的应用程序)；付款应用程序3433(例如，用于实现市场内和市场间各种付款，包括信用卡、借记卡、电子转账、ACH、支票、货币和其他付款的应用程序)；营销应用程序3412(例如但不限于，用于营销金融或交易产品或服务的应用程序、广告应用程序、用于商品、服务或其他物品的市场平台或系统、营销分析应用程序、客户关系管理应用程序、搜索引擎优化应用程序、销售管理应用程序、广告网络应用程序、行为跟踪应用程序、营销分析应用程序、基于位置的产品或服务目标应用程序、协同过滤应用程序、产品或服务的推荐引擎等)；交易应用程序3428(例如但不限于，购买应用程序、销售应用程序、竞价应用程序、拍卖应用程序、反向拍卖应用程序、竞价/请求匹配应用程序、证券交易应用程序、商品交易应用程序、期权交易应用程序、期货交易应用程序、衍生品交易应用程序、加密货币交易应用程序、凭证交易应用程序、用于分析财务或交易表现、收益率、投资回报率或其他指标的分析应用程序、询价应用程序等)；税务应用程序3414(例如但不限于，用于管理、计算、报告、优化或以其他方式处理与税金、征收、关税、税收、抵免、税费或其他政府征收的费用相关的数据、事件、工作流程或其他因素，政府征收的费用例如但不限于销售税、所得税、财产税、市政费、污染税、可再生能源额度、污染治理额度、增值税、进口税、出口税等)；防欺诈应用程序3416(例如但不限于，身份验证应用程序、生物特征识别验证应用程序、基于交易模式的欺诈检测应用程序、基于位置的欺诈检测应用程序、基于用户行为的欺诈检测应用程序、基于网络地址的欺诈检测应用程序、黑名单应用程序、白名单应用程序、基于内容检查的欺诈检测应用程序或其他欺诈检测应用程序中的一个或多个)；金融服务、应用程序或解决方案3409(统称为“金融服务”，例如但不限于，金融规划服务、税务规划服务、投资组合管理服务、交易服务、借贷服务、银行服务、外汇汇总服务、货币兑换服务、汇款服务、转账服务、财富管理服务、财产规划服务、投资银行服务、商业银行服务、外汇服务、保险服务、投资服务、投资管理服务、对冲基金服务、互助基金服务、托管服务、信用卡服务、保管服务、支票服务、借记卡服务、借贷服务、ATM服务、ETF服务、电子转账服务、透支服务、报表服务、保付支票服务、公证服务、资本市场服务、经纪服务、经纪自营商服务、私人银行服务、保险服务、保险经纪服务、承保服务、年金服务、人寿保险服务、健康保险服务、退休保险服务、财产保险服务、灾害保险服务、金融和保险服务、再保险服务、中介服务、贸易结算所服务、私募股权服务、风险投资服务、天使投资服务、家庭办公室投资服务、交换服务、付款服务、结算服务、银行间联网服务、债务解决服务或其他金融服务)；证券应用程序/解决方案或服务3418(在本文中简称为证券应用程序，例如但不限于上述任何防欺诈应用程序3416中的任何一个，以及物理安全系统(例如，用于访问控制系统(例如，使用生物识别访问控制、指纹识别、视网膜扫描、密码和其他访问控制)、保险箱、保险库、出纳室、保险室等)、监控系统(例如，使用摄像机、运动传感器、红外传感器等其他传感器)、网络安全系统(例如，用于病毒检测和补救、入侵检测和补救、垃圾邮件检测和补救、网络钓鱼检测和补救、社会工程检测和补救、网络攻击检测和补救、分组检查、流量检查、DNS攻击补救和检测等)或其他证券应用程序)；承保应用程序3420(例如但不限于用于，承保任何保险产品、任何贷款或任何其他交易，包括用于检测、表征或预测风险的可能性和/或范围的任何应用程序，包括基于本公开或通过引用并入本文的文件中提及的任何数据源、事件或实体或通过引用并入本文的文件的承保；区块链应用程序3422(例如但不限于，捕获诸如借记或信贷、购买或销售、实物对价交换、智能合约事件等之类的一系列交易的分布式账本、加密货币应用程序或其他基于区块链的应用程序)；房地产应用程序3424(例如但不限于，房地产经纪应用程序、房地产估价应用程序、房地产投资信托应用程序、房地产抵押或借贷应用程序、房地产评估应用程序、房地产营销应用程序等)；监管应用程序3426(例如但不限于，用于监管本文和通过引用并入本文的文件中提及的应用程序、服务、交易、活动、工作流程、事件、实体或其他项目中的任一个的应用程序，例如监管定价、营销、证券发行、保险提供、经纪人或自营商活动执行、数据使用(包括数据隐私条例、与数据存储相关的条例等)、银行服务、营销、销售、金融规划等)；平台运营的市场应用程序、解决方案或服务3327(在某些情况下，简称为市场应用程序(在上下文允许的情况下，该术语还可以包括各种类型的外部市场3390)，例如但不限于，电子商务市场、拍卖市场、实物商品市场、虚拟商品市场、广告市场、反向拍卖市场、广告网络、注意力资源市场、能源交易市场、计算资源市场、联网资源市场、频谱分配市场、因特网广告市场、电视广告市场、平面广告市场、广播广告市场、游戏内置广告市场、虚拟现实广告市场、增强现实市场、房地产市场、酒店市场、旅游服务市场、金融服务市场、基于区块链的市场、加密货币市场、基于凭证的市场、忠诚度计划市场、分时市场、拼车市场、移动市场、运输市场，空间共享市场或其他市场)；保修应用程序3417(例如但不限于，关于产品、服务、出售物、解决方案、实物产品、软件、服务水平、服务质量、金融工具、债务、抵押物、服务性能或其他项目的保证或担保的应用程序)；分析师应用程序3419(例如但不限于，关于本公开或通过引用并入本文的文件中提及的任何数据类型、应用程序、事件、工作流程或实体的分析应用程序，例如大数据应用程序、用户行为应用程序、预测应用程序、分类应用程序、控制面板、模式识别应用程序、计量经济学应用程序、金融收益应用程序、投资回报应用程序、情景规划应用程序、决策支持应用程序等)；定价应用程序3421(例如但不限于，用于定价商品、服务(包括本公开和通过引用并入本文的文件中提及的任何服务)、应用程序(包括本公开和通过引用并入本文的文件中提及的任何应用程序)、软件、数据服务、保险、虚拟商品、广告投放、搜索引擎和关键字投放等；以及智能合约应用程序、解决方案或服务(在本文中统称为智能合约应用程序，例如但不限于，本公开或通过引用并入本文的文件中提及的任何智能合约类型，例如使用凭证或加密货币进行对价的智能合约、基于未来条件授予权利、期权、期货或利益的智能合约、用于证券、商品、期货、期权、衍生品等的智能合约、用于当前或未来资源的智能合约、用于考虑或适应税收、监管或合规参数的智能合约、用于执行套利交易的智能合约等)。因此，管理应用平台3302可以托管各种不同的应用程序3312(此类术语包括上述引用的以及其他金融或交易应用程序、服务、解决方案等)之间的使能交互，使得借助共享微服务、共享数据基础设施和共享智能，可以相对于相同类型的隔离应用程序来改进此类服务的任何对或更大组合或排列。
在实施例中，自适应智能系统层3304可以包括一组系统、组件、服务和其他能力，此类能力共同促进智能系统的协调开发和部署，例如可以增强应用程序平台层3302上的一个或多个应用程序3312的智能系统。这些自适应智能系统3304可以包括自适应边缘计算机管理解决方案3430、机器人过程自动化系统3442、一组协议适配器3491、分组加速系统3434、边缘智能系统3438、自适应联网系统3440、一组状态和事件管理器3444、一组机会挖掘程序3446、一组人工智能系统3448以及其他系统。
在实施例中，金融监控系统层3306及其数据收集系统3318可以包括用于各种数据收集系统。该层可以包括但不限于，实时监控系统3468(例如，车载监控系统，如ATM、POS系统、自助服务终端、自动售货机等上的事件和状态报告系统；车辆和设备上的OBD和远程信息处理系统；经由事件总线、通信端口或其他通信系统提供诊断代码和事件的系统；监控基础设施(例如，摄像机、运动传感器、信标、RFID系统、智能照明系统、资产跟踪系统、人员跟踪系统以及位于发生交易和其他事件的各种环境中的环境感测系统)；以及可拆卸、可更换的监控系统，例如便携式移动数据收集器、RFID和其他标签读取器、智能电话、平板电脑以及能够进行数据收集的其他移动设备等)；软件交互观察系统3450(例如，用于记录和跟踪用户与软件用户界面的交互中涉及的事件，例如鼠标移动、触摸板交互、鼠标点击、光标移动、键盘交互、导航操作、眼睛移动、手指移动、手势、菜单选择等，以及由于其他程序而发生的软件交互，例如通过API等)；移动数据收集器3452(例如，在本文和通过引用并入本文的文件详细描述的移动数据收集器)、视觉监控系统3454(例如，使用视频和静止成像系统、LIDAR、IR和允许对实体3330的项目、员工、材料、组件、机器、设备、人员、姿态、表情、状况、位置、配置以及其他因素或参数进行可视化的其他系统，以及监控过程、工人活动等的检查系统)；交互点系统3470(例如，销售点系统、自助服务终端、ATM、自动售货机、触摸板、基于摄像机的交互跟踪系统、智能购物车、在线和店内自动售货和商务系统的用户界面、平板电脑以及销售点处的其他系统或涉及购物和/或交易的客户或工人的其他交互)；物理过程观察系统3458(例如，用于跟踪客户的物理活动、交易方(例如，交易商、供应商、商家、客户、谈判者、经纪人等)的物理活动、工人与其他工人的物理交互、工人与诸如机器和设备的物理实体的交互以及物理实体与其他物理实体的交互，包括但不限于通过使用视频和静态图像摄像机、运动传感系统(例如，包括光学传感器、LIDAR、IR和其他传感器组)、机器人运动跟踪系统(例如，跟踪附着到人类或物理实体的系统的运动)等；机器状态监控系统3460(包括条件、状态、操作参数或机器状态的其他度量的车载监控器和外部监控器，例如客户端、服务器、云资源、ATM、自助服务终端、自动售货机、POS系统、传感器、摄像机、智能购物车、智能货架、车辆、机器人或其他机器)；在金融或交易环境(例如但不限于，办公室、后勤办公室、商店、商场、虚拟商店、在线环境、网站、银行等)中或与其相关的传感器和摄像机3462以及其他物联网(IoT)数据收集系统3464(包括车载传感器、传感器或其他数据收集器(包括点击跟踪传感器))、用于监控整个环境的摄像机、用于特定机器、过程、工人等的专用摄像机、可穿戴摄像机、便携式摄像机、设置在移动机器人上的摄像机、诸如智能电话和平板电脑的便携式设备的摄像机等，包括本公开或通过引用并入本文的文件中公开的许多传感器类型中的任一种)；室内位置监控系统3472(包括摄像机、IR系统、运动检测系统、信标、RFID读取器、智能照明系统、三角测量系统、RF和其他频谱检测系统、飞行时间系统、化学噪声和其他化学传感器组以及其他传感器)；用户反馈系统3474(包括调查系统、触摸板、基于语音的反馈系统、评级系统、表情监控系统、影响监控系统、姿态监控系统等)；行为监控系统3478(例如，用于监控移动、购物行为、购买行为、点击行为、指示欺诈或欺骗的行为、用户界面交互、产品召回行为、指示兴趣、注意力、无聊等的行为、指示情绪的行为(例如，坐立不安、保持不动、移近或姿态改变)等)；以及各种物联网(IoT)数据收集器3464中的任一个，例如本公开和通过引用并入本文的文件中描述的那些。
在实施例中，面向金融实体的数据存储系统层3310可以包括一系列用于存储数据的系统，例如记账数据3358、访问数据3362、定价数据3364、资产和设施数据3320、工人数据3322、事件数据3324、承保数据3360以及索赔数据3354。这些可以包括但不限于物理存储系统、虚拟存储系统、本地存储系统、分布式存储系统、数据库、存储器、基于网络的存储、网络附加存储系统(例如使用NVME、存储附加网络以及其他网络存储系统)等。在实施例中，存储层3310可以将数据存储在一个或多个知识图(例如，有向无环图、数据映射、数据分层结构、包括链接和节点的数据群集、自组织映射等)中。在实施例中，数据存储层3310可以将数据存储在数字线程、分类账等中，例如用于保持实体3330随时间的纵向记录，包括本文中描述的任何实体。在实施例中，数据存储层3310可以使用和支持虚拟资产标签3488，该虚拟资产标签可以包括与资产相关联并且可访问和管理的数据结构，就好像标签在物理上位于资产上一样，例如通过使用访问控制，使得数据存储和检索可选地链接到本地过程，但也可选地对远程检索和存储选项开放。在实施例中，存储层3310可以包括一个或多个区块链3490，例如存储身份数据、交易数据、实体3330的实体数据、定价数据、所有权转移数据、用于由智能合约3431操作的数据、历史交互数据等的区块链，例如可以基于角色或可以基于与实体3330、服务或一个或多个应用程序3312相关联的凭证的访问控制。
参考图35，自适应智能层3304可以包括机器人过程自动化(roboticprocessautomation，简称RPA)系统3442，其可以包括用于开发和部署各种金融实体3330、环境和应用程序3312的自动化能力的一组组件、过程、服务、接口和其他元素。在没有限制的情况下，机器人过程自动化3442可以应用于由平台应用程序层的该组应用程序3312中的每一个管理、控制或协调的每个过程。
在实施例中，机器人过程自动化3442可以利用管理应用程序平台层3302内存在的多个应用程序3312，使得一对应用程序可以共享相对于金融实体3330收集的数据源(例如，在数据存储层3310中)和其他输入(例如，来自监控层3306)，以及共享输出、事件、状态信息和输出，它们可以共同为过程自动化提供更丰富的环境，包括通过使用人工智能3448(包括各种专家系统、人工智能系统、神经网络、监督学习系统、机器学习系统、深度学习系统以及本公开和通过引用并入的文件中描述的其他系统中的任一个)。例如，房地产应用程序3424可以使用机器人过程自动化3442来自动化通常由人工执行或监督的房地产检查过程(例如，通过使用来自摄像机或其他显示实体3330的图像的视频或静止图像来自动化涉及目视检查的过程，例如其中机器人过程自动化3442系统被训练为通过观察一组人类检查员或监督员与用于识别、诊断、测量、参数化或以其他方式表征房屋、建筑物或其他房地产或物品的可能缺陷或有利界面的交互来自动化检查。在实施例中，人类检查员或监督员的交互可以包括标记的数据集，其中标记或标签指示缺陷类型、有利特性或其他特征，使得机器学习系统可以使用训练数据集来学习识别相同的特征，该相同的特征进而可以用于自动化检查过程，使得缺陷或有利特性在一组视频或静止图像中被自动分类和检测，该组视频或静止图像进而可以在房地产解决方案3424内用于标记需要进一步检查、应当拒绝、应当向潜在购买人披露、应当协调等的物品。在实施例中，机器人过程自动化3442可以涉及输入、数据结构、数据源、事件、状态、输出或结果的多应用程序或跨应用程序共享。例如，房地产应用程序3442可以从市场应用程序3327接收可以丰富房地产应用程序3442的机器人过程自动化3442的信息，例如关于来自位于房地产(例如，游泳池、水疗中心、厨房用具、电视或其他项目)的特定供应商的项目的当前定价的信息，其可以帮助填充关于房地产的特征以促进检查过程、估价过程、披露过程等。本公开中包含用于跨应用程序3312的机器人过程自动化3442的多应用程序或跨应用程序共享的这些示例和许多其他示例。
在实施例中，机器人过程自动化可以应用于应用程序层3302的各对应用程序3312之间的共享或聚合过程，例如但不限于涉及证券应用程序3418和借贷应用程序3410的聚合过程、基于区块链的应用程序3422与市场应用程序3327的集成自动化等。在实施例中，聚合过程可以包括多个应用程序3312的共享数据结构(包括跟踪区块链上的相同交易但可以使用区块链中维护的数据对象的可用属性的不同子集的应用程序，或者使用公共知识图中的一组节点和链接的应用程序)。例如，指示实体3330的所有权变更的交易可以存储在区块链中并由多个应用程序3312使用，例如以启用基于角色的访问控制、用于远程控制的基于角色的权限、基于身份的事件报告等。在实施例中，聚合进程可以包括跨应用程序3312的共享过程流，包括涉及一组应用程序3312中的一个或多个的较大流的子集。例如，关于实体3330的承保或检查流可以服务于借贷解决方案3410、分析解决方案3419、资产管理解决方案3404等。
在实施例中，机器人过程自动化3442可以提供用于本公开和通过引用并入本文的文件中提及的各种金融和交易过程，包括但不限于能源交易、银行服务、运输、存储、能源存储、维护过程、服务过程、维修过程、供应链过程、检查过程、购买和销售过程、承保过程、合规过程、监管过程、欺诈检测过程、故障检测过程、电力利用优化过程等。用于开发机器人过程自动化的环境可以包括用于开发者的一组接口，其中开发者可以配置人工智能系统3448以获取来自数据存储层3310的选定数据源的输入以及来自监控系统层3306的事件或其他数据，并且例如将它们提供给神经网络作为分类或预测的输入或作为结果。RPA开发环境3442可以用于再次获取来自各种应用程序3312的输出和结果3328，以便于自动学习和改进意图自动化的过程的步骤中涉及的分类、预测等。在实施例中，开发环境以及由此产生的机器人过程自动化3442可以涉及监控软件程序交互观察3450(例如，通过工人与涉及实体3330的应用程序3312的各种软件接口交互)和物理过程交互观察3458(例如，通过观察工人与机器、设备、工具等交互或使用机器、设备、工具等)的组合。在实施例中，对软件交互3450的观察可以包括软件组件与其他软件组件之间的交互，例如一个应用程序3312如何经由API与另一应用程序3312交互。在实施例中，对物理过程交互3458的观察可以包括观察(例如，通过摄像机、运动检测器或其他传感器，以及检测诸如机器人硬件之类的硬件的位置、移动等)人类工人如何与金融实体3330交互(例如，工人的位置(包括通过位置的路线、给定类型的工人在给定的一组事件、过程等期间所处的位置)、工人如何使用各种工具和物理接口操纵设备或其他物品、工人对各种事件的响应(例如，对警报和警告的响应)时间、工人进行计划维护、更新、维修和服务过程的程序、工人微调或调整工作流程中涉及的项目的程序等)。物理过程观察3458可以包括当工人例如使用工具在硬件上操作时跟踪工人的位置、角度、作用力、速度、加速度、压力、扭矩等。此类观察可以通过视频数据、在机器内检测到的数据(例如，由位置检测器检测和报告的机器元件的位置的数据)、由可穿戴设备(例如，包含位置检测器、力检测器、扭矩检测器等的外壳，用于检测人类工人出于开发训练数据集的目的与硬件项目交互的物理特征)收集的数据的任意组合实现。通过收集软件交互观察3450和物理过程交互观察3458两者，RPA系统3442可以更全面地自动化涉及金融实体3330的过程，例如通过结合使用软件自动化和物理机器人。
在实施例中，机器人过程自动化3442用于训练一组物理机器人，这些物理机器人具有便于承担传统上由人工执行的任务的硬件元件。这些机器人可以包括行走(包括上下楼梯)、攀爬(例如攀登梯子)、在设施周围移动、附着到物品上、握持物品(例如，使用机械臂、手、钳子等)、抬起物品、搬运物品、移除和更换物品、使用工具等的机器人。
参考图35，在实施例中，本文提供了一种交易、金融和市场支持系统。一种示例系统，可以包括：机器人过程自动化电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且其中所述机器人过程自动化电路还包括人工智能电路，所述人工智能电路被构造为响应于来自所述多个数据源的所述信息来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的过程。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述人工智能电路还包括以下电路中的至少一个电路：智能合约服务电路；估价电路；以及自动代理电路。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、证券应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
示例系统可以包括其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括房地产应用程序，并且其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化房地产检查过程。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述房地产检查过程：提供视频检查命令或相机检查命令中的一个；利用来自所述多个数据源的数据来安排检查事件；以及响应于多个检查数据和检查结果来确定检查标准，并且响应于所述多个检查数据和检查结果来提供检查命令。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为响应于所述房地产应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个来自动化所述房地产检查过程。
示例系统可以包括其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括房地产应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个借贷管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括营销管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括交易管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括分析管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述人工智能电路还被构造为响应于来自所述至少一个实体的所述结果来迭代地改进所述过程。
参照图36，可以提供一组机会挖掘程序3446作为自适应智能层3304的一部分，自适应智能层3304可以用于寻找和推荐改进平台3300的一个或多个元件的机会，例如通过向平台100的一个或多个系统、子系统、组件、应用程序等或与平台100交互的一个或多个系统、子系统、组件、应用程序等添加人工智能3448、自动化(包括机器人过程自动化3446)等。在实施例中，机会挖掘程序3446可以由AI或RPA解决方案的开发者配置或使用，以找到更佳解决方案的机会并优化现有解决方案。在实施例中，机会挖掘程序3446可以包括一组系统，其收集平台100内的信息，并收集一组环境和实体3330内的信息、关于该组环境和实体的信息以及该组环境和实体的信息，其中所收集的信息有可能帮助识别提高自动化和/或智能的机会并确定其优先顺序。例如，机会挖掘程序3446可以包括按时间、按类型和按位置(例如，使用摄像机、可穿戴设备或其他传感器)观察工人群集的系统，例如以识别一组金融环境中的劳动密集型领域和过程。这些可以诸如排序或优先列表的形式程序，或以可视化形式程序(例如，在环境地图上显示客户、工人或其他个人的停留时间的热点图，或显示客户或工人在环境中行进的路线的热点图)，以显示具有高劳动活动的地方。在实施例中，分析3419可用于识别哪些环境或活动将最大限度地受益于自动化，以节省人力、优化利润、优化收益率、增加正常运行时间、增加吞吐量、增加交易流量、提高安全性、提高可靠性或其他因素。
在实施例中，机会挖掘程序3446可以包括用于表征采取行为、使用程序、使用机器等所需的域特定或实体特定知识或专业知识的范围的系统，例如观察给定过程中涉及的工人的身份、凭证和经验。在涉及经验丰富的工人的情况下(例如，在需要丰富经验的复杂交易中(例如，多方交易)；在涉及大量专业知识或培训的复杂后勤办公室过程(例如，风险管理、精算和承保过程、资产配置过程、投资决策过程等)中)；在大型或复杂机器上的更新、维护、移植、备份或重建过程中；或在需要积累经验才能有效工作的复杂过程的微调方面)，这可能特别有益，在这些工人数量稀缺(例如，由于退休或具有相同凭证的新工人供应减少)的情况下尤为如此。因此，例如为了确定自动化3442自动化开发的优先级，一组机会挖掘程序3446可以收集指示实体3330的或与其相关的哪些过程最强烈地依赖于具有多组特定经验或资历的工人(例如，具有稀缺或递减的经验或凭证的工人)的数据，并将该数据提供给分析解决方案3419。例如，机会挖掘程序3446可以将关于工人年龄、凭证、经验(包括按过程类型划分的经验)的聚合数据(包括趋势信息)与关于工人涉及的过程的数据相关联(例如，通过按类型跟踪工人的位置、通过按工人类型跟踪在过程上花费的时间等)。可以基于排名集自动推荐一组高价值自动化机会，例如至少部分地基于一组过程对稀缺或预计将变得更加稀缺的工人的相对依赖性来对机会进行加权的排序集。
在实施例中，该组机会挖掘程序3446可以使用与一组过程中涉及的工人的成本相关的信息，例如通过访问工人数据3322，包括指示各种工人(作为个人或按类型)的工资的人力资源数据库信息、关于服务工人或其他承包商收取的费用的信息等。机会挖掘程序3446可以提供用于与过程跟踪信息相关联的此类成本信息，例如以使得分析解决方案3419能够识别哪些过程占用最昂贵工人的大部分时间。这可以包括例如通过显示哪些位置、路线或过程涉及金融环境中或关于实体3330的工人的最昂贵时间的热点图来可视化此类过程。机会挖掘程序3446可以提供排序列表、加权列表或其他数据集，向开发者指示哪些领域最有可能受益于进一步的自动化或人工智能部署。
在实施例中，挖掘机器人过程自动化机会的环境可以包括在HR数据库和/或其他劳动力跟踪数据库中搜索涉及劳动密集型过程的领域；在系统中搜索指示自动化潜力的工人凭证的领域；通过可穿戴设备跟踪工人群集，以查找劳动密集型机器或过程；通过可穿戴设备按工人类型跟踪工人群集，以查找劳动密集型过程等。
在实施例中，机会挖掘可以包括用于请求可用于促进过程自动化的适当训练数据集的设施。例如，某些类型的输入(如果可用)将为自动化提供非常高的价值，例如捕获执行复杂任务的经验丰富和/或高度专业的工人的视频数据集。机会挖掘程序3446可以搜索本文中描述的此类视频数据集；然而，在没有成功的情况下(或补充可用数据)，平台可以包括诸如开发者之类的用户可以通过其指定所需类型的数据的系统，例如软件交互数据(例如，使用程序以执行特定任务的专家)、视频数据(例如，显示执行某种修复的一组专家、重建机器的专家、优化某种复杂过程的专家等的视频)、物理过程观察数据(例如，视频、传感器数据等)。该规范可以用于请求此类数据，例如通过向提供所请求类型数据的当事人提供某种形式的对价(例如，货币报酬、凭证、加密货币、许可证或权利、收入份额或其他对价)。可以向提供预先存在的数据和/或采取诸如通过拍摄过程视频来捕获专家交互之类的步骤的当事人提供报酬。可以捕获响应于规范、请求和报酬而捕获的交互的所得库，作为数据存储层3310中的数据集，例如以供各种应用程序3312、自适应智能系统3304以及其他过程和系统使用。在实施例中，该库可以包括专门开发为教学视频的视频，例如以便于开发可以遵循视频中指令的自动化地图，例如根据过程或协议提供步骤序列、将过程或协议分解为进行自动化的候选步骤的子步骤等。在实施例中，此类视频可以通过自然语言处理来处理，例如以自动开发可由开发者使用的标记指令序列，以为过程的地图、图形或其他模型提供便利，从而协助开发该过程的自动化。在实施例中，指定的一组训练数据集可以用于作为学习的输入进行操作。在此类情况下，训练数据可以与平台3300内的其他数据时间同步，例如来自应用程序3312的输出和结果、金融实体3330的输出和结果等，使得过程的给定视频可以与这些输出和结果相关联，从而使得能够提供对捕获给定过程时发生的结果敏感的学习反馈(例如，通过视频，或者通过观察软件交互或物理过程交互)。
在实施例中，机会挖掘程序3446可以包括用于挖掘智能合约定义、构成、配置和执行的机会的方法、系统、过程、组件、服务和其他元素。在平台3300内收集的数据，例如由数据处理层3308处理、由数据存储层3310存储、由监控层3306和收集系统3318收集、关于或从实体3330收集或从外部源获取的任何数据，可用于识别应用或配置智能合约的有利机会。例如，由定价应用程序3421处理或以其他方式收集的关于实体3330的定价信息可以用于识别同一物品或多个物品定价不同(在现货市场、期货市场等)的情况，并且机会挖掘程序3446可以提供指示智能合约构成的机会的警报，例如在一个环境中以低于给定阈值的价格购买并且在另一环境中以高于给定阈值的价格出售或反之亦然的合约。在实施例中，机器人过程自动化3442可以用于自动创建、配置和/或执行智能合约，例如通过训练与构成此类合约的专家相关的数据训练集或基于对以往合约的结果的反馈。此外，还可以基于模式来识别智能合约机会，例如其中预测用于指示期权、期货、衍生品、远期市场合约以及其他前瞻性合约的机会，例如其中基于对将出现为有利汇兑创造机会的未来条件的预测来创建智能合约，例如套利交易、对冲交易、“价内”期权、税收优惠交易等。在实施例中，在第一步，机会挖掘程序3446在一组现货或期货市场中寻找物品、服务、商品等的价格水平。在第二步，机会挖掘程序3446确定智能合约的有利条件(例如，套利机会、节税机会、有利期权、有利对冲等)。在下一步，机会挖掘程序3446可以发起智能合约过程，其中智能合约预先配置有物品的描述、价格或其他条款或条件的描述、用于执行的域(例如，将在其中构成合约的一组市场)和时间。在下一步，自动化过程可以构成智能合约并在适用域内执行该智能合约。在最后一步，例如当满足条件时，平台可以确定合约。在实施例中，机会挖掘程序3446可以用于维护一组价价值转换器3447，其可以开发用于计算不同域之间和跨不同域的不同物品的交换价值，例如通过将各种资源(例如，计算、带宽、能源、注意力、货币、凭证、额度(例如，税收额度、可再生能源额度、污染额度)、加密货币、货物、许可证(例如，诸如用于频谱、执行服务的权利等的政府颁发的许可证，以及知识产权许可证、软件许可证等)、服务及其他项目)相对于其他此类资源进行价值转换，包括计算在一个或一系列合同(例如，通过智能合约执行的合约)中跨域交易以将一种资源转换为另一资源的任何成本。价值转换器3447可以在当前(例如，现货市场)价值、定义的期货市场中的价值(例如，前一天的能源价格)和定义的期货市场之外的预测未来价值之间进行转换。在实施例中，机会挖掘程序3446可以跨价值转换器对或其他组合(例如，跨两个、三个、四个、五个或多个域)进行操作，以定义一系列交易量、配置、域和时间，其将通过进行有利价值转换的交易而产生价值。例如，可以用加密货币凭证交换为污染额度，该污染额度可以用于允许产生能源，该能源可以比创建智能合约和进行一系列交换的成本高出加密货币凭证的价值的价格出售。
参考图36，在实施例中，本文提供了一种交易、金融和市场支持系统。一种示例系统，可以包括：机器人过程自动化电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；其中所述机器人过程自动化电路还包括机会挖掘程序组件，所述机会挖掘程序组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息；并且向与所述过程改进机会相关联的至少一个实体提供输出以响应所述确定的过程改进机会。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、证券应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
示例系统可以包括其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述机会挖掘程序组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
示例系统可以包括其中所述机会挖掘程序组件还被构造为确定所述过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
示例系统可以包括其中所述机会挖掘程序组件还被构造为确定所述过程改进机会以响应来自价值转换应用程序的价值转换。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括交易应用程序，并且其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化交易服务过程。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述交易服务过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排交易事件；以及确定交易标准以响应多个资产数据和交易结果，并且提供交易命令以响应所述多个资产数据和交易结果。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化所述交易服务过程以响应所述交易应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，其中所述机会挖掘程序组件还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
示例系统可以包括其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括税务应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个借贷管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括营销管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括投资管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括承保管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
参考图37，提供了平台3300的实施例的附加细节，特别地涉及促进改进边缘智能的自适应智能层3304的元素，包括自适应边缘计算管理系统3430和边缘智能系统3438。这些元素提供一组系统，其自适应地管理“边缘”计算、存储和处理，例如通过改变数据存储位置以及设备上的存储、本地系统、网络中和云中的处理位置(例如，通过AI优化)。这些元素3430、3438使得用户(例如，平台100的开发者、运营商或宿主)能够方便地动态定义出于给定应用程序的目的构成“边缘”的内容。例如，对于数据连接缓慢或不可靠的环境(例如，设施不能很好地接入蜂窝网络(例如，由于某些环境位置偏远(例如，在蜂窝网络基础设施薄弱的地理位置)、屏蔽或干扰(例如，在联网系统的密度、厚壁、地下位置或大型金属物体(例如，保险库)的存在干扰联网性能的情况)和/或拥塞(例如，存在许多设备寻求访问有限的联网设施的情况)))的环境，可以定义和部署边缘计算能力，以在环境的局域网上、在设备的对等网络中或在本地金融实体3330的计算能力方面发挥作用。在强数据连接可用的情况下(例如，在存在良好回程设施的情况下)，可以在网络中布置边缘计算能力，例如用于在提高输入/输出性能、减少等待时间等的位置处高速缓存频繁使用的数据。因此，关于边缘计算操作位置的自适应定义和规范在开发者或运营商的控制下启用，或者可选地由诸如专家系统或自动化系统基于诸如针对环境、实体3330或整个网络检测到的网络条件自动地确定。在实施例中，边缘智能3438使得能够适配多应用程序感知的边缘计算(包括在各种可用网络资源内进行计算的情况、联网方式(例如，通过协议选择)、数据存储位置等))，例如，基于对跨多个应用程序的边缘计算能力的需求、优先排序和值(包括ROI、收益率和成本信息，例如故障成本)的认识来理解并确定优先级从而考虑QoS、等待时间要求、拥塞和成本，包括本文或通过引用并入本文的文件中描述的应用程序3312的任何组合和子集。
参考图37，在实施例中，本文提供了一种交易、金融和市场支持系统。一种示例系统，可以包括：自适应边缘计算电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且其中所述自适应边缘计算电路还包括边缘智能组件，所述边缘智能组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的边缘智能过程改进以响应来自所述多个数据源的所述信息。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、证券应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
示例系统可以包括其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述边缘智能组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
示例系统可以包括其中所述边缘智能序组件还被构造为确定过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括证券应用程序，并且其中所述自适应边缘计算电路还被构造为自动化安全服务过程。
示例系统可以包括其中所述自适应边缘计算电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述安全服务过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排安全事件；以及确定安全标准以响应多个资产数据和安全结果，并且提供安全命令以响应所述多个资产数据和安全结果。
示例系统可以包括其中所述自适应边缘计算电路还被构造为自动化所述安全服务过程以响应所述安全应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
示例系统可以包括其中所述自适应边缘计算电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述自适应边缘计算电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述边缘智能组件还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
示例系统可以包括其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括风险应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括安全管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括平台市场应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括平台市场应用程序，其中所述自适应边缘计算电路还被构造为操作接口来解释边缘定义，并且其中所述边缘智能组件还被构造为确定所述边缘智能过程改进以响应所述边缘定义。
示例系统可以包括其中所述边缘定义包括以下参数中的至少一个的识别：慢速数据连接、不可靠数据连接、网络干扰描述、网络缓存描述、服务质量要求或等待时间要求。
参考图38，示出了平台3300的存储层3310的可选实施例的附加细节、组件、子系统和其他元素，特别地涉及可以包括设有地理围栏的虚拟资产标签3488的实施例，例如用于在本公开和通过引用并入本文的文件中描述的资产和设施数据3320内的一个或多个资产。在实施例中，虚拟资产标签是包含关于实体3330的数据的数据结构，实体3330诸如资产(可以是物理资产或虚拟资产)、机器、设备、库存、制品、证书(例如，如股票证书)、契据、组件、工具、设备或工人(等)，其中数据旨在标记到资产，例如在数据与特定资产唯一相关(例如，与单个资产的唯一标识符相关)，并且链接到资产邻近位置或所在位置(例如，在资产所在区域或位置或附近设有地理围栏，或者与数字资产的地理定位数字存储位置或定义域相关联)的情况下。因此，虚拟资产标签在功能上等同于诸如RFID标签之类的物理资产标签，因为它提供本地读取器或类似设备来访问数据结构(就像读取器将访问RFID标签一样)，并且在实施例中，访问控制被管理，就好像标签物理地位于资产上一样；例如，某些数据可以用密钥加密，该密钥仅允许其被验证为在标记的金融实体3330附近的操作员读取、写入、修改等，从而允许将仅本地数据处理与远程数据处理分开。在实施例中，尽管没有传统的RFID标签，但虚拟资产标签可以用于识别RF读取器或其他读取器的存在(例如，通过识别询问信号)，并且诸如借助协议适配器、诸如通过与读取器的RF通信链路来与读取器通信。这可以通过来自IoT设备、远程信息处理系统的通信以及驻留在局域网上的其他设备来实现。在实施例中，市场或金融或交易环境中的一组物联网(IoT)设备可以充当分布式区块链节点，例如用于存储虚拟资产标签数据、用于跟踪交易以及用于验证(例如，通过各种共识协议)链接数据，包括维护、维修和检修交易历史记录。在实施例中，地理围栏中的物联网(IoT)设备可以共同验证由虚拟资产标签标记的固定资产的位置和身份，例如其中对等体或邻居将其他对等体或邻居验证处于给定位置，从而验证资产的唯一身份和位置。可以使用投票协议、共识协议等进行验证。在实施例中，可以在区块链中维护标记的金融实体的身份。在实施例中，资产标签可以包括与数字线程3484相关的信息，例如关于资产及其组件、历史记录等的历史信息。
参考图38，在实施例中，本文提供了一种交易、金融和市场支持系统。一种示例系统，可以包括：自适应智能电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并且与多个管理应用程序连接，其中所述自适应智能电路包括协议适配器组件；其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且其中所述自适应智能电路还包括人工智能组件，所述人工智能组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的人工智能过程改进以响应来自所述多个数据源的所述信息。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述多个数据源中的至少一个是移动数据收集器。
示例系统可以包括其中所述自适应智能电路还包括协议适配器组件，所述协议适配器组件被构造为确定促进实体之间通信的通信协议，所述实体访问具有改进的进程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个。
示例系统可以包括其中访问所述多个管理应用程序中的所述至少一个的所述实体包括与所述多个管理应用程序中的所述至少一个相关的运营商，并且其中所述协议适配器组件还被构造为确定所述通信协议为使能加密通信的协议以响应所述移动数据收集器确定所述运营商在标记的金融实体附近。
示例系统可以包括其中所述移动数据收集器从至少一个设有地理围栏的虚拟资产标签收集数据。
示例系统可以包括其中所述自适应智能电路还包括协议适配器组件，所述协议适配器组件被构造为确定促进实体之间通信的通信协议，所述实体访问具有改进的进程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个。
示例系统可以包括其中访问所述多个管理应用程序中的所述至少一个的所述实体包括与所述多个管理应用程序中的所述至少一个相关的运营商，并且其中所述协议适配器组件还被构造为确定所述通信协议为使能加密通信的协议以响应所述至少一个设有地理围栏的虚拟资产标签确定所述运营商在标记的金融实体附近。
示例系统可以包括其中所述多个数据源中的至少一个是物联网数据收集器。
示例系统可以包括其中所述自适应智能电路还包括协议适配器组件，所述协议适配器组件被构造为确定促进实体之间通信的通信协议，所述实体访问具有改进的进程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个。
示例系统可以包括其中访问所述多个管理应用程序中的所述至少一个的所述实体包括与所述多个管理应用程序中的所述至少一个相关的运营商，并且其中所述协议适配器组件还被构造为确定所述通信协议为使能加密通信的协议以响应所述物联网数据收集器确定所述运营商在标记的金融实体附近。
示例系统可以包括其中所述多个数据源中的至少一个是区块链电路，并且其中所述自适应智能电路利用所述自适应智能电路来解释来自所述区块链电路的所述信息。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、证券应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
示例系统可以包括其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述人工智能组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
示例系统可以包括其中所述人工智能组件还被构造为确定过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括风险管理程序，并且其中所述自适应智能电路还被构造为自动化风险管理过程。
示例系统可以包括其中所述自适应智能电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述风险管理过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排风险事件；确定风险标准以响应多个资产数据和风险结果，并且提供风险命令以响应所述多个资产数据和风险管理结果；以及调整地理围栏位置以向与所述多个管理应用程序中的至少一个相关的运营商提供改进的访问中的至少一个，或改进所述多个管理应用程序中的至少一个的通信安全性。
示例系统可以包括其中所述自适应智能电路还被构造为自动化所述风险管理过程以响应所述风险管理应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
示例系统可以包括其中所述自适应智能电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述自适应智能电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述人工智能组件还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
示例系统可以包括其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括智能合约应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括安全管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括营销管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括定价管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括保证管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
参照图39，在实施例中，诸如用于开发和部署一个或多个自动化能力的统一RPA系统3442可以包括或启用机器人操作分析3902的能力，例如用于分析一组机器人的操作行为，包括关于移动机器人的位置、移动性和路由，以及关于机器人组件的运动，例如机器人组件在各种协议或程序中使用，例如银行业服务过程、承保过程、保险过程、风险评估过程、风险减轻过程、检查过程、交换过程、销售过程、购买过程、交付过程、仓储过程、装配过程、运输过程、维护和维修过程、数据收集过程等。
在实施例中，RPA系统3442可包括或启用关于非结构化数据的机器学习3908的能力，例如关于人类标记、标签或其他活动的训练集，该人工标记、标签或其他活动允许表征非结构化数据、从非结构化数据中提取内容、从非结构化数据的内容生成诊断代码或类似概要等。例如，RPA系统3442可以包括子系统或能力，用于处理PDF(例如，技术数据表、功能规范、维修说明、用户手册以及关于诸如机器和系统之类的金融实体3330的其他文件)，用于处理人工输入的说明(例如，涉及问题诊断的说明、涉及规定或推荐行为的说明、涉及表征操作活动的说明、涉及维护和维修操作的说明等)，用于处理网站、社交媒体馈源等上包含的信息非结构化内容(例如，可从供应商网站获取的有关金融环境中的产品或系统的信息)等。
在实施例中，RPA系统3442可以包括具有一组RPA能力的统一平台，以及用于监控的系统(例如，监控层3306的系统和数据收集系统3318)；用于原始数据处理3904(例如，通过光学字符识别(optical character recognition，简称OCR)、自然语言处理(naturallanguage processing，简称NPL)、计算机视觉处理、声音处理、传感器处理等)的系统；用于工作流程表征和管理3908；分析能力3910；人工智能能力3448的系统；以及管理系统3914，例如用于策略、治理、供应(例如，涉及服务、角色、访问控制等)等。RPA系统3442可以包括诸如微服务架构中的一组微服务的能力。RPA系统3442可以具有到其他平台层3308以及到外部系统的一组接口，用于数据交换，使得RPA系统3442可以作为RPA平台即服务由外部系统访问，所述外部系统可以受益于一个或多个自动化能力。
在实施例中，RPA系统3442可以包括工作质量表征能力3912，例如识别与其他工作相比的高质量工作的能力。这可以包括：识别与机器执行的工作不同的人工工作；识别哪些人工工作可能具有最高质量(例如，涉及最有经验或最昂贵人员的工作)；识别哪些机器执行的工作可能具有最高质量(例如，与新部署的机器相比，已广泛获悉来自许多结果的反馈的机器执行的工作)；以及识别哪些工作历史上提供了有利的结果(例如，基于分析或与过去结果的相关性)。可以应用一组阈值，其可以在RPA系统3442的开发者或其他用户的控制下改变，例如通过类型、质量水平等来指示哪些指示过去工作的数据集将用于在促进自动化的机器学习系统内进行训练。
参考图39，在实施例中，本文提供了一种交易、金融和市场支持系统。一种示例系统，可以包括：机器人过程自动化电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且其中所述机器人过程自动化电路还包括机器人操作分析组件，所述机器人操作分析组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的机器人操作过程改进以响应来自所述多个数据源的所述信息。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，还可以包括：管理系统电路，所述管理系统电路被构造为通过管理机器人操作、供应机器人操作或机器人操作策略中的至少一个来适应所述机器人操作过程改进。
示例系统可以包括其中所述机器人操作过程改进包括机器人工作流程表征和改进。
一种示例系统，还可以包括：机会挖掘电路，所述机会挖掘电路被构造为使所述操作过程改进适应于所述多个管理应用程序中的一个。
示例系统可以包括其中所述机器人操作过程改进包括机器人工作质量表征和改进。
示例系统可以包括其中所述机器人操作分析组件包括机器人机器学习组件，用于处理来自多个数据源的信息以确定所述机器人操作过程改进。
示例系统可以包括其中所述机器人操作分析组件包括原始数据处理组件，用于处理来自多个数据源的信息以确定所述机器人操作过程改进。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、证券应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
示例系统可以包括其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述机器人操作分析组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
示例系统可以包括其中所述机器人操作分析组件还被构造为确定过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括监管管理应用程序，并且其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化监管管理过程。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述监管管理过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排监管事件；以及确定监管标准以响应多个资产数据和监管结果，并且提供监管命令以响应所述多个资产数据和监管管理结果。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化所述监管管理过程以响应所述监管管理应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述机器人操作分析组件还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
示例系统可以包括其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括投资应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括安全管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括营销管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括定价管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括保证管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
参考图40，在实施例中示出了各种系统、方法、过程、服务、组件和其他元素，用于支持用于事件访问权访问权的远期市场4000的区块链和智能合约平台。在诸如结合平台3300的各种实施例所描述的交易支持系统内，区块链应用程序3422和相关联的智能合约3431可用于启用用于事件访问权的远期市场4002，诸如其中一个或多个事件票据、席位许可证、访问权、进入权限、通行证(例如，后台通行证)或表示、包括或体现用于出席、进入、观看、消费或以其他方式参与事件(其可以是实况事件、记录的事件、物理场所的事件、数字内容事件或访问受到控制的其他事件)的权利的访问令牌的其他项(这里使用的术语访问令牌4008包括所有这些内容，除非上下文另有指示)被安全地存储在由区块链应用程序3422配置的区块链上，例如其中区块链3422包括访问令牌4008中的交易分类账(该术语包括票据和事件访问权的其他证据)，例如具有所有权指示(包括身份信息、事件信息、令牌信息、关于条款和条件的信息等)和所有权转移记录(包括关于可转移性的条款、条件和策略)。在实施例中，此类基于区块链的访问令牌可以在市场应用程序3327中交易，例如用于与现货市场或远期市场4002一起操作或为其操作的应用程序。在实施例中，在平台内或由平台运营的远期市场4002可以是或有远期市场，例如其中基于事件的发生、条件的满足等来授予、触发或出现未来权利的市场，例如由智能合约3431启用的市场，该智能合约3431对平台运营的市场3327或外部市场3390中的或与其相关联的一个或多个数据结构进行操作，以执行或应用规则、条款、条件等，可选地促成记录在区块链中(例如，在区块链上的分布式账本中)的交易，转而可以发起其他过程并促成其他智能合约操作。在此类实施例中，触发事件的条件可以包括事件推动人或安排具有定义的一组参数的事件、产生的具有此类参数的事件等的其他当事人，并且基于区块链的访问令牌4008可以用于(可选地结合智能合约3431和一个或多个监控系统3306)识别诸如在外部市场3390中识别满足所定义的一组参数的事件或事件的访问令牌的呈现或存在，并发起关于访问令牌的操作，例如报告访问令牌的可用性的存在、转移对访问令牌的访问权、转移所有权、设定价格等。在实施例中，监控系统3306可以监控外部市场3390的相关事件、令牌等，以及指示满足导致触发、授予或出现影响访问令牌或事件的条件的一个或多个条件的出现的信息。作为说明性示例，季后赛的体育事件访问令牌4008可以用于在特定比赛(例如，超级碗)中出现特定球队时授予，此时可以在由区块链启用的分布式账本中将对特定席位的票据的权利自动分配给分布式账本中列出的拥有该球队票据权利的个人。因此，分布式账本或其他区块链3422可以安全地维护同一事件的事件令牌4008的多个预期所有者，只要访问权可以被划分为使得它们相互排斥，但在出现条件(例如，比赛、音乐会等的特定席位)时可以指定给特定所有者，并且基于确定哪个预期所有者有权成为实际所有者(例如，该所有者的球队成功参与比赛)的条件的出现，将所有权分配给特定所有者。在体育联赛的示例中，区块链因此可以维护与席位互斥条件一样多的所有者(例如，通过在超级碗联合会的所有球队之间分配席位，或者在大学榄球联合会决赛赛区中的所有球队之间分配席位)。所定义的一组参数可以包括地点(发生尚未安排的事件的地点)、参与者(团队、个人等)、价格(例如，访问令牌的价格低于定义的阈值)、时间(例如，小时、天、月、年或其他周期)、事件类型(体育赛事、音乐会、喜剧表演、戏剧表演、政治事件等)等。在实施例中，一个或多个监控系统3306或其他数据收集系统可以用于监控一个或多个外部市场3390或平台运营的市场(例如，在电子商务网站和应用程序、拍卖网站和应用程序、社交媒体网站和应用程序、交换网站和应用程序、票务网站和应用程序、旅行网站和应用程序、酒店网站和应用程序、音乐会宣传网站和应用程序或其他网站或应用程序)或其他实体，以获取可用事件的指标、可用于定义潜在可分割或互斥访问权条件(例如，用于识别可在多方分布式账本中配置的事件，其中条件访问分布在不同的预期所有者之间，可选地经由一个或多个机会挖掘程序3446进行)的预期条件，以及可基于条件触发向特定所有者分配权利的实际条件。因此，区块链可以用于通过将访问权安全地存储在分布式账本中来以任何形式的事件或访问令牌形成暂时市场，并且可以通过配置数据收集和和对所收集的数据进行操作以确定何时应授予、转移所有权等的一组业务规则来自动化或有市场。在授予一个或有事项(或一组或有事项)之后，可以继续交易访问令牌，其中区块链提供了验证访问的安全方法。可以通过对链进行加密来提供安全性，与加密货币令牌(并且加密货币令牌本身可以包括用于事件访问的远期市场加密货币令牌)、工作证明、权益证明或在发生争议的情况下用于验证的其他方法一样。
在实施例中，平台400可以包括各种应用程序、服务、解决方案等，或者与各种应用程序、服务、解决方案等交互，诸如结合平台3300所描述的那些应用程序、服务、解决方案等，例如定价应用程序3421(例如，用于设定和监控或有访问权、底层访问权、令牌、费用等的定价)、分析应用程序3419(例如，用于监控、报告、预测或以其他方式分析平台4000的所有方面，例如优化出售物、时间、定价等，识别和预测模式，建立规则和或有事项，建立模型或理解供人或机器学习系统使用，以及用于许多其他目的)、交易应用程序3428(例如，用于交易或交换或有访问权或底层访问权或令牌)、证券应用程序3418等。
参考图40，在实施例中，本文提供了一种交易、金融和市场支持系统。一种示例系统，可以包括：机器人过程自动化电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且其中所述机器人过程自动化电路还包括机会挖掘组件，所述机会挖掘组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的机器人操作过程改进以响应来自所述多个数据源的所述信息。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，还可以包括：数据收集电路，所述数据收集电路被构造为收集和记录物理过程观察数据，其中所述物理过程观察数据是所述多个数据源中的一个。
一种示例系统，还可以包括：数据收集电路，所述数据收集电路被构造为收集和记录软件交互观察数据，其中所述软件交互观察数据是所述多个数据源中的一个。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：远期市场应用程序、事件访问令牌应用程序、证券应用程序、区块链应用程序、平台市场应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
示例系统可以包括其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述机会挖掘组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
示例系统可以包括其中所述机会挖掘组件还被构造为确定过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
示例系统可以包括其中所述多个管理应用程序包括交易管理应用程序，并且其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化交易管理过程。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述交易管理过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排交易事件；以及确定交易标准以响应多个资产数据和交易结果，并且提供交易命令以响应所述多个资产数据和交易管理结果。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为响应于所述交易管理应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个来自动化所述交易管理过程。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述机会挖掘组件还被构造为响应于来自所述至少一个实体的所述结果来迭代地改进所述过程。
示例系统可以包括其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括远期市场应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括事件访问令牌管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括安全管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括区块链管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括定价管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
示例系统可以包括其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括分析管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
参考图41，使用本公开描述的数据处理平台3300的各种使能能力，可以在平台运营的市场3327的运营商的控制面板4118或其他用户界面中配置用于面向一个或多个事件的访问权的远期市场的平台运营的市场3327。运营商可以使用用户界面或控制面板4118来采取一系列步骤，以执行或进行算法，从而如结合图40所描述的创建或有远期市场事件访问权令牌。在实施例中，用于在控制面板4118内创建或有远期市场事件访问权令牌的算法的一个或多个步骤可以包括在组件4102处识别一个或多个事件的一个或多个访问权以识别访问权，例如通过监控一个或多个平台运营的市场3327或外部市场3390以获取指示事件或访问权的消息、公告或其他数据。控制面板4118可以配置有界面元素(包括应用程序编程元素)，其允许将事件导入平台市场3327中，例如通过链接到提供或维护访问权的环境，这可以包括将API用于后端票务系统等。在控制面板4118中，在组件4104处，可以配置(例如，通过与用户连接)访问权的一个或多个条件(这里所描述类型)，例如通过定义一组相互排斥的条件，其在触发时将访问权分配给不同的个人或实体。控制面板4118的用户界面可以包括一组具有默认、模板、推荐或预先配置条件的下拉菜单、表格、表单等，例如适合于各种类型的访问权的条件。例如，可以预先配置对体育赛事的季后赛的访问权，以将访问条件设置为特定球队参与季后赛，其中该球队是可以参与比赛的一组球队中的一员，并且在可以参与比赛的相互排斥的可能球队(例如，参加一届超级碗联合会的球队)之间将访问权分配给给定席位。作为另一示例，可以预先配置对尚未计划的娱乐事件的访问权，以设置条件，例如地点、日期范围和所选艺人或群组。一旦配置了访问权的条件和其他参数，则在组件4108处，区块链可以用于例如经由分类账来维护供应、分配和交换或有访问权所有权(以及可选地，与或有访问权相关的底层访问令牌)所需的数据。例如，赛事票据可以作为密码安全令牌存储在分类账上，并且可以为可能导致票据所有权的每个或有访问权创建另一令牌并将其存储在区块链上。区块链可以用于存储令牌、身份信息、交易信息(例如，用于交换或有权限和/或底层令牌)以及其他数据。在组件4110处，智能合约3431可以用于体现在组件4104处配置的条件，对在组件4108处创建的区块链进行操作，以及在平台运营的市场3327和/或外部市场3390中对其他数据(例如，指示事实、条件、事件等的数据)进行操作。可以在组件4110处配置智能合约，以对可以包括事件数据3324、访问数据3362、定价数据3364或关于访问权或与其相关的其他数据的数据应用一个或多个规则、执行一个或多个条件操作等。一旦完成一个或多个区块链和一个或多个智能合约的配置，在组件4112处，区块链和智能合约可以部署在平台运营的市场中，例如用于一名或多名消费者或其他用户的交互，这些消费者或用户可以例如在诸如网站、应用程序等之类的市场界面中订立智能合约，例如通过购买对未来事件的或有权利，此时平台可以例如使用自适应智能系统3304或其他能力来存储相关数据，例如在区块链上或者在平台3300上订立智能合约的一个或多个当事人的定价数据和身份数据。在组件4114处，一旦执行了智能合约，组件4114就可以例如通过监控系统层3306、平台运营的市场3327和/或一个或多个外部市场3390来监控事件数据3324、访问数据3362、定价数据3364或其他数据(例如，事件)，这些数据可以满足一个或多个条件或触发智能合约的一个或多个规则的应用。例如，可以监控比赛结果或未来娱乐事件公告，并且可以满足智能合约条件。在组件4116处，在满足条件时，可以确定、执行智能合约等，从而对区块链进行更新或其他操作，例如通过转移底层访问令牌和/或或有访问令牌的所有权。因此，通过操作上述组件，平台运营的市场3327的运营商可以发现、配置、部署并且已执行一组智能合约，该组智能合约提供和交付对未来事件的或有访问权限访问权，这些未来事件经由密码保护并在区块链上转移给消费者或其他人。在实施例中，自适应智能系统层3304可以用于监控上述算法的步骤，并且一个或多个人工智能系统可以用于例如通过机器人过程自动化来自动化整个过程或一个或多个子步骤或子算法。这可以如上所述地发生，例如通过使人工智能系统在人类用户采取上述步骤时了解由人类用户的观察(例如，监控软件交互)所产生的数据训练集。一旦经过训练，自适应智能层3304就可以使得平台3300能够提供用于发现和交付对未来事件的或有访问权限访问权的全自动化平台。
参考图42，在实施例中，本文提供了一种平台，该平台具有用于启用用于远期市场需求聚合的区块链和智能合约平台4200的系统、方法、过程、服务、组件以及其他元素。在这种情况下，如上所述，具有各种特征并通过由类似于结合平台3300和平台4000所描述的能力的能力启用的需求聚合区块链和智能合约平台4200可以基于影响或表示对出售物4202的未来需求的一组或有事项4204，该或有事项4204可以包括一组产品、服务等(其可以包括实物商品、虚拟商品、软件、物理服务、软件、访问权限访问权、娱乐内容或许多其他物品)。区块链3422，例如启用分布式账本，可以记录来自一组当事人的关于产品、服务等的兴趣指标，例如定义该当事人愿意购买其下产品或服务的参数的指标。可以在需求聚合界面4322中表达或提交兴趣，所述需求聚合界面可以包含在一个或多个网站、应用程序、通信系统等中或与其相关联，所述一个或多个网站、应用程序、通信系统等可以独立操作，或者可以包括平台运营的市场3327或外部市场3390的各个方面。可以通过智能合约3431或其他交易机制来作出和管理承诺。这些承诺可以包括各种参数4208，例如一个或多个期望出售物4202的价格参数、技术规格(例如，鞋子尺码、衣服尺码等其他服饰方面，或信息技术的性能特性，例如带宽、存储容量、像素密度等)、时间等。因此，区块链3422可以用于聚合关于各种产品和服务的远期市场4002中的未来需求，并且可以由制造商、分销商、零售商等处理以帮助规划需求，例如为了获得帮助(可选地，在具有定价、库存管理、供应链管理、智能制造、即时制造、产品设计以及许多其他活动的分析系统3419中)。在配置一组参数4208时，不论是产品、服务还是其他物品，出售物4202都不需要存在；例如，个人可以表示愿意在2022年1月1日或之前支付高达1000美元购买65英寸、32K量子点电视显示器。在实施例中，供应商可以提供一系列潜在的配置和条件，消费者可以对这些配置和条件表示兴趣，并可选地在定义的条件内承诺购买。在实施例中，消费者可以呈现期望的物品和配置。在实施例中，人工智能系统(其可以是基于规则的系统，例如由自适应智能系统3304启用)可以处理具有用于彼此一致的配置子集的不同参数4208的一组潜在配置(例如，全部具有4K或更大的能力且全部定价在500美元以下)，并且配置子集可以用于以盈利价格聚合对满足足够大的子集的出售物的未来承诺需求。在实施例中，自适应智能系统3204可以使用模糊逻辑系统、自组织映射等来对潜在配置进行分组，使得人类专家可以确定足够接近已识别配置的配置，使得可以将其呈现为新的替代方案。在实施例中，人工智能系统3448可以进行训练以基于由人类专家创建的训练数据集来学习以确定和呈现出售物4202的新配置。
在实施例中，本文提供了一种平台4200，该平台具有用于启用用于远期市场住宿权限的区块链和智能合约平台的系统、方法、过程、服务、组件以及其他元素。住宿出售物4210可以包括可以与其他出售物一样处理的产品、服务和访问权限访问权的组合，包括在远期市场4002中对出售物4210的聚合需求。在实施例中，上面提到的远期市场能力可以包括用于住宿以及未来住宿的访问令牌4008，例如酒店房间、由个人提供的共享空间(例如，AirBnB空间)、住宿和早餐、工作空间、会议室、会议空间、健身住宿、卫生与健康住宿、就餐住宿等。住宿出售物4210可以链接到其他访问令牌4008，例如在程序包中；例如，在体育赛事步行距离内的城市中的酒店房间可以通过同一区块链或链接的区块链(例如，通过将所有权或访问权限访问权链接到同一分类账)链接或链接在所述同一区块链或链接的区块链上，使得当满足条件(例如，球迷的球队参与超级碗)时，对事件的访问令牌的所有权的授予也会自动建立(并且可选地，例如经由平台的应用程序编程接口自动发起)住宿权限(例如，通过预订酒店房间和餐饮)。因此，事件的远期市场可以实现方便、安全的远期市场，其通过在区块链上自动处理事件访问令牌、住宿和其他元素的程序包来实现。在实施例中，除了对事件的访问令牌4008之外，还可以为住宿提供配置的远期市场参数4208(包括条件参数)，例如在满足特定条件(例如，与给定时间窗口内的价格相关的条件)后提前预订酒店房间或其他住宿的情况。例如，在音乐节期间，如果并且当住宿(例如，具有特大床和城市景观的房间)在给定时间窗口内变得可用时，可以将四星级酒店的住宿出售物4210预先配置为预订。因此，通过自动识别(例如，通过监控系统3306)满足在区块链(例如，分布式账本)上表示的预先配置承诺的条件以及自动发起(可选地，包括通过执行智能合约)实现或满足需求(例如，通过自动预订房间或其他住宿)，可以预先聚合并方便地满足对住宿的需求。
在实施例中，本文提供了一种平台，该平台具有用于启用用于远期市场运输权限的区块链和智能合约平台的系统、方法、过程、服务、组件以及其他元素。与住宿一样，使用平台4200，可以聚合和实现运输出售物4212，以及各种预定义的或有事项。与住宿出售物4210一样，旅行出售物4212可以链接到其他访问令牌4008(例如，事件票据、住宿、服务等)，例如，在许多其他示例中，如果并且当球迷的球队参与超级碗时，以预定义的价格阈值或低于所述预定义的价格阈值自动预订航班。此外，旅行出售物4212也可以单独提供(例如，其中旅行基于分布式账本中的承诺自动预订以购票，前提是在给定时间窗口内以给定价格提供票据。与其他商品和服务一样，区块链3422上的聚合，例如分布式账本，可以用于需求规划、用于确定哪些资源部署到哪些路线或旅行类型等。运输出售物4212可以配置有预定义的或有事项4204和参数4208，例如关于价格、运输模式(航空、公共汽车、铁路、私家车、共同乘车等)、服务水平(例如，头等级别、商务级别等)、付款方式(例如，使用忠诚计划、报酬积分或特定货币，包括加密货币)、时间(例如，定义的时间段或与事件地点(例如，被指定为给定类型的事件(例如，本年度超级碗)的发生地点或特定地点)相关)、路线(例如，从消费者目的地到特定地点或事件发生地点直达或多次停靠)等。
在实施例中，平台4200可以包括各种应用程序、服务、解决方案等，或者与各种应用程序、服务、解决方案等交互，诸如结合平台3300所描述的那些应用程序、服务、解决方案等，例如定价应用程序3421(例如，用于设定和监控商品、服务、访问权限访问权、令牌、费用等的定价)、分析应用程序3419(例如，用于监控、报告、预测或以其他方式分析平台4000的所有方面，例如优化出售物、时间、定价等，识别和预测模式，建立规则和或有事项，建立模型或理解供人或机器学习系统使用，以及用于许多其他目的)、交易应用程序3428(例如，用于交易或交换商品、服务或其他出售物4202、令牌等的或有访问权限访问权、期货或期权)、安全应用程序3418等。
参考图43，使用本公开描述的数据处理平台3300的各种使能能力，可以在平台运营的市场3327的运营商的控制面板4318或其他用户界面中配置用于面向未来出售物4202的远期市场的平台运营的市场3327。运营商可以使用用户界面或控制面板4318来采取一系列步骤，以执行或进行算法，从而如结合图42所描述的创建出售物4210。在实施例中，用于在控制面板4318内创建或有未来出售物4210的算法的一个或多个步骤可以包括：在组件4302处，识别出售物数据4320，该出售物数据4320可以来自平台运营的市场3327或外部市场3390，例如经由呈现给其中一个内的一个或多个消费者的需求聚合界面4322，或者可以经由面向出售物4210的需求聚合而创建的网站或应用程序或所述网站或应用程序的用户界面输入，例如通过指定此类出售物4210的各种可能参数4208和或有事项4204来请求消费者兴趣或消费者承诺(例如，通过智能合约作出的承诺)。
控制面板4318可以配置有界面元素(包括应用程序编程元素)，其允许在平台市场3327中管理出售物，例如通过链接到其中指定、提供或维护出售物4202的各种组件(例如，商品和服务的描述、价格、访问权限访问权等)的一组环境，这可以包括将API用于后端票务系统、电子商务系统、订购系统、履行系统等。在控制面板4318中，组件4304可以配置一个或多个参数4208或或有事项4204(例如，经由与用户交互)，例如包括或描述出售物的条件(这里所描述类型)，例如通过定义引发消费者承诺分享出售物4202、引发出售物分配权限等的一组条件。控制面板4318的用户界面可以包括一组具有默认、模板、推荐或预先配置条件、参数4208、或有事项4204等的下拉菜单、表格、表单等，例如适合于各种类型的出售物4202的条件、参数、或有事项等。例如，可以预先配置对新系列鞋子的访问权限访问权，以将提供条件设置为由特定款式和颜色的特定设计师提供鞋子，并且可以预先配置为在特定时间段内以低于特定价格提供访问权限访问权的情况下接受购买鞋子的承诺。作为另一示例，可以预先配置对尚未计划的娱乐事件的需求，以设置条件，例如地点、日期范围和所选艺人或群组。一旦配置了出售物4202的条件和其他参数，组件4308就可以配置区块链，以例如经由分类账来维护供应、分配和交换包括出售物的物品的所有权所需的数据(以及可选地，包含在出售物中或与其相关联的底层访问令牌、虚拟商品、数字内容项目等)。例如，视频的虚拟商品可以作为密码安全令牌存储在分类账上，并且如果并且当虚拟商品或购买虚拟商品的每个智能合约在定义的条件下变得可用时，可以为可能导致虚拟商品或购买虚拟商品的每个智能合约的所有权的每个或有访问权限访问权创建另一令牌并将其存储在区块链上。区块链可以用于存储令牌、身份信息、交易信息(例如，用于交换或有权限和/或底层令牌)、虚拟商品、许可证密钥、数字内容、娱乐内容以及其他数据。组件4310可以配置智能合约3431，以体现在组件4304处配置的条件，对在组件4308处创建的区块链进行操作，以及在平台运营的市场3327和/或外部市场3390中对其他数据(例如，指示事实、条件、事件等的数据)进行操作。可以在步骤4310配置智能合约，以对可以包括出售物数据4320、事件数据3324、访问数据3362、定价数据3364或关于一组出售物4202或与其相关的其他数据的数据应用一个或多个规则、执行一个或多个条件操作等。一旦完成一个或多个区块链和一个或多个智能合约的配置，在组件4312处，区块链和智能合约可以部署在平台运营的市场3327中，例如用于一名或多名消费者或其他用户的交互，这些消费者或用户可以例如在诸如网站、应用程序等之类的市场界面或需求聚合界面4322中订立智能合约，例如通过执行购买、参与或以其他方式消费未来出售物4202的承诺的指示，此时平台可以例如使用自适应智能系统3304或其他能力来存储相关数据，例如在区块链上或者在平台3300上订立智能合约的一个或多个当事人的定价数据和身份数据。在组件4314处，一旦执行了智能合约，平台就可以例如通过监控系统层3306、平台运营的市场3327和/或一个或多个外部市场3390来监控出售物数据4320、事件数据3324、访问数据3362、定价数据3364或其他数据(例如，事件)，这些数据可以满足一个或多个条件或触发智能合约的一个或多个规则的应用。例如，可以诸如在电子商务网站、拍卖网站等上监控出售物的公告，并且可以通过一个或多个出售物4202来满足智能合约条件。
在组件4316处，在满足条件时，可以确定、执行智能合约等，从而对区块链进行更新或其他操作，例如通过转移商品、服务、底层访问令牌和/或或有访问令牌的所有权，并且转移所需对价(例如，通过付款系统获得)。因此，通过上述步骤，平台运营的市场3327的运营商可以发现、配置、部署并且已执行一组智能合约，该组智能合约聚合对出售物4202的需求，并且提供和交付对这些出售物的或有访问权限访问权，这些出售物经由密码保护并在区块链上转移给消费者或其他人。在实施例中，自适应智能系统层3304可以用于监控上述算法的步骤，并且一个或多个人工智能系统可以用于例如通过机器人过程自动化来自动化整个过程或一个或多个子步骤或子算法。这可以如上所述地发生，例如通过使人工智能系统在人类用户采取上述步骤时了解由人类用户的观察(例如，监控软件交互)所产生的数据训练集。一旦经过训练，自适应智能层3304就可以使得平台3300能够提供用于发现和交付出售物的全自动化平台，以及用于此类出售物4202的需求聚合和对此类出售物4202的访问权限访问权和所有权的自动化处理。
参考图44，在实施例中，本文提供了一种平台，该平台具有用于启用用于众包创新的区块链和智能合约平台4400的系统、方法、过程、服务、组件以及其他元素。在此类实施例中，寻求诸如发明、原创作品、创新、一组问题的技术解决方案、技术规范的满足度或其他进步之类的一组创新4402的当事人可以例如在区块链3422(可选地，包括分布式账本)上配置能够在智能合约3431中表达的一组条件4410，该组条件是满足该要求所需的。报酬4412可以用于生成给定一组能力的创新4402，或者在给定日期满足给定一组参数4408(例如，在2019年底之前可以低于每台100美元的价格生产5G折叠手机的技术规范)。条件4410的满意度可以由监控系统3306、由一个或多个专家、或由经过训练的人工智能系统3448(例如，经过训练以基于由专家创建的训练集来评估响应的系统)来测量。在实施例中，平台4400可以包括控制面板4414，用于配置规范、要求或其他条件4410、报酬4412、时间以及其他参数4408(例如，提交资料或提交者可能需要的任何所需资格、格式、地域要求、证书、凭据等)，并且平台4400可以自动地配置区块链3422以存储参数4408和智能合约3431，以例如与网站、应用程序或其他场环境协同操作，从而提供报酬4412、接收和记录提交资料4418(例如，在区块链3422上)、分配报酬4412等，其中可选地使用分布式账本将事件、交易和活动记录在区块链中。在实施例中，报酬4412可以用于跨多个提交资料进行分配，例如在创新需要解决多个问题的情况下，使得可以评估提交资料4418是否满足某些条件，并且如果并且当可以实现完整解决方案(包括聚合多个提交资料4418)时在贡献提交资料4418之间分配报酬，从而解锁报酬，此时可以为记录在分布式账本上的贡献提交资料4418分配报酬的适当部分。提交资料可以包括软件、技术数据、专有技术、算法、固件、硬件、机械制图、原型、概念验证设备、系统以及许多其他形式，这些提交资料可以被识别、描述或以其他方式记录在区块链3422(例如，分布式账本)上，例如通过到一个或多个资源(其可以通过密码或其他技术进行保护)的一个或多个链接。因此，可以出于分配报酬4412的目的(例如，由一个或多个独立专家、由人工智能系统(其可以由专家训练)等)来描述和评估提交资料，然后诸如通过加密、安全存储等来锁定提交资料，除非并且直到通过分布式账本分发报酬。因此，该平台提供了一种用于交换与创新相关的信息的安全系统，该信息提供用于报酬，例如在众包或其他创新计划方面的报酬。人工智能系统3448可以例如通过使用专家与提交资料4418的交互的数据训练集进行训练，以自动评估提交资料4418，以便自动分配报酬或预先填充评估以供人类专家确认。在实施例中，人工智能系统3448可以例如通过反映专家与控制面板4414的交互的数据训练集进行训练，可选地与例如来自分析系统3419的结果信息相结合，以创建报酬4412，设置条件4410，指定创新4402，并且设置其他参数4408，从而为这些能力中的一个或多个提供全自动或半自动能力。
参考图45，使用本公开描述的数据处理平台3300的各种使能能力，可以在平台运营的市场3327的运营商的众包控制面板4414或其他用户界面中配置用于众包创新4400的平台运营的市场3327。运营商可以使用用户界面或众包控制面板4414来采取一系列步骤，以执行或进行算法，从而如结合图44所描述的创建众包要约。在实施例中，所描述的组件中的一个或多个用于在控制面板4414内创建报酬4412，在组件4502处，可以包括识别潜在要约，例如感兴趣的创新4402(例如，可以由平台运营的市场3327或外部市场3390中的需求指示来指示，或者由企业的利益相关者通过各种通信渠道的指示来指示)。
控制面板4414可以配置有众包接口4512，例如配置有允许在平台市场3327和/或一个或多个外部市场3390中管理众包出售物的元素(包括应用程序编程元素)。在控制面板4414中，在组件4504处，用户可以配置一个或多个参数4408或条件4410，例如包括或描述众包要约的条件(这里所描述类型)，例如通过定义触发报酬4412并确定将报酬4412分配给一组提交者的一组条件4410。控制面板4414的用户界面可以包括一组具有默认、模板、推荐或预先配置条件、参数4408、条件4410等的下拉菜单、表格、表单等，例如适合于各种类型的众包要约的条件。一旦配置了要约的条件和其他参数，在组件4508处，智能合约3431和区块链3422可以用于例如经由分类账来维护供应、分配和交换与要约相关的数据所需的数据。区块链可以用于存储令牌、身份信息、交易信息(例如，用于信息交换)、技术描述、虚拟商品、许可证密钥、数字内容、娱乐内容以及可能与提交资料4418或报酬4412相关的其他数据、内容或信息。在组件4510处，智能合约3431可以用于体现在步骤4504配置的条件，对在组件4508处创建的区块链进行操作，以及在平台运营的市场3327和/或外部市场3390中对其他数据(例如，指示事实、条件、事件等的数据，例如与提交资料数据4418相关的事实、条件、事件等)进行操作。智能合约3431可以响应于组件4510对诸如提交资料数据4418、指示满足参数或条件的数据以及身份数据、交易数据、时间数据和其他数据的数据应用一个或多个规则、执行一个或多个条件操作等。一旦完成一个或多个区块链和一个或多个智能合约的配置，在组件4512处，区块链和智能合约可以部署在平台运营的市场3327、外部市场3390或其他环境中，例如用于一名或多名提交者或其他用户的交互，这些提交者或用户可以例如在诸如网站、应用程序等之类的众包接口4512中订立智能合约，例如通过提交提交资料数据4418并请求报酬4412，此时平台可以例如使用自适应智能系统3304或其他能力来存储相关数据，例如在区块链上或者在平台3300上订立智能合约的一个或多个当事人的提交资料数据4418和身份数据。在组件4514处，一旦执行了智能合约，平台就可以例如通过监控系统层3306、平台运营的市场3327和/或一个或多个外部市场BPX104来监控提交资料数据4418、事件数据3324或其他数据，这些数据可以满足或指示满足一个或多个条件4410或触发智能合约3431的一个或多个规则的应用，例如触发报酬4412。
在组件4516处，在满足条件时，可以确定、执行智能合约等，从而对区块链3422进行更新或其他操作，例如通过转移对价(例如，经由付款系统)并转移对提交资料4418的访问权限访问权。因此，通过上述步骤，平台运营的市场3327的运营商可以发现、配置、部署并且已执行一组智能合约，该组智能合约众包经由密码保护并在区块链上从创新者转移给寻求创新的当事人的创新。在实施例中，自适应智能系统层3304可以用于监控上述算法的步骤，并且一个或多个人工智能系统可以用于例如通过机器人过程自动化来自动化整个过程或一个或多个子步骤或子算法。这可以如上所述地发生，例如通过使人工智能系统在人类用户采取上述步骤时了解由人类用户的观察(例如，监控软件交互)所产生的数据训练集。一旦经过训练，自适应智能层3304就可以使得平台3300能够提供用于众包创新的全自动化平台。
参考图46，在实施例中，本文提供了一种平台，该平台具有用于启用用于众包证据的区块链和智能合约平台4600的系统、方法、过程、服务、组件以及其他元素。与上文结合采购创新、产品需求等描述的其他实施例一样，区块链3422，例如可选地体现分布式账本，可以配置有一组智能合约3431，以管理对提交证据4618的报酬4612，例如侵权证据、现有技术证据、出版证据、使用证据、商业销售证据、欺诈证据、虚假陈述证据、非法侵入证据、过失证据、不实陈述证据、诽谤或诋毁证据、从事违法行为的证据、从事冒险行为的证据、不作为证据、违约证据、侵权行为证据、犯罪行为证据、违规行为证据、违反政策或程序的证据、个人所在地的证据(任选地，包括已知或优选地点)、社交网络或个人的其他关系的证据、个人或企业的业务关系的证据、个人或企业的资产的证据、缺陷证据、伤害证据、伪造证据、身份证据(例如，DNA、指纹识别、视频、摄影等)、损害证据、混淆证据(例如，在商标侵权的情况下)或可能与民事或刑事法律程序、合约实施或协商、仲裁或调解、听证或其他程序相关的其他证据。在实施例中，例如可选地分布在分布式账本中的区块链3422可以用于配置对证据4618的请求(其可以是正式的法律请求，例如传票或者诸如在事实收集情况下的替代形式的请求)，以及与证据相关的条款和条件4610，例如对提交证据4618的报酬4612、与证据4618的使用相关的一组条款和条件4610(例如，是否只能在传票下发布、提交方是否具有匿名权、可在其中使用证据的程序的性质、使用证据4618的允许条件等)以及各种参数4608，例如时间参数、所需证据的性质(例如，经科学验证的证据，诸如DNA或指纹、视频片段、照片、证人证词等)以及其他参数4608。
平台4600可以包括众包接口4620，其可以包含在网站、应用程序、控制面板、通信系统(例如，用于发送电子邮件、文本、语音消息、广告、广播消息或其他消息)中或与所述网站、应用程序、控制面板、通信系统协同提供，通过该接口，消息可以呈现在接口4620中或借助指向智能合约3431和相关联的区块链3422的适当链接发送给相关个人(无论是否有针对性，例如在向诸如位于给定地点的个人、公司、组织等发送传票或广播消息的情况下)，使得提交证据4618以及相关附件、链接或其他信息的回复消息可以自动地与区块链3422相关联(例如，经由API或数据集成系统)，使得区块链3422和任何可选地相关联的分布式账本维护响应于请求而提交的证据4618的安全、明确的记录。在提供报酬4612的情况下，区块链3422和/或智能合约3431可以用于记录提交时间、提交性质和提交方，使得在提交满足报酬4612的条件时(例如，在刑事案件中的主体被逮捕或在使用所提交的现有技术时专利无效等许多其他示例中)，区块链3422和由此存储的任何分布式账本可以用于识别提交者，并且通过执行智能合约3431来传达报酬4612(其可以采取本公开中提及的任何形式的对价)。在实施例中，区块链3422和任何相关联的分类账可以包括用于提交证据4618而不包含实际证据4618的识别信息，使得信息可以保密(例如，经加密或单独存储，仅包含识别信息)，受制于满足或验证访问条件(例如，法定传票、授权令或具有合法访问权限访问权的人的其他标识或验证，例如通过身份或安全应用程序3418)。报酬4612可以基于与证据4618相关的案例或情形的结果、基于一组规则(其可以在一些情况下自动应用，例如结合使用智能合约3431、自动化系统、规则处理系统、人工智能系统3448或其他专家系统)来提供，在实施例中，所述规则可以包括基于由人类专家创建的训练数据集进行训练的规则。例如，机器视觉系统可以用于基于物品的图像来评估伪造证据，并且可以通过智能合约3431、区块链3422和任何分布式账本分发报酬4612来以诸如代币凭证或其他对价报酬提交伪造证据的当事人。因此，平台4600可以用于各种事实收集和证据收集目的，以促进合规性，威慑不当行为、减少不确定性、减少信息不对称等。
参考图47，使用本公开描述的数据处理平台3300的各种使能能力，可以在平台运营的市场4600的运营商的众包接口4620或其他用户界面中配置平台运营的市场4600的众包证据。运营商可以使用用户界面4620或众包控制面板4614来采取一系列步骤，以执行或进行算法，从而如结合图46所描述的创建众包请求以获取证据4618。在实施例中，与组件的一个或多个交互以在控制面板4614内创建报酬4612可以包括：在组件4702处，识别潜在报酬4612，例如在给定情况下哪些证据4618可能有价值(例如，可以由诸如律师、代理、调查员、当事人、审计员、侦探、承销商、检查员等之类的诸如个人或企业之类的利益相关者或代表通过各种通信信道来指示)。
控制面板4614可以配置有众包接口4620，例如配置有允许在平台市场4600和/或一个或多个外部市场3390中管理众包请求的元素(包括应用程序编程元素、数据集成元素、消息传递元素等)。在控制面板4614中，在组件4704处，用户可以配置一个或多个参数4608或条件4610，例如包括或描述众包请求的条件(这里所描述类型)，例如通过定义触发报酬4612并确定将报酬4612分配给证据4618的一组提交者的一组条件4610。控制面板4614的用户界面可以包括或与众包接口4620相关联，可以包括一组具有默认、模板、推荐或预先配置条件、参数4608、条件4610等的下拉菜单、表格、表单等，例如适合于各种类型的众包请求的条件。一旦配置了请求的条件和其他参数，在组件4708处，智能合约3431和区块链3422可以用于例如经由分类账来维护供应、分配和交换与请求和证据4618提交相关的数据所需的数据。智能合约3431和区块链3422可以配置为身份信息、交易信息(例如，用于信息交换)、技术信息以及结合图46所描述的类型的其他证据数据4618，包括可能与证据4618提交或报酬4612条件4610相关的任何数据、证词、照片或视频内容或其他信息。在组件4710处，智能合约3431可以用于体现在组件4704处配置的条件4610，对在组件4708处创建的区块链3422进行操作，以及在平台运营的市场4600和/或外部市场3390或其他信息网站或资源中对其他数据(例如，指示事实、条件、事件等的数据，例如与证据数据4618相关的事实、条件、事件等，例如指示法律案例或部分案例的结果的网站、报告调查的网站等)进行操作。智能合约3431可以响应于对诸如证据数据4618、指示满足参数4608或条件4610的数据以及身份数据、交易数据、时间数据和其他数据的数据应用在组件4710处配置的一个或多个规则、执行一个或多个条件操作等。一旦完成一个或多个区块链3422和一个或多个智能合约3431的配置，在组件4712处，区块链3422和智能合约3431可以部署在平台运营的市场4600、外部市场3390或其他网站或环境中，例如用于一名或多名提交者或其他用户的交互，这些提交者或用户可以例如在诸如网站、应用程序等之类的众包界面4620中订立智能合约3431，例如通过提交证据4618并请求报酬4612，此时平台4600可以例如使用自适应智能系统3304或其他能力来存储相关数据，例如在区块链3422上或者在平台4600上订立智能合约3431的一个或多个当事人的提交资料数据4618和身份数据。在组件4714处，一旦执行了智能合约3431，平台4600就可以例如通过监控系统层3306、平台运营的市场4600和/或一个或多个外部市场3390或其他网站来监控提交资料数据4618、事件数据3324或其他数据，这些数据可以满足或指示满足一个或多个条件4610或触发智能合约3431的一个或多个规则的应用，例如触发报酬4612。
在组件4716处，在满足条件4610时，可以确定、执行智能合约3431等，从而对区块链3422进行更新或其他操作，例如通过转移对价(例如，经由付款系统)并转移对证据4618的访问权限访问权。因此，通过上述步骤，平台运营的市场4600的运营商可以发现、配置、部署并且已执行一组智能合约3431，该组智能合约众包经由密码保护并在区块链3422上从证据收集者转移给寻求证据的当事人的证据。在实施例中，自适应智能系统层3304可以用于监控上述算法的步骤，并且一个或多个人工智能系统可以用于例如通过机器人过程自动化3442来自动化整个过程或一个或多个子步骤或子算法。这可以如上所述地发生，例如通过使人工智能系统3448在人类用户采取上述步骤时了解由人类用户的观察(例如，监控软件交互)所产生的数据训练集。一旦经过训练，自适应智能层3304就可以使得平台3300能够提供用于众包证据的全自动化平台。
在实施例中，证据可涉及可由包括证据众包平台4600的市场平台3300支持的各种应用程序和解决方案的事实收集或数据收集，例如用于承保3420(例如，承保保险单、贷款、保修、担保等)，包括精算过程；风险管理解决方案3408(例如，管理本公开提及的各种风险)；税务解决方案(例如，涉及支持扣除额和税收额度的证据等)；借贷解决方案3410(例如，抵押物的所有权和或价值的证据、陈述的真实性的证据等)；监管解决方案3426(例如，关于遵守可以管理实体3330及实体3330的过程、行为或活动或由其进行的过程、行为或活动的各种法规)；以及防欺诈解决方案3416(例如，用于检测欺诈、不实陈述、不当行为、诋毁、诽谤等)。
证据收集可以包括关于实体3330及其身份、断言、主张、动作或行为的证据收集以及许多其他因素，并且可以通过在众包平台4600中众包或通过数据收集系统3318和监控系统3306来实现，可选地通过经由过程自动化3442的自动化和诸如使用人工智能系统3448的自适应智能来实现。
在实施例中，本文提供了证据收集平台，无论是众包平台4600还是可能包含或不包含众包的更通用的数据收集平台3300，该证据收集平台具有用于启用用于聚合保险承保3420的身份和行为信息的区块链和智能合约平台的系统、方法、过程、服务、组件和其他元素。在实施例中，具有可选的分布式账本的区块链可以用于记录一组事件、交易、活动、身份、事实以及与承保过程3420相关联的其他信息，例如投保人的身份、可能愿意提供保险的当事人的身份、关于可能投保的风险的信息(任何类型的保险，例如财产保险、人寿保险、旅行保险、侵权保险、健康保险、住房保险、商业责任保险、产品责任保险、汽车保险、火灾保险、洪灾保险、灾害保险、退休保险、失业保险以及传统上由保险单投保的许多其他保险，除了传统上不投保的许多其他类型的风险之外)、关于承保范围、除外责任等的信息、关于诸如定价、免赔额、利率(例如，用于终身人寿保险)之类的条款和条件的信息等。区块链3422和相关联的智能合约3431可以与网站、应用程序、通信系统、消息系统、市场等协调或经由网站、应用程序、通信系统、消息系统、市场等来用于提供保险并记录由投保人提交的信息，使得保险应用程序具有提交信息的安全、规范的记录，具有仅允许授权方、角色和服务访问提交的信息(例如，受政策、法规以及访问条款和条件约束)的访问控制面板能力。区块链3422可以用于承保3420，例如通过记录与定价、承保、承保范围等相关的信息(包括如上述关于证据收集提及的证据)，例如由承保人收集、由投保人提交、由人工智能系统3448收集或由其他人提交(例如，在众包平台4600的情况下)的信息。在实施例中，区块链3422、智能合约3431和任何分布式账本可以用于促进小额保险的提供和承保，例如针对与定义的活动相关的定义风险(其定义的时间段窄于典型的保险单)。例如，可以在婚礼当天获得与不利天气事件相关的保险。区块链3422可以促进一组当事人的风险分配和承保活动协调，例如在一组当事人同意承担分类账中记录的部分风险的情况下。例如，分类账可以允许当事人承担任何一部分风险，从而累积部分保险，直到风险被完全覆盖为多个当事人同意如分类账上记录的那样为活动、风险等投保的剩余累积和聚合。分类账可以用于在发生所覆盖的风险事件时分配付款。在实施例中，人工智能系统3448可以用于收集和分析承保数据，例如由人类专家承保人训练的承保数据。在实施例中，自动化系统3442，例如使用诸如经训练来识别和验证事件的人工智能之类的人工智能3448的系统，可以用于例如根据视频、图像、传感器、物联网(IoT)设备、证人提交资料(例如，在社交网络上)等确定事件已经发生(例如，屋顶已经坍塌、汽车已经损坏等)，使得可以发起对分布式账本的操作以支付保险金额，包括发起反映资金从承保/投保当事人转移到被投保当事人的适当借记和信贷。因此，基于区块链的分类账可以通过可靠地验证身份、根据需要维护信息的机密性、自动积累定价和承保所需的证据、自动处理指示保险事件发生的信息以及在发生经验证的事件时自动确定和履行合同，来简化和自动化大部分保险过程。
借贷平台–图48
参考图48，示出了金融、交易和市场支持系统3300的实施例，其中启用了借贷支持系统4800，并且其中面向平台的市场3327可以包括借贷平台3410。借贷支持系统4800可以包括一组系统、应用程序、过程、模块、服务、层、设备、组件、机器、产品、子系统、接口、连接和其他元素(除非上下文另有指示，否则在替代方案中统称为“平台”、“借贷平台”、“系统”等)协同工作(例如，通过面向服务的架构中的数据集成和组织)，以实现对一组实体3330的智能管理，智能管理可以在借贷平台3410、涉及借贷交易或借贷相关实体的外部市场3390或平台3300和系统4800的一部分、与该平台和系统集成、链接到该平台和系统或在该平台和系统上操作的一个或多个应用程序、服务、解决方案、程序等内发生、操作、交易等；或拥有、操作、支持或启用此类应用程序、服务、解决方案、程序等。应理解本文提及的一组服务涉及这些和其他各种系统、应用程序、进程、模块、服务、层、设备、部件、机器、产品、子系统、接口、连接以及其他类型的元件，除非上下文另有说明。一组可包括多个成员或单个成员。如同系统3300的其他实施例一样，系统4800可具有各种数据处理层，所描述的部件、模块、系统、服务、部件、功能和其他元件与本发明描述的其他实施例以及通过引用并入本文的文献相关。这可以包括各种自适应智能系统3304、监控系统3306、数据收集系统3318和数据存储系统3310，以及借贷支持平台4800的其中每个系统的、连接到其中每个系统的和/或其中每个系统之间的和/或各种其他元件之间的一组接口3316。在实施例中，接口3316可以包括应用程序编程接口；数据集成技术(统称为ETL系统4814)，用于在使用各种协议和格式的各种服务之间移动数据时提取、转换、清理、归一化、去重、加载等；以及各种端口、门户、连接器、网关、有线连接、套接字、虚拟专用网络、容器、安全信道和在基于一对一、一对多或多对一(比如单播、广播和组播传输中)的元件之间配置的其他连接(统称为端口4818)。接口3316可以包括具有确定性执行模式的实时操作系统(RTOS)4810(例如FreeRTOSTM操作系统)，或者与该系统集成，或者通过接口与该系统进行连接，其中用户可以定义执行模式，例如基于对执行的每个线程的优先级分配。可以在物联网设备的微控制器(例如用于监控各种实体3330的微控制器)等设备上嵌入RTOS 4810的一个实例。RTOS 4810可以提供实时调度(例如，调度发送到监控系统164和数据收集系统3318的数据传输、调度各种服务元件以及其他计时和同步元件之间的任务间通信)。在实施例中，接口3316可以使用或包括一组库，该组库能够在低功率小型边缘设备(例如用于监控各种实体3330的物联网设备)与借贷支持平台4800的各种云部署服务以及一组边缘设备和支持它们的系统(例如运行本地数据处理和计算系统AWS IoT GreengrassTM和/或AWS LambdaTM等功能的设备)之间实现安全连接，以允许本地计算、配置数据通信、执行机器学习模型(例如用于预测或分类)、同步设备或设备数据以及设备和服务之间的通信等操作。这可以包括使用本地设备资源，例如串行端口、GPU、传感器和摄像头。在实施例中，可以对数据进行加密以实现安全的端到端通信。
在借贷支持平台4800和借贷应用程序3410的背景下，各种实体3330可包括贯穿本发明或通过引用并入本文的文献中提及的各种资产、系统、设备、机器、设施、个人或其他实体中的任一者，例如(但不限于)：机器3352及其部件(例如，作为贷款标的或贷款抵押物的机器，比如各种车辆和设备，以及用于进行借贷交易的机器，比如自动柜员机、销售点机器、自动售货机、售货亭、支持智能卡的机器，以及许多其他机器，包括用于支持小额贷款、发薪日贷款等的机器)；金融和交易过程3350(例如借贷过程、检查过程、抵押物跟踪过程、估价过程、信用调查过程、信誉过程、银团过程、利率设定过程、软件过程(包括应用程序、程序、服务和其他)、生产过程、收款过程、银行过程(例如借贷过程、承销过程、投资过程等)、金融服务过程、诊断过程、担保过程、安全过程、评估过程、支付过程、估价过程、发行过程、保理过程、合并过程、银团过程、收款过程、止赎过程、所有权转让过程、所有权验证过程、抵押物监控过程等)；可穿戴和便携式设备3348(例如手机、平板电脑、金融应用程序专用便携式设备、数据收集器(包括移动数据收集器)、基于传感器的设备、手表、眼镜、耳戴式设备、头戴式设备、服装集成设备、臂带、手镯、颈挂式设备、AR/VR设备、耳机等)；工作人员3344(例如银行工作人员、信贷员、金融服务人员、经理、检查员、经纪人(例如抵押经纪人)、律师、承销商、监管员、评估员、估价员、过程监督员、担保人员、安全人员等)；机器人系统3342(例如，物理机器人、协作机器人(例如，“cobots”)、软件热点等)；以及设施3338(例如银行设施、库存仓储设施、工厂、住宅、建筑物、储存设施(例如与贷款相关的抵押物、作为贷款标的的财产、库存(例如与存货贷款相关的)、个人财产、部件、包装材料、商品、产品、机械、设备等)、银行设施(例如用于商业银行、投资、消费银行、借贷等银行活动)等。在实施例中，各种实体3330可以包括外部市场3390，例如金融、商品、电子商务、广告，以及其他外部市场3390(包括现货市场和期货市场)，例如各种商品和服务发生交易的外部市场，使得对外部市场3390和其中的各种实体3330的监控可以提供与借贷有关的信息，例如关于物品的价格或价值、物品的流动性、物品的特性、物品的折旧率等信息。例如，对于可能包括用于资产抵押贷款的抵押物4802或资产的各种实体，监控系统不仅可以监控抵押物4802或资产(例如通过摄像头、传感器或其他监控系统3306进行监控)，而且还可以收集数据(例如通过各种类型的数据收集系统3318进行收集)，关于抵押物4802或资产的价值、价格或其他状况，通过具有类似状况、使用寿命、规范、位置等特征的抵押物4802或资产的市场状况等方式进行确定。在实施例中，自适应智能系统3304可以包括群集电路4804，例如通过属性的相似性对各种实体3330(包括抵押物4802、当事人、资产等)进行分组或群集的电路，例如k均值群集系统、自组织地图系统或如本文和通过引用并入本文的文献中所描述的其他系统。群集系统可以组织抵押物集合、资产集合、当事人集合和贷款集合，使得它们可以基于共同的属性被监控和分析，例如使得交易子集的表现能够被用于预测其他交易的表现，这又可以用于承保3420、定价3421、防欺诈应用程序3416或其他应用程序，包括图1和图2或本发明或通过引用并入本文的文献中的其他地方描述的任何服务、解决方案或应用程序。在实施例中，关于抵押物4802或资产的状况信息由监控系统连续地监控，例如抵押物4802或资产上的一组传感器、抵押物4802或资产的环境中的一组传感器或摄像头等，并且市场信息由数据收集系统3318实时地收集，使得状况和市场信息可以是时间对准的并且用作抵押物或资产的价值的实时估计和抵押物或资产的未来价值的远期预测的基础。抵押物4802或资产的当前和预测价值可以基于一种模型，该模型可以访问和使用，例如在智能合约中访问和使用，以实现对抵押物或资产的自动或机器辅助借贷，例如对抵押物4802或资产的小额贷款的承销或提供。用于一组抵押物4802或一组资产(例如由实体3330拥有的抵押物4802或一组资产的集合或群组)的数据聚合可允许实时组合估价和较大规模的借贷，包括经由基于实时状况监控和实时市场数据收集和集成的抵押物4802或资产的个别或聚合价值自动调整利率和其他条款和条件的智能合约。交易、当事人信息、所有权转让、条款和条件的改变以及其他信息可以存储在区块链中，包括贷款交易和关于抵押物4802或资产的信息(例如抵押物4802或资产的状况信息和市场数据)。智能合约可以用于要求一方确认状况信息和/或市场价值信息，例如通过由监控系统(其可以在防欺诈应用程序3416中标记欺诈)支持或验证的表示和担保。借贷模型108可用于对抵押物4802或资产进行价值评估、基于抵押物4802或资产的状况和/或价值来确定借贷资格、设置定价(例如利率)、调整条款和条件等。借贷模型108可以由一组专家创建，例如使用关于过去借贷交易的计算分析。借贷模型108可以由来自监控系统和数据收集系统3318的数据填充，可以从数据存储系统186提取数据等。借贷模型108可用于配置智能合约的参数，使得智能合约条款和条件基于借贷模型108中的调整而自动调整。借贷模型可用于通过人工智能3448来改进，例如基于以下一组结果对其进行训练：例如来自借贷交易的结果(例如，支付结果、违约结果、履约结果等)，抵押物4802或资产的结果(例如抵押物或资产随时间的价格或价值模式)，实体的结果(例如违约、止赎、履约结果、按时付款、逾期付款、破产等)等。可以使用训练来调整和改进模型参数和性能，包括对抵押物或资产进行分类(例如对类型和/或状况进行自动分类，例如使用来自基于摄像头的监控系统的基于视觉的分类)，对抵押物4802或资产的价值进行预测，对违约进行预测，对履约进行预测等。在实施例中，用于抵押物4802或资产借贷的智能合约的配置或处理可以在机器人过程自动化(RPA)系统154中进行学习和自动化，例如通过训练RPA系统3442来创建智能合约、配置智能合约的参数、确认抵押物4802或资产的所有权、设定智能合约的条款和条件、为智能合约发起抵押物4802的担保权益、监控智能合约的状态或履约情况、终止或发起智能合约违约的终止、达成智能合约、抵押物4802或资产止赎、转让所有权等，例如通过使用监控系统来监控专家实体3330，例如人力经理，因为他们在创建、配置、所有权确认、发起安全权益、监控、终止、达成、止赎等智能合约训练集中负责类似任务和动作的训练集。一旦RPA系统3442得到训练，它就可以有效地构建在广泛的实体和资产上提供大规模贷款的能力，这些实体和资产可以充当抵押物4802，可以提供担保或担保物等，从而使贷款更容易用于更广泛的情况、实体3330和抵押物4802。RPA系统3442本身可以通过人工智能3448来改进，例如通过基于诸如贷款履约结果、抵押物估价结果、违约结果、收盘率结果、利率结果、收益率结果、投资回报结果等结果连续调整模型参数、权重、配置等。智能合约可包括或用于直接借贷、银团借贷和次级借贷合约、个人贷款或分批累计贷款等。
在实施例中，在各种可选实施例中，管理应用程序平台3302的借贷应用程序3410可以包括一组应用程序3412、与其集成或交互(例如在借贷支持平台的其他实施例中)，例如贷款人、借款人、担保人、交易或金融实体的运营者或所有者或者其他用户可利用该应用程序管理、监控、控制、分析或以其他方式与贷款相关的一个或多个元件进行交互，例如实体3330可以作为贷款方、贷款标的、贷款的抵押物或与贷款有关的其他方面。这可以包括上述任何与图相关的任何元件。该组应用程序可以包括借贷应用程序3410(例如，但不限于，用于个人借贷、商业借贷、抵押借贷、小额借贷、对等借贷、与保险有关的借贷、资产支持借贷、担保借贷、公司借贷、助学贷款、补贴贷款、抵押贷款、市政借贷、外债、汽车借贷、发薪日贷款、应收款贷款、保理交易、担保或保证支付贷款(如退税、年金等)等。借贷应用程序3410可以包括、集成或链接到可能与借贷相关的广泛范围的其他类型的应用程序中的一个或多个，例如投资应用程序(例如，但不限于，用于分批投资贷款、公司债务、债券、银团贷款、市政债务、外债或其他类型的债务相关担保)；资产管理应用程序(例如，但不限于，用于管理可能是贷款标的的资产、贷款的抵押物、支持贷款的资产、贷款担保的抵押物、或信誉证明、与债券相关的资产、投资资产、房地产、固定财产、个人财产、不动产、设备、知识产权、车辆和其他资产)；风险管理解决方案3408(例如，但不限于，用于管理与贷款标的、贷款一方或与贷款履约相关的活动，例如产品、资产、人员、房屋、车辆、设备、部件、信息技术系统、安全系统、安全事件、网络安全系统、财产、健康状况、死亡、火灾、洪水、天气、残疾、业务中断、伤害、财产损失、业务损失、违约等)；营销应用程序3412(例如，但不限于，用于营销贷款或分批贷款的应用程序、用于借贷的客户关系管理应用程序、用于吸引相关方的搜索引擎优化应用程序、销售管理应用程序、广告网络应用程序、行为跟踪应用程序、营销分析应用程序、基于位置的产品或服务定位应用程序、协同筛选应用程序、贷款相关产品或服务的推荐引擎等)；交易应用程序3428(例如，但不限于，用于交易贷款、分批贷款、部分贷款、贷款相关利息等应用程序，例如买入应用程序、卖出应用程序、投标应用程序、拍卖应用程序、反向拍卖应用程序、投标/询价匹配应用程序等)；税务应用程序3414(例如，但不限于，用于管理、计算、报告、优化或以其他方式处理数据、事件、工作流程或与贷款的税务相关影响相关的其他因素)；防欺诈应用程序3416(例如，但不限于，身份验证应用程序、生物识别身份验证应用程序、基于交易模式的欺诈检测应用程序、基于位置的欺诈检测应用程序、基于用户行为的欺诈检测应用程序、基于网址的欺诈检测应用程序、黑名单应用程序、白名单应用程序、基于内容检查的欺诈检测应用程序或其他欺诈检测应用程序中的一个或多个)；安全应用程序、解决方案或服务3418(在此称为安全应用程序，例如(但不限于)上述任何防欺诈应用程序3416，以及物理安全系统(例如用于访问控制系统(例如使用生物识别访问控制、指纹识别、视网膜扫描、密码和其他访问控制)、保险箱、保险库、保险盒、安全室等)、监控系统(例如使用摄像头、运动传感器、红外传感器和其他传感器)、网络安全系统(例如用于vims检测和修复、入侵检测和修复、垃圾邮件检测和修复、网络钓鱼检测和修复、社交工程检测和修复、网络攻击检测和修复、数据包检查、流量检查、DNS攻击修复和检测等)或其他安全应用)；承销应用3420(例如，但不限于，用于承销任何贷款、担保或其他与贷款相关的交易或义务，包括任何用于检测、表征或预测风险的可能性和/或范围的应用程序，包括基于本发明或通过引用并入本文的文献中提到的任何数据源、事件或实体进行承销)；用于将信息存储为区块链的区块链应用程序3422(例如，但不限于，捕获一系列交易的分布式账本，例如借方或贷方、购买或销售、实物对价交换、智能合约事件等、加密货币应用程序或其他基于区块链的应用程序)；房地产应用程序3424(例如，但不限于，房地产经纪应用程序、房地产估价应用程序、房地产抵押或借贷应用程序、房地产评估应用程序等)；监管和/或合规解决方案3426(例如，但不限于，用于监管贷款条款和条件的应用程序，例如允许的当事人、允许的抵押物、允许的还款条件、允许的利率、所需的披露、所需的承销流程、银团条件等)；面向平台的市场3327，例如市场应用程序、解决方案或服务(称为市场应用程序，例如，但不限于，银团贷款市场、基于区块链的市场、加密货币市场、基于令牌的市场、用作抵押物的物品的市场或其他市场)；保证或担保应用程序3417(例如，但不限于，用于对作为贷款标的、贷款抵押物等的物品的保证或担保的应用程序，例如产品、服务、出售物、解决方案、实物产品、软件、服务水平、服务质量、金融工具、债务、抵押物、服务绩效等)；分析应用程序3419(例如，但不限于，关于在本发明或通过引用并入本文的文献中提及的任何数据类型、应用程序、事件、工作流程或实体的分析应用程序，例如大数据应用程序、用户行为应用程序、预测应用程序、分类应用程序、控制面板、模式识别应用程序、计量经济学应用程序、财务收益应用程序、投资回报应用程序、场景规划应用程序、决策支持应用程序等)；定价应用程序131(例如，但不限于，用于利率和其他贷款条款和条件的定价)。因此，管理应用程序平台3302托管并实现各种不同应用程序(这类术语包括上文提及的应用程序和其他金融或交易应用程序、服务、解决方案等)之间的交互，使得凭借共享微服务、共享数据基础设施和共享智能，这些服务的任何服务对或更大的组合或排列都可以相对于相同类型的孤立应用程序进行改进。
在实施例中，数据收集系统3318和监控系统可以监控与贷款、债务、债券、保理协议或其他借贷交易有关的一个或多个事件，例如与以下内容相关的事件：申请贷款、提供贷款、接受贷款、提供贷款的承销信息、提供信用报告、推迟要求的付款、设定贷款的利率、推迟付款要求、确定贷款的抵押物或资产、验证抵押物或贷款担保的所有权、记录财产所有权的变化、评估贷款抵押物或担保物的价值、检查贷款中涉及的财产、与贷款相关的实体的状况变化、与贷款相关的实体的价值变化、借款人工作状态的变化、贷款人财务评级的变化、作为担保提供的物品的财务价值的变化、为贷款提供保险、提供与贷款相关的财产保险证明、提供贷款资格证明、确定贷款担保、承保贷款、偿还贷款、拖欠贷款、贷款催收、完成贷款、设定贷款条款和条件、贷款标的财产的止赎以及修改贷款条款和条件。
数据收集服务、区块链和智能合约的微服务借贷平台
在实施例中，本文提供了一种平台，其包含用于借贷的各种服务、部件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元件。在实施例中，平台或系统包括一组微服务，该组微服务具有一组应用程序编程接口，该应用程序编程接口通过平台外部的程序促进微服务与微服务之间的连接，其中微服务包括(a)一组多模式数据收集服务，用于收集与借贷交易相关的实体的信息并对其进行监控；(b)一组区块链服务，用于维护与贷款相关的事件的安全历史分类账，区块链服务具有管理贷款中涉及的一组当事人的访问的访问控制特征；(c)一组应用程序编程接口、数据集成服务、数据处理工作流程和用户界面在实施例中，平台或系统包括，用于处理与贷款相关的事件和与贷款相关的活动；以及(d)一组智能合约服务，用于指定管理贷款条款和条件、与贷款相关的事件和与贷款相关的活动中的至少一个的智能合约的条款和条件。
在实施例中，与借贷相关的实体包括贷款人、借款人、担保人、设备、商品、系统、不动产、建筑物、储存设施和抵押物中的一组实体
在实施例中，抵押物受到监控，并且抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产。
在实施例中，多模式数据收集服务组包括以下服务中的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像机，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过一组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息
在实施例中，与贷款有关的事件选自以下各项：申请贷款、提供贷款、接受贷款、提供贷款的承销信息、提供信用报告、推迟要求的付款、设定贷款的利率、推迟付款要求、确定贷款的抵押物、验证抵押物或贷款担保的所有权、记录财产所有权的变化、评估贷款抵押物或担保物的价值、检查贷款中涉及的财产、与贷款相关的实体的状况变化、与贷款相关的实体的价值变化、借款人工作状态的变化、贷款人财务评级的变化、作为担保提供的物品的财务价值的变化、为贷款提供保险、提供与贷款相关的财产保险证明、提供贷款资格证明、确定贷款担保、承保贷款、偿还贷款、拖欠贷款、贷款催收、完成贷款、设定贷款条款和条件、贷款标的财产的止赎以及修改贷款条款和条件
在实施例中，该组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自以下各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎条件、违约状况和违约结果。
一个示例系统包括，其中由该套智能合约服务指定和管理的贷款条款和条件集是从债务本金、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、支付时间表、气球支付时间表、抵押物的规格、抵押物的可替代性规格、一方、担保、担保人、抵押物、个人担保、留置权、期限、契约、取消抵押权条件、违约条件和违约后果中选出。
一个示例系统包括，贷款的一组当事人从一级贷款人、二级贷款人、贷款集团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供者、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计师、评估专家、政府官员和会计师中选择。
一个示例系统包括，其中与贷款有关的活动包括从寻找有兴趣参与贷款交易的各方、贷款申请、贷款承销、形成贷款的法律合同、监测贷款的表现、支付贷款、重组或修改贷款、结算贷款、监测贷款的抵押物、形成贷款的银团、取消贷款赎回权和结束贷款交易这一组中选出。
一个示例系统包括，贷款属于至少一种类型，该类型选自汽车贷款、库存贷款、资本设备贷款、履约保证金、资本改进贷款、建筑贷款、由应收账款支持的贷款、发票融资安排、保理安排。发薪日贷款、预期退款贷款、学生贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、营运资本贷款、小企业贷款、农场贷款、市政债券和补贴贷款。
一个示例系统包括，其中该套智能合约服务配置了至少一个智能合约，以根据基于多模式的数据收集服务集所收集的信息自动进行与贷款有关的行动。
一个示例系统包括，与贷款有关的行动选自提供贷款、接受贷款、承保贷款、为贷款设定利率、推迟付款要求、修改贷款利率、验证抵押品的所有权、记录所有权的变化、评估抵押品的价值、启动对抵押品的检查、调用贷款、关闭贷款、为贷款设定条款和条件、提供需要提供给借款人的通知、取消受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件。
一个示例系统包括，该平台或系统可进一步包括一个自动代理，处理与抵押品的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与抵押品所涉及的贷款相关的行动。
参考图49，其中示出了可以存在于借贷应用程序3410中的其他应用程序、解决方案、程序、系统、服务等，其可以与图1和本发明以及通过引用并入本文的文献中的其他地方所提到的其他元件可互换地包括在管理应用程序平台3320中。还示出了其他实体3330，其应被理解为可与本文的各种实施例描述的其他实体3330互换。除了上文已经提到的元件之外，借贷应用程序3410还可以包括：一组应用程序、解决方案、程序、系统、服务等，这些应用程序、解决方案、程序、系统、服务等包括一个或多个社交网络分析应用程序204，该社交网络分析应用程序可以找到和分析关于在一个或多个社交网络中描述的各种实体3330的信息(例如，但不限于，关于当事人的信息、当事人的行为、资产状况、与当事人相关的事件或资产、设施的状况、抵押物4802或资产的位置等)，例如通过允许用户配置可以使用数据收集系统3318和监控系统跨一组社交网站发起和管理的查询；贷款管理解决方案149(例如用于管理或响应与贷款相关的一个或多个事件(此类事件包括申请贷款、提供贷款、接受贷款、提供贷款的承销信息、提供信用报告、推迟要求的付款、设定贷款的利率、推迟付款要求、确定贷款的抵押物、验证抵押物或贷款担保的所有权、记录财产所有权的变化、评估贷款抵押物或担保物的价值、检查贷款中涉及的财产、与贷款相关的实体的状况变化、与贷款相关的实体的价值变化、借款人工作状态的变化、贷款人财务评级的变化、作为担保提供的物品的财务价值的变化、为贷款提供保险、提供与贷款相关的财产保险证明、提供贷款资格证明、确定贷款担保、承保贷款、偿还贷款、拖欠贷款、贷款催收、完成贷款、设定贷款条款和条件、贷款标的财产的止赎以及修改贷款条款和条件等)、用于设定贷款的条款和条件(例如债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎条件、违约条件和违约后果)或管理与贷款相关的活动(例如，但不限于，寻找有兴趣参与贷款交易的当事人、处理贷款申请、贷款承销、形成贷款的法律合同、监控贷款的履行、对贷款进行支付、重组或修改贷款、结算贷款、监控贷款的抵押物、组成贷款银团、对贷款进行止赎、收取贷款、合并一组贷款、分析贷款履约情况、处理贷款违约、转让资产或抵押物的所有权以及完成贷款交易))；评级解决方案2101(例如用于对实体3330(例如当事人LPX210、抵押物4802、资产218等)进行评级，例如涉及信誉、财务状况、物理状况、状态、价值、存在或不存在缺陷、质量或其他属性的评级)；监管和/或合规解决方案142(例如用于实现一项或多项政策、规则、法规、程序、协议、流程等的规范、应用程序和/或监控，例如与以下内容相关的：贷款交易的条款和条件、形成借贷交易所需的步骤、执行借贷交易所需的步骤、与担保或抵押物有关的所需步骤、承销所需的步骤、设定价格、利率等所需的步骤、提供所需法律披露和通知所需的步骤(例如，提供年化百分比)等)；保管解决方案或保管解决方案组1802(例如用于保管一组资产218、抵押物4802等(包括加密货币、货币、证券、股票、债券、证明所有权权益的协议等)，例如代表在保管担保品方面需要帮助的当事人210、客户或其他实体3330，或者为了提供担保、支持，或者义务担保，例如涉及借贷交易的担保)；贷款营销解决方案2002(例如，使贷款人能够向一组潜在借款人推销贷款的实用性，以适合某类交易的一组借款人为营销目标，配置营销或促销信息(包括消息的放置和定时)，为借贷交易配置广告和促销渠道，配置促销或忠诚度计划参数等)；代理解决方案244(例如用于代理一组当事人之间的一组贷款交易，例如抵押贷款)，其可以允许用户配置一组偏好设置、配置文件、参数等以找到借贷交易的一组潜在交易对手；债券管理解决方案，例如用于管理、报告、联合、合并或以其他方式处理一组债券(例如市政债券、公司债券、履约债券等)；担保和/或担保物监控解决方案230，例如用于监控、分类、预测或以其他方式处理关于担保、担保人、支持担保的一组抵押物、支持担保的一组资产等的可靠性、质量、状态、健康状况、财务状况、物理状况或其他信息；协商解决方案，例如用于协助、监控、报告、促进和/或自动协商贷款交易的一组条款和条件(例如，但不限于，债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性规范、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎条件、违约条件和违约后果)，其可包括用于配置参数、配置文件、偏好设置等以便进行协商的一组用户界面，例如使用或获知借贷模型108的用户界面以及使用、获知或由一组人工智能3448服务和系统，通过机器人过程自动化(RPA)154，或其他自适应智能系统3304实现自动化或在其协助下实现自动化的用户界面；用于收取贷款的收取解决方案238，其可以选择使用、获知或由一组人工智能3448服务和系统，通过机器人过程自动化154，或其他自适应智能系统3304实现自动化在其协助下实现自动化，例如基于使用监控系统和数据收集系统3318监控各种实体3330的状态或状况来触发收取，例如当一个或多个契约没有被满足时、当抵押物状况不佳时、当事人的财务状况低于阈值等；用于合并一组贷款的合并解决方案240，例如使用借贷模型108，该模型用于对合并的一组贷款进行建模，以及例如使用一个或多个自适应智能系统3304或通过智能系统实现自动化；保理解决方案242，例如用于监控、管理、自动化或以其他方式处理一组保理交易，例如使用用于对保理交易进行建模的借贷模型108，以及例如使用一个或多个自适应智能系统3304或通过智能系统实现自动化；债务重组解决方案228，例如用于重组一组贷款或债务，例如使用贷款模型108，其用于对重组一组贷款或债务的替代方案进行建模，以及例如使用或由一个或多个自适应智能系统3304或通过智能系统实现自动化；和/或利率自动化解决方案224，例如用于为一组贷款交易设置或配置一组规则或一组利率模型，或用于基于数据收集系统3318或监控系统收集的信息(例如关于状况、状态、健康、位置、地理位置、储存条件的信息，或关于任何实体3330的其他相关信息)自动设置利率，其可以为一组贷款设置利率或帮助为其设置利率，例如使用贷款模型108，该模型用于为一组贷款的利率情景建模，以及例如使用一个或多个自适应智能系统3304或通过智能系统实现自动化。与结合图1参考的解决方案一样，各种解决方案可以共享自适应智能系统3304、监控系统、数据收集系统3318和数据存储系统186，例如通过集成到借贷支持平台100，借贷支持平台100采用具有各种适当的数据集成服务、API和接口的微服务架构。
一个示例系统包括，其中与贷款有关的事件选自请求贷款、提供贷款、接受贷款、为贷款提供核保信息、提供信用报告、推迟所需付款、为贷款设定利率、推迟付款要求、确定贷款的抵押品、验证抵押品或贷款担保的所有权、记录财产所有权的变化、评估抵押品或贷款担保的价值、检查涉及贷款的财产、与贷款有关的实体的状况变化。与贷款有关的实体价值的变化，借款人工作状况的变化，贷款人财务评级的变化，作为担保的物品的财务价值的变化，为贷款提供保险，为与贷款有关的财产提供保险证明。提供贷款资格的证据，确定贷款的担保，承保贷款，支付贷款，拖欠贷款，收回贷款，结束贷款，设定贷款的条款和条件，取消贷款的财产，以及修改贷款的条款和条件。
用于监控贷款的抵押物的物联网(IoT)和车载传感器平台
在实施例中，本文提供了一种平台，其包含用于监控贷款抵押物的各种服务、部件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元件。在实施例中，平台或系统包括(a)一组物联网服务，用于监控抵押物的环境；一组传感器，位于抵押物、抵押物的容器和抵押物的包装中的至少一个之上，该组传感器用于将由该组传感器感测的传感器信息与抵押物的唯一识别符相关联；以及一组区块链服务，用于从该组物联网服务和该组传感器获取信息，并将该信息存储在区块链中，其中，通过用于抵押物标的贷款的有担保贷款人的安全访问控制接口来提供对区块链的访问。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
在实施例中，平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。在实施例中，抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中所述一组物联网服务监控以下环境：房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅以及车辆。
示例系统可以包括其中所述一组传感器选自由以下传感器组成的组：图像、温度、压力、湿度、速度、加速度、旋转、扭矩、重量、化学、磁场、电场以及位置传感器。
在某些其他实施例中，所述系统或平台还包括一组服务，用于报告与抵押物的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件。
在某些其他实施例中，所述系统或平台还包括自动代理，该自动代理处理与抵押物的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与抵押物所属的贷款相关的行为。
示例系统可以包括其中所述贷款相关行为选自：提供贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的所有权；记录所有权的变更；评估抵押物的价值；发起抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
在实施例中，市场价值数据收集服务用于监控与至少一个公共市场中的抵押物类似的抵押物的定价或财务数据。
在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似性聚类算法来构造用于评估抵押物的一组类似抵押物。在实施例中，属性选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史记录、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
在实施例中，平台或系统还可以包括用于管理贷款的智能合约的一组智能合约服务。在实施例中，智能合约服务为贷款设定条款和条件。在实施例中，该组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自以下各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎条件、违约状况和违约结果。
使用分布式账本和智能合约分配贷款的抵押物
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于处理具有一组计算服务的贷款。在实施例中，平台或系统包括(a)一组区块链服务，用于支持分布式账本；(b)一组数据收集和监控服务，用于监控为贷款提供抵押的一组抵押物；(c)一组估价服务，其使用估价模型以基于来自数据收集和监控服务的信息来设定抵押物的价值；以及(d)一组智能合约服务，用于建立智能借贷合约，其中智能合约服务用于处理来自该组估价服务的输出，并在记录与贷款相关的事件的分布式账本上分配足以为贷款提供贷款担保的抵押物。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷。
在实施例中，该组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自以下各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎条件、违约状况和违约结果。
在实施例中，抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产。
在实施例中，该组数据收集和监控服务包括以下服务中的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像机，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过一组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
在实施例中，估价服务包括人工智能服务，用于基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
在实施例中，估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，用于监控和报告与抵押物价值相关的市场信息。
在实施例中，市场价值数据收集服务组用于监控与至少一个公共市场中的抵押物类似的抵押物的定价或财务数据。
在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似性聚类算法来构造用于评估抵押物的一组类似抵押物。
在实施例中，属性选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史记录、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
为相同抵押物的贷款人设置一级和二级优先级的智能合约
在实施例中，本文提供了一种用于处理具有一组计算服务的贷款的系统。一种示例系统，用于处理具有一组计算服务的贷款，包括：(a)一组区块链服务，用于支持分布式账本；(b)一组数据收集和监控服务，用于监控提供贷款的抵押物的一组物品；以及(c)一组智能合约服务，用于建立智能借贷合约，其中所述智能合约服务在分布式账本上转让贷款的抵押物，所述分布式账本记录与所述贷款相关的事件，并记录关于所述抵押物的一组借贷实体之间的优先级。
在实施例中，该组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、与贷款有关的事件和与贷款有关的活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
在实施例中，该组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自以下各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎条件、违约状况和违约结果。
示例系统可以包括其中所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
在实施例中，平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自一组用于监控抵押物的数据收集和监控服务的信息来设定抵押物的价值。
在实施例中，估价服务包括人工智能服务，用于基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
实施例中，估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，用于监控和报告与抵押物价值相关的市场信息。
实施例中，估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，用于监控和报告与抵押物价值相关的市场信息。
在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似性聚类算法来构造用于评估抵押物的一组类似抵押物。
在实施例中，属性选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史记录、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
在实施例中，智能合约服务使用来自该组估价服务的输出来在一组贷款人间分摊一项抵押物的价值。
在实施例中，价值的分摊基于记录在分布式账本中的贷款人的优先级信息。
参考图3，在实施例中，设备252可以是(例如通过各种接口3316中的任意接口)连接到一组物联网(IoT)数据收集服务208的已连接设备，该组物联网数据收集服务可以是借贷支持平台100的数据收集系统3318和监控系统的一部分或与其集成。接口3316可以包括网络接口、API、SDK、端口、代理、连接器、网关、蜂窝网络设施、数据集成接口、数据迁移系统、云计算接口(包括具有计算能力的接口，例如AWS IoT GreengrassTM、AmazonTM LambdaTM和类似系统)等。例如，物联网数据收集服务208可以用于从物联网中的一组边缘数据收集设备获取数据，例如低功率传感器设备(例如，用于感测实体的移动，用于感测有关实体3330或其环境的温度、压力或其他属性等)、捕获实体3330的静态或视频图像的摄像头、具有更全面功能支持的边缘设备(例如Raspberry PiTM或其他计算设备、UnixTM设备和运行嵌入式系统的设备，例如包括微控制器、FPGA、ASIC等)等。在实施例中，物联网数据收集服务208可以收集有关抵押物4802或资产218的数据，例如，有关位置、状况(健康、物理或其他状况)、质量、安全性、所有权等方面的信息。例如，诸如宝石、车辆、艺术品之类的个人财产可以由具有已知位置(或具有由GPS或其他定位系统确认的位置)的运动传感器和/或摄像头来监控，以确保其保持在安全的指定位置。摄像头可以提供物品保持在未损坏状态和拥有方210的证据，以指示它仍然是贷款的适当且充足的抵押物4802。在实施例中，这可以包括用于小额贷款的抵押物，例如衣物、收藏品和其他物品。
在实施例中，借贷平台4800具有一组数据集成微服务，包括数据收集服务3318、监控服务3306、区块链服务3422以及智能合约服务3431，用于处理借贷实体和交易。智能合约服务3431可以从数据收集服务3318和监控服务3306(例如，从物联网(IoT)设备)收集数据，并且基于所述收集的数据自动执行体现智能合约的一组规则或条件。例如，在识别到贷款的抵押物4802已损坏(例如，由摄像机或传感器证明)之后，智能合约服务3431可以自动发起对贷款的付款需求，自动发起止赎过程，自动发起要求替代抵押物或备份抵押物的行为，自动发起检查过程，自动变更基于抵押物的付款或利率期限(例如，将利率设置在无担保贷款的水平，而不是有担保贷款的水平)等。智能合约事件可以由区块链服务3422记录在区块链上，例如记录在分布式账本中。通过智能合约服务3431自动监控抵押物4802和资产4918并处理贷款可以便于向更大范围的当事人4910借贷，以及基于更大范围的抵押物4802和资产4918承保相比传统贷款更大范围的贷款，因为贷款人对于抵押物的状况可以具有更大的确定性。监控系统3306和数据收集系统3318还可以监控和收集来自外部市场3390的数据或平台4800运营的市场的数据，以保持对抵押物4802和资产4918的价值的认知，从而确保物品保持足够的价值和流动性，以确保贷款偿还。例如，可以监控诸如eBayTM的公共电子商务拍卖网站，以确认个人财产的类型和条件很可能是贷款人在流动性强的公开市场上很容易处置的，使得在借款人违约的情况下，贷款人肯定会收到付款。这可以允许在通常难以用作抵押物的各种个人财产上发放和管理贷款。在实施例中，自动止赎过程可以由智能合约发起，智能合约可以在发生允许止赎的违约条件(例如，未解决的付款失败)时包括用于自动发起将抵押物放置在公共拍卖网站(例如，eBayTM或适合于特定类型财产的拍卖网站)上的过程、自动担保抵押物(例如，通过锁定诸如智能锁、智能容器等包含或担保抵押物的连接设备)、向承运人、货运代理等自动配置用于运输抵押物的一组指令、自动配置用于运输抵押物的无人机、机器人等的一组指令等。在实施例中，提供了一种便于止赎抵押物的系统。一种便于抵押物止赎的示例系统，可以包括：一组数据收集和监控服务，用于监控借贷协议的至少一个条件；以及一组智能合约服务，用于建立所述借贷协议的条款和条件，所述条款和条件包括至少一个物品的止赎条款和条件，所述至少一个物品提供确保履行所述借贷协议的偿还义务的抵押物，其中在基于由所述数据收集和监控服务收集的数据检测到违约时，所述一组智能合约服务自动发起对所述抵押物的止赎过程。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务向智能锁和智能容器中的至少一个发起信号以锁定所述抵押物。示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务在公共拍卖网站上配置并发起所述抵押物的清单。示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务为所述抵押物配置并提供一组传输指令。示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务为无人机配置一组指令，以传输所述抵押物。示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务为机器人配置一组指令，以传输所述抵押物。示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务发起用于自动替代一组替代抵押物的过程。示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务向借款人发起消息，发起关于所述止赎的协商。示例系统可以包括其中所述协商由机器人过程自动化系统来管理，所述机器人过程自动化系统基于止赎协商的训练集进行训练。示例系统可以包括其中所述协商涉及修改所述借贷交易的所述利率、所述付款条款以及所述抵押物中的至少一个。
参考图51，在实施例中，提供了具有物联网(IoT)数据收集服务208(具有本发明中描述的各种物联网设备和边缘设备)的借贷支持平台100，用于监控贷款的一组资产218和一组抵押物4802、债券或债务交易中的至少一个。借贷支持平台100可以包括担保和/或担保物监控解决方案230，用于基于由物联网数据收集服务208收集的数据来监控资产218和/或抵押物4802，例如，担保和/或担保物监控解决方案230使用各种自适应智能系统3304，例如可以使用基于由物联网数据收集服务208收集的图像、传感器数据、位置数据或其他类型的数据确定物品状况和价值的模型(其可以使用人工智能3448进行调整、加强和训练等)。监控可包括监控抵押物4802或资产218的位置、当事人210的行为、当事人210的财务状况等。担保和/或担保物监控解决方案230可以包括一组界面，用户可以通过该界面配置用于监控的参数，例如关于状况、行为、属性、财务价值、位置等方面的规则或阈值，以便获得关于抵押物4802或资产218的警报。例如，用户可以设置规定抵押物必须留在给定管辖区中的规则、作为贷款余额百分比的抵押物的阈值、最低状态条件(例如，无损坏或缺陷)等。所配置的参数可用于向负责监控贷款合规性的人员提供警报，和/或用于或体现在一个或多个智能合约中，一个或多个智能合约可从担保和/或担保物监控解决方案230的界面获取输入以配置用于止赎的条件、用于更改利率的条件、用于加速支付的条件等。借贷支持平台100可具有贷款管理解决方案248，借贷管理解决方案允许贷款管理人员访问来自物联网数据收集服务208和/或担保和/或担保物监控解决方案230的信息，使得用户可以基于抵押物4802或资产218的状况、基于涉及实体3330的事件、基于行为、基于与贷款相关的动作(如付款)等因素管理与贷款相关的各种动作(本文的各种类型的动作，例如设定利率、止赎、发送通知等)。贷款管理解决方案248可以包括一组接口、工作流程、模型(包括自适应智能系统3304)，其用于特定类型的贷款(本文描述的许多类型的贷款)，并且允许用户配置参数、设置规则、设置阈值、设计工作流程、配置智能合约服务、配置区块链服务等，以便于贷款的自动化或辅助管理，例如，响应于从物联网数据收集服务208收集的数据，通过智能合约实现自动处理贷款动作，或者基于该数据为人类用户生成一组推荐动作。
在实施例中，提供了一种具有智能合约和分布式账本平台的借贷平台，用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个。例如，一组智能合约服务134可以在识别到未能付款或其他违约事件、止赎条件发生(例如未能满足契约或未能履行义务)后，转让抵押物4802或其他资产218的所有权等，其中所有权转让和相关事件由分布式账本中的一组区块链服务记录，例如提供资产218或抵押物4802所有权的安全记录的区块链。例如，包含在智能合约中的贷款契约可能要求抵押物4802的价值超过贷款余额的最低分数(或倍数)。基于(例如通过监控一个或多个外部市场3390或借贷支持平台100的市场)所收集的关于抵押物价值的数据，智能合约可以计算契约是否得到满足并将结果记录在区块链上。如果未能满足契约，例如，如果市场因素表明，抵押物的类型有所减少，而贷款余额居高不下，则智能合约可以发起止赎，包括通过区块链服务在分布式账本上记录所有权转让。智能合约还可以处理与实体3330(例如当事人210)相关的事件。例如，贷款契约可能要求当事人将债务水平维持在阈值或比率以下、维持收入水平、维持利润水平等。监控系统或数据收集系统3318可以提供由智能合约服务134使用的数据，以确定契约履行情况并采用自动动作，包括在分布式账本上记录事件，例如止赎和所有权转让。在另一示例中，契约可以涉及当事人210的行为或当事人210的法律状态，例如要求该方避免对一项财产采取特定的动作。例如，契约可以要求当事人遵守禁止将不动产用于特定用途的分区规定。物联网数据收集服务208可用于监控当事人210、财产或其他物品，以确认遵守契约，或者在未能遵守契约的情况下触发警报或自动动作
抵押物价值低于契约要求时自动止赎的智能合约
在实施例中，本文提供了一种用于处理具有一组计算服务的贷款的系统。一种示例平台或系统，用于处理具有一组计算服务的贷款，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控提供贷款的抵押物的一组物品；(b)一组估价服务，其使用估价模型以基于来自所述数据收集和监控服务的信息来设置抵押物的价值；以及(c)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中所述一组智能合约服务处理来自所述一组估价服务的输出，将所述输出与在智能合约中指定的所述贷款的契约进行比较，并且当所述抵押物的所述价值不足以满足所述契约时自动发起违约通知和止赎行为中的至少一个。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
在实施例中，该组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自以下各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎条件、违约状况和违约结果。
在实施例中，该组抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产。
在实施例中，该组数据收集和监控服务包括以下服务中的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像机，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过一组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
在实施例中，该组估价服务包括人工智能服务，用于基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
在实施例中，该组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，用于监控和报告与抵押物价值相关的市场信息。
在实施例中，市场价值数据收集服务组用于监控与至少一个公共市场中的抵押物类似的抵押物的定价或财务数据。
在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似性聚类算法来构造用于评估抵押物的一组类似抵押物。
在实施例中，属性选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史记录、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
与其他类似抵押物聚合的智能合约抵押物
在实施例中，本文提供了一种用于处理具有一组计算服务的贷款的智能合约系统。一种示例智能合约系统，用于处理具有一组计算服务的贷款，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于识别提供一组贷款的抵押物的一组物品，并收集关于所述抵押物的信息；(b)一组群集服务，用于基于所述抵押物的属性的相似性对所述抵押物进行分组；以及(c)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中所述一组智能合约服务处理来自所述一组群集服务的输出，并聚合并链接类似抵押物的一个子集，以提供一组贷款的抵押物。群集服务4804可以是自适应智能服务3304的一部分，并且可以使用各种群集模型和技术中的任何一种，例如基于由监控系统336或数据收集系统3318收集和/或存储在数据存储系统3310中的实体3330的属性的模型和技术。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中聚合抵押物的所述贷款可以是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
在实施例中，该组抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产。
在实施例中，通过基于由数据收集和监控服务收集的属性对抵押物进行分组的聚类算法来对抵押物进行群集处理。
在实施例中，用于分组的属性选自以下各项：物品的类型、物品的类别、物品的规范、物品的产品特征集、物品的模型、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的环境、物品的情况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用寿命、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品类型的价格、物品类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
在实施例中，该组智能合约服务在不同方之间的一组贷款中分配一组类似物品作为抵押物，从而分散贷款中的风险。
在实施例中，平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自数据收集和监控服务的信息来设定抵押物的价值，其中该组智能合约服务基于抵押物的价值自动为一组贷款重新平衡抵押物。
在实施例中，基于一组抵押物的状态的相似性来实时地聚合一组贷款的一组类似的抵押物。
在实施例中，状态的相似性基于在定义的时间段期间正在运输的物品。
在实施例中，该组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、与贷款有关的事件和与贷款有关的活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
实施例中，该组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自以下各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎条件、违约状况和违约结果。
在区块链和分布式账本中根据资产抵押的贷款状态管理资产留置权的智能合约
在实施例中，本文提供了一种智能合约系统，用于管理具有一组计算服务的贷款的留置权。一种示例平台或系统，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控贷款的状态以及所述贷款的相关联的一组抵押物；(b)一组区块链服务，用于维护与所述贷款相关的事件的安全历史分类账，所述区块链服务具有管理涉及贷款的一组当事人的访问控制面板特征；以及(c)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中所述一组智能合约服务处理来自所述一组数据收集和监控服务的信息，并且基于所述贷款的所述状态自动发起和终止所述一组抵押物中的至少一个物品的留置权中的至少一个，其中对所述留置权采取的行为记录在所述贷款的所述分布式账本中。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
在实施例中，该组数据收集和监控服务包括以下服务中的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像机，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过一组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
在实施例中，基于与贷款相关的实体的状态和贷款条件的履行状态中的至少一个来确定贷款的状态。
在实施例中，条件的履行涉及支付履行和满足契约中的至少一个。
在实施例中，该组数据收集和监控服务监控实体以确定履行契约的情况。
在实施例中，实体是当事人，并且该组数据收集和监控服务监控作为贷款当事人的实体的财务状况。
在实施例中，基于实体的一组属性来确定财务状况，属性选自以下各项：实体的公开估价、如公共记录所指示的实体拥有的一组财产、实体所拥有的一组财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态、实体的违规状态、实体的刑事状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税收状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评价、实体的社交网络评级、实体的一组凭证、实体的一组客户推荐、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
在实施例中，当事人选自以下各项：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务方、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
在实施例中，实体是贷款的一组抵押物，并且该组数据收集和监控服务监控该抵押物的状态。
在实施例中，该组抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自所述数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
在实施例中，该组估价服务包括人工智能服务，用于基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
在在实施例中，该组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，用于监控和报告与抵押物价值相关的市场信息。
在实施例中，市场价值数据收集服务组用于监控与至少一个公共市场中的抵押物类似的抵押物的定价或财务数据。
在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似性聚类算法来构造用于评估抵押物的一组类似抵押物。
在实施例中，属性选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史记录、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
在实施例中，该组智能合约服务指定和管理的贷款的条款和条件选自以下各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎条件、违约状况和违约结果。
在实施例中，该组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、与贷款有关的事件和与贷款有关的活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务s。
允许根据有关抵押物的验证信息(所有权、状况、价值)替换贷款抵押物的智能合约/区块链
在实施例中，本文提供了一种智能合约系统，该智能合约系统用于管理具有一组计算服务的贷款抵押物。在实施例中，平台或系统包括(a)一组数据收集和监控服务，用于监控贷款和贷款的相关该组抵押物的状态；(b)一组区块链服务，用于维护与贷款相关的事件的安全历史分类账，区块链服务具有管理贷款中涉及的一组当事人的访问的访问控制特征；以及(c)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中，该组智能合约服务处理来自该组数据收集和监控服务的信息，并且基于处理结果自动发起对贷款该组抵押物中的一组抵押物进行替代、移除或添加操作中的至少一项操作，其中该组抵押物的变化记录在贷款的分布式账本中。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中服务选自：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
在实施例中，基于与贷款相关的实体的状态和贷款条件的履行状态中的至少一个来确定贷款的状态。
在实施例中，条件的履行涉及支付履行和满足契约中的至少一个。
在实施例中，该组数据收集和监控服务监控实体以确定履行契约的情况。
在实施例中，实体是当事人，并且该组数据收集和监控服务监控作为贷款当事人的实体的财务状况。
在实施例中，基于实体的一组属性来确定财务状况，属性选自以下各项：实体的公开估价、如公共记录所指示的实体拥有的一组财产、实体所拥有的一组财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态、实体的违规状态、实体的刑事状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税收状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评价、实体的社交网络评级、实体的一组凭证、实体的一组客户推荐、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
在实施例中，当事人选自以下各项：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务方、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
在实施例中，实体是贷款的一组抵押物，并且该组数据收集和监控服务监控该抵押物的状态。
在实施例中，该组抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自所述数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
示例系统可以包括所述智能合约对所述贷款的所述一组抵押物发起抵押物替换、移除或添加，以将抵押物的价值维持在规定的范围内。
在实施例中，该组估价服务包括人工智能服务，用于基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
在实施例中，该组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，用于监控和报告与抵押物价值相关的市场信息。
实施例中，市场价值数据收集服务组用于监控与至少一个公共市场中的抵押物类似的抵押物的定价或财务数据。
在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似性聚类算法来构造用于评估抵押物的一组类似抵押物。
在实施例中，属性选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史记录、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
在实施例中，该组智能合约服务指定和管理的贷款的条款和条件选自以下各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎条件、违约状况和违约结果。
示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
在实施例中，提供了一种具有智能合约的借贷平台，其基于特定管辖区的管理因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率。
参考图55，在实施例中，提供了一种具有众包系统的借贷平台，用于获得关于贷款的一组抵押物的状态和与贷款担保有关的实体的状态中的至少一个的信息。因此，在实施例中，本文提供了一种平台，其具有系统、方法、进程、服务，部件和其他元件，用于实现区块链和智能合约平台500，以便对与借贷相关的信息进行众包处理。与上文结合采购创新、产品需求等描述的其他实施例一样，区块链136(例如可选择包含分布式账本)可以配置有一组智能合约以管理用于提交贷款信息518(如财产所有权证明、所有权证明、抵押物所有权信息、抵押物状况信息、抵押物位置信息、当事人身份信息、当事人信誉信息、当事人活动或行为信息、当事人商业活动信息、合同履行状态信息、应收账款信息、应付账款信息、抵押物价值信息以及许多其他类型的信息)的报酬512。在实施例中，区块链136(例如可选择分布在分布式账本中)可用于配置针对信息518以及与信息相关的条款和条件510的请求，例如用于提交信息518的报酬512，与信息518的使用相关的一组条款和条件510，以及各种参数508，例如计时参数、所需信息的性质(例如独立验证的信息，如所有权记录、录像、照片、证词等)和其他参数。
平台500可以包括众包界面5120，其可以包含在网站、控制面板、通信系统(例如用于发送电子邮件、文本、语音消息、广告、广播消息等)中或与网站、应用程序、控制面板、通信系统协同提供，这样便可以在众包界面5120中呈现消息或将该消息发送给相关的个人(无论是有针对性的，例如特定个人发出请求的情况下，还是广播，例如发送到给定位置、公司、组织中的个人等)并提供智能合约和相关区块链136的适当链接，使得回复消息提交信息518及相关附件、链接或其他信息可以自动与区块链136关联(例如通过API或数据集成系统实现关联)，这样区块链136和任何可选择关联的分布式账本便可以维护响应请求中提交的信息518的安全、明确的记录。在提供报酬512的情况下，区块链136和/或智能合约可用于记录提交的时间、提交的性质和提交方，使得在提交满足报酬512的条件时(例如，在信息518有用的贷款交易完成后)，区块链136和由此存储的任何分布式账本可用于识别提交者，并且通过履行智能合约，传达报酬512(可以参考本发明提到的任何形式的考虑因素)。在实施例中，区块链136和任何相关联的分类账可以包括用于提交信息518的识别信息，而不包含实际信息518，以便信息可以保密(例如与纯识别信息分开加密或存储)，但需满足或验证访问条件(例如通过身份或安全应用程序148识别或验证具有合法访问权的人)。可以根据信息518所涉及的情况或情形的结果，基于一组规则(其在一些情况下可以自动应用程序，例如使用与自动化系统、规则处理系统、人工智能系统156或其他专家系统相互配合的智能合约，在实施例中，规则可以包括根据由人类专家创建的训练数据集进行训练的规则)来提供报酬512。例如，可以使用机器视觉系统基于抵押物的图像来评估抵押物的存在和/或状况的证据，并且提交关于抵押物的信息的当事人可以通过凭证或其他考虑因素，通过智能合约、区块链136和任何分布式账本的报酬512的分发等方式获得报酬。因此，平台500可用于广泛的事实收集和信息收集目的，以促进抵押物的验证、验证关于行为的陈述、验证合规状况的发生、验证违约状况的发生、阻止不当行为或虚假陈述、减少不确定性、减少信息的不对称性等。
在实施例中，信息可以涉及各种应用程序和解决方案的事实收集或数据收集，应用程序和解决方案可以由借贷支持平台100提供支持，借贷支持平台包括众包平台500，例如用于(例如，各种类型的贷款、担保和其他项目的)承销解决方案122，风险管理解决方案124(例如，管理本发明的各种风险，比如与个人贷款、一揽子贷款、分批贷款等相关的风险)；借贷应用程序3410(例如，证明抵押物所有权和/或价值的证据、证明陈述准确性的证据、证明贷款契约的履行或遵守的证据等)；监管和/或合规解决方案142(例如关于遵守可能管辖实体3330和实体3330的或由实体3330实施的过程、行为或活动的广泛法规)；以及防欺诈应用程序程139(例如用于检测欺诈、虚假陈述、不当行为、诋毁、诽谤等)。例如，建筑物的资本贷款可以包括关于财产用途的契约，例如允许某些用途及禁止其他用途、允许规定的占用等，并且众包平台500可以征求并提供关于建筑物的合规信息的考虑意见(例如，请求大众确认建筑物实际上正在按区域法规允许的预期用途使用)。众包信息可以与来自监控系统的信息相组合。在实施例中，例如，自适应智能系统3304可以连续地监控财产、抵押物4802或其他实体3330，并且在(例如，通过AI系统，比如神经网络分类器)识别出可疑事件(例如，指示违反贷款契约的事件)时，自适应智能系统3304可以向众包系统520提供信号，指示应当发起众包过程以验证是否存在违规事件。在实施例中，这可以包括对使用机器分类器的与契约相关的状况进行分类，提供分类以及关于实体的识别数据，以及(例如基于模型或规则集)自动配置众包请求，众包请求可识别请求关于何种实体3330的何种信息以及提供何种报酬512。在实施例中，报酬512可以由专家来配置，报酬512可以基于一组规则(例如对贷款的参数、智能合约中契约的条款和条件(比如贷款价值、剩余期限等)、抵押物4802的价值等进行操作的规则)，且/或报酬512可以通过机器人过程自动化(RPA)154来设置，例如，RPA 154系统根据针对各种情景设定报酬的专家活动的训练集进行训练，情景共同指出了在给定情况下什么报酬是适当的。报酬配置的机器人过程自动化(RPA)154可以通过人工智能3448连续地改进，例如基于对众包结果的持续反馈，例如成功的结果(例如，对违约、收益率结果的验证等)。
信息收集可以包括关于实体3330和及其身份、断言、声明、动作或行为等因素的信息收集，并且可以通过在平台500中进行众包或通过数据收集系统3318和监控系统，可选地通过经由机器人过程自动化(RPA)154的自动化和自适应智能(例如使用人工智能系统156)来实现。
参考图53，使用本公开描述的数据处理平台3300的各种使能能力，可以在平台运营的市场5200的运营商的众包接口5220或其他用户界面中配置平台运营的市场5200的众包证据。运营商可以使用用户界面或众包控制面板5414来采取一系列步骤，以执行或进行算法，从而如结合图52所描述的创建众包请求以获取信息5218。在实施例中，在控制面板5414内创建报酬5212的算法的一个或多个步骤可以包括：在组件5302处，识别潜在报酬5312，例如在给定情况下哪些信息5318可能有价值(例如，可以由诸如律师、代理、调查员、当事人、审计员、侦探、承销商、检查员等之类的诸如个人或企业之类的利益相关者或代表通过各种通信信道来指示)。
控制面板5414可以配置有众包接口5220，例如配置有允许在平台市场5200和/或一个或多个外部市场5204中管理众包请求的元素(包括应用程序编程元素、数据集成元素、消息传递元素等)。在控制面板5414中，在组件5304处，用户可以配置一个或多个参数5208或条件5210，例如包括或描述众包请求的条件(这里所描述类型)，例如通过定义触发报酬5212并确定将报酬5212分配给信息5218的一组提交者的一组条件5210。控制面板5414的用户界面可以包括或与众包接口5220相关联，可以包括一组具有默认、模板、推荐或预先配置条件、参数5208、条件5210等的下拉菜单、表格、表单等，例如适合于各种类型的众包请求的条件。一旦配置了请求的条件和其他参数，在组件5308处，智能合约3431和区块链3422可以用于例如经由分类账来维护供应、分配和交换与请求和信息5218提交相关的数据所需的数据。智能合约3431和区块链3422可以配置为身份信息、交易信息(例如，用于信息交换)、技术信息以及结合图52所描述的类型的其他证据数据518，包括可能与信息5218提交或报酬5212条件5210相关的任何数据、证词、照片或视频内容或其他信息。在组件5310处，智能合约3431可以用于体现在组件5304处配置的条件5210，对在组件5308处创建的区块链3422进行操作，以及在平台运营的市场5200和/或外部市场5204或其他信息网站或资源中对其他数据(例如，指示事实、条件、事件等的数据，例如与证据数据5218相关的事实、条件、事件等，例如指示法律案例或部分案例的结果的网站、报告调查的网站等)进行操作。智能合约3431可以响应于组件5310的配置对诸如证据数据5218、指示满足参数5208或条件5210的数据以及身份数据、交易数据、时间数据和其他数据的数据应用一个或多个规则、执行一个或多个条件操作等。一旦完成一个或多个区块链3422和一个或多个智能合约3431的配置，在组件5312处，区块链3422和智能合约3431可以部署在平台运营的市场5200、外部市场5204或其他网站或环境中，例如用于一名或多名提交者或其他用户的交互，这些提交者或用户可以例如在诸如网站、应用程序等之类的众包接口5220中订立智能合约3431，例如通过提交信息5218并请求报酬5212，此时平台5200可以例如使用自适应智能系统3304或其他能力来存储相关数据，例如在区块链3422上或者在平台5200上订立智能合约3431的一个或多个当事人的提交资料数据5218和身份数据。在组件5314处，一旦执行了智能合约3431，平台5200就可以例如通过监控系统层3306、平台运营的市场5200和/或一个或多个外部市场5204或其他网站来监控提交资料数据5218、事件数据3324或其他数据，这些数据可以满足或指示满足一个或多个条件5210或触发智能合约3431的一个或多个规则的应用，例如触发报酬5212。
在组件5316处，在满足条件5210时，可以确定、执行智能合约3431等，从而对区块链3422进行更新或其他操作，例如通过转移对价(例如，经由付款系统)并转移对信息5218的访问权。因此，通过上述步骤，平台运营的市场5200的运营商可以发现、配置、部署并且已执行一组智能合约3431，该组智能合约众包与贷款相关的信息(例如，关于抵押物4802的价值或条件、对契约的遵从性、欺诈或不实陈述等)以及经由密码保护并在区块链3422上从信息收集者转移给寻求信息的当事人的信息。在实施例中，自适应智能系统层3304可以用于监控上述算法的步骤，并且一个或多个人工智能系统可以用于例如通过机器人过程自动化3442来自动化整个过程或一个或多个子步骤或子算法。这可以如上所述地发生，例如通过使人工智能系统3448在人类用户采取上述步骤时了解由人类用户的观察(例如，监控软件交互)所产生的数据训练集。一旦经过训练，自适应智能层3304就可以使得平台3300能够提供用于众包贷款信息的全自动化平台。
用于验证贷款的抵押物的质量、所有权或其他状况的众包系统
在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款的抵押物4802或资产4918的状况的众包系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组众包服务，通过所述一组众包服务将众包请求传送给一组信息供应商，并收集和处理对所述请求的响应，以向至少一个成功的信息供应商提供报酬；(b)连接到所述一组众包服务的界面，其使得能够配置所述请求的参数，其中所述请求和参数用于获取与贷款的一组抵押物的状况相关的信息；以及(c)一组发布服务，其发布所述众包请求。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述报酬由智能合约管理，所述智能合约处理对所述众包请求的响应，并自动将报酬分配给满足为所述众包请求配置的一组参数的信息。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中抵押物4802或资产4918的状况包括以下一组条件属性中的条件属性：所述抵押物的质量；所述抵押物的状况；所述抵押物的所有权状态；所述抵押物的占有状态；所述抵押物的留置权状态；物品的全新或使用状态；物品的类型；物品的类别；物品的说明；物品的产品特征集；物品的型号；物品的品牌；物品的制造商；物品的状态；物品的背景；物品的状况；物品的价值；物品的存储位置；物品的地理位置；物品的使用年限；物品的维护历史；物品的使用历史；物品的事故历史；物品的故障历史；物品的所有权；物品目的所有权历史；物品的类型的价格；物品的类型的价值；物品的评估；以及物品的估价。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组区块链服务，所述区块链服务在所述众包请求的分布式账本中记录识别所述请求的信息和参数、对所述众包请求的响应以及报酬。
示例系统可以包括其中所述界面是图形用户界面，所述图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入参数以建立所述众包请求。
示例系统可以包括其中所述参数包括所请求信息的类型、报酬以及接收所述报酬的条件。
示例系统可以包括其中所述参数是报酬，并且所述报酬选自：物质报酬、凭证、票据、合同权利、加密货币、一组报酬积分、货币、产品或服务折扣以及访问权。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组智能合约服务3431，所述一组智能合约服务管理智能借贷合约，其中智能合约服务TX231处理来自所述一组众包服务的信息，并且自动采取与所述贷款相关的行为。
示例系统可以包括其中所述行为是以下行为中的至少一个：止赎行为；留置权管理行为；利率设置行为；违约发起行为；所述抵押物的替代；以及所述贷款的召回。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括机器人过程自动化系统3442，所述机器人过程自动化系统基于人类用户与连接到所述一组众包服务的所述界面的交互的训练集进行训练，以基于所述贷款的一组属性来配置众包请求。示例系统可以包括其中所述贷款的所述属性是从管理所述贷款的一组智能合约服务获取的。示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化系统用于基于来自一组众包请求的一组结果进行迭代地训练和改进。示例系统可以包括其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以设置报酬。示例系统可以包括其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以确定将向其发布所述请求的一组域。示例系统可以包括其中训练包括训练所述机器人过程自动化系统以配置请求的内容。
用于验证贷款的个人担保的质量的众包系统
在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款的抵押物4802或资产4918的状况的众包系统5200。一种示例平台或系统，包括：(a)一组众包服务，通过所述一组众包服务将众包请求传送给一组信息供应商，并收集和处理对所述请求的响应，以向至少一个成功的信息供应商提供报酬；(b)连接到所述一组众包服务的界面，其使得能够配置所述请求的参数，其中所述请求和参数用于获取与贷款的担保人的状况相关的信息；以及(c)一组发布服务，其发布所述众包请求。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组众包服务5200获取关于作为所述贷款的所述担保人的实体的财务状况的信息。
示例系统可以包括其中所述财务状况至少部分地基于关于所述实体的以下信息来确定：所述实体的公开估价；如公共记录指示的所述实体拥有的一组财产；所述实体拥有的一组财产的估价；实体的破产状况；实体的止赎状态；实体的合约违约状态；实体的违反监管状态；实体的犯罪状态；实体的出口管制状态；实体的禁运状态；实体的关税状态；实体的税务状态；实体的信用报告；实体的信用评级；实体的网站评级；实体的产品的一组客户评论；实体的社交网络评级；实体的一组凭证；实体的一组转介；实体的一组证明；实体的一组行为；实体的位置；以及实体的地理位置。
示例系统可以包括其中所述报酬由智能合约管理，所述智能合约处理对所述众包请求的所述响应，并自动将报酬分配给满足为所述众包请求配置的一组参数的信息。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括所述众包服务的界面。示例系统可以包括其中所述众包请求用于获取关于所述贷款的一组抵押物的状况的信息，其中所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中抵押物的状况包括以下一组条件属性中的条件属性：所述抵押物的质量；所述抵押物的状况；所述抵押物的所有权状态；所述抵押物的占有状态；所述抵押物的留置权状态；物品的全新或使用状态；物品的类型；物品的类别；物品的说明；物品的产品特征集；物品的型号；物品的品牌；物品的制造商；物品的状态；物品的背景；物品的状况；物品的价值；物品的存储位置；物品的地理位置；物品的使用年限；物品的维护历史；物品的使用历史；物品的事故历史；物品的故障历史；物品的所有权；物品目的所有权历史；物品的类型的价格；物品的类型的价值；物品的评估；以及物品的估价。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组区块链服务，所述区块链服务在所述众包请求的分布式账本中记录识别所述请求的信息和参数、对所述众包请求的响应以及报酬。
示例系统可以包括其中所述界面是图形用户界面，所述图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入参数以建立所述众包请求。
示例系统可以包括其中所述参数包括所请求信息的类型、报酬以及接收所述报酬的条件。
示例系统可以包括其中所述参数是报酬，并且所述报酬选自：物质报酬、凭证、票据、合同权利、加密货币、一组报酬积分、货币、产品或服务折扣以及访问权限访问权。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组智能合约服务，所述一组智能合约服务管理智能借贷合约，处理来自所述一组众包服务的信息，并且自动采取与所述贷款相关的行为。
示例系统可以包括其中所述行为是以下行为中的至少一个：止赎行为；留置权管理行为；利率设置行为；违约发起行为；所述抵押物的替代；以及所述贷款的召回。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括机器人过程自动化系统，所述机器人过程自动化系统基于人类用户与连接到所述一组众包服务的所述界面的交互的训练集进行训练，以基于所述贷款的一组属性来配置众包请求。
示例系统可以包括其中所述贷款的所述属性是从管理所述贷款的一组智能合约服务获取的。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化系统用于基于来自一组众包请求的一组结果进行迭代地训练和改进。
示例系统可以包括其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以设置报酬。
示例系统可以包括其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以确定将向其发布所述请求的一组域。
示例系统可以包括其中训练包括训练所述机器人过程自动化系统以配置请求的内容。
参考图54，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有智能合约系统3431，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务以及一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息来自动调整贷款的利率。平台4800可以包括利率自动化解决方案4924，其可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于基于一组条件启用利率设置的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等))。例如，利率自动化解决方案4924的用户可以设置(例如，在用户界面中)规则、阈值、模型参数等，这些规则、阈值、模型参数等基于上述内容确定或推荐贷款的利率，例如基于二级贷款人提供给贷款人的利率、借款人的风险因素(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)，或者系统可以自动推荐或设置此类规则、阈值、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)。利率可以基于营销因素(例如，由其他贷款人提供的竞争性利率)来确定。可以针对新贷款、针对现有贷款的修改、针对再融资、针对止赎情形(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)等来计算利率。
贷款利率根据物联网(IoT)测量并通过智能合约自动调整的参数变化。
在实施例中，本文提供了一种用于修改具有一组计算服务的贷款的智能合约系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控涉及贷款的一组实体；以及(b)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中所述一组智能合约服务处理来自所述一组数据采集和监控服务的信息，并基于所述信息自动发起对所述贷款的利率的变更。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述利率的变更基于由所述一组数据收集和监控服务监控的所述贷款的一组抵押物的状况。
示例系统可以包括其中所述利率的变更基于由所述一组数据收集和监控服务监控的当事人的属性。
示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
一个示例系统包括：其中由所述一种智能合约服务指定和管理的所述贷款的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自所述数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
示例系统可以包括其中所述利率的变更基于由所述一组数据收集和监控服务监控的所述贷款的一组抵押物的估价。
示例系统可以包括其中一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述一组估价服务包括人工智能服务，所述人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进所述估价模型。
示例系统可以包括其中所述一组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，所述市场价值数据收集服务监控和报告与所述抵押物的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括所述一组市场价值数据收集服务监控与至少一个公共市场中的所述抵押物相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括使用基于所述抵押物的属性的相似性群集算法来构造用于估价抵押物的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述属性选自：所述抵押物的类别、所述抵押物的年限、所述抵押物的状况、所述抵押物的历史、所述抵押物的存储条件以及所述抵押物的地理位置。
贷款利率根据由社交网络指示并通过智能合约自动调整的参数变化。
在实施例中，本文提供了一种用于修改具有一组计算服务的贷款的智能合约系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控关于涉及贷款的一组实体的信息的公共来源，其中所述信息的公共来源选自：网站信息、新闻文章信息、社交网络信息以及众包信息；以及(b)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中所述一组智能合约服务处理来自所述一组数据采集和监控服务的信息，并基于所述信息自动发起对所述贷款的利率的变更。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务监控作为所述贷款的当事人的实体的财务状况。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述财务状况基于所述实体的以下属性中的一组属性来确定：所述实体的公开估价；如公共记录指示的所述实体拥有的一组财产；所述实体拥有的一组财产的估价；实体的破产状况；实体的止赎状态；实体的合约违约状态；实体的违反监管状态；实体的犯罪状态；实体的出口管制状态；实体的禁运状态；实体的关税状态；实体的税务状态；实体的信用报告；实体的信用评级；实体的网站评级；实体的产品的一组客户评论；实体的社交网络评级；实体的一组凭证；实体的一组转介；实体的一组证明；实体的一组行为；实体的位置；以及实体的地理位置。
示例系统可以包括其中所述当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理处理与抵押物的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与抵押物所属的贷款相关的行为。
示例系统可以包括其中所述贷款相关行为选自：提供贷款；接受贷款的设置条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
一个示例系统包括：其中由所述一种智能合约服务指定和管理的所述贷款的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
示例系统可以包括其中所述监控的实体是一组抵押物，所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
基于分布式数据收集系统监控的监管和/或市场因素，自动调整涉及跨多个管辖区借贷的贷款利率的智能合同
在实施例中，本文提供了一种用于修改贷款的智能合约系统，该系统具有一组计算服务。一种示例平台或系统，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控涉及贷款的一组实体。在实施例中，实体位于多个不同的管辖区中；以及(b)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中所述一组智能合约服务处理关于来自所述一组数据收集和监控服务的实体的位置信息，并且至少部分地基于所述位置信息自动地对所述贷款采取贷款相关行为。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述贷款相关行为选自：提供贷款；接受贷款的设置条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
示例系统可以包括其中所述智能合约用于处理一组管辖区特定的监管通知要求，并基于所述贷款人、所述借款人、通过所述贷款提供的资金、所述贷款的偿还以及所述贷款的抵押物中的至少一个的位置向借款人提供适当的通知。
示例系统可以包括其中所述智能合约用于处理一组管辖区特定的监管止赎要求，并基于所述贷款人、所述借款人、通过所述贷款提供的资金、所述贷款的偿还以及所述贷款的抵押物中的至少一个的管辖区向借款人提供适当的止赎通知。
示例系统可以包括其中所述智能合约用于处理一组管辖区特定的规则，用于设置所述贷款的条款和条件，并基于所述借款人、通过所述贷款提供的资金、所述贷款的偿还以及所述贷款的抵押物中的至少一个的位置来配置所述智能合约。
示例系统可以包括其中所述智能合约用于设置所述贷款的利率，以使所述贷款符合在管辖区内适用的最大利率限制。
示例系统可以包括其中所述利率的变更基于由所述一组数据收集和监控服务监控的所述贷款的一组抵押物的状况。
示例系统可以包括其中所述利率的变更基于由所述一组数据收集和监控服务监控的当事人的属性。
示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
一个示例系统包括：其中由所述一种智能合约服务指定和管理的所述贷款的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自所述数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
示例系统可以包括其中所述估价模型是管辖区特定的估价模型，其基于所述贷款人、所述借款人、通过贷款提供的资金的递送、所述贷款的支付以及所述贷款的抵押物中的至少一个的管辖区。
示例系统可以包括其中所述贷款的所述条款和条件中的至少一个基于对由所述一组数据收集和监控服务监控的所述贷款的一组抵押物的估价。
示例系统可以包括其中一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述一组估价服务包括人工智能服务，所述人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进所述估价模型。
示例系统可以包括其中所述一组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，所述市场价值数据收集服务监控和报告与所述抵押物的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括所述一组市场价值数据收集服务监控与至少一个公共市场中的所述抵押物相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括使用基于所述抵押物的属性的相似性群集算法来构造用于估价抵押物的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述属性选自：所述抵押物的类别、所述抵押物的年限、所述抵押物的状况、所述抵押物的历史、所述抵押物的存储条件以及所述抵押物的地理位置。
基于所监控的条件自动重组债务的智能合约
参考图55，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有智能合约，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。平台4800可以包括债务重组解决方案4928，其可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于基于一组条件启用债务重组的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等))。例如，债务重组解决方案4928的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在债务重组解决方案4928的用户界面中)确定或推荐贷款的债务重组行为的各种规则、阈值、过程、工作流程、模型参数等，其中重组可以基于各种因素，例如现行市场利率、二级贷款人提供给贷款人的利率、借款人的风险因素(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、其他债务的状态(例如，借款人的新债务、借款人的债务清偿等)、用于担保或支持贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)等。重组可以包括利率的变更、受担保当事人的优先级的变更、用于支持或担保债务的抵押物4802或资产4918的变更、当事人的变更、担保人的变更、付款计划的变更、本金余额的变更(例如，包括付款宽容或加速)等。在实施例中，债务重组解决方案4928可以自动地推荐或设置此类规则、阈值、行为、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的重组计划，该推荐的重组计划可以指定完成推荐的重组所需的一系列行为，所述推荐的重组可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由债务重组计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。
可以基于市场因素(例如，由其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行重组计划。可以针对现有贷款的修改、针对再融资、针对止赎情形(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)、针对破产或无力偿还情形、针对涉及市场变更的情形(例如，现行利率的变更)等来生成和/或执行重组计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的重组活动的训练集和/或重组行为的结果进行训练，以生成用于重组计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制面板指令、计划、模型等。在实施例中，本文提供了一种用于修改贷款的智能合约系统，该系统具有一组计算服务。一种示例平台或系统，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控涉及贷款的一组实体；以及(b)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中所述一组智能合约服务处理来自所述一组数据采集和监控服务的信息，并基于所监控的条件自动重组债务。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述重组基于由所述一组数据收集和监控服务监控的所述贷款的一组抵押物的状况。
示例系统可以包括其中所述重组是根据基于所述贷款的契约的一组规则进行的，其中所述重组发生在相对于与所述契约相关的至少一个所述监控的实体确定的事件之后。
示例系统可以包括其中所述事件是贷款抵押物未超过所述贷款的剩余余额的所需分数值的情况。
示例系统可以包括所述事件是购买者对贷款契约的违约。
示例系统可以包括其中所述重组基于由所述一组数据收集和监控服务监控的当事人的属性。
示例系统可以包括其中所述一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。一个示例系统包括：其中由所述一种智能合约服务指定和管理的所述贷款的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自所述数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
示例系统可以包括其中所述债务重组基于由所述一组数据收集和监控服务监控的所述贷款的一组抵押物的估价。
示例系统可以包括其中一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述一组估价服务包括人工智能服务，所述人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进所述估价模型。
示例系统可以包括其中所述一组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，所述市场价值数据收集服务监控和报告与所述抵押物的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括所述一组市场价值数据收集服务监控与至少一个公共市场中的所述抵押物相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括使用基于所述抵押物的属性的相似性群集算法来构造用于估价抵押物的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述属性选自：所述抵押物的类别、所述抵押物的年限、所述抵押物的状况、所述抵押物的历史、所述抵押物的存储条件以及所述抵押物的地理位置。
参考图56，在实施例中，提供了一种借贷平台4800，该借贷平台具有社交网络监控系统4904，用于验证贷款担保的可靠性。平台4800可以包括担保和/或担保物监控解决方案4930，其可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于基于一组条件启用借贷交易的担保和/或担保物的监控的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等))。例如，担保和/或担保物监控解决方案4930的用户可以设置(例如，在用户界面中)规则、阈值、模型参数等，这些规则、阈值、模型参数等确定或推荐用于借贷交易的监控计划，例如基于借款人的风险因素、贷款人的风险因素、市场风险因素和/或抵押物4802或资产4918的风险因素(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)，或者平台4800可以自动推荐或设置此类规则、阈值、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)。担保和/或担保物监控解决方案4930可以配置一组社交网络分析服务4904和/或其他监控系统3306和/或数据收集系统4818，以从一个或多个社交网络、网站等搜索、分析、提取和处理数据，例如可以包含关于抵押物4802或资产4918的信息的数据(例如，显示当事人4910的车辆、船舶或其他个人财产的照片；住宅或其他房地产的照片；描述当事人4910的活动的照片或文本(包括指示财务风险、身体风险、健康风险或可能与担保人的质量和/或付款义务的担保和/或借款人到期偿还贷款的能力相关的风险))。例如，一张显示借款人在越野条件下驾驶普通乘用车的照片可以标记为指示该车辆不能完全作为具有高剩余余额的汽车贷款的抵押物。
用于验证贷款的个人担保的质量的社交网络监控系统
因此，在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款担保的条件的社交网络监控系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组社交网络数据收集和监控服务，通过所述一组社交网络数据收集和监控服务，由一组算法收集数据，所述一组算法用于监控关于涉及贷款的实体的社交网络信息；以及(b)连接到所述一组社交网络服务的界面，其使得能够配置社交网络数据收集和监控服务的参数，以获取与所述担保条件相关的信息。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组社交网络数据收集和监控服务获取关于作为所述贷款的担保人的实体的财务状况的信息。
示例系统可以包括其中所述财务状况至少部分地基于社交网络中包含的关于所述实体的以下信息来确定：所述实体的公开估价；如公共记录指示的所述实体拥有的一组财产；所述实体拥有的一组财产的估价；实体的破产条件；实体的止赎状态；实体的合约违约状态；实体的违反监管状态；实体的犯罪状态；实体的出口管制状态；实体的禁运状态；实体的关税状态；实体的税务状态；实体的信用报告；实体的信用评级；实体的网站评级；实体的产品的一组客户评论；实体的社交网络评级；实体的一组凭证；实体的一组转介；实体的一组证明；实体的一组行为；实体的位置；以及实体的地理位置。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括所述社交网络数据收集和监控服务的界面示例系统可以包括其中所述数据收集和监控服务用于获取关于所述贷款的一组抵押物的状况的信息，其中所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中抵押物的状况包括以下一组条件属性中的条件属性：所述抵押物的质量；所述抵押物的状况；所述抵押物的所有权状态；所述抵押物的占有状态；所述抵押物的留置权状态；物品的全新或使用状态；物品的类型；物品的类别；物品的说明；物品的产品特征集；物品的型号；物品的品牌；物品的制造商；物品的状态；物品的背景；物品的状况；物品的价值；物品的存储位置；物品的地理位置；物品的使用年限；物品的维护历史；物品的使用历史；物品的事故历史；物品的故障历史；物品的所有权；物品目的所有权历史；物品的类型的价格；物品的类型的价值；物品的评估；以及物品的估价。
示例系统可以包括其中所述界面是图形用户界面，所述图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入参数以建立社交网络数据收集和监控请求。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组智能合约服务，所述一组智能合约服务管理智能借贷合约，处理来自所述一组社交网络数据收集和监控服务的信息，并且自动采取与所述贷款相关的行为。
示例系统可以包括其中所述行为是以下行为中的至少一个：止赎行为；留置权管理行为；利率设置行为；违约发起行为；所述抵押物的替代；以及所述贷款的召回。
示例系统可以包括所述平台或系统还可以包括机器人过程自动化系统，所述机器人过程自动化系统基于人类用户与连接到所述一组社交网络数据收集和监控服务的所述界面的交互的训练集进行训练，以基于贷款的一组属性来配置数据收集和监控行为。
示例系统可以包括其中所述贷款的所述属性是从管理所述贷款的一组智能合约服务获取的。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化系统用于基于来自一组社交网络数据收集和监控请求的一组结果进行迭代地训练和改进。
示例系统可以包括其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以确定将对其应用所述社交网络数据收集和监控服务的一组域。
示例系统可以包括其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以配置社交网络数据收集和监控搜索的内容。
用于验证贷款的个人担保的质量的物联网(IoT)数据收集和监控系统
仍然参考图56，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。担保和/或担保物监控解决方案4930可以包括使用来自一组物联网服务4908(其可以包括如结合各种实施例所描述的各种物联网(IoT)设备、边缘设备、边缘计算和处理能力等)的数据的能力，以及通过该组物联网服务4908来配置收集活动的能力，例如监控各种实体3330及其涉及借贷交易的环境的物联网服务。
在实施例中，本文提供了一种监控系统，用于验证贷款担保的条件。例如，一组算法可以用于发起物联网(IoT)设备的数据收集、管理数据收集等，例如基于上面引用的条件，包括与借款人或贷款人的风险因素、市场风险因素、物理风险因素等相关的条件。例如，物联网(IoT)系统可以用于在恶劣天气期间捕获住宅视频或图像，以便确定住宅是否处于洪灾、风灾等风险中，从而确认是否可以预测住宅是否用作住房贷款、信用额度或其他借贷交易的足够抵押物。
一种示例平台或系统，包括：(a)一组物联网数据收集和监控服务，通过所述一组物联网数据收集和监控服务，由一组算法收集数据，所述一组算法用于监控从涉及贷款的实体收集的信息以及关于涉及贷款的实体的信息；以及(b)连接到所述一组物联网数据收集和监控服务的界面，其使得能够配置社交网络数据收集和监控服务的参数，以获取与所述担保条件相关的信息。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组物联网数据收集和监控服务获取关于作为所述贷款的担保人的实体的财务状况的信息。
示例系统可以包括其中所述财务状况至少部分地基于由物联网设备收集的关于所述实体的以下信息来确定：所述实体的公开估价；如公共记录指示的所述实体拥有的一组财产；所述实体拥有的一组财产的估价；实体的破产条件；实体的止赎状态；实体的合约违约状态；实体的违反监管状态；实体的犯罪状态；实体的出口管制状态；实体的禁运状态；实体的关税状态；实体的税务状态；实体的信用报告；实体的信用评级；实体的网站评级；实体的产品的一组客户评论；实体的社交网络评级；实体的一组凭证；实体的一组转介；实体的一组证明；实体的一组行为；实体的位置；以及实体的地理位置。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括所述一组物联网数据收集和监控服务的界面。示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务用于获取关于所述贷款的一组抵押物的状况的信息，其中所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中抵押物的状况包括以下一组条件属性中的条件属性：所述抵押物的质量；所述抵押物的状况；所述抵押物的所有权状态；所述抵押物的占有状态；所述抵押物的留置权状态；物品的全新或使用状态；物品的类型；物品的类别；物品的说明；物品的产品特征集；物品的型号；物品的品牌；物品的制造商；物品的状态；物品的背景；物品的状况；物品的价值；物品的存储位置；物品的地理位置；物品的使用年限；物品的维护历史；物品的使用历史；物品的事故历史；物品的故障历史；物品的所有权；物品目的所有权历史；物品的类型的价格；物品的类型的价值；物品的评估；以及物品的估价。
示例系统可以包括其中所述界面是图形用户界面，所述图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入参数以建立物联网数据收集和监控服务监控行为。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组智能合约服务，所述一组智能合约服务管理智能借贷合约，处理来自所述一组物联网数据收集和监控服务的信息，并且自动采取与所述贷款相关的行为。
示例系统可以包括其中所述行为是以下行为中的至少一个：止赎行为；留置权管理行为；利率设置行为；违约发起行为；所述抵押物的替代；以及所述贷款的召回。
示例系统可以包括所述平台或系统还可以包括机器人过程自动化系统，所述机器人过程自动化系统基于人类用户与连接到所述一组物联网数据收集和监控服务的所述界面的交互的训练集进行训练，以基于贷款的一组属性来配置数据收集和监控行为。
示例系统可以包括其中所述贷款的所述属性是从管理所述贷款的一组智能合约服务获取的。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化系统用于基于来自一组物联网数据收集和监控服务活动的一组结果进行迭代地训练和改进。
示例系统可以包括其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以确定将对其应用所述物联网数据收集和监控服务的一组域。
示例系统可以包括其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以配置所述物联网数据收集和监控服务活动的内容。
基于专家贷款人与借款人的交互的训练集进行训练的RPA银行贷款谈判者
参考图57，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统3442，用于协商贷款的一组条款和条件。RPA系统3442可以为协商解决方案4932的一个或多个方面提供自动化，所述协商解决方案允许自动协商和/或为与借贷交易相关的协商提供建议或计划。用于协商的协商解决方案4932和/或RPA系统3442可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用借贷交易的一个或多个条款和条件的协商的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等)。例如，协商解决方案4932的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在协商解决方案4932和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐用于借贷交易协商的协商动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述协商计划可以基于各种因素，例如现行市场利率、二级贷款人提供给贷款人的利率、借款人的风险因素、贷款人、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持贷款的抵押物4802或资产4918的状况、业务或业务运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明协商风格的行为)等。协商可以包括借贷交易条款和条件的协商、债务重组、止赎活动、设置利率、利率变化、受担保当事人的优先级的变更、用于支持或担保债务的抵押物4802或资产4918的变更、当事人的变更、担保人的变更、付款计划的变更、本金余额的变更(例如，包括付款宽容或加速)以及许多其他交易或条款和条件。在实施例中，协商解决方案4932可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的协商计划，该推荐的协商计划可以指定完成推荐或期望的协商的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的协商的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由协商计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行协商计划。可以针对新贷款的创建、针对担保或担保物的创建、针对二级贷款、针对现有贷款的修改、针对再融资、针对止赎情形(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)、针对破产或无力偿还情形、针对涉及市场变化的情形(例如，现行利率的变化)等来生成和/或执行协商计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的协商活动的训练集和/或协商动作的结果进行训练，以生成用于协商计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制指令、计划、模型等。
在实施例中，本文提供了一种用于协商贷款的机器人过程自动化系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集一组贷款交易的实体之间的交互的训练集；(b)人工智能系统，其基于所述交互训练集进行训练，以对一组贷款协商动作进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于一组贷款交易交互和一组贷款交易结果进行训练，以代表贷款的当事人协商贷款的条款和条件。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
示例系统可以包括其中所述实体是贷款交易的一组当事人。
示例系统可以包括其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组借贷过程的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中在所述协商完成之后，贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的所述结果自动配置。
示例系统可以包括其中所述协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
基于专家贷款人与借款人的再融资交互的训练集进行训练的RPA银行贷款再融资谈判者
在实施例中，本文提供了一种用于协商贷款再融资的机器人过程自动化系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集一组贷款再融资活动的实体之间的交互训练集；(b)人工智能系统，其基于所述交互训练集进行训练，以对一组贷款再融资动作进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于一组贷款再融资交互和一组贷款再融资结果进行训练，以代表贷款的当事人进行贷款再融资活动。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述贷款再融资活动包括：发起再融资要约；发起再融资请求；配置再融资利率；配置再融资付款计划；配置再融资余额；配置再融资抵押物；管理再融资收益的使用；移除或设置与再融资相关联的留置权；验证再融资所有权；管理检查过程；填充应用程序；协商再融资条款和条件；以及结束再融资。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
示例系统可以包括其中所述实体是贷款交易的一组当事人。
示例系统可以包括其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组借贷过程的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中在再融资过程完成之后，再融资贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述再融资活动的所述结果自动配置。
示例系统可以包括其中所述再融资的结果和事件中的至少一个被记录在与所述再融资贷款相关联的分布式账本中。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
基于专家与借款人的收回交互的训练集进行训练的RPA银行贷款收回人
参考图58，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于贷款收回。RPA系统3442可以为收回解决方案4938的一个或多个方面提供自动化，所述收回解决方案允许自动收回和/或为与借贷交易相关的收回活动提供建议或计划。用于收回的收回解决方案4938和/或RPA系统3442可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用借贷交易的收回过程的一个或多个条款和条件的收回动作的一个或多个方便的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场BPX104的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等)。例如，收回解决方案4938的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在收回解决方案4938和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐借贷交易或贷款监控解决方案的收回动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述收回计划可以基于各种因素，例如付款的状态、借款人的状况、抵押物4802或资产4918的状态、借款人的风险因素、贷款人、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明借款人如何对通信风格做出回应的行为、通信节奏等)等。收回可以包括关于贷款的收回、鼓励付款的通信等。在实施例中，收回解决方案4938可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的收回计划，该推荐的收回计划可以指定完成推荐或期望的收回的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的收回的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由收回计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行收回计划。可以针对新贷款的创建、针对二级贷款、针对现有贷款的修改、针对再融资、针对止赎情形(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)、针对破产或无力偿还情形、针对涉及市场变化的情形(例如，现行利率的变化)等来生成和/或执行收回计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的收回活动的训练集和/或收回行为的结果进行训练，以生成用于收回计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制指令、计划、模型等。
在实施例中，本文提供了一种用于处理贷款收回的机器人过程自动化系统。一种平台或系统：包括(a)一组数据收集和监控服务，用于收集一组贷款交易的实体之间的交互的训练集，所述一组贷款交易涉及一组贷款的一组付款的收回；(b)人工智能系统，其基于所述交互训练集进行训练，以对一组贷款收回动作进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于一组贷款交易交互和一组贷款收回结果进行训练，以代表贷款的当事人采取贷款收回动作。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中由所述机器人过程自动化系统采取的所述贷款收回行为选自：发起收回过程；将贷款转介给代理以供收回；配置收回通信；调度收回通信；配置收回通信的内容；配置结算贷款要约；终止收回行为；延期收回行为；配置备选支付日程安排的提议；发起诉讼；发起止赎；发起破产过程；重新占有过程；以及设置抵押物留置权。
示例系统可以包括其中所述一组贷款收回结果选自：对收回联系人事件的响应；贷款付款；贷款借款人违约；贷款借款人破产；收回诉讼结果；一组收回行为的财务收益；关于收回的投资回报；以及涉及收回的当事人的声誉的衡量。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。示例系统可以包括其中所述实体是贷款交易的一组当事人。示例系统可以包括其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组借贷过程的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中在收回过程的协商完成之后，贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的结果自动配置。
示例系统可以包括其中协商结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
基于专家与其他贷款人的合并交互的训练集进行训练的RPA银行贷款合并人
参考图59，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于合并一组贷款。RPA系统3442可以为合并解决方案4940的一个或多个方面提供自动化，所述合并解决方案允许自动合并和/或为与借贷交易相关的合并活动提供建议或计划。用于合并的合并解决方案4940和/或RPA系统3442可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用借贷交易的合并动作或合并过程的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等)。例如，合并解决方案4940的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在合并解决方案4940和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐借贷交易或一组贷款的合并动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述合并计划可以基于各种因素，例如付款的状态、一组贷款的利率、平台市场或外部市场中的现行利率、一组贷款的借款人的状况、抵押物4802或资产4918的状态、借款人的风险因素、贷款人、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持一组贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好的行为)等。合并可以包括：合并多组贷款的条款和条件；选择适当的贷款；配置合并贷款的付款条款；配置已有贷款的还款计划；沟通鼓励合并等。在实施例中，合并解决方案4940可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的合并计划，该推荐的合并计划可以指定完成推荐或期望的合并的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的合并的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由合并计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行合并计划。可以针对新的合并贷款的创建、针对与合并贷款相关的二级贷款、针对与合并相关的现有贷款的修改、针对合并贷款的再融资条款、针对止赎情形(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)、针对破产或无力偿还情形、针对涉及市场变化的情形(例如，现行利率的变化)等来生成和/或执行合并计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的合并活动的训练集和/或合并动作的结果进行训练，以生成用于合并计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制指令、计划、模型等。
在实施例中，本文提供了一种用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集关于一组贷款的信息，以及用于收集一组贷款合并交易的实体之间的交互的训练集；(b)人工智能系统，其基于所述交互训练集进行训练，以对一组贷款分类为待合并候选贷款；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于一组贷款合并交互进行训练，以代表所述合并的当事人管理所述一组贷款的至少一个子集的合并。。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
示例系统可以包括其中被分类为待合并候选贷款的所述一组贷款基于处理涉及所述一组贷款的实体的属性的模型来确定，其中所述属性选自：当事人的身份；利率；付款差额；付款条款；付款计划；贷款类型；抵押物类型；当事人的财务状况；付款状态；抵押物的状况；以及抵押物价值。
示例系统可以包括其中管理合并包括管理以下各项中的至少一个：一组候选贷款中的贷款鉴定；合并要约编制；合并计划编制；传达合并要约的内容编制；合并要约安排；合并要约传达；合并要约修改协商；合并协议编制；合并协议执行；一组贷款的抵押物修改；合并申请工作流程处理；检查管理；评估管理；利率设置；支付要求延期；付款计划设置；以及合并协议达成。示例系统可以包括其中所述实体是贷款交易的一组当事人。示例系统可以包括其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组合并过程的一组用户界面的一组交互进行训练。示例系统可以包括其中在所述协商完成之后，合并贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的所述结果自动配置。示例系统可以包括其中所述协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。
示例系统可以包括其中所述贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
基于专家贷款人与借款人的保理交互的训练集进行训练的RPA保理贷款谈判者
参考图60，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于管理保理交易。RPA系统3442可以为保理解决方案4942的一个或多个方面提供自动化，所述保理解决方案允许自动保理和/或为与借贷交易相关的保理活动(例如涉及应收账款保理的保理活动)提供建议或计划。用于保理的保理解决方案4942和/或RPA系统3442可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用保理交易的一个或多个条件和条件的保理动作的一个或多个方面的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918、应收账款、库存等)。例如，保理解决方案4942的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在保理解决方案4942和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐保理交易或监控解决方案的保理行为或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述保理计划可以基于各种因素，例如应收账款状态、在制品状态、库存状态、交货和/或发货状态、付款状态、借款人状态、抵押物4802或资产4918的状态、借款人的风险因素、贷款人、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好的行为等)等。保理可以包括关于贷款的保理、鼓励付款的通信等。在实施例中，保理解决方案4942可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的保理计划，该推荐的保理计划可以指定完成推荐或期望的保理的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的保理的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由保理计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值、应收账款的价值、利率等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行保理计划。可以针对新保理安排的创建、现有保理安排的修改等来生成和/或执行保理计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的保理活动的训练集和/或保理动作的结果进行训练，以生成用于保理计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制指令、计划、模型等。
在实施例中，本文提供了一种用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。在实施例中，所述平台或系统包括(a)一组数据收集和监控服务，用于收集关于涉及一组保理贷款的实体的信息以及收集一组保理贷款交易的实体之间的交互的训练集；(b)人工智能系统，其基于所述交互训练集进行训练，以对涉及所述一组保理贷款的实体进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于所述一组保理贷款交互进行训练，以管理保理贷款。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统使用处理涉及所述一组保理贷款的实体的属性的模型，其中所述属性选自：用于保理的资产、当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物的状况以及抵押物的价值。
示例系统可以包括其中用于保理的所述资产包括一组应收账款。
示例系统可以包括其中管理保理贷款包括管理以下各项中的至少一个：一组保理资产；一组候选贷款中的保理贷款鉴定；保理要约编制；保理计划编制；传达保理要约的内容编制；保理要约安排；保理要约传达；保理要约修改协商；保理协议编制；保理协议执行；一组保理贷款的抵押物修改；一组应收账款的转移处理；保理申请工作流程处理；检查管理；一组待保理资产的评估管理；利率设置；支付要求延期；付款计划设置；以及保理协议达成。
示例系统可以包括其中所述实体是贷款交易的一组当事人。
示例系统可以包括其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组保理过程的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中在所述协商完成之后，保理贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的所述结果自动配置。
示例系统可以包括其中所述协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
基于专家代理人与借款人的交互的训练集进行训练的RPA抵押贷款代理人
参考图61，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于代理贷款。例如，所述贷款可以是抵押贷款。
RPA系统3442可以为代理解决方案4944的一个或多个方面提供自动化，所述代理解决方案可实现自动代理和/或为与借贷交易(例如代理一组抵押贷款、住房贷款、信用额度、汽车贷款、建筑贷款，或本文所述的任何类型的其他贷款)相关的代理活动提供建议或计划。用于承销的承销解决方案4944和/或RPA系统3442可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用贷款交易的承销动作或管理过程的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等，以及利率、可用贷款人、可用条款等的条件)。例如，代理解决方案4944的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在代理解决方案4944和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐用于代理给定的一种或多种类型的一组贷款的代理动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述代理计划可以基于各种因素，例如可从各种一级和二级贷款人获得的所述一组贷款的利率、借款人的允许属性(例如，基于收入、财产、位置等)、平台市场或外部市场中的现行利率、一组贷款的借款人的状态、抵押物4802或资产4918的状态或其他属性、借款人的风险因素、贷款人、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持一组贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好的行为)等。代理可以包括代理一组贷款的条款和条件；选择适当的贷款；配置合并贷款的付款条款；配置已有贷款的还款计划；鼓励代理的通信等。在实施例中，代理解决方案4944可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的代理计划，该推荐的代理计划可以指定完成推荐或期望的代理的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的代理的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由代理计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他贷款人提供的竞争性利率、财产价值、借款人的属性、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行代理计划。可以针对新贷款的创建、针对现有贷款的修改、针对再融资条款、针对涉及市场变化的情形(例如，现行利率或财产价值的变化)等来生成和/或执行代理计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以基于专家创建的代理活动的训练集和/或代理动作的结果进行训练，以生成一组用于自动创建、管理和/或执行代理计划的一个或多个方面的预测、分类、控制指令、计划、模型等。
在实施例中，本文提供了一种用于自动代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。一种示例平台或系统：包括(a)一组数据收集和监控服务，用于收集关于涉及一组抵押贷款活动的实体的信息，以及收集一组抵押贷款交易的实体之间的交互的训练集；(b)人工智能系统，其基于所述交互训练集进行训练，以对涉及所述一组抵押贷款的实体进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于所述一组抵押贷款活动和所述一组抵押贷款交互中的至少一个进行训练，以代理抵押贷款。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组抵押贷款活动和所述一组抵押贷款交互中的至少一个包括以下各项中的活动：营销活动；一组潜在借款人鉴定；财产鉴定；抵押物鉴定；借款人资质；所有权搜索；所有权验证；财产评估；财产检查；财产估价；收入验证；借款人人口统计分析；出资人鉴定；可用利率确定；可用付款条款和条件确定；现有抵押分析；现有抵押条款与新抵押条款的比较分析；申请工作流程完成；应用领域数量；抵押协议编制；抵押协议安排完成；与出资人的抵押条款和条件的协商；与借款人的抵押条款和条件的协商；所有权转移；留置权设置；以及抵押协议达成。
示例系统可以包括其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统使用处理涉及所述一组抵押贷款的实体的属性的模型，其中所述属性选自：抵押财产；用于抵押物的资产；当事人的身份；利率；付款差额；付款条款；付款计划；抵押类型；财产类型；当事人的财务状况；付款状态；财产的状况；以及财产的价值。
示例系统可以包括其中管理抵押贷款包括管理以下各项中的至少一个：抵押财产；根据一组借款人现状的候选抵押鉴定；抵押要约编制；传达抵押要约的内容编制；抵押要约安排；抵押要约传达；抵押要约修改协商；抵押协议编制；抵押协议执行；一组抵押贷款的抵押物修改；留置权转移处理；申请工作流程处理；检查管理；一组待抵押资产的评估管理；利率设置；支付要求延期；付款计划设置；以及抵押协议达成。示例系统可以包括其中所述实体是贷款交易的一组当事人。示例系统可以包括其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组抵押相关活动的一组用户界面的一组交互进行训练。示例系统可以包括其中在所述协商完成之后，抵押贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的所述结果自动配置。示例系统可以包括其中所述协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。示例系统可以包括其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统
参考图62，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有众包和自动分类系统，用于验证债券发行人的状况。RPA系统3442可以为债券管理解决方案4934的一个或多个方面提供自动化，所述债券管理解决方案可实现自动债券管理和/或为与债券交易(例如市政债券、公司债券、政府债券或可以由债券发行人的资产、抵押物或承诺支持的其他债券)相关的债券管理活动提供建议或计划。用于债券管理的债券管理解决方案4934和/或RPA系统3442可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用债券交易的债券管理动作或管理过程的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等，以及利率、可用贷款人、可用条款等的条件)。例如，债券管理解决方案4934的的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在债券解决方案4934和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐用于管理给定的一种或多种类型的一组债券的债券管理动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述债券管理计划可以基于各种因素，例如可从各种一级和二级贷款人或发行人获得的利率、发行人和购买人的允许属性(例如，基于收入、财产、位置等)、平台市场或外部市场中的现行利率、一组债券的发行人的状态、抵押物4802或资产4918的状态或其他属性、发行人的风险因素、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持一组债券的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好的行为)等。债券管理可以包括管理多组债券的条款和条件；选择适当的债券；鼓励交易的通信等。在实施例中，债券管理解决方案4934可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的债券管理计划，该推荐的债券管理计划可以指定完成推荐或期望的债券管理的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的债券管理的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由债券管理计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他发行人提供的竞争性利率、财产价值、发行人的属性、抵押物或资产的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行债券管理计划。可以针对新债券的创建、针对支持债券的二级贷款或交易、针对现有债券的修改、针对涉及市场变化的情形(例如，现行利率或财产价值的变化)等来生成和/或执行债券管理计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以基于专家创建的债券管理活动的训练集和/或债券管理动作的结果进行训练，以生成一组用于自动创建、管理和/或执行债券管理计划的一个或多个方面的预测、分类、控制指令、计划、模型等。
在实施例中，本文提供了一种平台，其包含用于监控债券发行人的状况的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元素。一种示例平台或系统，包括：(a)一组众包系统服务LPX520，用于收集关于涉及一组债券交易的一组实体的信息；以及(b)条件分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于使用来自所述一组众包服务的信息来对所述一组发行人的状况进行分类，其中所述模型使用与发行人相关的结果的训练数据集进行训练。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组实体包括一组发行人、一组债券、一组当事人以及一组资产当中的实体。
示例系统可以包括其中一组发行人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非盈利实体。
示例系统可以包括其中所述一组债券包括以下各项中的至少一个：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
示例系统可以包括其中由所述状况分类电路分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
示例系统可以包括其中所述一组众包服务支持一个用户界面，用户可以通过该用户界面配置与关于所述一组发行人的状况相关的信息的众包请求。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组可配置的数据收集和监控服务，用于监控包括一组物联网设备、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务以及一组用于查询网络域的算法中的至少一个的发行人。
示例系统可以包括其中所述一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、企业环境、证券交易环境、房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、储存环境、住宅以及车辆。
示例系统可以包括其中所述一组债券由一组资产担保。
示例系统可以包括其中所述一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与涉及所述资产的债务交易相关的动作。
示例系统可以包括其中所述动作选自：要约债务交易、承销债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务以及合并债务。
示例系统可以包括其中所述人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括管理与所述债券相关的动作的自动债券管理系统，其中所述自动债券管理系统基于债券管理活动的训练集进行训练。
示例系统可以包括其中所述自动债券管理系统基于当事人与涉及一组债券交易活动的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中所述债券交易活动组包括以下活动：要约债务交易、承销债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务以及合并债务。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与发行人和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中报告一组资产，所述一组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述市场价值数据收集服务用于监控与至少一个公共市场中的所述资产相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中使用基于所述资产的属性的相似性集群算法来构造用于估价所述资产的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括用于管理债券交易的智能合约的一组智能合约服务。
示例系统可以包括其中所述智能合约服务设置债券的条款和条件。
示例系统可以包括其中由所述一组智能合约服务指定和管理的所述债务交易的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、所述债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况或违约后果。
示例系统可以包括其中提供了一种借贷平台，该借贷平台具有社交网络监控系统，该社交网络监控系统具有人工智能，用于对关于债券的状况进行分类。用于对债券的状况进行分类的社交网络监控系统
在实施例中，本文提供了一种平台，其包含用于监控债券发行人的状况的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元素。一种示例平台或系统，包括：(a)一组社交网络监控和分析服务4904，用于收集关于涉及一组债券交易的一组实体的信息；以及(b)条件分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自所述一组社交网络监控和分析服务的信息来对所述一组发行人的状况进行分类，其中所述模型使用与发行人相关的结果的训练数据集进行训练。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括所述实体组包括以下实体：一组发行人、一组债券、一组当事人以及一组资产。
示例系统可以包括其中一组发行人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非盈利实体。
示例系统可以包括其中所述一组债券包括以下各项中的至少一个：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
示例系统可以包括其中由所述状况分类电路分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
示例系统可以包括其中所述一组社交网络监控和分析服务支持用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于所述一组实体的信息的查询。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组数据收集和监控服务，用于监控包括一组物联网设备、一组环境条件传感器、一组众包服务以及一组用于查询网络域的算法中的至少一个的实体。
示例系统可以包括其中所述一组组数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、企业环境、证券交易环境、当地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅以及车辆。
示例系统可以包括其中所述一组债券由一组资产担保。示例系统可以包括其中所述一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与涉及所述资产的债券交易相关的动作。
示例系统可以包括其中所述动作选自：要约债券交易、承销债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券以及合并债券。
示例系统可以包括其中所述人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括管理与所述债券相关的动作的自动债券管理系统，其中所述自动债券管理系统基于债券管理活动的训练集进行训练。
示例系统可以包括其中所述自动债券管理系统基于当事人与涉及一组债券交易活动的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中所述一组债券交易活动包括以下活动：要约债券交易、承销债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券以及合并债券。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与发行人、一组债券和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括报告一组资产，所述一组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、
车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述市场价值数据收集服务用于监控与至少一个公共市场中的所述资产相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中使用基于所述资产的属性的相似性集群算法来构造用于估价所述资产的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括用于管理债券交易的智能合约的一组智能合约服务。
示例系统可以包括其中所述智能合约服务设置债券的条款和条件。
示例系统可以包括其中由所述一组智能合约服务指定和管理的所述债务交易的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、所述债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况或违约后果。
示例系统可以包括其中提供了一种借贷平台，该借贷平台具有物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统具有人工智能，用于对关于债券的状况进行分类。
具有人工智能的物联网(IoT)数据收集和监控系统，用于对关于债券的状况进行分类
在实施例中，本文提供了一种平台，其包含用于监控债券发行人的状况的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元素。一种示例平台或系统，包括：(a)一组物联网数据收集和监控服务，用于收集关于涉及一组债券交易的一组实体的信息；以及(b)条件分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自物联网数据收集和监控服务4908的信息来对所述一组发行人的状况进行分类，其中所述模型使用与发行人相关的结果的训练数据集进行训练。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组实体包括一组发行人、一组债券、一组当事人以及一组资产当中的实体。
示例系统可以包括其中一组发行人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非盈利实体。
示例系统可以包括其中所述一组债券包括以下各项中的至少一个：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
示例系统可以包括其中由所述状况分类电路分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
示例系统可以包括其中所述一组物联网数据收集和监控服务支持一个用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于所述一组实体的信息的查询。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组可配置的数据收集和监控服务，用于监控包括一组社交网络分析服务、一组环境条件传感器、一组众包服务以及一组用于查询网络域的算法中的至少一个的实体。
示例系统可以包括其中所述一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、企业环境、证券交易环境、房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、储存环境、住宅以及车辆。
示例系统可以包括其中所述一组债券由一组资产担保。
示例系统可以包括其中所述一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与涉及所述资产的债券交易相关的动作。
示例系统可以包括其中所述动作选自：要约债券交易、承销债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券以及合并债券。
示例系统可以包括其中所述人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括管理与所述债券相关的动作的自动债券管理系统，其中所述自动债券管理系统基于债券管理活动的训练集进行训练。
示例系统可以包括其中所述自动债券管理系统基于当事人与涉及一组债券交易活动的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中所述一组债券交易活动包括以下活动：要约债券交易、承销债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券以及合并债券。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与发行人、一组债券和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中报告一组资产，所述一组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述市场价值数据收集服务用于监控与至少一个公共市场中的所述资产相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中使用基于所述资产的属性的相似性集群算法来构造用于估价所述资产的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括用于管理债券交易的智能合约的一组智能合约服务。
示例系统可以包括其中所述智能合约服务设置债券的条款和条件。
示例系统可以包括其中由所述一组智能合约服务指定和管理的所述债务交易的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、所述债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况或违约后果。
自动数据收集、状况监控和债务管理系统
在实施例中，本文提供了一种平台，其包含用于监控实体状况并管理与所述实体相关的债务的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元素。一种示例平台或系统，包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集关于涉及一组债务交易的实体的信息；(b)条件分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于对所述一组实体的状况进行分类，其中所述模型使用与实体相关的结果的训练数据集进行训练；以及(c)自动债务管理系统，用于管理与所述债务相关的动作，其中所述自动债务管理系统基于债务管理活动的训练集进行训练。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述数据收集和监控服务包括一组物联网设备、一组环境条件传感器、一组众包服务、一组社交网络分析服务以及一组用于查询网络域的算法中的至少一个。
示例系统可以包括其中所述一组组数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、企业环境、证券交易环境、当地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅以及车辆。
示例系统可以包括其中所述债务交易是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款所支持的贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中涉及所述一组债务交易的所述实体包括一组当事人和一组资产。
示例系统可以包括其中所述一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组传感器，其位于至少一个资产上、资产的容器上以及资产的包装上，所述一组传感器用于将由该组传感器感测的传感器信息与资产的唯一标识符相关联；以及一组区块链服务，用于从所述数据收集和监控服务以及所述一组传感器获取信息，并将该信息存储在区块链中，其中，通过用于涉及资产的债务交易的当事人的安全访问控制接口来提供对区块链的访问权限访问权。
示例系统可以包括其中所述一组传感器选自由以下传感器组成的组：图像、温度、压力、湿度、速度、加速度、旋转、扭矩、重量、化学、磁场、电场以及位置传感器。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与涉及所述资产的债务交易相关的动作。
示例系统可以包括其中所述动作选自：要约债务交易、承销债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务以及合并债务。
示例系统可以包括其中所述人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述自动债务管理系统基于当事人与涉及一组债务交易活动的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中所述一组债务交易活动包括以下活动：要约债务交易、承销债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务以及合并债务。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与一组资产的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中所述一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述市场价值数据收集服务用于监控与至少一个公共市场中的所述资产相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中使用基于所述资产的属性的相似性集群算法来构造用于估价所述资产的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组智能合约服务，用于管理所述债务交易的智能合约。
示例系统可以包括其中所述智能合约服务设置所述交易的条款和条件。
示例系统可以包括其中由所述一组智能合约服务指定和管理的所述债务交易的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
基于由物联网(IoT)监控的参数来改变补贴贷款利率或其他条款的系统
参考图63，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有基于由物联网监控的参数来改变贷款条款和条件的系统。所述贷款可以是补贴贷款。RPA系统3442可以为贷款管理解决方案4948的一个或多个方面提供自动化，所述贷款管理解决方案可实现自动贷款管理和/或为与贷款交易(例如，个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以由借款人的资产、抵押物或承诺支持的贷款)相关的贷款管理活动提供建议或计划。用于贷款管理的贷款管理解决方案4948和/或RPA系统3442可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用贷款交易的贷款管理动作或管理过程的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等，以及利率、可用贷款人、可用条款等的条件)。例如，贷款管理解决方案4948的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在贷款管理解决方案4948和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐用于管理给定的一种或多种类型的一组贷款的贷款管理动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述贷款管理计划可以基于各种因素，例如可从各种一级和二级贷款人或发行人获得的利率、借款人的允许属性(例如，基于收入、财产、位置等)、平台市场或外部市场中的现行利率、一组贷款的当事人的状态、抵押物4802或资产4918的状态或其它属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持一组贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或通信偏好的行为)等。贷款管理可以包括管理一组贷款的条款和条件；选择适当的贷款；鼓励交易的通信等。在实施例中，贷款管理解决方案4948可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的贷款管理计划，该推荐的贷款管理计划可以指定完成推荐或期望的贷款管理的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的贷款管理的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由贷款管理计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他发行人提供的竞争性利率、财产价值、发行人的属性、抵押物或资产的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行贷款管理计划。可以针对新贷款的创建、针对担保贷款的二级贷款或交易、针对收回、针对合并、针对止赎、针对破产或无力偿还情形、针对现有贷款的修改、针对涉及市场变化的情形(例如，现行利率或财产价值的变化)等来生成和/或执行贷款管理计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以基于专家创建的贷款管理活动的训练集和/或贷款管理动作的结果进行训练，以生成一组用于自动创建、管理和/或执行贷款管理计划的一个或多个方面的预测、分类、控制指令、计划、模型等。
在实施例中，本文提供了一种用于自动处理补贴贷款的系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组物联网数据收集和监控服务，用于收集关于涉及一组补贴贷款交易的一组实体的信息；(b)条件分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自所述一组物联网数据收集和监控服务4908的信息来对涉及所述交易的所述一组补贴贷款的一组参数进行分类，其中所述模型使用与补贴贷款相关的结果的训练数据集进行训练；以及(c)一组智能合约，用于基于来自所述条件分类系统的所述分类参数集自动修改补贴贷款的条款和条件。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述一组实体包括一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人以及一组抵押物当中的实体。
示例系统可以包括其中一组补贴当事人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非盈利实体。
示例系统可以包括其中所述一组补贴贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款。
示例系统可以包括其中由所述状况分类电路分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履约状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
示例系统可以包括其中所述贷款是助学贷款，且所述条件分类系统对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动和学生参与公益活动。
示例系统可以包括其中所述一组物联网数据收集和监控服务支持一个用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于所述一组实体的信息的查询。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组可配置的数据收集和监控服务，用于监控包括一组社交网络分析服务、一组环境条件传感器、一组众包服务以及一组用于查询网络域的算法中的至少一个的实体。
示例系统可以包括其中所述一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、教育环境、企业环境、证券交易环境、房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅以及车辆。
示例系统可以包括所述一组补贴贷款由一组资产担保。
示例系统可以包括其中所述一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理处理与抵押物的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与涉及所述抵押物的补贴贷款交易相关的动作。
示例系统可以包括其中所述动作选自：要约补贴贷款交易、承销补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括管理与所述补贴贷款相关的动作的自动补贴贷款管理系统，其中所述自动补贴贷款管理系统基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。
示例系统可以包括其中所述自动补贴贷款管理系统基于当事人与涉及一组补贴贷款交易活动的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中所述一组补贴贷款交易活动包括以下活动：要约补贴贷款交易、承销补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组区块链服务，用于在分布式账本中记录用于所述一组补贴贷款的修改后的一组条款和条件。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与发行人、一组补贴贷款以及一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中报告一组资产，所述一组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述市场价值数据收集服务用于监控与至少一个公共市场中的所述资产相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中使用基于所述资产的属性的相似性集群算法来构造用于估价所述资产的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组智能合约服务，用于管理所述补贴贷款交易的智能合约。
示例系统可以包括其中所述智能合约服务设置所述补贴贷款的条款和条件。
示例系统可以包括其中由所述一组智能合约服务指定和管理的所述债务交易的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、所述补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约条件以及违约后果。
示例系统可以包括其中提供了一种借贷平台，该借贷平台具有一种系统，该系统基于在社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。
基于在社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的利率或其他条款的系统
在实施例中，本文提供了一种用于自动处理补贴贷款的系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组社交网络数据收集和监控服务，用于收集关于涉及一组补贴贷款交易的一组实体的信息；(b)条件分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自所述一组社交网络数据收集和监控服务4904的信息来对涉及所述交易的所述一组补贴贷款的一组参数进行分类，其中所述模型使用与补贴贷款相关的结果的训练数据进行训练；以及(c)一组智能合约，用于基于来自所述条件分类系统的所述分类参数集自动修改补贴贷款的条款和条件。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述一组实体包括一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人以及一组抵押物当中的实体。
示例系统可以包括其中一组补贴当事人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非盈利实体。
示例系统可以包括其中所述一组补贴贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款。
示例系统可以包括其中由所述状况分类电路分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履约状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
示例系统可以包括其中所述贷款是助学贷款，且所述条件分类系统对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动和学生参与公益活动。
示例系统可以包括其中所述一组社交网络分析数据收集和监控服务支持一个用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于所述一组实体的信息的查询，并且所述社交网络分析数据收集和监控服务发起一组算法，该算法基于该查询从社交网络搜索和检索数据。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组可配置的数据收集和监控服务，用于监控包括一组物联网服务、一组环境条件传感器、一组众包服务以及一组用于查询网络域的算法中的至少一个的实体。
示例系统可以包括其中所述一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、教育环境、企业环境、证券交易环境、房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅以及车辆。
示例系统可以包括所述一组补贴贷款由一组资产担保。
示例系统可以包括其中所述一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理处理与抵押物的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与涉及所述抵押物的补贴贷款交易相关的动作。
示例系统可以包括其中所述动作选自：要约补贴贷款交易、承销补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括管理与所述补贴贷款相关的动作的自动补贴贷款管理系统，其中所述自动补贴贷款管理系统基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。
示例系统可以包括其中所述自动补贴贷款管理系统基于当事人与涉及一组补贴贷款交易活动的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中所述一组补贴贷款交易活动包括以下活动：要约补贴贷款交易、承销补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与当事人、一组补贴贷款以及一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中报告一组资产，所述一组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述市场价值数据收集服务用于监控与至少一个公共市场中的所述资产相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中使用基于所述资产的属性的相似性集群算法来构造用于估价所述资产的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组智能合约服务，用于管理所述补贴贷款交易的智能合约。
示例系统可以包括其中所述智能合约服务设置所述补贴贷款的条款和条件。
示例系统可以包括其中由所述一组智能合约服务指定和管理的所述债务交易的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、所述补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约条件以及违约后果。
在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有一种系统，该系统基于由众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。
基于由众包监控的参数来改变补贴贷款的利率或其他条款的系统
在实施例中，本文提供了一种用于自动处理补贴贷款的系统。一种示例平台或系统，包括：(a)一组众包系统LPX520，用于收集关于涉及一组补贴贷款交易的一组实体的信息；(b)条件分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自所述一组众包服务的信息来对涉及所述交易的所述一组补贴贷款的一组参数进行分类，其中所述模型使用与补贴贷款相关的结果的训练数据集进行训练；以及(c)一组智能合约，用于基于来自所述条件分类系统的所述分类参数集自动修改补贴贷款的条款和条件。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中所述一组实体包括一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人以及一组抵押物当中的实体。
示例系统可以包括其中一组补贴当事人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非盈利实体。
示例系统可以包括其中所述一组补贴贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款。
示例系统可以包括其中由所述状况分类电路分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履约状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
示例系统可以包括其中所述贷款是助学贷款，且所述条件分类系统对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动和学生参与公益活动。
示例系统可以包括其中所述一组众包服务支持一个用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于所述一组实体的信息的查询，并且所述一组众包服务基于所述查询自动配置发起众包请求。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组可配置的数据收集和监控服务，用于监控包括一组物联网服务、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务以及一组用于查询网络域的算法中的至少一个的实体。
示例系统可以包括其中所述一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、教育环境、企业环境、证券交易环境、房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅以及车辆。
示例系统可以包括所述一组补贴贷款由一组资产担保。
示例系统可以包括其中所述一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理处理与抵押物的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与涉及所述抵押物的补贴贷款交易相关的动作。
示例系统可以包括其中所述动作选自：要约补贴贷款交易、承销补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括管理与所述补贴贷款相关的动作的自动补贴贷款管理系统，其中所述自动补贴贷款管理系统基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。
示例系统可以包括其中所述自动补贴贷款管理系统基于当事人与涉及一组补贴贷款交易活动的一组用户界面的一组交互进行训练。
示例系统可以包括其中所述一组补贴贷款交易活动包括以下活动：要约补贴贷款交易、承销补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组区块链服务，用于在分布式账本中记录用于所述一组补贴贷款的修改后的一组条款和条件。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与当事人、一组补贴贷款以及一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中报告一组资产，所述一组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
示例系统可以包括其中所述市场价值数据收集服务用于监控与至少一个公共市场中的所述资产相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中使用基于所述资产的属性的相似性集群算法来构造用于估价所述资产的一组相似物品。
示例系统可以包括其中所述属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
示例系统可以包括其中所述平台或系统还可以包括一组智能合约服务，用于管理所述补贴贷款交易的智能合约。
示例系统可以包括其中所述智能合约服务设置所述补贴贷款的条款和条件。
示例系统可以包括其中由所述一组智能合约服务指定和管理的所述债务交易的所述一组条款和条件选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、所述补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约条件以及违约后果。
自动化区块链托管服务
参考图64，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有自动化区块链托管服务和解决方案，用于管理一组托管资产。RPA系统3442可以为托管解决方案6502的一个或多个方面提供自动化，该托管解决方案实现自动化托管管理和/或提供与一组资产相关的托管活动的建议或计划，例如涉及或支持借贷交易的资产，或者客户出于安全或管理目的寻求托管的资产，例如本文描述的任何类型的资产，包括加密货币和其他货币、股票证书和其他所有权证据、证券等。用于处理托管活动的托管解决方案6502和/或RPA系统3442可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用一组资产4918的信托或托管的托管动作或管理过程的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件)、市场条件(平台市场和/或外部市场BPX104的条件、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等)。例如，托管解决方案6502的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作、状况等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在托管解决方案6502和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐用于管理给定的一种或多种类型的一组资产的托管动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述托管计划可以基于各种因素，例如可用存储选项、用于检索资产的基础、用于转移资产所有权的基础等、将需要托管服务的资产条件4918、当事人的行为(例如，表明示偏爱的行为)等。托管服务可以包括管理多组资产的条款和条件；选择用于信托和托管的适当条款和条件；选择用于所有权转移的参数；选择和提供存储；选择和提供用于数据存储的安全基础设施等。在实施例中，托管解决方案48802可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的托管计划，该推荐的托管计划可以指定完成推荐或期望的托管服务的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的托管服务的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由托管计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他托管人提供的竞争性条款和条件、财产价值、客户属性、抵押物或资产的价值、物理存储的成本、数据存储的成本等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行托管计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的托管活动的训练集和/或托管动作的结果进行训练，以生成用于托管计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制指令、计划、模型等。在实施例中，关于一组资产的保管的动作可以存储在区块链3422中，例如存储在分布式账本中。
在实施例中，本文提供了一种用于处理一组资产的信托和托管的系统。一种示例平台或系统，用于处理一组资产的信托和托管，包括：(a)一组资产识别服务，用于识别金融机构负责托管的一组资产；以及(b)一组身份管理服务，所述金融机构通过所述一组身份管理服务验证有权对所述资产和一组区块链服务采取动作的一组实体的身份和凭据。其中，所述一种资产和所述一组资产的识别信息中的至少一个存储在区块链中，并且其中与所述一组资产相关的事件记录在分布式账本中。下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括其中所述凭据包括所有者凭据、代理凭据、受益人凭据、受托人凭据以及托管人凭据。
在实施例中，与所述一组资产相关的事件包括转移所有权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、安排留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、为税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产和指定所有权状态。
在实施例中，所述平台或系统还包括一组数据收集和监控服务，用于监控一组资产、一组实体和与资产相关的一组事件中的至少一个。
在实施例中，所述一组实体包括所有者、受益人、代理、受托人和保管人中的至少一个。
在实施例中，所述平台或系统还包括用于管理所述一组资产的托管的一组智能合约服务，其中与所述一组资产相关的至少一个事件由所述智能合约基于包含在所述智能合约中的一组条款和条件以及基于由所述一组数据收集和监控服务收集的信息来自动管理。
在实施例中，与所述一组资产相关的事件包括转移所有权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、安排留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、为税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产和指定所有权状态。
参考图65，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。RPA系统3442可以为承保解决方案3420的一个或多个方面提供自动化，该承保解决方案实现自动化承保和/或提供与贷款交易相关的承销活动的建议或计划，例如个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以由借款人的资产、抵押物或承诺支持的贷款。用于承销的承销解决方案3420和/或RPA系统3442可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用贷款交易的承销动作或管理过程的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等，以及利率、可用贷款人、可用条款等的条件)。例如，承销解决方案3420的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在承销解决方案3420和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐用于管理给定的一种或多种类型的一组贷款的承保动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述承保计划可以基于各种因素，例如可从各种一级和二级贷款人或发行人获得的利率、借款人的允许属性(例如，基于收入、财产、位置等)、平台市场或外部市场中的现行利率、一组贷款的当事人的状态、抵押物4802或资产4918的状态或其他属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持一组贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或通信偏好的行为)等。承保可以包括管理多组贷款的条款和条件；选择适当的贷款；进行与承保过程相关的通信等。在实施例中，承保解决方案3420可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的承保计划，该推荐的承保计划可以指定完成推荐或期望的承保的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的承保的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由承保计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他发行人提供的竞争性利率、财产价值、贷款人行为、人口统计趋势、支付趋势、发行人的属性、抵押物或资产的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行承保计划。可以针对新贷款、针对用于支持贷款的二级贷款或交易、针对收回、针对合并、针对止赎、针对破产或无力偿还情形、针对现有贷款的修改、针对涉及市场变更的情形(例如，现行利率或财产价值的变更)、针对止赎活动等生成和/或执行承保计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的承保活动的训练集和/或承保动作的结果进行训练，以生成用于承保计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制指令、计划、模型等。在实施例中，承保的事件和结果可以记录在区块链3422中，例如存储在分布式账本中，以供授权用户安全访问和检索。自适应智能系统3304可以，例如使用本文和通过引用并入本文的文件中公开的各种人工智能3448或专家系统，基于专家交互的训练集和/或承保活动的结果的训练集来改进或自动化承保的一个或多个方面，例如通过训练模型、神经网络、深度学习系统等。
参考图66，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。系统4800可以启用贷款营销解决方案6702的一个或多个方面，该贷款营销解决方案实现自动化贷款营销和/或提供与贷款交易相关的贷款营销活动的建议或计划，例如个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以由借款人的资产、抵押物或承诺支持的贷款。贷款营销解决方案6702(在实施例中，可以包括或使用配置用于贷款营销的RPA系统3442)可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件启用贷款交易的贷款营销动作或管理过程的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组条件可以包括智能合约3431条款和条件(可以配置例如用于营销的一组贷款)、可用借贷资本、监管因素、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等，以及利率、可用贷款人、可用条款等的条件)等。例如，贷款营销解决方案6702的用户可以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在贷款营销解决方案6702和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐用于管理给定的一种或多种类型的一组贷款的贷款营销动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述贷款营销计划可以基于各种因素，例如可从各种一级和二级贷款人或发行人获得的利率、可用于贷款的资本的回报率、借款人的允许或期望属性(例如，基于收入、财产、位置等)、平台市场或外部市场中的现行利率、一组贷款的当事人的状态、抵押物4802或资产4918的状态或其他属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持一组贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或通信偏好的行为)等。贷款营销可以包括管理多组贷款的条款和条件；选择适当的贷款；进行与贷款营销过程相关的通信等。在实施例中，贷款营销解决方案6702可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的贷款营销计划，该推荐的贷款营销计划可以指定完成推荐或期望的贷款营销的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的贷款营销的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由贷款营销计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他发行人提供的竞争性利率、财产价值、贷款人行为、人口统计趋势、支付趋势、发行人的属性、抵押物或资产的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行贷款营销计划。可以针对新贷款、针对用于支持贷款的二级贷款或交易、针对收回、针对合并、针对止赎情形(例如，作为止赎的替代方案)、针对破产或无力偿还情形、针对现有贷款的修改、针对涉及市场变更的情形(例如，现行利率、可用资本或财产价值的变更)等生成和/或执行贷款营销计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的贷款营销活动的训练集和/或贷款营销动作的结果进行训练，以生成用于贷款营销计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制指令、计划、模型等。在实施例中，贷款营销的事件和结果可以记录在区块链3422中，例如存储在分布式账本中，以供授权用户安全访问和检索。自适应智能系统3304可以，例如使用本文和通过引用并入本文的文件中公开的各种人工智能3448或专家系统，基于专家交互的训练集和/或贷款营销活动的结果的训练集来改进或自动化实体评级的一个或多个方面，例如通过训练模型、神经网络、深度学习系统等。
参考图67，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。系统4800可以启用实体评级解决方案6801的一个或多个方面，该实体评级解决方案实现自动化实体评级和/或提供与贷款交易相关的实体评级活动的建议或计划，例如个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以由借款人的资产、抵押物或承诺支持的贷款。实体评级解决方案6801(在实施例中，可以包括或使用配置用于实体评级的RPA系统3442)可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组条件、属性、事件等启用贷款交易的实体评级动作或评级过程的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组条件、属性、事件等可以包括实体3330的属性(例如，价值、质量、位置、净值、价格、物理状况、健康状况、担保物、安全性、所有权等)、智能合约3431条款和条件(可以例如基于评级的一组贷款的评级进行配置或填充)、监管因素、市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等，以及利率、可用贷款人、可用条款等的条件)等。例如，实体评级解决方案49101的用户可以基于一个或多个事件、属性、参数、特性、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在实体评级解决方案6801和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐用于对给定的一种或多种类型的一组贷款进行评级的实体评级动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述实体评级计划可以基于各种因素(例如，基于收入、财产、位置等或当事人4910、相关于他人或基于抵押物4802或资产4918的条件等)、平台市场或外部市场的现行状况、一组贷款的当事人的状态、抵押物4802或资产4918的状态或其他属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持一组贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或通信偏好的行为)等。实体评级可以包括管理多组贷款的条款和条件；选择适当的贷款；进行与实体评级过程相关的通信等。在实施例中，实体评级解决方案6801可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的实体评级计划，该推荐的实体评级计划可以指定完成推荐或期望的实体评级的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的实体评级的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由实体评级计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他发行人提供的竞争性利率、财产价值、贷款人行为、人口统计趋势、支付趋势、发行人的属性、抵押物或资产的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行实体评级计划。可以针对新贷款、针对用于支持贷款的二级贷款或交易、针对收回、针对合并、针对止赎情形(例如，作为止赎的替代方案)、针对破产或无力偿还情形、针对现有贷款的修改、针对涉及市场变更的情形(例如，现行利率、可用资本或财产价值的变更)等生成和/或执行实体评级计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的实体评级活动的训练集和/或实体评级动作的结果进行训练，以生成用于实体评级计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制指令、计划、模型等。在实施例中，实体评级的事件和结果可以记录在区块链3422中，例如存储在分布式账本中，以供授权用户安全访问和检索。自适应智能系统3304可以，例如使用本文和通过引用并入本文的文件中公开的各种人工智能3448或专家系统，基于专家交互的训练集和/或实体评级活动的结果的训练集来改进或自动化实体评级的一个或多个方面，例如通过训练模型、神经网络、深度学习系统等。
参考图68，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有监管和/或合规系统3426，该监管和/或合规系统3426具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守适用于借贷交易的法律、法规和政策中的至少一个。系统4800可以启用监管和合规解决方案3426的一个或多个方面，该监管和合规解决方案实现自动化监管和合规和/或提供与贷款交易相关的监管和合规活动的建议或计划，例如个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以由借款人的资产、抵押物或承诺支持的贷款。监管和合规解决方案3426(在实施例中，可以包括或使用配置用于基于由专家在监管和/或合规活动中的交互的训练集来自动化监管和合规活动的RPA系统3442)可以包括一组界面、工作流程、模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统3304，或由该自适应智能系统启用)以及用于例如基于一组政策、法规、法律、要求、规范、条件、属性、事件等启用贷款交易的监管和合规动作或监管和/或合规过程的一个或多个方面的自动化的其他组件，所述一组政策、法规、法律、要求、规范、条件、属性、事件等可以包括涉及借贷交易的实体3330和/或贷款的条款和条件的属性或适用于该实体的属性(包括智能合约3431条款和条件(可以例如基于允许用于给定的一组贷款的条款和条件进行配置或填充))以及各种市场条件(平台市场和/或外部市场3390的条件)、由监控系统3306和数据收集系统3318监控的条件等(例如，实体3330的条件，所述实体包括但不限于当事人4910、抵押物4802、资产4918等，以及利率、可用贷款人、可用条款等的条件)等。例如，监管和合规解决方案3426的用户可以基于一个或多个事件、属性、参数、特性、条件、状态、动作等来创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在监管和/或合规解决方案3426和/或RPA系统3442的用户界面中)确定或推荐用于管理给定的一种或多种类型的一组贷款的监管和合规动作或计划的各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等，其中所述监管和合规计划可以基于各种因素，例如基于允许利率、所需通知(关于年化百分率报告)、允许借款人(例如，联邦政府补贴助学贷款的学生)、允许贷款人、允许发行人、收入(例如，低收入贷款)、财产(例如，对于政策允许仅提供给资本充足当事人的贷款)、位置(例如，对于受地域管理的贷款计划，例如用于市政发展)、平台市场或外部市场的条件(例如，在要求贷款利率不超过基于现行利率计算的阈值的情况下)、一组贷款的当事人的状态、抵押物4802或资产4918的状态或其他属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人、市场风险因素等(包括基于使用人工智能3448的一个或多个预测模型的预测风险)、债务的状态、用于担保或支持一组贷款的抵押物4802或资产4918的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人4910的状况(例如，净值、财产、债务、位置等)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或通信偏好的行为)等。监管和合规可以包括管理多组贷款的条款和条件；选择适当的贷款；提供所需通知；提供承保政策；进行与监管和合规过程相关的通信等。在实施例中，监管和合规解决方案49101可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的监管和合规计划，该推荐的监管和合规计划可以指定完成推荐或期望的监管和合规的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，所述推荐或期望的监管和合规的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由监管和合规计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他发行人提供的竞争性利率、财产价值、贷款人行为、人口统计趋势、支付趋势、发行人的属性、抵押物或资产的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行监管和合规计划。可以针对新贷款、针对用于支持贷款的二级贷款或交易、针对收回、针对合并、针对止赎情形(例如，作为止赎的替代方案)、针对破产或无力偿还情形、针对现有贷款的修改、针对涉及市场变更的情形(例如，现行利率、可用资本或财产价值的变更)等生成和/或执行监管和合规计划。在实施例中，包括人工智能3448的自适应智能系统3304可以由专家进行的监管和合规活动的训练集和/或监管和合规动作的结果进行训练，以生成用于监管和合规计划的一个或多个方面的自动创建、管理和/或执行的一组预测、分类、控制指令、计划、模型等。在实施例中，监管和合规的事件和结果可以记录在区块链3422中，例如存储在分布式账本中，以供授权用户安全访问和检索。自适应智能系统3304可以，例如使用本文和通过引用并入本文的文件中公开的各种人工智能3448或专家系统，基于专家交互的训练集和/或监管和合规活动的结果的训练集来改进或自动化监管和合规的一个或多个方面，例如通过训练模型、神经网络、深度学习系统等。
本文提供了一种示例借贷平台，该示例借贷平台具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务以及智能合约服务，用于处理借贷实体和交易。示例系统可以包括物联网和传感器平台，用于监控一组资产和一组贷款、债券或债务交易抵押物中的至少一个。示例系统可以包括智能合约和分布式账本平台，用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个。示例系统可以包括智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务以及一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息来自动调整贷款的利率。示例系统可以包括众包系统，该众包系统用于获取关于贷款的一组抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款的利率。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。示例系统可以包括社交网络监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于协商贷款的一组条款和条件。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于贷款收回。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于合并一组贷款。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于管理保理贷款。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于代理抵押贷款。示例系统可以包括众包和自动化分类系统，用于验证债券发行人的条件。示例系统可以包括社交网络监控系统，该社交网络监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括一种系统，该系统基于由物联网(IoT)监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。示例系统可以包括一种系统，该系统基于在社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。示例系统可以包括一种系统，该系统基于由众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。示例系统可以包括一种自动化区块链托管服务，用于管理一组托管资产。示例系统可以包括用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。示例系统可以包括贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。
本文提供了一种示例借贷平台，该示例借贷平台具有物联网和传感器平台，用于监控一组资产和一组贷款、债券或债务交易抵押物中的至少一个。示例系统可以包括智能合约和分布式账本平台，用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个。示例系统可以包括智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务以及一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息来自动调整贷款的利率。示例系统可以包括众包系统，该众包系统用于获取关于贷款的一组抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款的利率。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。示例系统可以包括社交网络监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于协商贷款的一组条款和条件、收集贷款、合并一组贷款、管理保理贷款或代理抵押贷款中的一个或多个。示例系统可以包括众包和自动化分类系统，用于验证债券发行人的条件。示例系统可以包括社交网络监控系统，该社交网络监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。
示例系统可以包括一种系统，该系统基于由物联网(IoT)、社交网络或众包中的至少一个监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。
示例系统可以包括一种自动化区块链托管服务，用于管理一组托管资产。示例系统可以包括用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。示例系统可以包括贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。
本文提供了一种示例借贷平台，该示例借贷平台具有智能合约和分布式账本平台，用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个。示例系统可以包括智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务以及一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息来自动调整贷款的利率。示例系统可以包括众包系统，该众包系统用于获取关于贷款的一组抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款的利率。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。示例系统可以包括社交网络监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。
示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于协商贷款的一组条款和条件。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于贷款收回。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于合并一组贷款、管理保理贷款或代理抵押贷款中的至少一个。示例系统可以包括众包和自动化分类系统，用于验证债券发行人的条件。示例系统可以包括社交网络监控系统，该社交网络监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括一种系统，该系统基于由物联网(IoT)、社交网络或众包中的至少一个监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。示例系统可以包括一种自动化区块链托管服务，用于管理一组托管资产。示例系统可以包括用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。示例系统可以包括贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。
本文提供了一种示例借贷平台，该示例借贷平台具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务以及一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息来自动调整贷款的利率。示例系统可以包括众包系统，该众包系统用于获取关于贷款的一组抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款的利率。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。示例系统可以包括社交网络监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于协商贷款的一组条款和条件。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于收集贷款、合并一组贷款、管理保理贷款或代理抵押贷款中的至少一个。示例系统可以包括众包和自动化分类系统，用于验证债券发行人的条件。示例系统可以包括社交网络监控系统，该社交网络监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括一种系统，该系统基于由物联网(IoT)、社交网络或众包中的至少一个监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。示例系统可以包括一种自动化区块链托管服务，用于管理一组托管资产。示例系统可以包括用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。示例系统可以包括贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。
本文提供了一种示例借贷平台，该示例借贷平台具有众包系统，用于获取关于贷款的一组抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款的利率。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。示例系统可以包括社交网络监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于协商贷款的一组条款和条件、收集贷款、合并一组贷款、管理保理贷款或代理抵押贷款中的至少一个。示例系统可以包括众包和自动化分类系统，用于验证债券发行人的条件。示例系统可以包括社交网络监控系统，该社交网络监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括一种系统，该系统基于由物联网(IoT)、社交网络或众包中的至少一个监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。示例系统可以包括一种自动化区块链托管服务，用于管理一组托管资产。示例系统可以包括用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。示例系统可以包括贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。
本文提供了一种示例借贷平台，该示例贷款平台具有智能合约，该智能合约基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款的利率。示例系统可以包括智能合约，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。示例系统可以包括社交网络监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于协商贷款的一组条款和条件、收集贷款、合并一组贷款、管理保理贷款或代理抵押贷款中的至少一个。示例系统可以包括众包和自动化分类系统，用于验证债券发行人的条件。示例系统可以包括社交网络监控系统，该社交网络监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。
示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。
示例系统可以包括一种系统，该系统基于由物联网(IoT)、社交网络或众包中的至少一个监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。
示例系统可以包括一种自动化区块链托管服务，用于管理一组托管资产。
示例系统可以包括用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。
示例系统可以包括贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。
示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。
示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。
本文提供了一种示例借贷平台，该借贷平台具有智能合约，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。示例系统可以包括社交网络监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。示例系统可以包括机器人过程自动化系统，用于协商贷款的一组条款和条件、收集贷款、合并一组贷款、管理保理贷款、代理抵押贷款中的至少一个。示例系统可以包括众包和自动化分类系统，用于验证债券发行人的条件。示例系统可以包括社交网络监控系统，该社交网络监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统具有人工智能，用于对关于债券的条件进行分类。示例系统可以包括一种系统，该系统基于由物联网(IoT)、社交网络、众包中的至少一个监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。示例系统可以包括一种自动化区块链托管服务，用于管理一组托管资产。示例系统可以包括用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。示例系统可以包括贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。
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本文提供了一种示例借贷平台，该示例借贷平台具有一种自动化区块链托管服务，用于管理一组托管资产。示例系统可以包括用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。示例系统可以包括贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。
本文提供了一种示例借贷平台，该示例借贷平台具有用于贷款的承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。示例系统可以包括贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。
本文提供了一种示例借贷平台，该示例借贷平台具有一种贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。示例系统可以包括评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。示例系统可以包括合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个。在实施例中，本文提供了一种借贷平台，该借贷平台具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成的微服务，该组数据集成的微服务包括用于对一组与贷款相关的实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成的微服务，该组数据集成的微服务包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
在实施例中，本文可以提供一种数据库服务，该数据库服务体现、支持区块链、分类账(例如分布式账本)等或与之相关联，例如结合本文或通过引用并入本文的文件中描述的任何实施例。在实施例中，所述数据库服务可以包括透明的、不可变的和可通过密码验证的分类账数据库服务，例如AmazonTM QLDBTM数据库服务。所述数据库服务可以包含在系统3300的一个或多个层或微服务中，或者与系统3300的一个或多个层或微服务连接，例如自适应智能服务层3304或数据存储层3308。例如，所述服务可以与记录所有变更或交易并维护这些变更的不变记录的集中式账本结合使用，例如通过各种环境或过程跟踪实体、跟踪一系列交易中的借记和信贷的历史或验证与承保过程、索赔或法律或监管过程相关的事实。分类账可以由单个受信任实体或一组受信任实体拥有，并且可以与任何其他实体共享，例如与在协调过程(例如交易、生产过程、联合服务等)中协同工作的实体共享。与关系数据库相比，所述数据库服务可以提供不可变的、可通过密码验证的分类账条目，而无需自定义审计表或跟踪。与区块链框架相比，这种数据库服务可以包括执行查询、创建表、索引数据等功能。所述数据库服务可以选择性地省略许多降低性能的区块链框架要求，例如在提交交易之前需要达成一致或者数据库服务可以使用可选的一致性特征。在实施例中，所述数据库服务可以包括透明的、不可变的和可通过密码验证的分类账，用户可以使用该分类账来构建充当记录系统的应用，其中多方在集中的、可信的实体或实体组内进行交易。所述数据库服务可以补充或替代将审计功能构建到关系数据库中或者在区块链框架中使用传统的分布式账本功能。所述数据库服务可以使用不可变的交易日志或分类账，所述交易日志或分类账可以跟踪每项应用数据更改并维护全面且可验证的更改历史记录。在实施例中，可以将交易配置为符合日志或分类账中的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)记录要求，可以配置为防止删除或修改。更改可以采用加密链接，以便可审核和可验证，例如在用户可以查询或分析的历史记录中，例如使用常规查询类型，例如SQL查询。在实施例中，可以通过无服务器的形式提供所述数据库服务，这样便无需提供特定的服务器容量或配置读/写限制。要启动数据库服务，用户可以创建分类账、定义表等，数据库服务将自动扩展以支持应用需求。与基于区块链的分类账相比，数据库服务可以省略分布式一致性的要求，因此可以同时执行更多的交易。
在本发明中涉及区块链或分布式账本的实施例中，可以使用托管区块链服务(例如AmazonTM Managed BlockchainTM)，其可以包括用于方便地创建和管理可扩展区块链网络的设施。托管区块链服务可以作为本发明中描述的分层数据服务架构的一部分来提供。在用户想要由区块链或分类账提供的不可变且可验证功能的情况下，他们还可以寻求允许多方交易、执行合约(例如在本文所述的智能合约实施例中)、共享数据等功能，而无需受信任的中央授权。由于建立传统的区块链框架需要大量时间和技术专业知识，许可网络中的每个参与者都必须提供硬件、安装软件、创建和管理用于访问控制的证书以及配置网络设置。随着给定区块链应用的增长，还需要进行扩展网络、跨区块链节点监控资源、添加或删除硬件以及管理网络可用性的活动。在实施例中，托管区块链服务可以提供对这些需求和支持功能中的每一个的管理。这可以包括支持开源区块链框架，以及支持在控制面板、控制台或其他用户界面中选择、设置和部署选定的框架，其中用户可以选择首选框架、添加网络成员以及配置将处理交易请求的成员节点。然后，托管区块链服务可以自动创建区块链网络，例如可以跨越多个账户进行创建，每个成员具有多个节点，并配置软件、安全性和网络设置。托管区块链服务可以保护和管理网络证书，例如使用密钥管理服务，这可以允许客户管理密钥。在实施例中，托管区块链服务可以包括一个或多个API，例如投票API，例如允许网络成员投票的API，例如投票以添加或移除成员。随着给定应用程序(例如，结合平台3300所描述的任何提及的应用程序)的应用程序使用增长，用户可以例如通过简单的API调用向区块链网络添加更多容量。在实施例中，托管区块链服务可以具有计算和存储容量的一系列组合，例如使用户能够为给定的基于区块链的应用选择正确的资源组合。
参考图69，描述了一种用于自动化贷款管理的系统。各种实体/当事人6938可以涉及贷款6924，所述贷款6924包括借款人6940、贷款人6942、诸如中性第三当事人(例如，诸如评估员或感兴趣的第三当事人(例如，监管者、公司员工等)之类的第三当事人6944。贷款6924可以受包括诸如贷款条款和条件6929、贷款动作6930、贷款事件6932、贷款人优先级6928等之类的信息的智能借贷合约6990。智能借贷合约6990可以记录在分布式账本6963中的贷款条目6941中。智能借贷合约6990可以作为区块链数据6934存储。
在说明性示例中，控制器6922可以接收抵押物数据6974，例如与抵押物相关的事件6908、抵押物属性6910、关于抵押物6902所处环境的环境数据6912、传感器数据6914(传感器6904可以附着到抵押物、附着到包含抵押物的案例或抵押物附近的情况)。在实施例中，可以通过物联网电路6920、摄像机系统、联网监控系统、因特网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统来获取抵押物数据。
此外，控制器6922还可以监控和/或接收来自社交网络信息6958的数据，从社交网络信息6958可以推断财务状况6992，例如当事人的评级、当事人的税务状态、当事人的信用报告、当事人的信用评级、当事人的网站评级、当事人的产品的一组客户评论、当事人的社交网络评级、当事人的一组凭证、当事人的一组转介、当事人的一组证明、当事人的一组行为等。此外，控制器6922还可以接收市场信息6948，例如定价6950；财务数据6954，例如当事人的公开估价、如公共记录指示的当事人拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产条件、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违反监管状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级等。
在实施例中，人工智能系统6962可以是控制器6922的一部分或者在远程系统上。人工智能(AI)系统6962可以包括估价电路6964和价值模型改进电路6966，估价电路6964被构造为基于抵押物数据6974和估价模型来确定抵押物的价值，价值模型改进电路6966被构造为基于第一组接收的抵押物数据6974和抵押物与该第一组接收的抵押物数据相关联的贷款的结果来改进估价模型。人工智能(AI)系统6962可以包括自动代理电路6970，其基于抵押物事件、贷款事件等采取动作。动作可以包括贷款相关动作，例如：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的所有权；记录所有权的变更；评估抵押物的价值；发起抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；修改贷款的条款和条件等。动作可以包括抵押物相关动作，例如：验证所述分配的一组抵押物中的所述一个的所有权、记录所述分配的一组抵押物中的所述一个的所有权变更、评估所述分配的一组抵押物中的所述一个的价值、发起对所述分配的一组抵押物中的所述一个的检查、发起对所述分配的一组抵押物中的所述一个的维护、发起对所述分配的一组抵押物中的所述一个的担保、修改所述分配的一组抵押物中的所述一个的条款和条件等。人工智能(AI)系统6962可以包括群集电路6972，以基于共同属性创建多组抵押物。此外，群集电路6972还可以确定一组抵消抵押物，其中所述抵消抵押物与一个或多个抵押物共享共同属性。可以收集有关所述抵消抵押物的数据，并将其用作抵押物的代表。智能合约电路6968可以创建如本文其他地方描述的智能借贷合约6990。
参考图70，控制器可以包括区块链服务电路7044，其被构造为解释多个访问控制特征7048，例如对应于与贷款7030相关联并且与区块链数据7040相关联的当事人。所述系统可以包括数据收集电路7012，其被构造为解释实体信息7002、抵押物数据7004等，例如对应于与对应于所述贷款、抵押物条件等的借贷交易相关的实体。所述系统可以包括智能合约电路7022，其被构造为指定与所述贷款相关的贷款条款和条件7024、合约7028等。所述系统可以包括贷款管理电路7032，其被构造为解释贷款相关动作7034和/或事件7038，其中所述贷款相关事件与所述贷款相关联，以响应所述实体信息、所述多个访问控制特征以及所述贷款条款和条件；执行贷款相关活动，其中所述贷款相关活动与所述贷款相关联，以响应所述实体信息、所述多个访问控制特征以及所述贷款条款和条件；并且其中所述区块链服务电路、所述数据收集电路、所述智能合约电路以及所述贷款管理电路中的每一个还包括相应的应用程序编程接口(API)组件，其被构造为促进所述系统的所述电路之间的通信。例如，贷款人7008可以通过安全访问控制界面7052(例如，通过访问控制指令7054)与所述控制器连接，所述安全访问控制界面7052被构造为通过安全访问控制电路7050与所述控制器连接。数据收集电路7012可以被构造为接收抵押物数据7004和实体信息7002，例如关于所述贷款的当事人的信息，例如贷款人、借款人或第三当事人、抵押物、与所述贷款的当事人相关联的机器或财产、所述贷款的当事人的产品等。抵押物数据7004可以包括：所述抵押物的类型；所述抵押物的类别；所述抵押物的价值；所述抵押物的类型的价格；所述抵押物的类型的价值；所述抵押物的说明；所述抵押物的产品特征集；所述抵押物的型号；所述抵押物的品牌；所述抵押物的制造商；所述抵押物的使用年限；所述抵押物的流动性；所述抵押物的保质期；所述抵押物的使用寿命；所述抵押物的状况；所述抵押物的估价；所述抵押物的状态；所述抵押物的背景；所述抵押物的状况；所述抵押物的存储位置；所述抵押物的历史；所述抵押物的所有权；所述抵押物的管理员；所述抵押物的担保物；所述抵押物的所有者的状况；所述抵押物的留置权；所述抵押物的存储条件；所述抵押物的维护历史；所述抵押物的使用历史；所述抵押物的事故历史；所述抵押物的故障历史；所述抵押物的所有权历史；所述抵押物的评估；所述抵押物的地理位置；所述抵押物的管辖地点等。数据收集电路7012可以基于所述接收的数据来确定抵押物条件。所述接收的数据7002、7004和所述抵押物条件7010可以提供给人工智能(AI)电路7042，其可以包括自动代理电路7014(例如，处理事件7018、7020)、智能合约服务电路7022和贷款管理电路7032。
参考图71，描述了一种用于处理贷款7100的说明性和非限制性示例方法。所述示例方法可以包括：解释多个访问控制特征(步骤7102)；解释实体信息(步骤7104)；指定贷款条款和条件(步骤7108)；执行合约相关事件以响应实体信息(步骤7110)；解释与所述贷款相关的事件(步骤7112)；执行贷款动作以响应所述事件(步骤7114)；提供用户界面(步骤7118)；创建智能借贷合约(步骤7120)；以及将所述智能借贷合约记录为区块链数据(步骤7122)。
参考图72，描述了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统7200。系统7200可以包括控制器7223，该控制器可以包括数据收集电路7202，该数据收集电路接收抵押物数据7201并确定抵押物条件7204。控制器7223还可以包括多个人工智能(AI)电路7254。多个人工智能(AI)电路7254可以包括估价电路7208，其可以包括估价模型改进电路7210和群集电路7212。多个人工智能(AI)电路7254可以包括智能合约服务电路7214，其包括用于贷款7225的智能借贷合约7216。多个人工智能(AI)电路7254可以包括自动代理电路7218，其采取贷款相关动作7220。控制器7223还可以包括报告电路7222和市场价值监控电路7224，该市场价值监控电路还确定抵押物状况7204。控制器7223还可以包括安全访问用户界面7228，其从贷款人7242接收访问控制指令7230。访问控制指令7230被提供给安全访问控制电路7232，安全访问控制电路7232向区块链服务电路7234提供指令，区块链服务电路7234解释访问控制特征7238并向贷款人7242或其他当事人提供访问权限访问权。区块链服务电路7234都将抵押物数据和唯一的抵押物ID存储为区块链数据7235。
参考图73，描述了一种用于自动化智能合约创建和抵押物分配的方法7300。方法7300可以包括：7302接收关于抵押物的第一和第二抵押物数据；7304创建智能借贷合约；7308将抵押物数据与抵押物的唯一标识符相关联；以及7310将唯一标识符和抵押物存储在区块链结构中。该方法还可以包括：7312基于抵押物数据解释抵押物的状况；7314识别抵押物事件；7318报告抵押物事件；以及7320执行动作以响应抵押物。方法7300还可以包括：7322识别一组抵消抵押物；7314访问与抵消抵押物或抵押物相关的市场信息；以及7328基于市场信息修改贷款的条款或条件。方法7300还可以包括：7330接收访问控制指令；7332解释多个访问控制特征；以及7334提供对抵押物数据的访问权限访问权。
参考图74，描述了一种用于处理贷款7400的说明性和非限制性示例系统。所述示例系统可以包括控制器7401。控制器7401可以包括数据收集电路7412、估价电路7444、用户界面7454(例如，用于与用户7406的界面)、区块链服务电路7458以及若干人工智能电路7442，包括智能合约服务电路7422、贷款管理电路7492、群集电路7432、自动代理电路7414(例如，用于处理贷款相关事件7439和贷款动作7438)。
区块链服务电路7458可以构造为与分布式账本7440连接。数据收集电路7412可以构造为接收与多个抵押物相关的数据7404或与所述多个抵押物的环境相关的数据7402。估价电路7444可以被构造为基于估价模型7452和所述接收的数据来确定所述多个抵押物中的每一个的价值。智能合约电路7422可以被构造为解释贷款的智能借贷合约7431，并通过基于所述确定的所述多个抵押物中的每一个的价值来分配所述多个抵押物7428中的至少一部分作为所述贷款的担保，使得所述确定的所述多个抵押物中的所述每一个的价值足以提供所述贷款的担保，从而修改所述智能借贷合约7431。区块链服务电路7458还可以被构造为将所述分配的抵押物7428的至少一部分记录到所述分布式账本中的条目7440，其中所述条目用于记录与所述贷款相关的事件。所述区块链服务电路、所述数据收集电路、所述估价电路和所述智能合约电路中的每个可以还包括被构造为便于所述系统的电路之间通信的对应的应用编程接口(API)组件。
修改智能借贷合约7431还可以包括指定管理以下各项中的一项的条款和条件7424：贷款条款、贷款条件、贷款相关事件以及贷款相关活动。条款和条件7424中的每一个包括以下组中的至少一个成员：所述贷款的本金金额、所述贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、所述当事人的至少一个的描述、被担保人说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项有关的契约以及前述任一项的期限。
贷款7430可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
抵押物可以包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、担保物、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人财产。
数据收集电路7412还可以被构造为接收与贷款7430和相应的抵押物相关的结果数据7410，并且其中估价电路7444包括人工智能电路，所述人工智能电路被构造为基于结果数据7410迭代地改进7450估价模型7452。
估价电路7444还可以包括市场价值数据收集电路7448，其被构造为监控和报告与所述多个抵押物中的至少一个的所述价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路7448还可以被构造为监控与至少一个公共市场中的抵押物相似的物品的定价或财务数据。
群集电路7432可以被构造为基于与抵押物的属性的相似性，识别用于评估抵押物的一组抵消物品7434。
所述抵押物可以选自由以下各项组成的属性列表：所述抵押物的类别、所述抵押物的年限、所述抵押物的状况、所述抵押物的历史、所述抵押物的存储条件以及所述抵押物的地理位置。
数据收集电路7412还可以被构造为解释抵押物的状况7411。
数据收集电路还可以包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
所述贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
贷款管理电路7492可以被构造为解释与贷款7439相关的事件，并且执行与所述贷款相关的动作7438以响应与所述贷款相关的所述事件。
与所述贷款相关的事件包括与以下中的至少一个相关的事件：所述贷款的价值、所述贷款的抵押物的状况或所述贷款的抵押物的所有权。
与所述贷款相关的所述动作可以包括以下至少一个项：修改所述贷款的所述条款和条件；向所述当事人中的一个提供通知；向所述贷款的借款人提供必要的通知；以及止赎受所述贷款约束的财产。
所述电路的所述对应API组件还可以包括被构造为与所述系统的多个用户交互的用户界面。
所述多个用户中的每一个包括：所述多个当事人中的一个、所述多个实体中的一个或前述任一项的代表。所述多个用户中的至少一个可以包括：预期当事人、预期实体或前述任一项的代表。
参考图75，描述了一种用于处理贷款7500的说明性和非限制性示例方法。所述示例方法可以包括：接收与多个抵押物相关的数据(步骤7502)；设置所述多个抵押物中的每一个的价值(步骤7504)；将所述多个抵押物的至少一部分作为贷款的担保分配(步骤7508)；以及将所述分配的所述多个抵押物的所述至少一部分记录到分布式账本中的条目，其中，所述条目用于记录与所述贷款相关的事件(步骤7510)。可以修改所述贷款的智能借贷合约(步骤7512)。
可以指定所述贷款的条款和条件(步骤7514)。所述条款和条件中的每一个选自由以下各项组成的列表：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
可以接收与所述贷款相关的结果数据(步骤7518)。可以基于所述结果数据和相应的抵押物迭代地改进估价模型(步骤7520)。可以监控与所述多个抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息(步骤7522)。
可以基于与所述多个抵押物中的一个的属性的相似性来识别与所述多个抵押物中的所述一个相似的一组物品(步骤7524)。
可以解释所述多个抵押物中的所述一个的状况(步骤7528)。
可以报告与所述多个抵押物中的所述一个的价值、所述多个抵押物中的所述一个的状况或所述抵押物中的所述一个的所有权相关的事件(步骤7530)。
可以解释与以下相关的事件：所述多个抵押物中的一个的价值、所述多个抵押物中的一个的状况或所述多个抵押物中的一个的所有权(步骤7532)；以及可以执行与担保贷款相关的动作，以响应所述担保贷款的所述多个抵押物中的所述一个相关的事件(步骤7534)。
所述贷款相关动作选自由以下各项组成的动作：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的所有权；记录所有权的变更；评估抵押物的价值；发起抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
参考图76，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统7600。所述示例系统可以包括控制器7601。控制器可以包括数据收集电路7628，其可以从各种源和系统收集数据，例如抵押物数据7632、与所述抵押物相关的环境数据7634等，所述源和系统诸如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。基于所接收的数据7632、7634，数据收集电路7628可以识别抵押物事件7630。
控制器7601还可以包括各种人工智能(AI)电路7644，包括估价电路7602，估价电路7602可以部分地基于所接收的数据7632、7634来确定抵押物的价值。估价电路7602可以包括市场价值监控电路7606，其被构造为确定关于抵押物或抵消抵押物的市场数据，其中市场数据可以有助于抵押物的估价。人工智能(AI)电路还可以包括智能合约服务电路7610，以便于与贷款7629相关的服务，例如创建智能合约7622、识别智能合约7622的条款和条件7624、识别贷款人优先级以及跟踪贷款人之间的价值分摊7626。智能合约服务电路7610可以向区块链服务电路7636提供数据，区块链服务电路7636能够在分布式账本7625上创建和修改贷款条目7627，其中贷款条目7627可以包括条款和条件、关于用于担保贷款的抵押物的数据、贷款人优先级、价值分摊等。人工智能(AI)电路7644还可以包括抵押物分类电路7640，该抵押物分类电路7640创建多组抵消抵押物7604，该组抵消抵押物7604与所述抵押物中的一个共享至少一个属性，其中共同属性可以是：物品的类别、物品的年使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的管理员、物品的担保、物品的所有者的状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置、物品的管辖地点等。抵消抵押物7642的使用可以促进市场价值监控电路7606获取相关市场数据并整体确定抵押物的价值。
数据收集电路7628可以利用所接收的数据和抵押物的价值确定来识别抵押物事件7630。基于抵押物事件7630，自动代理电路7646可以采取动作7648。动作7648可以是贷款相关动作，例如：提供贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；修改贷款的条款和条件等。动作7648可以是抵押物相关动作，例如：验证一组抵押物中的一个的所有权；记录一组抵押物中的一个的所有权变更；评估一组抵押物中的一个的价值；发起对一组抵押物中的一个的检查；发起对一组抵押物中的一个的维护；发起对一组抵押物中的一个的担保；修改一组抵押物中的一个的条款和条件等。
参考图77，描述了一种用于创建和管理贷款的说明性和非限制性示例方法7700。示例方法7700可以包括：接收与一组抵押物相关的数据(步骤7702)，该组抵押物为贷款提供担保；以及接收与一组抵押物中的一个的环境相关的数据(步骤7704)。可以创建贷款的智能借贷合约(步骤7706)，并且可以将该组抵押物记录在智能借贷合约中(步骤7708)。可以将贷款条目记录在分布式账本中(步骤7770)，其中贷款条目包括智能借贷合约或对智能合约的引用。
可以确定该组抵押物中的每一个的价值(步骤7772)，并且可以基于不同贷款人的优先级在贷款人之间分摊抵押物的价值(步骤7776)。可以基于学习组来修改估价模型(步骤7774)，学习组包括一组抵押物的一组估价确定、以此类抵押物作为担保物的贷款的结果以及此类抵押物的估价。
可以基于所接收的数据或所述抵押物中的一个的估价来确定抵押物事件(步骤7778)。可以执行贷款相关动作以响应所确定的抵押物事件(步骤7780)，其中贷款相关动作包括：提供贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；修改贷款的条款和条件等。
可以执行抵押物相关动作以响应所确定的抵押物事件(步骤7782)，其中抵押物相关动作包括：验证所述一组抵押物中的所述一个的所有权；记录所述一组抵押物中的所述一个的所有权变更；评估所述一组抵押物中的所述一个的价值；发起对所述一组抵押物中的所述一个的检查；发起对所述一组抵押物中的所述一个的维护；发起对所述一组抵押物中的所述一个的担保；修改所述一组抵押物中的所述一个的条款和条件等。
可以识别一组或多组抵消抵押物(步骤7784)，其中一组抵消抵押物中的每一个与所述抵押物中的至少一个共享共同属性。然后，可以监控市场信息以获取与抵消抵押物相关的数据(步骤7786)。可以使用所监控的关于一个或多个抵消抵押物的市场信息来更新抵押物的价值(步骤7788)。可以使用所更新的抵押物的价值来更新分布式账本中的贷款条目(步骤7730)。
参考图78，描述了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的示例系统7800。系统7800可以包括控制器7801，其可以包括多个人工智能(AI)电路7820。多个人工智能(AI)电路7820可以包括智能合约服务电路7810，用于创建和修改贷款7818的智能借贷合约7812。智能借贷合约7812可以包括：贷款7818的条款和条件7814；指定抵押物的所需价值的契约；关于贷款7818的信息；抵押物；关于贷款人的信息，包括贷款人优先级，包括在贷款人之间分摊7816抵押物的价值。
多个人工智能(AI)电路7820可以包括估价电路7802，其被构造为基于估价模型7809和抵押物数据7840来确定抵押物的一个或多个价值7808。估价电路7802可以包括抵押物分类电路7803，以基于与用于担保贷款7818的抵押物的共同属性来识别抵消抵押物7807。市场价值监控电路7806可以接收关于抵押物和抵消抵押物7807的市场信息7842。市场信息7842可以由估价模型7809用于确定抵押物的价值7808。估价电路7802还可以包括估价模型改进电路7804，以改进用于确定价值7808的估价模型7809。估价模型改进电路7804可以利用训练集，该训练集包括先前确定的抵押物的价值7808以及关于这些抵押物用作担保物的贷款的结果的数据。
多个人工智能(AI)电路7820可以包括贷款管理电路7822，其可以包括价值比较电路7828，以将抵押物的价值7808与在贷款契约中指定的抵押物的所需价值进行比较，从而确定抵押物抵偿价值7830。智能合约服务电路7810可以确定贷款7818的条款或条件7814以响应抵押物抵偿价值7830，其中条款或条件7814与贷款组成部分相关，例如贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件、智能借贷合约7812的贷款相关活动等。条款或条件可以是：所述贷款的本金金额；所述贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人的描述、担保说明、担保人说明、担保物说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约、前述任一项的期限等。条款或条件可以是：债务的本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约后果等。智能合约服务电路7810可以修改智能借贷合约7812，以包括新的条款或条件7814，例如响应于抵押物抵偿价值7830确定的条款或条件。
贷款管理电路7822还可以包括自动代理电路7824，以基于抵押物抵偿价值7830来采取动作7826。动作7826可以是抵押物相关动作，例如：验证所述抵押物的所有权；记录所述抵押物的所有权变更；评估所述抵押物的价值；发起对所述抵押物的检查；发起对所述抵押物的维护；发起对所述抵押物的担保；修改
所述抵押物的条款和条件等。动作7826可以是贷款相关动作，例如：提供贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；修改贷款的条款和条件等。
控制器7801还可以包括数据收集电路7832，以接收抵押物数据7840并确定抵押物事件7834。然后，可以由报告电路7836报告抵押物事件7834和抵押物数据7840。区块链服务电路7838可以创建和更新区块链数据7825，其中存储智能借贷合约7812的副本。
参考图79，描述了一种用于交易、金融和市场活动的机器人过程自动化的示例性和非限制性方法。一种示例方法，可以包括：接收与一个或一组抵押物相关的数据(步骤7902)，其中所述抵押物用作贷款的担保物。基于所接收的数据和估价模型来确定所述抵押物的价值(步骤7904)。创建智能借贷合约(步骤7906)，其指定关于贷款的信息，包括指定担保贷款所需的抵押物的所需价值的契约。
可以将所述抵押物的所述价值与所述契约中指定的抵押物价值进行比较(步骤7908)，并且可以确定抵押物抵偿价值(步骤7910)，其中如果上述抵押物的所述价值超出所述抵押物的所需价值，则所述抵押物抵偿价值可以是正值，或者如果所述抵押物的所述价值小于所述抵押物的所需价值，则所述抵押物抵偿价值可以是负值。可以执行贷款相关动作以响应所述抵押物抵偿价值(步骤7912)。可以确定条款或条件以响应所述抵押物抵偿价值(步骤7914)，并且修改所述智能借贷合约(步骤7916)。
基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和将所述第一组抵押物作为担保的对应的一组贷款结果，可以使用以下系统来修改所述估价模型(步骤7918)：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统、前述任一项中的至少两种的混合系统等。
可以基于与所述抵押物的共同属性来识别一组抵消抵押物(步骤7920)，例如：所述抵押物的类别、所述抵押物的使用年限、所述抵押物的状况、所述抵押物的历史、所述抵押物的所有权、所述抵押物的管理员、所述抵押物的担保物、所述抵押物的所有者的状况、所述抵押物的留置权、所述抵押物的存储条件、所述抵押物的地理位置以及所述抵押物的管辖地点。例如，可以监控诸如定价之类的市场信息，以获取与所述抵消抵押物相关的数据(步骤7922)；或者可以修改财务数据和智能借贷合约，以响应所述市场信息(步骤7924)。可以基于所述市场信息自动发起动作(步骤7926)。所述动作可以包括：修改所述贷款的条款；发布违约通知；发起修改所述贷款的条件的止赎动作；向所述贷款的当事人提供通知；向所述贷款的借款人提供必要的通知；止赎贷款财产；验证所述抵押物的所有权；记录所述抵押物的所有权变更；评估所述抵押物的价值；发起对所述抵押物的检查；发起对所述抵押物的维护；发起对所述抵押物的担保物；修改所述抵押物的条款和条件等。
参考图80，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统8000。该示例系统可以包括控制器8001，该控制器包括数据收集电路8028，该数据收集电路被构造为接收关于用于担保一组贷款8018的多个抵押物的抵押物数据8032。数据收集电路8028可以包括：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统、交互式众包系统等。抵押物可以包括：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品、个人财产等。该组贷款可以包括：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。该组贷款8018可以作为分散贷款风险的手段分布在多个借款人之间。
控制器8001还可以包括多个人工智能(AI)电路8044，包括抵押物分类电路8020，用于在抵押物当中识别通过共享共同属性相关的一组抵押物8022，其中该共同属性在所接收的抵押物数据8032当中，例如：抵押物的类型；抵押物的类别；抵押物的价值；抵押物的类型的价格；抵押物的类型的价值；抵押物的说明；抵押物的产品特征集；抵押物的型号；抵押物的品牌；抵押物的制造商；抵押物的使用年限；抵押物的流动性；抵押物的保质期；抵押物的使用寿命；抵押物的状况；抵押物的估价；抵押物的状态；抵押物的背景；抵押物的状况；抵押物的存储位置；抵押物的历史；抵押物的所有权；抵押物的管理员；抵押物的担保物；抵押物的所有者的状况；抵押物的留置权；抵押物的存储条件；抵押物的维护历史；抵押物的使用历史；抵押物的事故历史；抵押物的故障历史；抵押物的所有权历史；抵押物的评估；抵押物的地理位置；抵押物的管辖地点等。抵押物分类电路8020还可以识别抵消抵押物8023，其中抵消抵押物8023和该抵押物共享共同属性。
报告电路8034还可以基于抵押物数据8032来报告抵押物事件8030。自动代理电路8008可以基于抵押物事件8030自动执行动作8009。动作8009可以是抵押物相关动作，例如：验证多个抵押物中的一个的所有权；记录多个抵押物中的一个的所有权变更；评估多个抵押物中的一个的价值；发起对多个抵押物中的一个的检查；发起对多个抵押物中的一个的维护；发起对多个抵押物中的一个的担保；修改多个抵押物中的一个的条款和条件等。动作8009可以是贷款相关动作，例如：提供贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；修改贷款的条款和条件等。
控制器8001还可以包括智能合约服务电路8010，用于创建单个贷款或一组贷款8018的智能借贷合约8012，其中智能借贷合约8012识别选自共享共同属性的一组相关抵押物8022的抵押物子集8016，以充当该组贷款8018的担保。智能合约服务电路8010还可以基于抵押物的更新价值来重新定义抵押物子集8016，从而基于所述抵押物的价值来重新平衡用于一组贷款的抵押物。当共同属性实时改变时(例如，抵押物的状态，或抵押物是否在规定的时间段内处于运输中)，可以实时识别抵押物子集8016的标识。此外，智能合约服务电路8010可以基于该抵押物中的一个的价值来确定贷款的条款或条件8014，其中条款或条件8014与贷款组成部分相关，例如贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件以及贷款相关活动。条款或条件8014可以是：贷款的本金金额；贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人的描述、担保说明、担保人说明、担保物说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约、前述任一项的期限等。
该控制器还可以包括估价电路8002，用于基于所接收的数据和估价模型8042来确定该抵押物子集中的每一个抵押物的价值8040。估价模型改进电路8004可以基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果来修改估价模型8042。估价模型改进电路8004可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统、前述至少两种的混合系统等。估价电路8002还可以包括市场价值数据收集电路8006，用于监控和报告市场信息8038，例如与抵消抵押物8023或一组抵押物8022相关的定价或财务数据。
参考图81，提供了一种用于自动化交易、金融和市场活动的方法8100。方法可以包括：接收与抵押物相关的数据(步骤8102)；识别一组抵押物(步骤8104)，其中该组抵押物共享共同属性或特征；识别该组抵押物的子集作为一组贷款的担保(步骤8108)；以及创建该组贷款的智能借贷合约(步骤8110)，其中该智能借贷合约识别充当担保的该组子集。由该组抵押物共享的共同属性可以在所接收的数据中。
可以使用所接收的数据和估价模型来确定抵押物的价值(8112)。然后，可以基于不同抵押物的价值来重新定义充当担保的抵押物子集(8114)。可以基于该组子集中的抵押物中的至少一个的价值来确定该智能借贷合约中的至少一个的条款或条件(8118)；以及修改该智能借贷合约以包括所确定的条款或条件(8120)。此外，在一些实施例中，可以基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果来修改估价模型(8122)。
可以识别一组抵消抵押物(步骤8124)，其中该组抵消抵押物的每个成员与该组多个抵押物共享共同属性。可以针对该组抵押物监控和报告市场信息(步骤8126)。
图82描述了一种系统8200，该系统包括数据收集电路8224，该数据收集电路被构造为接收与贷款的一组当事人8212相关的数据8202。数据收集电路可以被构造为接收与充当贷款担保的一组抵押物8214相关的抵押物相关数据8208，并确定该组抵押物的状况，其中利率变化可以基于该组抵押物的状况。抵押物可以是：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品、个人财产等。所接收的数据可以包括该贷款的该组当事人的属性，其中利率变化可以部分地基于该属性。数据收集电路包括以下系统，例如：物联网电路、图像捕获设备、联网监控电路、互联网监控电路、移动设备、可穿戴设备、用户界面电路、交互式众包电路等。例如，数据收集电路可以包括物联网电路8254，该物联网电路被构造为监控该贷款的该组当事人的属性。数据收集电路可以包括与该组当事人中的至少一个相关联的可穿戴设备8206，其中该可穿戴设备被构造为获取人类相关数据8204，并且其中所接收的数据包括该人类相关数据的至少一部分。数据收集电路可以包括用户界面电路8226，该用户界面电路被构造为从该贷款的当事人接收数据，并且提供来自该贷款的当事人中的至少一个的数据作为所接收的数据的一部分。数据收集电路可以包括交互式众包电路8238，该交互式众包电路被构造为：请求关于该贷款的该组当事人中的至少一个的数据；接收所请求的数据；以及提供所请求的数据的至少一个子集作为所接收的数据的一部分。数据收集电路可以包括互联网监控电路8240，该互联网监控电路被构造为从至少一个公开信息网站8222检索与该贷款的当事人相关的数据。系统可以包括智能合约电路8232，该智能合约电路被构造为创建贷款8216的智能借贷合约8234。贷款可以是以下贷款类型中的一种类型：存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。智能合约电路可以被构造为：基于该属性来确定该智能借贷合约的条款或条件8218；以及修改该智能借贷合约以包括该条款或条件。条款或条件可以与贷款组成部分相关，例如贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件、贷款相关活动等。条款或条件可以是：所述贷款的本金金额；所述贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人的描述、担保说明、担保人说明、担保物说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约、前述任一项的期限等。系统可以包括自动代理电路8236，该自动代理电路被构造为自动执行贷款相关动作8220以响应所获取的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率的变化，并且其中智能合约电路还被构造为使用所变化的利率更新智能借贷合约。系统可以包括估价电路8228，该估价电路被构造为例如基于所接收的数据和估价模型8230来确定该组抵押物中的至少一个的价值。智能合约电路可以被构造为：基于该组抵押物中的至少一个的价值来确定智能借贷合约的条款或条件；以及修改该智能借贷合约以包括该条款或条件。条款或条件可以与贷款组成部分相关，例如贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件、贷款相关活动等。条款或条件可以是：贷款的本金金额；贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人的描述、担保说明、担保人说明、担保物说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约、前述任一项的期限等。估价电路可以包括估价模型改进电路8242，其中该估价模型改进电路可以例如基于针对第一组抵押物的第一组估价确定8244和用该第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果来修改估价模型。估价模型改进电路可以包括以下系统中的一个，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统、包括前述至少两种的混合系统等。该利率变化还可以基于该组抵押物中的至少一个的价值。估价电路可以包括市场价值数据收集电路8246，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与该抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息8248。市场价值数据收集电路可以被构造为：监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；以及报告定价或财务数据中的所监控的一个。系统可以包括抵押物分类电路8250，该抵押物分类电路被构造为识别一组抵消抵押物8252，其中该组抵消抵押物的每个成员与该组抵押物中的至少一个共享共同属性。共同属性可以是以下属性：物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的管理员、物品的担保、物品的所有者的状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置、物品的管辖地点等。
图83描述了一种方法8300，该方法包括：接收与贷款的一组当事人中的至少一个相关的数据8302；创建贷款的智能借贷合约8304；执行贷款相关动作以响应所接收的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率变化8308；以及使用变化的利率更新智能借贷合约8310。该方法还可以包括：接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的数据8314；确定该组抵押物的状况8318；以及执行贷款相关动作以响应该组抵押物的状况，其中贷款相关动作可以是贷款的利率变化8320。该方法还可以包括：接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的数据8322；确定该组抵押物中的至少一个的状况8324；基于该组抵押物中的至少一个的状况来确定智能借贷合约的条款或条件8328；以及修改该智能借贷合约以包括该条款或条件8330。方法可以包括：识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与该组抵押物中的至少一个共享共同属性；监控公共市场中的该组抵消抵押物；以及还可以报告所监控的数据。方法可以包括例如基于所监控的该组抵消抵押物来变更用该组抵押物中的至少一个担保的贷款的利率。
图84描述了一种系统8400，该系统包括数据收集电路8418，该数据收集电路被构造为从公共信息源8404(例如，网站、新闻文章、社交网络、众包信息等)获取与贷款8408的一组当事人8406的至少一个当事人(例如，一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等)相关的数据8402。该数据收集电路还可以被构造为接收与充当贷款的担保的一组抵押物8412相关的抵押物相关数据8410，并确定该组抵押物中的至少一个的状况，其中利率变化还基于该组抵押物中的至少一个的状况。所获取的数据可以包括与该贷款的该组当事人中的至少一个当事人的财务状况。可以基于该贷款的该组当事人中的至少一个当事人的至少一个属性来确定财务状况，该属性是从由以下组成的属性列表当中选择的：当事人的公开评价、如公共记录指示的当事人拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产状况、当事人的止赎状态、当事人的合约违约状态、当事人的违规状态、当事人的犯罪状态、当事人的出口管制状态、当事人的禁运状态、当事人的关税状态、当事人的税务状态、当事人的信用报告、当事人的信用评级、当事人的网站评级、当事人的产品的一组客户评论、当事人的社交网络评级、当事人的一组凭据、当事人的一组转介、当事人的一组证明、当事人的一组行为、当事人的位置、当事人的地理位置、当事人的管辖地点等。系统可以包括智能合约电路8424，该智能合约电路被构造为创建贷款8408的智能借贷合约8426。该智能合约电路还可以被构造为指定该智能借贷合约中的条款和条件，其中该智能借贷合约中的条款或条件中的一个管理贷款相关事件或贷款相关活动中的一个。系统可以包括自动代理电路8428，该自动代理电路被构造为自动执行贷款相关动作8416以响应所获取的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率变化，并且其中智能合约电路还被构造为使用变化的利率更新智能借贷合约。自动代理电路可以被构造为至少部分地基于所接收的数据来识别与贷款相关的事件(例如，贷款的价值、贷款的抵押物的状况或贷款的抵押物的所有权)。自动代理电路可以被构造为执行下列动作中的动作以响应与贷款相关的事件，例如：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款的利率、延期支付要求、修改贷款的利率、验证该组抵押物中的至少一个的所有权、评估该组抵押物中的至少一个的价值、发起该组抵押物中的至少一个的检查、设置或修改贷款的条款和条件8414(例如，债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果)、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知、止赎贷款财产等。贷款可以包括以下贷款类型，例如：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。所获取的数据可以与以下一组抵押物相关，例如：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品、个人财产等。系统可以包括估价电路8420，该估价电路被构造为基于所获取的数据和估价模型8422来确定该组抵押物中的至少一个的价值。估价电路可以包括估价模型改进电路8430，其中该估价模型改进电路基于针对第一组抵押物的第一组估价确定8432和用该第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果来修改估价模型。估价模型改进电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统、包括前述至少两种的混合系统等。该智能合约电路还可以被构造为：一组抵押物中的至少一个的价值来确定智能借贷合约的条款或条件；修改智能借贷合约以包括条款或条件；基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息来修改贷款的条款或条件等。系统可以包括抵押物分类电路8438，该抵押物分类电路被构造为识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物8440的每个成员与该组抵押物中的至少一个共享共同属性(例如，物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的管理员、物品的担保、物品的所有者的状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置、物品的管辖地点等)。该估价电路还可以包括市场价值数据收集电路8434，该市场价值数据收集电路被构造为：监控和报告与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息8436；监控公共市场等中的抵消抵押物的定价或财务数据等；以及报告所监控的定价或财务数据。
图85描述了一种方法8500，该方法包括从公共源获取与贷款的一组当事人中的至少一个相关的数据，其中公共信息源选自下列信息源：网站、新闻文章、社交网络以及众包信息8502。方法可以包括创建智能借贷合约8504。方法可以包括执行贷款相关动作以响应所获取的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率变化8506。方法可以包括使用变化的利率更新智能借贷合约8508。方法可以包括：接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的抵押物相关数据8510；以及确定该组抵押物中的至少一个的状况，其中利率变化还基于该组抵押物中的至少一个的状况8512。方法可以包括：至少部分地基于抵押物相关数据来识别与贷款相关的事件8514；执行以下动作8518以响应与贷款相关的事件，例如：提供贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证一组抵押物中的至少一个的所有权；评估一组抵押物中的至少一个的价值；发起对一组抵押物中的至少一个的检查；设置或修改贷款的条款和条件；向当事人中的一个提供通知；向贷款的借款方提供必要的通知；止赎贷款财产等。方法可以包括基于抵押物相关数据或所获取的数据和估价模型中的至少一个来确定该组抵押物中的至少一个的价值。方法可以包括基于该组抵押物中的至少一个的价值来确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个。方法可以包括修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。方法可以包括基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的相应的一组贷款结果来修改估价模型。方法可以包括：识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员和该组抵押物中的至少一个共享共同属性8520；监控至少一个公共市场中的该组抵消抵押物中的至少一个的定价数据或财务数据中的一个8522；报告该组抵消抵押物中的至少一个的所监控的数据8524；以及基于所报告的监控的数据来修改贷款的条款或条件8528。
图86描述了一种系统8600，该系统包括数据收集电路8620，该数据收集电路被构造为接收与贷款8612的状态8604相关的数据8602以及与一组抵押物8606相关的数据，该组抵押物充当贷款的担保。数据收集电路可以使用以下系统监控贷款实体中的一个或多个，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统8632。例如，交互式众包系统可以包括用户界面8634，该用户界面用于从众包网站8618请求与贷款实体中的一个或多个相关的信息，并且其中该用户界面被构造为允许贷款实体中的一个或多个输入贷款实体中的一个或多个的信息。在另一实例中，联网监控系统可以包括网络搜索电路8621，该网络搜索电路被构造为在公开信息网站搜索与贷款实体中的一个或多个相关的信息。系统可以包括区块链服务电路8644，该区块链服务电路被构造为维护与贷款相关的事件的安全历史分类账8646，例如以解释对应于与贷款相关联的多个当事人8610的多个访问控制特征8608。系统可以包括贷款评估电路8648，该贷款评估电路被构造为基于所接收的数据来确定贷款状态。数据收集电路可以接收与一个或多个贷款实体8614相关的数据，其中该贷款评估电路可以基于与贷款实体中的一个或多个相关的数据来确定对契约的遵从性。贷款评估电路可以被构造为基于所接收的数据和贷款实体中的一个或多个的状态来确定贷款的条件的履行状态，并且其中部分地基于贷款实体中的至少一个或多个的状态和贷款的条件的履行状态来确定贷款状态的确定。例如，贷款的条件可以与支付履行和对契约的满意度中的至少一个相关。数据收集电路可以包括市场数据收集电路8636，该市场数据收集电路被构造为接收关于与贷款相关联的多个当事人中的至少一个的财务数据8638。贷款评估电路可以被构造为基于所接收的财务数据来确定与贷款相关联的多个当事人中的至少一个的财务状况，其中多个当事人中的至少一个可以是：一级贷款人、二级贷款人、贷款银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。所接收的财务数据可以与以下多个当事人中的一个的实体的属性相关，例如：当事人的公开估价、如公共记录指示的当事人拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产状况、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置、实体的地理位置等。系统可以包括智能合约电路8626，该智能合约电路被构造为创建贷款的智能借贷合约8628。智能合约电路可以被构造为：基于该组抵押物中的至少一个的价值来确定智能借贷合约的条款或条件；以及修改该智能借贷合约以包括该条款或条件，其中条款和条件可以是：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约后果等。系统可以包括自动代理电路8630，该自动代理电路被构造为基于贷款状态来执行贷款动作8616，其中分块链服务电路可以被构造为使用贷款动作来更新事件的历史分类账。系统可以包括估价电路8622，该估价电路被构造为基于所接收的数据和估价模型8624来确定该组抵押物中的至少一个的价值。估价电路可以包括估价模型改进电路8640，其中该估价模型改进电路基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果来修改估价模型。估价模型改进电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。估价电路可以包括市场价值数据收集电路8642，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与该抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息。该市场价值数据收集电路还可以被构造为：监控公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个，例如以报告所监控的定价或财务数据。该智能合约电路还可以被构造为基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息来修改贷款的条款或条件。系统可以包括抵押物分类电路8650，该抵押物分类电路被构造为识别一组抵消抵押物8652，其中该组抵消抵押物的每个成员与该组抵押物中的至少一个可以共享共同属性。共同属性可以是：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的管理员、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置、抵押物的管辖地点等。
图87描述了一种方法8700，该方法包括：维护与贷款相关的事件的安全历史分类账8702；接收与贷款的状态相关的数据8704；接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的数据8708；确定贷款的状态8710；基于贷款状态来执行贷款动作8712；以及更新与贷款相关的事件的历史分类账8714。该方法还可以包括：接收与一个或多个贷款实体相关的数据8718；以及基于所接收的数据来确定对贷款的契约的遵从性8720。方法可以包括确定贷款的条件的履行状态，其中至少部分地基于贷款的条件的履行状态来确定贷款状态。该方法还可以包括接收与贷款的至少一个当事人相关的财务数据。该方法还可以包括基于财务数据来确定贷款的至少一个当事人的财务状况。该方法还可以包括基于所接收的数据和估价模型来确定至少一组抵押物的价值。该方法还可以包括：基于抵押物中的至少一个的价值来确定贷款的条款或条件中的至少一个8722；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个8724。方法可以包括270：识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员和一组抵押物中的至少一个共享共同属性8728；接收与该组抵消抵押物相关的数据，其中至少部分地基于所接收的与该组抵消抵押物相关的数据来确定至少一组抵押物的价值8730。
参考图88，描述了一种用于管理贷款的说明性和非限制性示例智能合约系统8800。该示例系统可以包括控制器8801。控制器8801可以包括：数据收集电路8812，该数据收集电路被构造为监控贷款8830的状态和该贷款的抵押物8828的状态；若干人工智能电路，该人工智能电路包括智能合约电路8822，该智能合约电路被构造为处理来自数据收集电路8812的信息，并基于该信息和智能借贷合约8831来自动发起在贷款的抵押物中进行一个或多个物品的替换、移除或添加中的至少一个以响应贷款的状态或贷款的抵押物的状态中的至少一个；以及区块链服务电路8858，该区块链服务电路被构造为解释对应于与贷款相关联的至少一个当事人的多个访问控制特征8880，并将替换、移除或添加中的至少一个记录在贷款的分布式账本8840中。该数据收集电路还可以包括以下系统中的至少一个另外系统8862：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
可以基于与贷款相关的实体(例如，用户8806)的状态和贷款条件的履行状态中的至少一个来确定贷款8830的状态。条件的履行状态可以与支付履行或对贷款的契约的满意度中的至少一个相关。可以基于与贷款相关的至少一个实体的状态和贷款的条件的履行状态来确定贷款的状态；其中条件的履行可以与支付履行或对贷款的契约的满意度中的至少一个相关。数据收集电路8812还可以被构造为通过监控至少一个实体来确定对契约的遵从性。当至少一个实体是贷款的当事人时，数据收集电路8812可以监控作为贷款的当事人的至少一个实体的财务状况。贷款的条件可以包括贷款的财务状况，并且其中可以基于从由以下各项组成的属性中选择的属性来确定财务状况的履行状态：至少一个实体的公开估价、如公共记录指示的至少一个实体拥有的财产、至少一个实体拥有的财产的估价、至少一个实体的破产状况、至少一个实体的止赎状态、至少一个实体的合约违约状态、至少一个实体的违规状态、至少一个实体的犯罪状态、至少一个实体的出口管制状态、至少一个实体的禁运状态、至少一个实体的关税状态、至少一个实体的税务状态、至少一个实体的信用报告、至少一个实体的信用评级、至少一个实体的网站评级、至少一个实体的产品的多个客户评论、至少一个实体的社交网络评级、至少一个实体的多个凭据、至少一个实体的多个转介、至少一个实体的多个证明、至少一个实体的行为、至少一个实体的位置、至少一个实体的地理位置以及至少一个实体的相关管辖区。
贷款的当事人可以选自由以下各项组成的当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
数据监控电路8812还可以被构造为基于以下属性的抵押物的至少一个属性来监控贷款的抵押物的状态：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
控制器8801可以包括估价电路8844，该估价电路可以被构造为使用估价模型8852基于贷款的抵押物的状态来确定抵押物的价值。智能合约电路8822可以发起对贷款的抵押物中的一个或多个的至少一个替换、移除或添加，以使抵押物的价值维持在预定范围内。
估价电路8844还可以包括交易结果处理电路8864，其被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据8810，并迭代地改进8850所述估价模型以响应所述结果数据。
估价电路8844还可以包括市场价值数据收集电路8848，其被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路8848可以监控至少一个公共市场中的抵消抵押物8834的定价数据或财务数据。
市场价值数据收集电路8848还被构造为构造一组抵消抵押物8834，用于对可以使用控制器8801的群集电路8832基于抵押物的属性构造的抵押物进行估价。属性可以选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
贷款的条款和条件8824可以包括由以下各项组成的组中的至少一个成员：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、权限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
该智能合约电路还可以包括贷款管理电路8860或与该贷款管理电路进行通信，该贷款管理电路可以被构造为指定智能合约8831的条款和条件，该智能合约管理贷款条款和条件、贷款相关事件8839或贷款相关活动或动作8838中的至少一个。
参考图89，描述了一种用于管理贷款的抵押物的示例智能合约方法。示例方法可以包括：监控贷款的状态和贷款的抵押物的状态(步骤8902)；基于信息自动发起在贷款的抵押物中的一个或多个进行替换、移除或添加中的至少一个(步骤8908)；以及解释对应于与贷款相关联的至少一个当事人的多个访问控制特征(步骤8910)，并将替换、移除或添加中的至少一个记录在贷款的分布式账本中(步骤8912)。可以基于与贷款相关的实体的状态和贷款条件的履行状态中的至少一个来确定贷款的状态。
该方法还可以包括：解释来自监控的信息(步骤8914)；以及基于贷款的状态或贷款的抵押物中的至少一个，使用一组抵押物的估价模型来确定价值(步骤8918)。至少一个替换、移除或添加可以将抵押物的价值维持在预定范围内。该方法还可以包括：解释与抵押物或抵消抵押物中的一个的交易相关的结果数据(步骤8920)；以及迭代地改进估价模型以响应结果数据(步骤8922)。该方法还可以包括监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息(步骤8924)。
该方法还可以包括监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价数据或财务数据(步骤8928)。
该方法还可以包括指定管理贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件(步骤8930)。
参考图90，描述了一种用于验证贷款的抵押物或担保人的状况的说明性和非限制性示例众包系统9000。该示例系统可以包括控制器9001。控制器9001可以包括数据收集电路9012、用户界面9054以及若干人工智能电路，该人工智能电路包括智能合约电路9022、机器人过程自动化电路9074、众包请求电路9060、众包通信电路9062、众包发布电路9064以及区块链服务电路9058。
众包请求电路9060可以被构造为配置众包请求9068的至少一个参数，该参数与获取关于贷款9030的抵押物9002的状况9011或贷款9096的担保人的状况的信息9004相关。此外，该众包请求电路还可以启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入至少一个参数以建立众包请求。该至少一个参数包括所请求信息的类型、报酬以及接收该报酬的条件。报酬可以选自以下报酬：财务报酬、凭证、票据、合同权利、加密货币、多个报酬积分、货币、产品或服务的折扣以及访问权限访问权。
众包发布电路9064可以用于向一组信息供应商发布众包请求9068。
众包通信电路9062可以被构造为收集和处理来自该组信息供应商9070的至少一个响应9072，并向该组信息供应商中的至少一个提供报酬9080以响应成功的信息供应事件9098。
众包通信电路9062还包括智能合约电路9022，该智能合约电路被构造为：通过确定成功的信息供应事件9098以响应针对众包请求9068配置的至少一个参数来管理报酬9080；以及自动向该组信息供应商9070中的至少一个分配报酬9080以响应成功的信息供应事件9098。该智能合约电路还被构造为处理至少一个响应9072，并且作为响应，自动采取与贷款相关的动作。动作可以是止赎动作、留置权管理动作、利率设置动作、违约发起动作、抵押物替换或贷款催收中的至少一个。
贷款9030可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
众包请求电路9060还可以被构造为配置众包请求9068的至少一个另外参数，以获取关于贷款的抵押物的状况9011的信息。
抵押物9002可以包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
抵押物的状况9011可以基于以下属性中的属性确定：抵押物的质量、抵押物的状况、抵押物的所有权的状态、抵押物的拥有状态以及抵押物的留置权状态。当抵押物是物品时，状况可以基于以下属性中的属性确定：物品的新的或已使用的状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的模型、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品的类型的价格、物品的类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
区块链服务电路9058可以被构造为在分布式账本9040中记录众包请求的识别信息和至少一个参数、对众包请求的至少一个响应以及报酬描述。
机器人过程自动化电路9074可以被构造为基于在训练数据集9078上的训练来基于贷款的至少一个属性配置众包请求，该训练数据集包括人类用户与众包请求电路或众包通信电路中的至少一个的交互。贷款的至少一个属性可以从管理贷款的智能合约电路9022获取。训练数据集9078还可以包括来自多个众包请求的结果。
机器人过程自动化电路9074还可以被构造为确定报酬9080。
机器人过程自动化电路9074还可以被构造为确定众包发布电路9064将众包请求9068发布到的至少一个域。
参考图91，本文提供了一种用于验证贷款的抵押物或担保人的状况的众包方法。众包请求的至少一个参数可以用于获取关于贷款的抵押物的状况的信息或关于贷款的担保人的状况的信息(步骤9102)。众包请求可以发布给一组信息供应商(步骤9104)。可以收集和处理对众包请求的至少一个响应(步骤9108)。可以向该组信息供应商中的至少一个成功的信息供应商提供报酬以响应成功的信息供应事件(步骤9110)。可以向该组信息供应商中的至少一部分发布报酬描述以响应成功的信息供应事件(步骤9112)。可以自动向该组信息供应商中的至少一个分配报酬以响应成功的信息供应事件(步骤9130)。该方法还可以包括将众包请求的识别信息和至少一个参数、对众包请求的至少一个响应以及报酬描述记录在众包请求的分布式账本中(步骤9114)。图形用户界面可以用于启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入至少一个参数以建立众包请求(步骤9118)。可以自动采取与贷款相关的动作以响应成功的信息供应事件(步骤9120)。机器人过程自动化电路可以基于训练数据集进行训练以迭代地改进众包请求，该训练数据集包括对应于多个众包请求的多个结果，并操作机器人过程自动化电路(步骤9122)。可以向机器人过程自动化电路提供贷款的至少一个属性以便配置众包请求(步骤9124)。配置众包请求可以包括确定报酬。可以向机器人过程自动化电路提供贷款的至少一个属性以便确定将众包请求发布到的至少一个域(步骤9128)。
参考图92，描述了一种用于修改贷款的说明性和非限制性示例智能合约系统9200。该示例系统可以包括控制器9201。控制器9201可以包括数据收集电路9212、估价电路9244和若干人工智能电路9242，该人工智能电路包括智能合约电路9222、群集电路9232、管辖区定义电路9298以及贷款管理电路9260。数据收集电路9212可以被构造为确定对应于涉及贷款的多个实体中的每一个的位置信息。管辖区定义电路9298可以被构造为确定多个实体中的至少一个的管辖区以响应位置信息。智能合约电路9222可以被构造为至少部分地基于多个实体中的至少一个的管辖区来自动采取贷款的贷款相关动作9238。
智能合约电路9222还可以被构造为自动采取贷款相关动作以响应多个实体中的第一个处于第一管辖区以及多个实体中的第二个处于第二管辖区。
智能合约电路9222还可以被构造为自动采取贷款相关动作以响应多个实体中的一个从第一管辖区移动到第二管辖区。
贷款相关动作9238可以包括以下贷款相关动作中的至少一个贷款相关动作：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款的利率、延期支付要求、修改贷款的利率、验证抵押物的所有权、记录所有权的变化、评估抵押物的价值、发起对抵押物的检查、催收贷款、结束贷款、设置贷款的条款和条件、向借款人提供需要提供的通知、止赎贷款财产以及修改贷款的条款和条件。
智能合约电路9222还可以被构造为处理例如与通知相关的要求之类的多个管辖区特定的监管要求9268，并基于对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区向借款人提供适当的通知：贷款人、借款人、经由贷款提供的资金、贷款偿还或贷款的抵押物。
智能合约电路9222还可以被构造为处理例如与止赎相关的要求之类的多个管辖区特定的监管要求9268，并基于对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区向借款人提供适当的止赎通知：贷款人、借款人、经由贷款提供的资金、贷款偿还以及贷款的抵押物。
智能合约电路9222还可以被构造为处理用于设置贷款的条款和条件9224的多个管辖区特定的规则9270，并基于对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区配置智能合约9231：借款人、经由贷款提供的资金、贷款偿还以及贷款的抵押物。
智能合约电路9222还可以被构造为确定贷款的利率以使贷款符合可适用于对应于多个实体中选定的一个的管辖区的最大利率限制。
数据收集电路9212还可以被构造为监控贷款的抵押物的状况，并且其中智能合约电路还被构造为确定贷款的利率以响应贷款的抵押物的状况。
数据收集电路9212还可以被构造为监控多个实体中作为贷款的当事人的至少一个的属性，并且其中智能合约电路还被构造为确定贷款的利率以响应该属性。
智能合约电路9222还可以包括贷款管理电路9260，用于指定智能合约的条款和条件，该智能合约管理贷款条款和条件9224、贷款相关事件9239或贷款相关活动9272中的至少一个。
贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理管理、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
贷款的条款和条件中的每一个可以包括选自由以下各项组成的组的至少一个：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
数据收集电路9212还可以包括以下系统中的至少一个另外系统9262：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
估价电路9244可以被构造为使用估价模型9252基于对应于多个实体中的至少一个的管辖区来确定贷款的抵押物的价值。估价模型9252可以是管辖区特定的估价模型，并且其中对应于多个实体中的至少一个的管辖区包括对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区：贷款人、借款人、根据贷款提供的资金、根据贷款提供的资金的交付位置、贷款的支付以及贷款的抵押物。
贷款的条款和条件中的至少一个可以基于贷款的抵押物的价值。
抵押物可以包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
估价电路9244还可以包括交易结果处理电路9264，其被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进9250估价模型以响应结果数据。
估价电路9244还可以包括市场价值数据收集电路9248，其被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路可以监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据。可以基于抵押物的属性使用群集电路9232构造用于对抵押物进行估价的一组抵消抵押物9234。属性可以选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
参考图93，本文提供了一种用于修改贷款的智能合约方法9300。示例方法可以包括监控对应于涉及贷款的多个实体中的每一个的位置信息；(9302)；处理关于实体的位置信息，并至少部分地基于位置信息自动采取贷款的贷款相关动作(步骤9304)。示例方法包括处理多个管辖区特定的监管通知要求，并基于贷款人、借款人、经由所述贷款提供的资金、贷款偿还或贷款的抵押物向借款人提供适当的通知(步骤9308)。示例方法包括处理用于设置贷款的条款和条件的多个管辖区特定的规则，并基于贷款人、借款人、经由贷款提供的资金、贷款的偿还或贷款的抵押物配置智能合约(步骤9310)。示例方法还包括确定贷款的利率以使贷款符合可适用于对应于多个实体中选定的一个的管辖区的最大利率限制(步骤9312)。示例方法包括监控贷款的多个抵押物的条件或实体中作为贷款的当事人的至少一个的属性中的至少一个，其中条件或属性用于确定利率(步骤9314)。示例方法包括指定智能合约的条款和条件，该智能合约管理贷款条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动中的至少一个(步骤9318)。示例方法包括解释位置信息并使用估价模型基于位置信息确定贷款的多个抵押物的价值(步骤9320)。示例方法包括解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据(步骤9322)。示例方法包括监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息(步骤9324)。
可以基于所述多个实体中的相关一个的管辖区处理多个管辖区特定的要求，并且执行从以下操作中的至少一个操作：向借款人提供适当的通知，以响应包括监管通知要求的所述多个管辖区特定要求；设置用于设置所述贷款的条款和条件的特定规则，以响应包括用于所述贷款的条款和条件的管辖区特定规则的所述多个管辖区特定要求；确定所述贷款的利率使得所述贷款符合最大利率限制，以响应包括最大利率限制的所述多个管辖区特定要求；以及其中所述多个实体中的所述相关一个包括以下实体中的至少一个实体：贷款人、借款人、根据所述贷款提供的资金、所述贷款的偿还以及所述贷款的抵押物(步骤9308)。
可以监控贷款的多个抵押物的条件或多个实体中作为贷款的当事人的至少一个的属性中的至少一个，其中条件或所述属性用于确定利率(步骤9314)。
可以操作估价模型以基于多个实体中的至少一个的管辖区来确定贷款的抵押物的价值(步骤9320)。
可以解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据(步骤9322)。
现在参考图94，描述了一种用于修改贷款的说明性和非限制性示例智能合约系统9400。该示例系统可以包括控制器9401。控制器94101可以包括数据收集电路9412、估价电路9444和若干人工智能电路9442，该人工智能电路包括智能合约电路9422、群集电路9432以及贷款管理电路9460。
数据收集电路9412可以被构造为监控和收集关于涉及贷款9430的至少一个实体9498的信息。智能合约电路9422可以被构造为基于所监控和收集的关于涉及贷款的至少一个实体的信息，自动重组与贷款相关的债务。所监控和收集的信息可以包括贷款的多个抵押物9411的条件，或者基于贷款的契约的至少一个规则，并且其中重组发生在相对于与契约相关的至少一个实体确定的事件，或者重组可以基于数据收集电路监控的至少一个实体的属性9494。事件可以是贷款的抵押物未能超过贷款的剩余余额的所需分数值，或购买人相对于契约违约。
智能合约电路9422还可以被构造为基于贷款的契约以及所监控和收集的关于涉及贷款的至少一个实体的信息，确定事件的发生，并自动重组债务以响应事件的发生。
智能合约电路9422还可以包括贷款管理电路9460，该贷款管理电路可以被构造为指定智能合约的条款和条件，该智能合约管理贷款条款和条件9424、贷款相关事件9439或贷款相关活动9472中的至少一个。
贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
贷款的条款和条件可以包括选自由以下各项组成的组的至少一个：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
数据收集电路9412还可以包括以下系统中的至少一个另外系统9462：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
估价电路9444可以被构造为使用估价模型9452以基于所监控和收集的关于涉及贷款的至少一个实体的信息来确定抵押物的价值。该智能合约电路还可以被构造为基于所述抵押物的所述价值自动重构所述债务。
抵押物可以是以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
估价电路9444还可以包括交易结果处理电路9464，该交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据9410，并迭代地改进9450估价模型以响应结果数据。
估价电路9444还可以包括市场价值数据收集电路9448，其被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路9448监控至少一个公共市场中的抵消抵押物9434的定价或财务数据。可以基于抵押物的属性使用群集电路9432构造用于对抵押物进行估价的一组抵消抵押物9434。属性可以选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
现在参考图95，描述了一种用于修改贷款的说明性和非限制性示例智能合约方法9500。方法包括：监控和收集关于涉及贷款的至少一个实体的信息(步骤9502)；处理来自至少一个实体的监控的信息(步骤9504)；以及基于所监控和收集的关于至少一个实体的信息来自动重组与贷款相关的债务(步骤9508)。确定事件的发生可以基于贷款的契约以及所监控和收集的关于涉及贷款的至少一个实体的信息，确定事件的发生，并自动重组债务以响应事件的发生(步骤9509)。
可以指定智能合约的条款和条件，该智能合约管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个(步骤9510)。
操作估价模型以基于所监控和收集的关于涉及贷款的至少一个实体的信息来确定抵押物的价值(步骤9512)。
可以解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据(步骤9514)。
该方法还可以包括监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息(步骤9518)。
可以监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据(步骤9520)。
可以基于抵押物的属性使用群集电路构造用于对抵押物进行估价的一组抵消抵押物(步骤9522)。
现在参考图96，描述了一种用于修改贷款的说明性和非限制性示例智能合约系统9600。该示例系统可以包括控制器9601。控制器9601可以包括数据收集电路9612、社交网络输入电路9644、社交网络数据收集电路9632和若干人工智能电路9642，该人工智能电路包括智能合约电路9622、担保验证电路9698以及机器人过程自动化电路9648。
社交网络数据收集电路9632可以被构造为使用多个算法收集数据，所述多个算法用于监控关于涉及贷款9630的实体9664的社交网络信息以响应贷款担保参数。社交网络输入电路9644可以被构造为解释贷款担保参数。担保验证电路9698可以被构造为验证贷款的担保以响应所监控的社交网络信息。
贷款担保参数可以包括实体的财务状况，其中该实体是贷款的担保人。
担保验证电路9698还可以被构造为基于以下属性中的至少一个属性来确定财务状况：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭证、实体的多个转介、实体的多个证明，实体的多个行为、实体的位置、实体的管辖区以及实体的地理位置。
贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
数据收集电路9612可以被构造为获得关于贷款的抵押物的状况9611的信息，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、食用品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产，并且其中担保验证电路还被构造为验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
抵押物的状况9611可以包括以下各项中的状况属性：抵押物的质量、抵押物的所有权的状态、抵押物的拥有状态，抵押物的留置权状态、新的或已使用的状态、类型、类别、说明、产品特征集、模型、品牌、制造商、状态、背景、状况、价值、存储位置、地理位置、使用年限、维护历史、使用历史、事故历史、故障历史、所有权、所有权历史、价格、评估以及估价。条件可以作为抵押物数据存储9604。
社交网络输入电路9644还可以被构造为启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入贷款担保参数以建立社交网络数据收集和监控请求。
智能合约电路9622可以被构造为自动采取与贷款相关的动作以响应贷款的验证。与贷款相关的动作可以响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括以下动作中的至少一个动作：止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代、贷款催收以及向涉及贷款的二级实体提供警报。
机器人过程自动化电路9648可以被构造为基于在包括人类用户交互的训练数据集9646上与社交网络数据收集电路进行迭代训练，基于贷款的至少一个属性配置贷款担保参数。贷款的至少一个属性9630可以从管理贷款的智能合约电路获取。
训练数据集9646还可以包括来自多个社交网络数据收集的结果以及社交网络数据收集电路执行的监控请求。
机器人过程自动化电路9648还可以被构造为确定社交网络数据收集电路将应用到的至少一个域。
训练可以包括训练机器人过程自动化电路9648以配置多个算法。
现在参考图97，描述了一种用于修改贷款的说明性和非限制性示例智能合约方法9700。可以解释贷款担保参数(步骤9701)。可以使用多个算法收集数据，所述多个算法用于监控关于涉及贷款的实体的社交网络信息以响应贷款担保参数(步骤9702)。可以验证贷款的担保以响应所监控的社交网络信息(步骤9704)。可以启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入贷款担保参数以建立社交网络数据收集和监控请求(步骤9708)。可以自动进行与贷款相关的动作以响应贷款的验证(步骤9710)。可以迭代地训练机器人过程自动化电路以基于贷款的至少一个属性配置数据收集和监控动作，其中机器人过程自动化电路基于包括来自人类用户交互的结果中的至少一个的训练数据集使用所述多个算法进行训练(步骤9712)。可以确定所述多个算法将应用到的至少一个域(步骤9714)。
参考图98，描述了一种用于验证贷款担保条件的说明性和非限制性示例监控系统9800。该示例系统可以包括控制器9801。控制器9801可以包括物联网数据收集输入电路9844、物联网数据收集电路9832和若干人工智能电路9842，该人工智能电路包括智能合约电路9822、担保验证电路9898以及机器人过程自动化电路9848。
物联网数据收集输入电路9844可以被构造为解释贷款担保参数9892。物联网数据收集电路9832可以被构造为使用至少一个算法收集数据，所述至少一个算法用于从涉及贷款的实体中收集的以及关于涉及贷款9830的实体9864的物联网信息以响应贷款担保参数。担保验证电路9898被构造为验证贷款的担保以响应监控的IoT信息。
贷款担保参数9892可以包括实体的财务状况，其中实体是贷款的担保人。监控的IoT信息包括以下至少一项：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭证、实体的多个转介、实体的多个证明，实体的多个行为、实体的位置、实体的管辖区以及实体的地理位置。
贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
物联网数据收集电路9832可以被构造为获得关于贷款的抵押物的状况的信息，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、食用品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产，并且其中担保验证电路9898还被构造为验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
抵押物的状况9811可以包括以下各项中的状况属性：抵押物的质量、抵押物的所有权的状态、抵押物的拥有状态，抵押物的留置权状态、新的或已使用的状态、类型、类别、说明、产品特征集、模型、品牌、制造商、状态、背景、状况、价值、存储位置、地理位置、使用年限、维护历史、使用历史、事故历史、故障历史、所有权、所有权历史、价格、评估以及估价。
物联网数据收集输入电路9844还可以被构造为启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入贷款担保参数9892以建立物联网数据收集请求。
智能合约电路9622可以被构造为自动采取与贷款相关的动作以响应贷款的验证。与贷款相关的动作可以响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括以下动作中的至少一个动作：止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代、贷款催收以及向涉及贷款的二级实体提供警报。
机器人过程自动化电路9848可以被构造为基于在包括人类用户交互的训练数据集上与物联网数据收集电路进行迭代训练，基于贷款的至少一个属性配置贷款担保参数。贷款的至少一个属性可从管理贷款的智能合约电路获取。训练数据集9846还可以包括来自多个物联网数据收集的结果以及物联网数据收集电路执行的监控请求。
机器人过程自动化电路9848还可以被构造为确定物联网数据收集电路将应用到的至少一个域。
训练所述机器人过程自动化电路9848以配置所述至少一个算法。
参考图99，描述了一种用于验证贷款担保条件的说明性和非限制性示例监控方法9900。示例方法可以包括：解释贷款担保参数(步骤9902)；使用多个算法收集数据，所述多个算法用于从涉及贷款的实体中收集的以及关于涉及贷款的实体的物联网(IoT)信息以响应贷款担保参数(步骤9904)；以及验证贷款的担保以响应所监控的IoT信息(步骤9905)。
贷款担保参数可以用于获取关于实体的财务状况的信息，其中实体是贷款的担保人(步骤9908)。所述至少一种算法可以用于获取关于贷款的抵押物的状况的信息(步骤9910)，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、食用品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以个人财产；以及验证贷款的担保以进一步响应贷款的抵押物的状况。
启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入贷款担保参数以建立物联网数据收集请求(步骤9912)。
可以自动采取与贷款相关的动作以响应验证(步骤9914)。
与贷款相关的动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括止赎动作。
与贷款相关的动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括留置权管理动作。
与贷款相关的动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括利率调整动作。
与贷款相关的动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括违约发起动作。
与贷款相关的动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括抵押物的替代。
与贷款相关的动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括贷款催收。
与贷款相关的动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括向涉及贷款的二级实体提供警报。
可以迭代地训练机器人过程自动化电路以基于贷款的至少一个属性配置物联网数据收集和监控动作，其中机器人过程自动化电路基于包括来自人类用户交互的结果中的至少一个的训练数据集使用所述多个算法进行训练(步骤9918)。
可以确定所述至少一个算法将应用到的至少一个域(步骤9920)。训练可以包括训练机器人过程自动化电路以配置多个算法。
该训练数据集还可以包括来自一组IoT数据收集和监控请求的结果。
现在参考图100，描述了一种用于协商贷款的说明性和非限制性示例机器人过程自动化系统10000。该示例系统可以包括控制器10001。控制器10001可以包括数据收集电路10012、估价电路10044和若干人工智能电路10042，该人工智能电路包括自动贷款分类电路10032、机器人过程自动化电路10060、智能合约电路10084以及群集电路10082。
数据收集电路10012可以被构造为从与至少一次贷款交易相关的至少一个实体10078收集交互的训练集10010。自动贷款分类电路10032可以基于交互训练集10010进行训练，以对至少一个贷款协商动作进行分类。机器人过程自动电路10060可以基于由自动贷款分类电路10032分类的多个贷款协商动作10074和多个贷款交易结果10039的训练集进行训练，以代表新贷款的当事人协商新贷款10030的条款和条件10024。
该数据收集电路还可以包括以下系统中的至少一个另外系统10062：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。所述至少一个实体可以是至少一个贷款交易的当事人，并且可以选自由以下各项组成的实体：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
自动贷款分类电路10032可以包括选自以下系统中的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
机器人过程自动化电路10060还可以基于与涉及多个借贷过程的多个用户界面进行的多个当事人交互进行训练。
智能合约电路10084可以被构造为基于协商的结果自动配置用于新贷款10030的智能合约8。
分布式账本10080可以与新贷款10030相关联，其中分布式账本10080被构造为记录协商的结果和协商事件中的至少一个。
新贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
估价电路10044可以被构造为使用评估模型10052确定新贷款的抵押物的价值。抵押物可以包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
该估价电路还可以包括市场价值数据收集电路10048，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路10048可以监控至少一个公共市场中的抵消抵押物10034的定价或财务数据。可以基于抵押物的属性使用群集电路10082来构造用于对抵押物进行估价的一组抵消抵押物10034。属性可以选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。新贷款的条款和条件10024可以包括由以下各项组成的组中的至少一个成员：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、权限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
现在参考图101，描述了一种用于协商贷款的说明性和非限制性示例机器人过程自动化方法10000。示例方法可以包括：从与至少一次贷款交易相关的至少一个实体收集交互的训练集(步骤10102)；基于所交互的训练集来训练自动贷款分类电路，以对至少一个贷款协商动作进行分类(步骤10104)；以及基于由自动贷款分类电路分类的多个贷款协商动作和多个贷款交易结果的训练集来训练机器人过程自动化电路，以代表新贷款的当事人协商新贷款的条款和条件(步骤10108)。
机器人过程自动化电路可以基于与涉及多个借贷过程的多个用户界面进行的多个当事人交互进行训练(步骤10110)。
可以基于协商的结果自动配置新贷款的智能合约(步骤10112)。
在与新贷款相关联的分布式账本中记录贷款的结果和协商事件中的至少一个(步骤10114)。
可以使用估价模型来确定新贷款的抵押物的价值(步骤10118)。
该示例方法还可以包括监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息(步骤10120)。
可以基于抵押物的属性来使用群集电路构造用于对抵押物进行估价的一组抵消抵押物(步骤10122)。
参考图102，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统10200。示例系统可以包括数据收集电路10206和贷款交互训练集10204，该数据收集电路可以收集数据，例如贷款收回结果10203，该贷款交互训练集可以包括收回付款10205等。该数据可以从贷款交易10219、贷款数据10201和实体信息10202等中收集。该数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。贷款收款结果10203可以包括以下结果中的至少一个，例如：对收款联系人事件的响应；贷款付款；贷款借款人违约；贷款借款人破产；收回行为结果；一组收款行为的财务收益；关于收款的投资回报；涉及收款的当事人的声誉的衡量等。
该系统还可以包括人工智能电路10210，该人工智能电路可以被构造为至少部分地基于贷款交互训练集10204对一组贷款收回动作10209进行分类。人工智能电路10210可以包括以下系统中的至少一个，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
该系统还可以包括机器人过程自动化电路10213，其被构造为至少部分地基于贷款交互训练集10204和一组贷款收回结果10203代表贷款的当事人10212执行至少一个贷款收回动作10211。机器人过程自动化电路10213所采取的贷款收回动作10211可以是以下动作中的至少一个动作：发起收回流程、向收回代理转介贷款、配置收回通信、安排收回通信、配置用于收回通信的内容、配置结算贷款的要约、终止收回动作、延迟收回动作、配置用于备选支付计划的要约、发起诉讼、发起止赎、发起破产流程、发起重新拥有流程以及为抵押物设定留置权。贷款10212的当事人可以包括以下各项中的至少一个，例如：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。贷款10201可以包括以下各项中的至少一个：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。
该系统还可以包括接口电路10208，其被构造为从一个或多个实体10202接收交互10207。在一些实施例中，可以基于交互10207训练机器人过程自动化电路10213。该系统还可以包括智能合约电路10218，其被构造为确定贷款收回动作10211的协商完成以及基于协商10217的结果修改合约10216。
该系统还可以包括分布式账本电路10215，其被构造为确定与贷款收回动作10211相关联的收回结果10220或事件10221中的至少一个。分布式账本电路10215可以被构造为在与贷款、事件10221和/或收回结果10220相关联的分布式账本10214中记录。
参考图103，描述了一种说明性和非限制性的示例方法10300。示例方法10300可以包括步骤10301，该步骤收集一组贷款交易的实体之间的贷款交互训练集和一组贷款收回结果，其中贷款交互训练集包括收回贷款的一组付款。至少部分地基于贷款交互训练集对一组贷款收回动作进行分类(步骤10302)。该方法还可以包括步骤10303，该步骤至少部分地基于贷款交互训练集和一组贷款收回结果代表贷款的当事人指定贷款收回动作。
方法10300还可以包括步骤10304，该步骤确定贷款收回动作的协商完成。在步骤10305中，可以基于协商的结果修改智能合约。该方法还可以包括步骤10306，该步骤确定与贷款收回动作相关联的收回结果或事件中的至少一个。在步骤10307中，收回结果或事件中的至少一个可以记录在与贷款相关联的分布式账本中。
参考图104，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统10400。示例系统可以包括数据收集电路10406，其被构造为收集实体10402之间的贷款交互训练集，其中贷款交互训练集可以包括一组贷款再融资活动10403和一组贷款再融资结果10404。该系统可以包括人工智能电路10410，该人工智能电路被构造为对贷款再融资活动进行分类，其中人工智能电路基于贷款交互训练集进行训练。该系统可以包括机器人过程自动化电路10413，其被构造为代表第二贷款10412的当事人执行第二贷款再融资活动10411，其中机器人过程自动化电路基于一组贷款再融资活动和一组贷款再融资结果进行训练。示例系统可以包括数据收集电路10406，其可以收集实体10402之间的贷款交互训练集等的数据。与实体10402之间的一组贷款交互有关的数据可以包括与贷款再融资活动10403和贷款再融资结果10404有关的数据。该数据可以从贷款数据10401、关于实体10402的信息等收集。该数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。贷款再融资活动10403可以包括以下活动中的至少一个，例如：发起再融资要约；发起再融资请求；配置再融资利率；配置再融资付款计划；配置再融资余额；配置再融资抵押物；管理再融资收益的使用；移除或设置与再融资相关联的留置权；验证再融资所有权；管理检查过程；填充应用程序；协商再融资条款和条件；结束再融资等。
该系统还可以包括人工智能电路10410，其可以被构造为至少部分地基于贷款交互训练集10405对一组贷款再融资活动10409进行分类。人工智能电路10410可以包括以下系统中的至少一个，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
该系统还可以包括机器人过程自动化电路10413，其被构造为至少部分地基于一组贷款再融资活动10403和一组贷款再融资结果10404代表第二贷款10412的当事人执行第二贷款再融资活动10411。第二贷款当事人10412可以包括以下各项中的至少一个，例如：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。
第二贷款10419可以包括至少一个贷款，例如汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款等。
该系统还可以包括接口电路10408，其被构造为从一个或多个实体10402接收交互10407。在一些实施例中，可以基于交互10407训练机器人过程自动化电路10413。该系统还可以包括智能合约电路10418，其被构造为确定第二贷款再融资活动10411完成，并基于第二贷款再融资活动10411的结果修改智能再融资合约10417。
该系统还可以包括分布式账本电路10416，其被构造为确定与第二贷款再融资活动10411相关联的事件10415。分布式账本电路10416可以被构造为在与第二贷款10419相关联的分布式账本10414中记录与第二贷款再融资活动10411相关联的事件10415。
参考图105，描述了一种说明性和非限制性的示例方法10500。示例方法10500可以包括步骤10501，该步骤收集实体之间的贷款交互训练集，其中贷款交互训练集包括一组贷款再融资活动和一组贷款再融资结果。至少部分地基于贷款交互训练集对一组贷款再融资动作进行分类(步骤10502)。该方法还可以包括步骤10503，该步骤至少部分地基于一组贷款再融资活动和一组贷款再融资结果，代表第二贷款的当事人指定第二贷款再融资活动。
方法10500还可以包括步骤10504，该步骤确定第二贷款再融资活动完成。在步骤10505中，基于第二贷款再融资活动的结果，可以修改智能再融资合同。该方法还可以包括步骤10506，该步骤确定与第二贷款再融资活动相关联的事件。在步骤10507中，与第二贷款再融资活动相关联的事件可以记录在与第二贷款相关联的分布式账本中。
参考图106，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统10600。示例系统可以包括数据收集电路10605，其可以收集实体之间的贷款交互训练集10604等的数据，这些实体可以包括一组贷款合并交易10603等。该数据可以从贷款数据10601、关于实体10602的信息等收集。该数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及众包系统。
该系统还可以包括人工智能电路10610，其可以被构造为至少部分地基于贷款交互训练集10604将一组贷款分类为待合并候选贷款10608。人工智能电路10610可以包括以下系统中的至少一个，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
该系统还可以包括机器人过程自动化电路10613，其被构造为至少部分地基于贷款合并交易训练集10603代表贷款合并的当事人10612管理一组贷款的至少一个子集的合并10611。管理合并可以包括从一组候选贷款中识别贷款、准备合并要约、准备合并计划、准备传达合并要约的内容、安排合并要约、传达合并要约、协商对合并要约的修改、准备合并协议、执行合并协议、修改一组贷款的抵押物、处理用于合并的审查工作流程、管理检查、管理评估、设置利率、延期支付要求、设置付款计划或达成合并协议。
该人工智能电路还可以包括模型10609，其可用于对作为待合并候选贷款10608进行分类。模型10609可以处理实体的属性，这些属性可以包括当事人的身份、利率、支付余额、支付条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、支付状态、抵押物状况、以及抵押物价值等。
贷款合并的当事人10612可以包括至少一个当事人，例如：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。
贷款10601可以包括以下各项中的至少一个：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。
该系统还可以包括接口电路10607，其被构造为从一个或多个实体10602接收交互10606。在一些实施例中，可以基于交互10606训练机器人过程自动化电路10613。该系统还可以包括智能合约电路10620，其被构造为确定合并协商完成，并基于协商结果10619修改合约10618。
该系统还可以包括分布式账本电路10617，其被构造为确定与合并相关联的结果10615或协商事件10616中的至少一个。分布式账本电路10617可以被构造为记录在与贷款、事件10616和/或结果10615相关联的分布式账本10614中。
参考图107，描述了一种说明性和非限制性的示例方法10700。示例方法10700可以包括步骤10701，该步骤收集实体之间的训练贷款交互集，其中贷款交互训练集包括一组贷款合并交易。可以至少部分地基于贷款交互训练集将一组贷款分类为待合并候选贷款(步骤10702)。该方法还可以包括步骤10703，该步骤至少部分地基于一组贷款合并交易，代表合并的当事人管理该组贷款的至少一个子集的合并。
方法10700还可以包括步骤10704，该步骤从该组贷款的所述子集确定至少一个贷款的所述合并的协商完成。在步骤10705中，可以基于协商的结果修改智能合约。该方法还可以包括步骤10706，该步骤确定与所述一组贷款的至少所述子集的所述合并相关联的结果和协商事件中的至少一个。在步骤10707中，结果和协商事件中的至少一个可以记录在与合并相关联的分布式账本中。
参考图108，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统10800。该示例系统可以包括数据收集电路10805，该步骤可以收集关于一组保理贷款10801的实体10802的信息以及用于所述一组保理贷款交易10803的实体之间的训练交互集10804。该数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及众包系统。
该系统还可以包括人工智能电路10811，其可以被构造为至少部分地基于交互10804训练集对一组保理贷款中涉及的实体10808进行分类。人工智能电路10811可以包括以下系统中的至少一个，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
该系统还可以包括机器人过程自动化电路10813，其被构造为至少部分地基于保理贷款交易10803管理保理贷款10812。管理保理贷款可以包括管理以下各项中的至少一个：一组保理资产；一组候选贷款中的保理贷款鉴定；保理要约编制；保理计划编制；传达保理要约的内容编制；保理要约安排；保理要约传达；保理要约修改协商；保理协议编制；保理协议执行；一组保理贷款的抵押物修改；一组应收账款的转移处理；保理申请工作流程处理；检查管理；一组待保理资产的评估管理；利率设置；支付要求延期；付款计划设置；以及保理协议达成。
人工智能电路10811还可以包括可以用于处理涉及一组保理贷款的实体的属性的模型10809，其中所述属性可以包括：用于保理的资产、当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物的状况或抵押物的价值。用于保理的资产可以包括一组应收账款10810。实体10802中的至少一个实体可以是至少一个保理贷款交易10803的当事人。当事人可以包括以下各项中的至少一个，例如：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。
该系统还可以包括接口电路10807，其被构造为从一个或多个实体10802接收交互10806。在一些实施例中，可以基于交互10806训练机器人过程自动化电路10813。
该系统还可以包括智能合约电路10820，其被构造为确定保理贷款协商完成，并基于协商结果10819修改合约10818。
该系统还可以包括分布式账本电路10817，其被构造为确定与保理贷款的协商相关联的结果10815或协商事件10816中的至少一个。分布式账本电路10817可以被构造为记录在与保理贷款、事件10816和/或结果10815相关联的分布式账本10814中。
参考图109，描述了一种说明性和非限制性示例方法10900。示例方法10900可以包括步骤10901，该步骤收集关于涉及一组保理贷款的实体的信息以及用于一组保理贷款交易的实体之间的训练交互集。可以至少部分地基于贷款交互训练集对涉及一组保理贷款的实体进行分类(步骤10902)。该方法还可以包括步骤10903，该步骤至少部分地基于一组保理贷款交互来管理保理贷款。
方法10900还可以包括步骤10904，该步骤确定保理贷款协商完成。在步骤10905中，可以基于协商的结果修改智能合约。该方法还可以包括步骤10906，该步骤确定与保理贷款的协商相关联的结果和协商事件中的至少一个。在步骤10907中，结果和协商事件中的至少一个可以记录在与保理贷款相关联的分布式账本中。
参考图110，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统11000。该示例系统可以包括数据收集电路11006，其可以收集关于涉及一组抵押贷款活动11005的实体11002的信息以及用于该组保理贷款交易11003的实体之间的交互训练集11004该数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及众包系统。
该系统还可以包括人工智能电路11010，其可以被构造为至少部分地基于交互训练集11004对涉及一组抵押贷款活动的实体进行分类11009。人工智能电路11010可以包括以下系统中的至少一个，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
该系统还可以包括机器人过程自动化电路11012，其被构造为至少部分地基于一组抵押贷款活动11005和交互训练集11004中的至少一个来代理抵押贷款11011。该组抵押贷款活动11005和/或该组抵押贷款交易11003可以包括由以下各项组成的组中的活动：营销活动；一组潜在借款人鉴定；财产鉴定；抵押物鉴定；借款人资质；所有权搜索；所有权验证；财产评估；财产检查；财产估价；收入验证；借款人人口统计分析；出资人鉴定；可用利率确定；可用付款条款和条件确定；现有抵押分析；现有抵押条款与新抵押条款的比较分析；申请工作流程完成；应用领域数量；抵押协议编制；抵押协议安排完成；与出资人的抵押条款和条件的协商；与借款人的抵押条款和条件的协商；所有权转移；留置权设置；或抵押协议达成。
人工智能电路11010还可以包括可以用于处理涉及一组抵押贷款活动的实体的属性的模型，该属性可以是抵押属性、用作抵押物的资产、当事人的身份、利率、支付余额、支付条款、付款计划、抵押物的类型、财产的类型、当事人的财务状况、支付状态、财产的状况或财产的价值。在实施例中，代理抵押贷款包括至少一个活动，例如管理以下各项中的至少一个：抵押财产；根据一组借款人现状的候选抵押鉴定；抵押要约编制；传达抵押要约的内容编制；抵押要约安排；抵押要约传达；抵押要约修改协商；抵押协议编制；抵押协议执行；一组抵押贷款的抵押物修改；留置权转移处理；申请工作流程处理；检查管理；一组待抵押资产的评估管理；利率设置；支付要求延期；付款计划设置；抵押协议达成等。
在实施例中，实体11002中的至少一个实体是一组抵押贷款交易11003中的至少一个抵押贷款交易的当事人。当事人可以包括以下各项中的至少一个，例如：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。
该系统还可以包括接口电路11008，其被构造为从一个或多个实体11002接收交互11007。在一些实施例中，可以基于交互11007来训练机器人过程自动化电路11012。
该系统还可以包括智能合约电路11019，其被构造为确定抵押贷款协商完成以及基于协商的结果11018来修改智能合约11017。
该系统还可以包括分布式账本电路11016，其被构造为确定与抵押贷款的协商相关联的结果11014或协商事件11015中的至少一个。分布式账本电路11016可以被构造为记录在与抵押贷款、事件11015和/或结果11014相关联的分布式账本11013中。
参考图111，描述了一种说明性和非限制性示例方法11100。示例方法11100可以包括步骤11101，该步骤收集关于涉及一组抵押贷款活动的实体的信息以及用于该组保理贷款交易的实体之间的交互训练集。可以至少部分地基于贷款交互训练集对涉及一组保理贷款的实体进行分类(步骤11102)。该方法还可以包括步骤11103，该步骤至少部分地基于该组抵押贷款活动和交互训练集中的至少一个来代理抵押贷款。
方法11100还可以包括步骤11104，该步骤确定抵押贷款协商完成。在步骤11105中，可以基于协商的结果修改智能合约。该方法还可以包括步骤11106，该步骤确定与抵押贷款的协商相关联的结果和协商事件中的至少一个。在步骤11107中，结果和协商事件中的至少一个可以记录在与抵押贷款相关联的分布式账本中。
参考图112，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统11200。该示例系统可以包括数据收集电路11208，其可以收集关于涉及一组债务交易11201的实体11205、与实体相关的结果训练数据集11206以及债务管理活动训练集11207的数据。数据可以从多种来源和系统收集，例如：物联网设备、一组环境条件传感器、一组众包服务、一组社交网络分析服务或一组网络域查询算法等。
该系统还可以包括状况分类电路11214，其可以被构造为对实体11205中的至少一个实体的状况11211进行分类。状态分类电路11214可以包括模型11212和一组人工智能电路11213。模型11212可以使用与实体相关的结果训练数据集11206进行训练。人工智能电路11213可以包括以下系统中的至少一个，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
该系统还可以包括自动债务管理电路11216，其被构造为管理与债务11215相关的动作。自动债务管理电路11216可以基于债务管理活动训练集11207进行训练。
在实施例中，该组债务交易11201中的至少一个债务交易可以包括：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。
在实施例中，涉及该组债务交易的实体11205包括一组当事人11202和一组资产11204中的至少一个。资产11204可以包括：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。该系统还可以包括一组传感器11203，其位于该组资产中的至少一个资产11204上、该组资产中的至少一个资产的容器上以及该组资产中的至少一个资产的包装上，其中该组传感器用于将由该组传感器感测的传感器信息与该组资产中的至少一个资产的唯一标识符相关联。传感器11203可以包括图像、温度、压力、湿度、速度、加速度、旋转、扭矩、重量、化学物质、磁场、电场或位置。
在实施例中，该系统还可以包括一组区块链电路11224，其被构造为从数据收集电路11208和传感器组11203接收信息，并将该信息存储在区块链11226中。对区块链11226的访问可以经由安全访问控制接口电路11223提供。
自动代理电路11225可以被构造为处理与该组资产中的至少一个资产的价值、状况和所有权中的至少一个相关的事件，并且还被构造为执行与资产涉及的债务交易相关的一组动作。
该系统还可以包括接口电路11210，其被构造为从实体11205中的至少一个接收交互11209。在实施例中，自动债务管理电路11216可以基于交互11209进行训练。在一些实施例中，该系统还可以包括市场价值数据收集电路11218，其被构造为监控和报告与一组资产11204中的至少一个资产的价值相关的市场信息11217。市场价值数据收集电路11218还可以被构造为监控用于物品的至少一个定价和财务数据，所述物品类似于至少一个公共市场中的该组资产中的至少一个资产。可以使用基于该资产的属性的相似性群集算法来构造用于对该组资产中的至少一个资产进行估价的一组相似物品。在实施例中，资产的属性中的至少一个属性可以包括资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储、资产地理位置等。
在实施例中，系统还可以包括智能合约电路11222，其被构造为管理债务交易11221的智能合约11219。智能合约电路11222还可以被构造为建立债务交易11221的一组条款和条件11220。条款和条件中的至少一个可以包括债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约结果等。
在实施例中，与债务11215相关的至少一个动作可以包括提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的所述价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。来自债务管理活动训练集合11207的至少一个债务管理活动可以包括提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的所述价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。
参考图113，描述了一种说明性和非限制性示例方法11300。示例方法11300可以包括步骤11301，该步骤收集关于一组债务交易中涉及的实体、与所述实体相关的训练结果数据集以及债务管理活动训练集的信息。示例方法还可以包括至少部分地基于与所述实体相关的训练结果数据集，对所述实体的至少一个实体的状况进行分类(步骤11302)。示例方法还可以包括至少部分地基于所述债务管理活动训练集管理与债务相关的动作(步骤11303)。示例方法还可以包括从位于至少一个资产上的一组传感器接收信息(步骤11304)。示例方法还可以包括将信息存储在区块链中，其中经由用于涉及至少一个资产的债务交易的当事人的安全访问控制接口提供对区块链的访问(步骤11305)。在步骤11306中，该方法可以包括处理与所述一组资产中的至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件。在步骤11307中，该方法可以包括处理与所述资产涉及的债务交易相关的一组动作。在实施例中，该方法还可以包括接收来自所述实体中的至少一个的交互(步骤11308)，监控和报告与一组资产中的至少一个资产的价值相关的市场信息(步骤11309)，使用基于资产属性的相似性群集算法构造用于从所述一组资产中评估至少一个资产的一组相似物品(步骤11310)，管理用于债务交易的智能合约(步骤11311)以及建立用于所述债务交易的所述智能合约的一组条款和条件(步骤11312)。
参考图114，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统11400。
示例系统可以包括众包数据收集电路11405，其被构造为收集关于一组债券交易11402中涉及的实体11403和与所述实体11403相关的训练结果数据集的信息。该系统还可以包括状况分类电路11411，其被构造为使用来自所述众包数据收集电路11405的所述信息和模型11409对一组发行人11408的状况进行分类。模型11409可以使用与该组发行人相关的结果数据训练集11404进行训练。该示例系统还可以包括自动代理电路11419，其被构造为执行与债务交易相关的动作以响应所述一组发行人中的至少一个发行人的所述分类状况。在实施例中，至少一个实体11403可以包括一组发行人、一组债券、一组当事人和/或一组资产。至少一个发行人可以包括市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体或非营利实体。至少一个债券可以包括市政债券、政府债券、国库券、资产支持债券或公司债券。
在实施例中，状况分类电路11411分类的状况11408可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。众包资源数据收集电路11411可以被构造为启用用户界面11407，用户可以通过所述工作流程配置对与所述一组发行人的状况相关的信息的众包请求11406。
该系统还可以包括可配置数据收集和监控电路11413，其被构造为监控一组发行人11412中的至少一个发行人。可配置数据收集和监控电路11413可以包括系统，例如：物联网设备、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务或一组网络域查询算法。可配置数据收集和监控电路11413可以被构造为监控至少一个环境，例如：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅或车辆。
在实施例中，与一组组债券交易11402相关联的一组债券可以由一组资产11401支持。至少一个资产11401可以包括市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品、个人财产等。
在实施例中，该系统还可以包括自动代理电路11419，其被构造为处理与所述一组发行人中的所述至少一个发行人的至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件，并执行与所述债务交易相关的所述动作以响应所述处理的事件中的至少一个。
动作11418可以包括提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的所述价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务、合并债务等。状况分类电路11411可以包括以下系统中的一个，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
在实施例中，该系统还可以包括自动债券管理电路11427，其用于管理与该组发行人中的至少一个发行人涉及的债券11424相关的动作。自动债券管理电路11427可以基于债券管理活动11426训练。自动债券管理电路11427还可以基于与一组债券交易活动中涉及的一组用户界面进行的一组当事人11425交互进行训练。至少一个债券交易可以包括债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的所述价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务、合并债务等。
在实施例中，该系统还可以包括市场价值数据收集电路11417，所述市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与所述发行人或资产组中的至少一个的价值相关的市场信息11414。报告可以包括关于以下各项的报告：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。市场价值数据收集电路11417可以被构造为监控与至少一个公共市场中的所述一组资产的资产相似的物品的定价11416或财务数据11415。市场价值数据收集电路11417还可以被构造为基于所述资产的属性使用相似性群集算法构造用于评估所述资产的一组相似物品。来自所述属性的至少一个属性可以选自：所述资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储或资产地理位置。
在实施例中，系统还可以包括智能合约电路11423，其被构造为管理用于债券交易11422的智能合约11420以响应所述一组发行人中的所述至少一个发行人的所述分类状况。智能合约电路11423可以被构造为确定用于债券的条款和条件11421。至少一个条款和条件11421可以包括债务本金金额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、权限、契约、止赎状况、违约状况、违约结果等。
参考图115，描述了一种说明性和非限制性示例方法11500。示例方法11500可以包括步骤11501，该步骤收集关于涉及一组债券的一组债券交易和与所述实体相关的训练结果数据集的实体的信息。该方法还可以包括步骤11502，该步骤使用所收集的信息和模型对一组发行人的状况进行分类，其中使用与所述一组发行人相关的训练结果数据集来训练所述模型。该方法还可以包括处理与所述一组资产中的至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件(步骤11503)。该方法还可以包括步骤11504，该步骤执行与所述资产涉及的债务交易相关的动作；步骤11505，该步骤至少部分地基于所述债券管理活动训练集管理与债券相关的动作；步骤11506，该步骤监控和报告与所述发行人和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息；步骤11507，该步骤管理债券交易的智能合约，以及步骤11508，该步骤确定至少一个债券的所述智能合约的条款和条件。
现在参考图116，描述了用于监控债券11600的发行人状况的说明性和非限制性示例系统。该示例系统可以包括控制器11601。控制器11601可以包括数据收集电路11612、市场价值数据收集电路11656、社交网络输入电路11644、社交网络数据收集电路11632和若干人工智能电路11642，该人工智能电路包括智能合约电路11622、自动债券管理电路11650、状况分类电路11646、群集电路11662以及事件处理电路11652。
社交网络数据收集电路11632可以被构造为收集关于包括至少一个债券的至少一个交易11630中涉及的至少一个实体11664的信息；以及状况分类电路11646可以被构造为根据模型11674并且基于来自所述社交网络数据收集电路的信息分类所述至少一个实体的状况，其中使用与所述至少一个实体相关的多个训练结果数据集11654训练所述模型；以及该至少一个实体可以选自以下实体：债券发行人、债券、当事人和资产。该债券发行人可以选自由以下各项组成的债券发行人：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非赢利实体。该债券可以选自由以下各项组成的实体：市政债券，市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
在实施例中，由状况分类电路11648分类的状况可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。
社交网络数据收集电路11632还可以包括社交网络输入电路11644，其可以被构造为接收来自用户的输入，该输入用于配置对关于所述至少一个实体的信息的查询。
数据收集电路11612可以被构造为监控物联网设备、环境状况传感器、众包请求电路、众包通信电路、众包发布电路和用于查询网络域的算法中的至少一个。
由状况分类电路分类的状况11612可以是违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况或实体健康状况中的至少一个。
至少一个债券由至少一个资产支持。至少一个资产可以选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
事件处理电路11652可以被构造为处理与所述至少一个资产的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并执行与所述至少一个交易相关的动作。该动作可以选自下动作中的动作：债券交易、承保债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的所述价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券和合并债券。
状况分类电路11648还可以包括以下系统中的一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
自动债券管理电路11650可以被构造为管理与所述至少一个债券相关的动作，其中所述自动债券管理电路基于多个债券管理活动的训练数据集进行训练。
自动债券管理电路11650可以基于与多个债券交易活动中涉及的多个用户界面进行的多个当事方交互进行训练。所述多个债券交易活动可以选自以下所述债券交易活动：提供债券交易、承保债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券以及合并债券。
市场价值数据收集电路11656可以被构造为监控和报告与债券发放方，所述至少一个债券和资产中的至少一个的价值相关的市场信息。资产可以选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
市场价值数据收集电路11656还可以被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。
可以基于资产的属性使用群集电路11662来构造用于对资产进行估价的一组抵消抵押物11658。该属性可以选自由以下各项组成的属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及地理位置。
智能合约电路11622可以被构造为管理所述至少一个交易的智能合约。智能合约电路还可以被构造为确定至少一个债券的条款和条件。
条款和条件可以选自由以下各项组成的组：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
现在参考图117，描述了用于监控债券11700的发行人状况的说明性和非限制性示例方法。示例方法可以包括：收集关于涉及包括至少一个债券11702的至少一个交易的至少一个实体的社交网络信息；以及根据模型并基于社交网络信息对所述至少一个实体的状况进行分类，其中该模型使用与所述至少一个实体11704相关的多个结果的训练数据集进行训练。
可以处理11708与至少一个资产的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件。可以执行与所述至少一个事务相关的动作以响应事件11710。自动债券管理电路可以基于多个债券管理活动的训练集进行训练，以管理与所述至少一个债券11712相关的动作。示例方法还可以包括括监控和报告与债券发行人、所述至少一个债券和资产11714中的至少一个的价值相关的市场信息。
现在参考图118，描述了一种用于监控债券发行人状况的说明性和非限制性示例系统11800。该示例系统可以包括控制器11801。控制器11801可以包括数据收集电路11812、市场价值数据收集电路11856、物联网输入电路11844、物联网数据收集电路11832和若干人工智能电路11842，该人工智能电路包括智能合约电路11822、自动债券管理电路11850、状况分类电路11846、群集电路11862以及事件处理电路11852。
物联网数据收集电路11832可以被构造为收集关于包括至少一个债券的至少一个交易11830中涉及的至少一个实体11864的信息；以及状况分类电路11846可以被构造为根据模型11874并且基于来自所述物联网网络数据收集电路的信息分类所述至少一个实体的状况，其中使用与所述至少一个实体相关的多个训练结果数据集11854训练所述模型。该至少一个实体可以选自以下实体：债券发行人、债券、当事人和资产。该债券发行人可以选自由以下各项组成的债券发行人：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非赢利实体。该债券可以选自由以下各项组成的实体：市政债券，市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
在实施例中，状况分类电路11848分类的状况可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。
物联网数据收集电路11832还可以包括物联网输入电路11844，其可以被构造为接收来自用户的输入，该输入用于配置对关于所述至少一个实体的信息的查询。
数据收集电路11812可以被构造为监控物联网设备、环境状况传感器、众包请求电路、众包通信电路、众包发布电路和用于查询网络域的算法中的至少一个。
数据收集电路11812还可以被构造为监控以下组中的环境：市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅或车辆。
至少一个债券由至少一个资产支持。至少一个资产可以选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
事件处理电路11852可以被构造为处理与所述至少一个资产的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并执行与所述至少一个交易相关的动作。该动作可以选自下动作中的动作：债券交易、承保债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的所述价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券和合并债券。
状况分类电路11848还可以包括以下系统中的一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
自动债券管理电路11850可以被构造为管理与所述至少一个债券相关的动作，其中所述自动债券管理电路基于多个债券管理活动的训练数据集进行训练。
自动债券管理电路11850可以基于与涉及多个债券交易活动的多个用户界面进行的多个当事方交互进行训练。所述多个债券交易活动可以选自以下所述债券交易活动：提供债券交易、承保债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供
要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券以及合并债券。
市场价值数据收集电路11856可以被构造为监控和报告与债券发放方，所述至少一个债券和资产中的至少一个的价值相关的市场信息。资产可以选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
市场价值数据收集电路11856还可以被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。
可以基于资产的属性使用群集电路11662来构造用于对资产进行估价的一组抵消抵押物11658。该属性可以选自由以下各项组成的属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及地理位置。
智能合约电路11822可以被构造为管理所述至少一个交易的智能合约。智能合约电路还可以被构造为确定至少一个债券的条款和条件。
条款和条件可以选自由以下各项组成的组：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
现在参考图119，描述了用于监控债券11900的发行人状况的说明性和非限制性示例方法。示例方法可以包括：收集关于涉及包括至少一个债券11902的至少一个交易的至少一个实体的物联网信息；以及根据模型并基于物联网信息对所述至少一个实体的状况进行分类，其中该模型使用与所述至少一个实体11904相关的多个结果的训练数据集进行训练。
可以处理与至少一个资产的价值、状况和所有权中的至少一个相关的事件11908。可以执行与所述至少一个交易相关的动作以响应事件11910。自动债券管理电路可以基于多个债券管理活动的训练集进行训练，以管理与所述至少一个债券11912相关的动作。示例方法还可以包括括监控和报告与债券发行人、所述至少一个债券以及资产11914中的至少一个的价值相关的市场信息。
图120描述了一种系统12000，该系统包括物联网数据收集电路12014，该物联网数据收集电路被构造为收集关于补贴贷款交易12004中涉及的实体12002的信息(例如，其中实体可以是补贴贷款、当事人、补贴、担保人、补贴当事人、抵押物等，其中当事人可以是市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体和非营利实体中的至少一个)。在实施例中，物联网数据收集电路可以包括用户接口12016，其被构造为使用户能够配置对关于所述至少一个实体的信息的查询。该系统可以包括状况分类电路12018，该状况分类电路可以包括模型12020，其被构造为例如基于来自物联网数据收集电路的信息对补贴贷款交易中涉及的补贴贷款12008(例如，政补贴贷款、政府补贴贷款、学生贷款、资产支持补贴贷款或公司补贴贷款)的参数12006进行分类在实施例中，状况分类电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。补贴贷款可以通过以下资产担保：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品、个人财产等。由状况分类电路分类的状况可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。该模型可以使用与补贴贷款相关的多个结果12010的训练数据集进行训练。例如，补贴贷款可以是学生贷款，状况分类电路可以对以下各项中的至少一项进行分类：学生取得学位的进步、学生参与非营利活动和所述学生参与公共利益活动等。系统可以包括智能合约电路12022，其被构造为例如基于来自状况分类电路的分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件12012。系统可以包括被构造为监控实体的可配置数据收集和电路12024，诸如还包括社交网络分析电路12030、环境条件电路12032、众包电路12034以及用于查询网络域12036的算法，其中可配置数据收集和电路可以监控选择以下各项中的环境，例如：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅、车辆等。系统可以包括自动代理12026，其被构造为处理与资产的价值、状况和所有权相关的事件，并执行与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作，其中所述动作可以是：补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供需要提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款、合并补贴贷款等。系统可以包括自动补贴贷款管理电路12038，其被构造为管理与至少一个补贴贷款相关的动作，其中自动补贴贷款管理电路基于补贴贷款管理活动训练集进行训练。例如，自动补贴贷款管理电路可以基于与多个用户界面的多个当事人交互进行训练，其中当事人涉及多个补贴贷款交易活动，其中多个补贴贷款交易活动包括以下活动：提供补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供需要提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款以及合并补贴贷款。系统可以包括区块链服务电路12040，该区块链服务电路被构造为将补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式账本12042中。系统可以包括市场价值数据收集电路12028，其被构造为监控和报告与发行人、补贴贷款、资产等的价值相关的市场信息，其中可以报告选自由以下各项组成的资产中的资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。市场价值数据收集电路还可以被构造为监控公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。用于对资产进行估价的一组抵消资产可以使用基于资产属性的群集电路进行构造，其中该属性可以是类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储、地理位置等。智能合约电路可以被构造为管理补贴贷款交易的智能合约，其中智能合约电路可以设置补贴贷款的条款和条件，其中由智能合约电路指定和管理的补贴贷款的条款和条件可以包括：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约后果等。
图121描述了一种方法12100，该方法包括收集关于涉及补贴贷款交易的实体的信息12102。方法可以包括使用基于与所述至少一个补贴贷款相关的多个结果数据训练集进行训练的模型，基于所述信息对涉及补贴贷款交易的补贴贷款的参数进行分类12104。方法可以包括基于分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件12108。方法可以包括：处理与资产的价值、状况和所有权相关的事件；以及执行与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作12110。方法可以包括将补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式账本中12112。方法可以包括监控和报告与发行人、补贴贷款、资产等的价值相关的市场信息。
图122描述了一种系统12200，该系统包括社交网络分析数据收集电路12214，该社交网络分析数据收集电路被构造为收集关于涉及补贴贷款交易12204的实体12202(例如，其中实体可以是补贴贷款、当事人、补贴、担保人、补贴当事人、抵押物等，其中当事人可以是市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非盈利实体中的至少一个)的社交网络信息。在实施例中，社交网络分析数据收集电路可以包括用户界面12216，该用户界面被构造为使得用户能够配置关于所述至少一个实体的信息的查询，其中社交网络分析数据收集电路发起至少一个算法以响应查询，所述至少一个算法基于查询来从至少一个社交网络搜索和检索数据。系统可以包括状况分类电路12218，该状况分类电路可以包括模型12220，该模型被构造为例如基于来自社交网络分析数据收集电路的信息对涉及补贴贷款交易的补贴贷款12208(例如，市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款或公司补贴贷款)的参数12206进行分类。在实施例中，状况分类电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。补贴贷款可以通过以下资产担保：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品、个人财产等。由状况分类电路分类的参数可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。该模型可以使用与补贴贷款相关的多个结果12210的训练数据集进行训练。例如，补贴贷款可以是学生贷款，状况分类电路可以对以下各项中的至少一项进行分类：学生取得学位的进步、学生参与非营利活动和所述学生参与公共利益活动等。系统可以包括智能合约电路12222，其被构造为例如基于分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件12212。系统可以包括被构造为监控实体的可配置数据收集和电路12224，诸如还包括社交网络分析电路12230、环境条件电路12232、众包电路12234以及用于查询网络域12236的算法，其中可配置数据收集和电路可以监控选择以下各项中的环境，例如：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅、车辆等。系统可以包括自动代理12226，其被构造为处理与资产的价值、状况和所有权相关的事件，并执行与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作，其中所述动作可以是：补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供需要提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款、合并补贴贷款等。系统可以包括自动补贴贷款管理电路12238，其被构造为管理与至少一个补贴贷款相关的动作，其中自动补贴贷款管理电路基于补贴贷款管理活动训练集进行训练。例如，自动补贴贷款管理电路可以基于与多个用户界面的多个当事人交互进行训练，其中当事人涉及多个补贴贷款交易活动，其中多个补贴贷款交易活动包括以下活动：提供补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供需要提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款以及合并补贴贷款。系统可以包括区块链服务电路12240，该区块链服务电路被构造为将补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式账本12242中。系统可以包括市场价值数据收集电路12228，其被构造为监控和报告与发行人、补贴贷款、资产等的价值相关的市场信息，其中可以报告选自由以下各项组成的资产中的资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。市场价值数据收集电路还可以被构造为监控公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。用于对资产进行估价的一组抵消资产可以使用基于资产属性的群集电路进行构造，其中该属性可以是类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储、地理位置等。智能合约电路可以被构造为管理补贴贷款交易的智能合约，其中智能合约电路可以设置补贴贷款的条款和条件，其中由智能合约电路指定和管理的补贴贷款的条款和条件可以包括：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约后果等。
图123描述了一种方法12300，该方法包括收集关于涉及补贴贷款交易的实体的社交网络信息12302。方法可以包括使用基于与所述至少一个补贴贷款相关的多个结果数据训练集进行训练的模型，基于所述社交网络信息对涉及补贴贷款交易的补贴贷款的参数进行分类12304。方法可以包括基于分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件12308。方法可以包括：处理与资产的价值、状况和所有权相关的事件；以及执行与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作12310。方法可以包括将补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式账本中12312。方法可以包括监控和报告与发行人、补贴贷款、资产等的价值相关的市场信息。
图124描述了一种用于自动处理补贴贷款的系统12400，该系统包括众包服务电路12425，该众包服务电路被构造为收集与涉及一组补贴贷款交易12404的一组实体12402相关的信息。该组实体包括以下实体，例如：一组补贴贷款、一组当事人12416、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人、一组抵押物等。一组补贴当事人可以包括：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体、非盈利实体等。贷款可以是助学贷款，并且状况分类电路对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动、学生参与公益活动等。众包服务电路还可以被构造为具有用户界面12420，用户可以通过该用户界面配置关于一组实体的信息的查询，并且众包服务电路基于查询自动配置众包请求。所述一组补贴贷款可以通过一组资产12412担保：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品、个人财产等。示例系统可以包括状况分类电路12422，该状况分类电路包括模型12424和人工智能服务电路12436，该人工智能服务电路被构造为基于来自众包服务电路的信息对涉及交易的该组补贴贷款12410的一组参数12406进行分类，其中该模型使用与补贴贷款相关的结果训练数据集12414进行训练。该组补贴贷款可以包括市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款中的至少一个。由状况分类电路分类的状况可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。人工智能服务电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。示例系统可以包括智能合约电路12426，用于基于状况分类电路的所分类的一组参数来自动修改补贴贷款的条款和条件12418。智能合约服务电路可以用于管理补贴贷款交易的智能合约、设置补贴贷款的条款和条件等。在实施例中，由智能合约服务电路指定和管理的债务交易的一组条款和条件可以选自：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。示例系统可以包括可配置的数据收集和监控服务电路12428，用于监控诸如一组物联网服务、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务、一组用于查询网络域的算法等之类的实体。可配置的数据收集和监控服务电路还可以被构造为监控以下环境，例如：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅、车辆等。示例系统可以包括自动代理电路12430，该自动代理电路被构造为处理与资产的价值、状况和所有权相关的事件，并执行与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作，其中所述动作可以是：补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供需要提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款、合并补贴贷款等。示例系统可以包括自动补贴贷款管理电路12438，自动补贴贷款管理电路被构造为管理与补贴贷款相关的动作，其中自动补贴贷款管理电路可以基于补贴贷款管理活动训练集进行训练。自动补贴贷款管理电路可以基于与一组用户界面的一组当事人交互进行训练，其中当事人涉及一组补贴贷款交易活动，例如：提供补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供需要提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款、合并补贴贷款等。示例系统可以包括区块链服务电路12440，该区块链服务电路被构造为将该组补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式账本中。示例系统可以包括市场价值数据收集服务电路12432，其被构造为监控和报告与当事人、一组补贴贷款、一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息12434，其中可以报告以下各项组成的一组资产，例如：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。市场价值数据收集服务电路还可以被构造为监控与至少一个公共市场中的抵押物相似的物品的定价或财务数据。在实施例中，可以使用基于资产的以下属性的相似性群集算法12442来构造用于对资产进行估价的一组相似物品，例如资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储、资产的地理位置等。
图125描述了一种用于自动处理补贴贷款的方法12500，该方法包括：收集与涉及一组补贴贷款交易的一组实体相关的信息12502；基于人工智能服务、模型和来自众包服务的信息，对涉及补贴贷款交易的一组补贴贷款的一组参数进行分类，其中该模型基于与补贴贷款相关的结果的训练数据集进行训练12504；以及基于所分类的一组参数来修改补贴贷款的条款和条件12508。该组实体可以包括以下实体：一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人以及一组抵押物12510。一组补贴当事人可以包括：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非盈利实体12512。该组补贴贷款可以包括：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款12514。贷款可以是助学贷款，其中条件分类系统对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动以及学生参与公益活动12518。
图126描述了一种包括资产标识服务电路的系统12612，该系统被构造为解释对应于用于保管资产(例如，识别银行可以保管的资产)的金融实体12622的资产12624，其中身份管理服务电路12614可以被构造为认证对应于有权针对资产执行动作的可执行动作实体12626(例如，所有者、受益人、代理、受托人、保管人等)的标识符12628(例如，包括凭证12630)。例如，一组金融实体可以具有关于要针对资产执行动作的权限。区块链服务电路12616可以被构造为在区块链结构12618中存储多个资产控制特征12632，其中区块链结构可以包括分布式账本配置12620。例如，交易事件可以存储在区块链结构中的分布式账本中，其中金融实体和可执行动作实体可以通过区块链结构进行分布式访问以共享和分发资产事件。金融管理电路12610可以被构造为传送所述解释的资产和经认证的标识符以存储在所述区块链结构中作为资产控制特征，其中在所述分布式账本配置中将所述资产控制特征记录为资产事件12634(例如，所有权转让、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设定留置权、资产作为抵押物使用、指定受益人、以资产抵押贷款、提供关于资产的通知、资产检查、资产评估、报告用于税收目的的资产、分配资产所有权、处置资产、销售资产、购买资产或指定所有权状态等)。数据收集电路12602可以被构造为监控对多个资产的解释、对多个标识符的认证以及对资产事件的记录，其中数据收集电路可以与物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统以通信方式耦合。智能合约电路12604可以被构造为管理所述资产的托管，其中可以由智能合约电路基于在智能合约配置12606中实施的条款和条件12608并基于由数据收集服务电路收集的数据来管理与多个资产相关的资产事件。在实施例中，资产标识服务电路、身份管理服务电路、区块链服务电路和金融管理电路可以包括相应的应用程序编程接口(API)组件，该组件被构造为促进系统的电路之间的通信，例如其中电路的相应API组件还包括用户界面，该用户界面被构造为与系统的用户进行交互。
图127描述了一种方法，该方法包括解释对应于用于保管多个资产的金融实体的资产12702，例如其中对资产的解释可以包括识别金融实体负责保管的多个资产。方法可以包括认证对应于有权针对多个资产执行动作的可执行动作实体(例如，所有者、受益人、代理、受托人和保管人)的标识符(例如，包括凭证)12704，例如其中认证标识符包括验证对应于有权针对资产执行动作的可执行动作实体的标识符。方法可以包括在区块链结构(例如，包括分布式账本配置)中存储多个资产控制特征12708(例如，区块链结果可以结合区块链市场提供、利用基于区链的自动交易应用程序，区块链结构可以是跨多个资产节点的分布式区块链结构等)。该方法可以包括传送所述解释的资产和经认证的标识符以存储在所述区块链结构中作为资产控制特征，其中在所述分布式账本配置中将所述资产控制特征记录为资产事件12710。方法可以包括监控资产的解释、标识符的认证以及资产事件的记录12712，例如其中资产事件可以包括：所有权转让、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设置留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、发出相对于资产的通知、资产检查、资产评估、为征税目的报告资产、资产所有权分配、资产处置、资产出售、资产购买以及所有权状态指定。在实施例中，可以通过物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统、交互式众包系统等来执行监控。方法可以包括管理资产托管，其中与多个资产相关的资产事件可以基于在智能合约配置中实施的条款和条件并基于由数据收集服务电路12714收集的数据。方法可以包括与多个可执行动作实体共享和分发资产事件12718。方法可以包括基于可执行动作实体之间的交互将资产交易数据存储在区块链结构中12720。资产可以包括虚拟资产标签，其中解释资产包括识别虚拟资产标签(例如，资产控制特征的存储可以包括存储虚拟资产标签数据，例如其中虚拟资产标签数据是位置数据、跟踪数据等)。例如，对应于金融实体或可执行动作实体的标识符可以作为虚拟资产标签数据存储。
图128描述了一种系统12800，该系统包括借贷协议存储电路12802，该借贷协议存储电路被构造为存储借贷协议数据12804，该借贷协议数据包括借贷协议12814，其中借贷协议可以包括借贷条件数据12816。在实施例中，借贷条件数据可以包括至少一个借贷协议的条款和条件数据12818，该借贷协议的条款和条件数据与资产12820的止赎状况12822相关，该资产提供与抵押物资产12826相关的抵押物状况12824，例如用于担保借贷协议的偿还义务12828。系统可以包括数据收集服务电路12806，其被构造为监控借贷条件数据并基于借贷条件数据的变化来检测违约状况12808。此外，数据收集服务电路可以包括物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。系统可以包括智能合约服务电路12810，其被构造为：当数据收集服务电路检测到违约状况时，解释违约状况12812并传达违约状况指示12830，以便基于抵押物状况发起止赎过程12832。例如，止赎过程可以在公共拍卖网站上配置并发起抵押物的清单；配置并传送用于抵押物资产的运输指令集；为无人机配置指令集以运输抵押物资产；为机器人设备配置指令集以运输抵押物资产；发起用于自动替代一组替代抵押物的过程；发起抵押物跟踪过程；发起抵押物估价过程；向借款人发起消息，发起关于止赎的协商等。违约状况指示可以传达给智能锁和智能容器以锁定抵押物资产。协商可以由基于止赎训练集训练的机器人过程自动化系统来管理，并且可以涉及利率、支付条款、借贷协议抵押物等的修改。在实施例中，贷款协议存储电路、数据收集服务电路和智能合约服务电路中的每一个还可以包括相应的应用程序编程接口(API)组件，该组件被构造为促进系统的电路之间的通信，其中电路的相应API组件可以包括用户界面，该用户界面被构造为与系统的多名用户进行交互。
图129描述了一种用于促进抵押物止赎的方法12900，该方法包括存储包括借贷协议的借贷协议数据，其中借贷协议可以包括借贷条件数据，例如其中借贷条件数据包括借贷协议的条款和条件数据，该借贷协议的条款和条件数据与资产止赎状况相关，该资产止赎状况提供与抵押物资产相关的抵押物状况，用于担保至少一个借贷协议的偿还义务12902。方法可以包括监控借贷条件数据，并基于对借贷条件数据的变化检测违约状况12904。方法可以包括：解释违约状况12908；以及传达违约状况指示，该违约状况指示基于抵押物状况发起止赎过程12910。例如，止赎过程可以在公共拍卖网站上配置并发起抵押物的清单；配置并传送用于抵押物资产的运输指令集；为无人机配置指令集以运输抵押物资产；为机器人设备配置指令集以运输抵押物资产；发起用于自动替代一组替代抵押物的过程；发起抵押物跟踪过程；发起抵押物估价过程；向借款人发起消息，发起关于止赎的协商等12914。违约状况指示可以传达给智能锁和智能容器以锁定抵押物资产12912。协商可以由基于止赎训练集训练的机器人过程自动化系统来管理12918，并且可以涉及利率、支付条款、借贷协议抵押物等的修改。在实施例中，通信可以由相应的应用程序编程接口(API)提供12920，其中相应的API可以包括被构造为与多名用户交互的用户界面。
人工智能实施例
参考图4-31，在本发明的实施例(包括涉及人工智能3448、自适应智能系统3304、机器人过程自动化3422、专家系统、自组织、机器学习、模型训练等的实施例)中，可以受益于神经网络的使用，例如训练用于模式识别、用于预测、用于基于一组期望结果进行优化、用于分类或识别一个或多个参数、特征特性或现象、用于支持自主控制和其他目的神经网络。在本公开中对人工智能、专家系统、模型、自适应智能和/或神经网络的引用应该被理解为可选地包括在特定实施例允许的情况下使用各种不同类型的神经网络、机器学习系统、人工智能系统等，例如前馈神经网络、径向基础函数神经网络、自组织神经网络(例如Kohonen自组织神经网络)、递归神经网络、模块化神经网络、人工神经网络、物理神经网络、多层神经网络、卷积神经网络、神经网络与其他专家系统的混合(例如混合模糊逻辑-神经网络系统)、自编码神经网络、概率神经网络、时延神经网络、卷积神经网络、调控回授神经网络、径向基础函数神经网络、递归神经网络、Hopfield神经网络、Boltzmann机器神经网络、自组织映射(SOM)神经网络、学习向量量化(LVQ)神经网络、全递归神经网络、简单递归神经网络、回波状态神经网络、长期短期记忆神经网络、双向神经网络、分层神经网络、随机神经网络、遗传尺度RNN神经网络、机器神经网络委员会、联想神经网络、物理神经网络、瞬时训练神经网络、尖峰神经网络、新认知神经网络、动态神经网络、级联神经网络、神经模糊神经网络、组合模式生成神经网络、记忆神经网络、分层时间记忆神经网络、深度前馈神经网络、门控递归单元(GCU)神经网络、自动编码器神经网络、变分自动编码器神经网络、去噪自动编码器神经网络、稀疏自动编码器神经网络、Markov链神经网络、受限Boltzmann机器神经网络、深度信念神经网络、深度卷积神经网络、解卷积神经网络、深度卷积逆图形神经网络、生成对抗神经网络、液态机神经网络、极端学习机神经网络、回波状态神经网络、深度残差神经网络、支持向量机神经网络、神经图灵机神经网络和/或全息联想记忆神经网络、或前述神经网络的混合或组合、或与其他专家系统的组合，例如基于规则的系统，基于模型的系统(包括基于物理模型、统计模型、基于流的模型、生物模型、仿生模型等的系统)。
前述神经网络可以具有各种节点或神经元，其可以在输入时执行各种功能，例如从传感器或其他数据源(包括其他节点)接收的输入。功能可以涉及权重、特点、特点矢量等。神经元可以包括感知，模仿生物功能的神经元(例如人类的触觉，视觉，味觉，听觉和嗅觉)等。连续的神经元(例如具有S型激活)可以用于各种形式的神经网络的背景中，例如涉及反向传播的地方。
在许多实施例中，专家系统或神经网络可以被训练，例如由人类操作员或主管训练，或基于数据集，模型等进行训练。训练可以包括向神经网络呈现表示值的一个或多个训练数据集，例如传感器数据，事件数据，参数数据和其他类型的数据(包括在本公开中描述的许多类型)，以及一个或多个结果指标，例如过程的结果、计算的结果、事件的结果、活动的结果等。训练可以包括优化训练，例如训练神经网络以基于一种或多种优化方法优化一个或多个系统，例如Bayesian方法、参数Bays分类器方法、k-最近邻分类器方法、迭代方法、插值方法、Pareto优化方法、算法方法等。可以在变化和选择的过程中提供反馈，例如使用遗传算法，该遗传算法基于通过一系列轮次的反馈来演化一个或多个解决方案。
在实施例中，可以在云平台中部署多个神经网络，该云平台接收在一个或多个交易环境中收集(例如，由移动数据收集器收集的)并通过一个或多个网络(包括使用网络编码来提供有效传输)发送到该云平台的数据流和其他输入。在云平台中，通过可选地使用大规模并行计算能力，多个不同类型(包括模块形式、结构自适应形式、混合形式等)的神经网络可用于承担预测、分类、控制功能，并提供与本公开中披露的专家系统相关的其他输出。不同的神经网络可以被构造为相互竞争(可选地包括使用进化算法、遗传算法等)，使得例如通过专家系统可以为用于在给定上下文、工作流程、环境过程、系统中涉及的特定任务等，选择具有适当输入集、权重、节点类型和功能等的适当类型神经网络。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用前馈神经网络，其将信息在一个方向上通过一系列神经元或节点移动到输出，这些信息例如来自数据输入(例如与至少一个资源相关的数据源或与交易环境相关的参数)或在本公开中提及的任何数据源。数据可以从输入节点移动到输出节点，可选地通过一个或多个隐藏节点，而没有循环。在实施例中，前馈神经网络可以用各种类型的单元(例如二进制的McCulloch-Pitts神经元，其中最简单的是感知器)构造。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用胶囊神经网络，其例如用于关于交易环境的预测、分类或控制功能，这些功能例如涉及本公开中描述的一台或多台机器和自动化系统。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用径向基函数(RBF)神经网络，其在涉及多维空间中内插的一些情况下可能是优选的(例如，其中内插有助于优化多维函数，例如用于优化本文描述的数据市场、优化发电系统的效率或输出、工厂系统等，或涉及多个维度的其他情况。在实施例中，RBF神经网络中的每个神经元将来自训练集中的示例存储为“原型”。涉及该神经网络的功能的线性为RBF提供通常不会遇到局部最小值或最大值的问题的优点。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用径向基础函数(RBF)神经网络，例如采用根据中心的距离标准的神经网络(例如，高斯函数)。在多层感知器中，可以应用径向基函数作为隐藏层的替代，例如S形隐藏层变换。RBF网络可以具有两个层，例如其中输入被映射到隐藏层中的每个RBF上。在实施例中，输出层可以包括隐藏层值的线性组合，其表示例如平均预测输出。输出层值可以提供与统计中的回归模型的输出相同或相似的输出。在分类问题中，输出层可以是隐藏层值的线性组合的S形函数，表示后验概率。两种情况下的性能通常通过收缩技术改进，例如经典统计中的岭回归。这对应于Bayesian框架中对小参数值(因此平滑输出函数)的先验信念。RBF网络可以避免局部最小值，因为在学习过程中调整的唯一参数是从隐藏层到输出层的线性映射。线性确保误差表面是二次的，因此具有单个最小值。在回归问题中，这可以在一个矩阵运算中找到。在分类问题中，可以使用迭代重新加权最小二乘函数等来处理由S形输出函数引入的固定非线性。
RBF网络可以使情况如支持向量机(SVM)和高斯过程(其中RBF是核函数)的核方法。可以使用非线性核函数将输入数据投影到可以使用线性模型解决学习问题的空间中。
在实施例中，RBF神经网络可以包括输入层、隐藏层和求和层。在输入层中，每个预测变量在输入层中出现一个神经元。在分类变量的情况下，使用N-1个神经元，其中N是类别的数量。在实施例中，输入神经元可以通过减去中值并除以四分位数间距来标准化值范围。然后，输入神经元可以将值反馈到隐藏层中的每个神经元。在隐藏层中可以使用可变数量的神经元(由训练过程确定)。每个神经元可以由径向基础函数组成，该函数以具有与多个预测变量一样多的维度的点为中心。对于每个维度，RBF函数的扩展(例如，半径)可以是不同的。中心和扩展可以通过训练来确定。当呈现来自输入层的输入值的矢量时，隐藏的神经元可以从神经元的中心点计算测试情况的欧几里德距离，然后将RBF核函数应用于该距离，例如使用扩展值。然后可以将所得值传递到求和层。在求和层中，来自隐藏层中的神经元的值可以乘以与神经元相关联的权重，且可以添加到其他神经元的加权值。这个总和成为输出。对于分类问题，为每个目标类别生成一个输出(具有单独的权重集和求和单元)。类别的值输出是被评估的情况具有该类别的概率。在RBF的训练中，可以确定各种参数，例如隐藏层中的神经元的数量，每个隐藏层函数的中心的坐标，每个维度中的每个函数的扩展，以及当它们传递到求和层时应用于输出的权重。训练可以通过聚类算法(例如k均值聚类)，通过进化方法等来使用。
在实施例中，递归神经网络可以具有时变的实值(不仅仅是0或1)激活(输出)。每个连接可具有可修改的实值权重。一些节点称为标记节点、一些输出节点和其他隐藏节点。对于离散时间设置中的监督学习，实值输入矢量的训练序列可以成为输入节点的激活序列，一次一个输入矢量。在每个时间步长，每个非输入单元可以将其当前激活计算为其接收连接的所有单元的激活的加权和的非线性函数。系统可以在某些时间步长明确激活(独立于输入信号)某些输出单元。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自组织神经网络，例如Kohonen自组织神经网络，例如用于数据视图的可视化，例如作为高维数据的低维视图。自组织神经网络可以对一组输入数据应用竞争学习，例如从一个或多个传感器或来自交易环境或与之相关联的其他数据输入，该交易环境包括与交易环境相关的任何机器或部件。在实施例中，自组织神经网络可用于识别数据中的结构，例如未标记的数据，例如从交易环境中的一系列数据源或传感器感测的数据，其中数据源是未知的(例如事件可能来自一系列未知源中的任何一个)。自组织神经网络可以组织数据中的结构或模式，使得其可以被识别、分析和标记，例如将市场行为结构识别为对应于其他事件和信号。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用递归神经网络，其可以允许数据的双向流动，例如在连接的单元(例如，神经元或节点)形成有向循环的情况下。这种网络可用于建模或呈现动态时间行为，例如涉及到动态系统中的动态时间行为，这些动态系统例如在本公开中描述的各种自动化系统、机器和设备，例如为了收集数据、测试现货市场交易、执行交易等而与市场交互的自动代理，其中动态系统行为涉及用户可能希望理解、预测、控制和/或优化的复杂交互。例如，递归神经网络可用于预测市场状态，例如涉及动态过程或动作的市场状态，这些动态过程或动作例如在交易环境市场中训练或实现交易环境市场的资源的状态变化。在实施例中，递归神经网络可以使用内部存储器来处理本文描述的各种类型输入序列，例如来自其他节点和/或来自交易环境提供的或与交易环境有关的传感器或其他数据输入。在实施例中，递归神经网络还可用于模式识别，例如用于基于行为签名、简档、一组特征向量(例如在音频文件或图像中)等来识别机器、部件、代理或其他项目。在非限制性示例中，递归神经网络可以通过学习对来自训练数据集的转变进行分类，从而识别市场或机器的操作模式的转变，该训练数据集包括来自应用于或关于一个或多个资源的传感器的一个或多个数据源的数据流。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用模块化神经网络，其可以包括由中介调整的一系列独立神经网络(例如本文所述的各种类型的神经网络)。模块化神经网络中的每个独立神经网络可以与单独的输入一起工作，完成构成整个模块化网络要执行的任务的子任务。例如，模块化神经网络可以包括用于模式识别的递归神经网络，例如识别哪种类型的机器或系统正被一个或多个传感器感测，该传感器是作为输入通道提供给模块化网络和RBF神经网络用于优化被理解后的机器或系统行为。中介可以接受每个单独神经网络的输入，处理它们，并为模块化神经网络创建输出，例如适当的控制参数、状况预测等。
本公开中包含本文所描述的各种神经网络类型的任意两个、三个之间的组合或更多组合。这可以包括如下组合，其中专家系统使用一种用于识别模式(例如，指示问题或故障情况的模式)的神经网络和使用用于基于所识别的模式自组织活动或工作流程(例如响应所识别的条件或模式，提供管理系统自主控制的输出)的不同的神经网络。这还可以包括如下组合，其中专家系统使用一种用于对项目进行分类(例如，识别机器、部件或运行模式)的神经网络和一种用于预测项目的状况(例如，故障状况、操作状况、预期状况、维修状况等)的不同神经网络。模块化神经网络还可以包括如下状况，其中专家系统使用一种用于确定状况或上下文(例如机器、过程、工作流程、市场、存储系统、网络、数据收集器等的状况)的神经网络和一种用于自组织一个涉及状况或上下文的过程(例如，数据存储过程、网络编码过程、网络选择过程、数据市场过程、发电过程、制造过程、精炼过程、挖掘过程、镗孔过程或本文描述的其他过程)的不同的神经网络。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用物理神经网络，在物理神经网络中，可使用一个或多个硬件元素来执行或模拟神经行为。在实施例中，一个或多个硬件神经元可以用于对表示传感器数据的电压值、电流值等进行流处理，例如通过为一个或多个交易提供能源或消耗能源的一台或多台机器，计算来自表示能耗、能源生产等的模拟传感器输入的信息。一个或多个硬件节点可以被配置成流出由神经网络的活动产生的输出数据。硬件节点可以包括一个或多个芯片、微处理器、集成电路、可编程逻辑控制器、专用集成电路、现场可编程门阵列等，这些硬件节点可以用于优化正在产生或消耗能源的机器，或者优化本文描述的任何类型的神经网络的某些部分的另一个参数。硬件节点可以包括用于加速计算的硬件(例如，用于对输入数据执行基本或更复杂的计算以提供输出的专用处理器、用于过滤或压缩数据的专用处理器、用于解压缩数据的专用处理器、用于压缩特定文件或数据类型(例如，用于处理图像数据、视频流、声信号、热图像、热图等)的专用处理器等)。物理神经网络可以体现在数据收集器中，包括可以通过在变化的配置中切换或路由输入来重新配置的数据收集器，例如在数据收集器内提供不同的神经网络配置用于处理不同类型的输入(具有可选地在专家系统的控制下的切换和配置，专家系统可以包括位于数据收集器上或远程的基于软件的神经网络)。物理或至少部分物理的神经网络可以包括位于存储系统中的物理硬件节点，例如用于在机器、数据存储系统、分布式账本、移动设备、服务器、云资源或交易处理环境中存储数据，例如用于将输入/输出功能加速到向神经网络提供数据或从神经网络获取数据的一个或多个存储元件。物理的或至少部分物理的神经网络可以包括位于网络中的物理硬件节点，以例如用于在工业环境内、向工业环境或从工业环境中传输数据，以例如用于加速网络中的一个或多个网络节点的输入/输出功能，加速中继功能等。在物理神经网络的实施例中，电可调电阻材料可用于模拟神经突触的功能。在实施例中，物理硬件模拟神经元，软件模拟神经元之间的神经网络。在实施例中，神经网络补充常规算法计算机。它们是多用途的，可以在不需要任何指令的情况下被训练来执行适当的功能，例如分类功能、优化功能、模式识别功能、控制功能、选择功能、评估功能等。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用多层前馈神经网络，例如用于一个或多个项目、现象、模式、状况等的复杂模式分类。在实施例中，多层前馈神经网络可以通过诸如遗传算法的优化技术来训练，例如探索规模大而复杂的期权空间来找到最优或接近最优的全局解。例如，可以使用一个或多个遗传算法训练多层前馈神经网络来分类复杂的现象，例如识别机器的复杂操作模式，例如涉及机器之间的复杂交互的模式(包括干扰效应、共振效应等)、涉及非线性现象的模式、涉及关键故障的模式，例如在同时发生多个故障的情况下，使得难以分析根本原因等。在实施例中，多层前馈神经网络可用于对来自市场监视的结果进行分类，该市场监视包括例如监视在市场内操作的系统，例如自动代理，以及监视实现市场的资源，例如计算、联网、能源、数据存储、储能和其他资源。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用前馈、反向传播多层感知(MLP)神经网络，例如用于处理一个或多个遥感应用，例如用于从分布在各种交易环境中的传感器取得输入。在实施例中，MLP神经网络可用于交易环境和资源环境分类，例如借贷市场、现货市场、远期市场、能源市场、可再生能源额度(REC)市场、联网市场、广告市场、频谱市场、票务市场、报酬市场、计算市场以及本公开中提及的其他环境，以及产生它们的物理资源和环境，例如能源资源(包括可再生能源环境、挖掘环境、勘探环境、钻井环境等)，还包括用于地质构造(包括地下特征和地面上特征)分类、材料(包括流体、矿物、金属等)分类，以及其他问题。这可以包括模糊分类。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用结构适配神经网络，其中神经网络的结构是基于例如规则、感测到的条件、环境参数等而进行适配的。例如，如果神经网络不收敛于解决方案，例如对项目进行分类或到达预测，则当在一定数量的训练之后对一组输入进行操作时，可以例如通过将节点的某个子集之间的数据路径从单向切换到双向数据路径，对例如从前馈神经网络到递归神经网络的神经网络进行修改。可以在专家系统的控制下出现结构适配，以例如在触发、规则或事件出现的情况下触发适配，例如识别阈值的出现(例如在给定的时间内没有对解收敛)或识别需要不同的或附加的结构的现象(例如识别出系统正在动态变化或以非线性方式变化)。在一个非限制性示例中，专家系统可以在接收到正在被分析的系统中的无级变速器被用于驱动发电机、涡轮机等的指示时，从简单的神经网络结构(例如前馈神经网络)切换到更复杂的神经网络结构(例如递归神经网络、卷积神经网络等)。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自动编码器、自动连接器或Diabolo神经网络，其可以类似于多层感知器(MLP)神经网络，例如可能存在输入层、输出层和连接它们的一个或多个隐藏层。然而，自动编码器中的输出层可以具有与输入层相同数量的单元，其中MLP神经网络的目的是重构它自己的输入(而不仅仅是发出目标值)。
因此，自动编码器可以作为无监督的学习模型来操作。例如，自动编码器可以用于无监督学习高效编码，例如用于降维，用于学习数据的生成模型等。在实施例中，自动编码神经网络可用于自学习有效网络编码，该有效网络编码用于通过一个或多个网络从机器传输来自机器的模拟传感器数据或传输来自一个或多个数据源的数字数据。在实施例中，自动编码神经网络可用于自学习用于存储数据流的有效存储方法。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用概率神经网络(PNN)、其在实施例中可以包括多层(例如，四层)前馈神经网络，其中各层可以包括输入层、隐藏层、模式/求和层和输出层。在PNN算法的一个实施例中，每个类的母概率分布函数(PDF)可以近似于例如Parzen窗函数和/或非参数函数。然后，使用每个类的PDF，估测新输入的类概率，并且可以采用贝叶斯规则，以例如将其分配给具有最高后验概率的类。PNN可以包含贝叶斯网络，并且可以使用统计算法或分析技术，例如核Fisher判别分析技术。PNN可用于本文公开的大范围实施例的任一个中的分类和模式识别。在一个非限制性示例中，概率神经网络可以用于基于发动机的传感器和仪器的数据输入收集来预测发动机的故障情况。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用时延神经网络(TDNN)，其可以包括用于识别独立于序列位置的特征的序列数据的前馈结构。在实施例中，为了考虑数据中的时间偏移，将时延添加到一个或多个输入，或一个或多个节点之间，使得多个数据点(从不同的时间点)一起被分析。时延神经网络可使用例如感知器网络形成更大的模式识别系统的一部分。在实施例中，可以利用监督学习来训练TDDNN，例如，利用反向传播或在反馈下训练连接权重。在实施例中，TDNN可用于处理来自不同流的传感器数据，例如速度数据流、加速度数据流、温度数据流、压力数据流等，其中时延用于及时匹配数据流，例如帮助理解涉及对各种流的模式(例如，在现货或远期市场中的价格模式的变化)。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用卷积神经网络(在某些情况下被称为CNN、ConvNet、平移不变的神经网络或空间不变的神经网络)，其中单元以类似于人脑视觉皮层的模式连接。神经元可以响应于在受限制的空间区域(被称为感受场)中的刺激。感受场可以部分重叠，使得它们共同覆盖整个(例如，视觉)场。节点响应可以通过例如卷积运算，使用例如用最小预处理的多层感知器进行数学计算。卷积神经网络可以用于图像和视频流中的识别，例如，使用设置在例如无人机或移动机器人上的移动数据收集器上的摄像机系统，识别大环境中的机器类型。在实施例中，卷积神经网络可以用于提供基于数据输入的推荐，包括传感器输入和其他上下文信息，例如推荐用于移动数据收集器的路由。在实施例中，卷积神经网络可以用于处理输入，例如用于由在环境中的工作流中涉及的一个或多个参与方提供的指令的自然语言处理。在实施例中，可以对卷积神经网络部署大量神经元(例如，100,000、500,000或更多)，多个(例如，4、5、6或更多)层以及许多(例如，数百万)参数。卷积神经网络可以使用一个或多个卷积网。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用管理反馈网络，例如用于识别突发事件(例如在交易性环境中先前未理解的新类型的行为)。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用学习向量量化神经网络(LVQ)。类的原型代表可以在基于距离的分类方案中，连同适当的距离测度一起参数化。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用回波状态网络(ESN)，其可以包括具有稀疏连接的随机隐藏层的递归神经网络。输出神经元的权重可以改变(例如，权重可以基于反馈来训练)。在实施例中，ESN可用于处理时间序列模式，例如，在示例中，识别与市场相关联的事件模式，例如响应于激励的价格变化模式。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用双向递归神经网络(BRNN)，例如使用有限序列的值(例如，来自传感器的电压值)来基于元素过去和将来的上下文预测或标记序列的每个元素。这可以通过添加两个RNNs的输出来完成，例如一个从左到右处理序列，另一个从右到左处理序列。组合输出是目标信号的预测，例如由教师或监督者提供的信号。双向RNN可以与长短期记忆RNN相结合。
在实施例中，本文所描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用分层RNN，该分层RNN以各种方式连接元素以分解分层行为，例如，将其分解为有用的子程序。在实施例中，分层RNN可用于管理交易环境中的数据收集的一个或多个分层模板。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用随机神经网络，该随机神经网络可以引入随机变体到网络中。这种随机变异可以被看作是一种统计抽样的形式，例如蒙特卡洛抽样。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用遗传尺度递归神经网络。在这样的实施例中，RNN(通常是长短期记忆(LSTM))用于将序列分解成若干尺度，其中每个尺度在两个连续点之间形成主长度。一阶尺度由一个法线RL'JN组成，二阶尺度由所有通过两个指数分隔的点组成等。N阶RNN连接第一个节点和最后一个节点。来自所有不同尺度的输出可以被视为成员委员会，并且相关联的分数可以用于下一次迭代的遗传使用。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用机器委员会(CoM)，包括在给定示例上共同“投票”的不同神经网络的集合。由于神经网络可能遭受局部极小化，从相同的架构和训练开始，但是使用随机不同的初始权重常常给出不同的结果。CoM趋向于稳定结果。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用联想神经网络(ASNN)，例如涉及对将多个前馈神经网络和k最近邻技术进行组合的机器委员会的扩展。在KNN的分析案例中，可以使用集成响应之间的相关性作为距离的度量。这纠正了神经网络集成的偏差。联想神经网络可以具有与训练集重合的记忆。如果新的数据变得可用，网络立即提高其预测能力，并提供数据估计(自学习)，而不进行再培训。ASNN的另一个重要特征是，通过分析模型空间中的数据实例之间的相关性来解译神经网络结果是可行的。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用瞬时训练的神经网络(ITNN)，其中隐藏层和输出层的权重直接从训练向量数据映射。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用脉冲神经网络(SNN)，其可以明确地考虑输入的时间。网络输入和输出可以表示为一系列尖峰(例如脉冲函数或更复杂的形状)。SNN可以处理时域中的信息(例如，随时间变化的信号，例如涉及市场或交易环境的动态行为的信号)。它们通常作为递归网络实现。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用动态神经网络，该动态神经网络处理非线性多变量行为，并且包括时效行为的学习，例如瞬态现象和时延效应。瞬变可以包括市场变量的变动行为，例如价格、可用数量、可用对方等。
在实施例中，级联相关可以用作架构和监督学习算法，补充固定拓扑网络中权重的调整。级联相关可以从最小网络开始，然后自动地逐个训练和添加新的隐藏单元，创建多层结构。一旦一个新的隐藏单元被添加到网络中，它的输入侧权重可以被冻结。然后，该单元成为网络中的永久性特征检测器，可用于产生输出或用于创建其他更复杂的特征检测器。级联相关架构可以快速学习，确定其自身的大小和拓扑结构，并且即使训练集改变并且不需要反向传播，也保留其所构建的结构。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用神经模糊网络，例如涉及人工神经网络的主体中的模糊推理系统。取决于类型，若干层可以模拟模糊推理所涉及的过程，例如模糊化、推理、聚合和去模糊化。将模糊系统嵌入到神经网络的一般结构中，作为使用可用训练方法的益处，以找到模糊系统的参数。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用组合模式产生网络(CPPN)，例如关联神经网络(ANN)的变化，该网络不同于激活函数集及其应用方式。虽然典型的ANN通常只包含sigmoid函数(有时还有高斯函数)，但CPPN可以包括这两种类型的函数以及许多其他函数。此外，CPPN可以应用程序于可能输入的整个空间，从而它们可以表示完整的图像。由于它们是函数的组合，因此CPPN实际上以无限分辨率编码图像，并且可以在无论分辨率是不是最优的情况下对特定显示进行采样。
这种类型的网络可以在不进行再训练的情况下添加新的模式。在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统例如通过创建特定的存储器结构，可以使用一次性联想记忆网络，该网络使用相邻连接的分层阵列将每个新模式分配给正交平面。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用分层时间记忆(HTM)神经网络，例如涉及新皮层的结构和算法特性。HTM可以使用基于记忆预测理论的仿生模型。HTM可以用来发现和推断观察到的输入模式和序列的高层次原因。
在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用全息关联存储器(HAM)神经网络，其可以包括模拟的、基于相关性的关联的刺激响应系统。信息可以映射到复数的相位定向上。该记忆对联想记忆任务、泛化和具有可变注意的模式识别是有效的。
在实施例中，涉及网络编码的各种实施例可用于对神经网络中的网络节点之间的传输数据进行编码，例如节点位于交易环境中的一台或多台数据收集器或机器中。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例平台或系统可以包括：区块链服务电路，其被构造为解释对应于多个当事人的多个访问控制特征，多个当事人与贷款相关联；数据收集电路，其被构造为解释对应于多个实体的实体信息，多个实体与对应于贷款的借贷交易相关；智能合约电路，其被构造为指定与贷款相关的贷款条款和条件；以及贷款管理电路，其被构造为：解释贷款相关事件以响应实体信息、多个访问控制特征以及贷款条款和条件，其中贷款相关事件与贷款相关联；实施贷款相关活动以响应实体信息、多个访问控制特征以及贷款条款和条件，其中贷款相关活动与贷款相关联；以及其中区块链服务电路、数据收集电路、智能合约电路和贷款管理电路中的每一个还包括相应的应用程序编程接口(API)部件，应用程序编程接口部件被构造为促进系统的电路之间的通信。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中多个实体各自包括以下实体中的至少一种实体：贷款人、借款人、担保人、与贷款相关的设备、与贷款相关的商品、与贷款相关的系统、与贷款相关的固定装置、建筑物、存储设施和抵押物。
示例系统可以包括多个实体中的至少一个包括抵押物，并且其中数据收集电路还被构造为解释抵押物的状况，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括其中贷款相关事件各自包括以下事件中的至少一个事件：贷款请求、贷款要约、贷款承兑、提供贷款承保信息、提供信用报告、付款延期、请求付款延期、抵押物识别、抵押物所有权验证、担保所有权验证、财产检查、多个实体中的至少一个的条件变化、实体价值变化、抵押物价值变化、担保价值变化、当事人中的至少一个的工作状态变化、贷款人财务评级变化、为贷款提供保险、提供财产保险证据、提供贷款资格、贷款担保识别、执行贷款承保、支付贷款、贷款违约、催收贷款、结束贷款、更改指定的贷款条款和条件、初始指定贷款条款和条件以及止赎受贷款约束的财产。
示例系统可以包括其中贷款条款和条件各自包括以下组中的至少一个成员：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、多个当事人中的至少一个的描述、担保说明、担保人说明、保证说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约以及前述任何一项的期限。
示例系统可以包括其中当事人中的至少一个包括以下当事人中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、政府机构和会计师。
示例系统可以包括其中贷款相关活动各自包括以下活动中的至少一个活动：寻找对参与贷款交易有利益关系的当事人中的至少一个、申请贷款、承保贷款、形成贷款的法律合同、监控贷款的履行、支付贷款、重组或修改贷款、结算贷款、监控贷款的抵押物、组建贷款的银团、止赎贷款和结束贷款交易并且其中贷款包括选自以下贷款类型中的至少一个贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为执行合约相关贷款动作以响应实体信息。
示例系统可以包括其中合同相关贷款动作包括以下动作中的至少一个动作：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款的利率、延期贷款的支付要求、修改贷款的利率、验证贷款的抵押物所有权、记录所有权的变化、评估抵押物的价值、发起抵押物检查、催收贷款、结束贷款、修改贷款的条款和条件、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产。
示例系统可以还包括自动代理电路，自动代理电路被构造为解释与贷款相关的事件，并执行与贷款相关的动作以响应与贷款相关的事件，其中与贷款相关的事件包括与以下各项中的至少一项有关的事件：贷款的价值、贷款的抵押物状况或贷款的抵押物所有权，并且其中与贷款相关的动作包括以下至少一个项：修改贷款的条款和条件、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产。
示例系统可以包括其中电路的相应API部件还包括被构造为与系统的多个用户交互的用户界面。
示例系统可以包括其中多个用户各自包括多个当事人中的一个或多个实体中的一个，并且其中多个用户中的至少一个包括预期当事人或预期实体中的一个。
示例系统可以包括其中用户界面中的每一个用于响应多个访问控制特征。
在实施例中，本文提供了一种访问控制方法，该访问控制方法用于提供对分布式账本的贷款条款和条件的访问控制。示例方法可以包括：解释对应于多个当事人的多个访问控制特征，多个当事人与来自分布式账本的贷款相关联；解释对应于多个实体的实体信息，多个实体与对应于贷款的贷款交易相关；指定与贷款相关的贷款条款和条件；解释贷款相关事件以响应实体信息、多个访问控制特征以及贷款条款和条件，其中贷款相关事件与贷款相关联。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以包括其中多个实体中的至少一个实体包括抵押物，方法还包括解释抵押物的状况。
示例方法可以还包括执行合同相关贷款动作以响应实体信息。
示例系统可以包括其中执行合同相关贷款动作包括以下动作中的至少一个动作：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款的利率、延期贷款的支付要求、修改贷款的利率、验证贷款的抵押物所有权、记录所有权的变化、评估抵押物的价值、发起抵押物检查、催收贷款、结束贷款、修改贷款的条款和条件、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产。
示例方法可以还包括解释与贷款相关的事件，并执行与贷款相关的动作以响应与贷款相关的事件，并且其中与贷款相关的事件包括与以下各项中的至少一项有关的事件：贷款的价值、贷款的抵押物状况或贷款的抵押物所有权，并且其中执行与贷款相关的动作包括以下至少一个项：修改贷款的条款和条件、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产。
示例方法可以还包括向用户提供用户界面，其中用户包括以下至少一项：多个当事人中的一个、多个实体中的一个、预期当事人或预期实体。
示例方法可以还包括创建用于贷款的智能借贷合约，并将智能借贷合约记录为区块链数据。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例平台或系统可以包括：区块链服务电路，其被构造为解释对应于多个当事人的多个访问控制特征，多个当事人与贷款相关联；以及数据收集电路，被构造为从至少一个传感器接收第一抵押物数据，至少一个传感器与用于担保担保贷款的抵押物相关联，从物联网电路接收关于抵押物的环境的第二抵押物数据，将抵押物数据与同抵押物相关联的唯一标识符相关联，其中区块链服务电路还被构造为将唯一标识符和关联的抵押物数据存储为区块链数据。示例平台或系统可以还包括：智能合约电路，其被构造为创建智能借贷合约；安全访问控制电路，其被构造为经由访问控制接口从担保贷款的贷款人接收访问控制指令，其中安全访问控制电路还被构造为向区块链服务电路提供关于访问与抵押物相关联的区块链数据的指令，其中区块链服务电路、数据收集电路、安全访问控制电路和物联网电路中的每一个还包括相应的应用编程接口(API)部件，API部件被构造为促进系统的电路之间的通信。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中与抵押物相关联的传感器定位在下列位置中的位置：在抵押物上、在用于抵押物的容器上以及在抵押物的包装上。
示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为解释抵押物的状况以响应接收的抵押物数据的子集。
示例系统可以包括其中抵押物包括下列各项中的一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中担保贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
示例系统可以包括其中抵押物的环境选自下列环境：房地产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅和车辆。
示例系统可以包括其中至少一个传感器选自以下组：图像捕获装置、温度计、压力表、湿度传感器、速度传感器、加速度传感器、旋转传感器、扭矩传感器、刻度尺、化学、磁场、电场和位置传感器。
示例系统可以还包括报告电路，报告电路被构造为报告与抵押物的一方面相关的抵押物事件，抵押物的一方面选自下列方面：抵押物的价值，抵押物的状况以及抵押物的所有权。
示例系统可以还包括自动代理电路，自动代理电路被构造为解释抵押物事件并执行贷款相关动作以响应抵押物事件。
示例系统可以包括其中贷款相关动作选自以下动作：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、验证抵押物所有权、记录所有权的变化、评估抵押物的价值、发起抵押物检查、催收贷款、结束贷款、设置贷款的条款和条件，向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件。
示例系统可以还包括抵押物分类电路，抵押物分类电路被构造为识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物中的每个成员和抵押物共享共同属性。
示例系统可以包括其中共同属性选自下列属性：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物的所有者状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置和抵押物的管辖位置。
示例系统可以还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物或该组抵消抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息中的至少一个。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为监控抵押物的价格或财务数据，或者至少一个公共市场中的该组抵消抵押物中的至少一个。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为报告监控的价格或财务数据中的一个。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息，修改贷款的条款或条件。
示例系统可以还包括智能合约服务电路，智能合约服务电路被构造为管理担保贷款的智能合约。
示例系统可以包括其中智能合约服务电路还被构造为设置与担保贷款的抵押物相关的条款和条件。
示例系统可以包括其中术语和条件选自下列各项：抵押物的说明、抵押物的可替代性说明、抵押物的状况说明、抵押的物留置权相关说明、抵押物的担保相关说明以及抵押物的环境相关说明。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于自动智能合约创建和抵押物转让。示例方法可以包括：从传感器接收第一抵押物数据，传感器与用于担保贷款的抵押物相关联；接收关于抵押物的环境的第二抵押物数据；将抵押物数据与和抵押物相关联的唯一标识符相关联；创建智能借贷合约；将唯一识别和抵押物数据存储在区块链结构中；从担保贷款的贷款人接收访问控制指令；解释多个访问控制特征；以及提供关于抵押物的数据访问。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括解释抵押物的状况以响应接收的抵押物数据的子集。
示例方法可以还包括报告抵押物事件，其中抵押物事件与选自下列各项的抵押物特征相关：抵押物的价值、抵押物的状况以及抵押物的所有权。
示例方法可以还包括确定抵押物的价值。
示例方法可以还包括解释抵押物事件以及执行贷款相关动作以响应抵押物事件。
示例方法可以还包括识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物中的每个成员和抵押物共享共同属性。
示例方法可以还包括针对与抵押物或该组抵消抵押物中的至少一个的价值相关的信息监控市场，并基于市场信息修改贷款的条款或条件。
示例方法可以还包括创建用于贷款的智能借贷合约。
示例方法可以还包括接收访问控制指令，解释多个访问控制特征并提供对抵押物数据的访问。
在实施例中，本文提供了一种用于处理贷款的系统。示例平台、系统或装置可以包括：区块链服务电路，其被构造为与分布式账本通过接口连接；数据收集电路，其被构造为接收与多个抵押物相关的数据或与多个抵押物的环境相关的数据；估价电路，其被构造为基于估价模型和接收的数据，确定多个抵押物中的每一个的价值；智能合约电路，其被构造为解释贷款的智能借贷合约，并通过基于确定的多个抵押物中的每一个的价值将多个抵押物中的至少一部分分配为贷款的担保，使得确定的多个抵押物中的每一个的价值足以提供贷款的担保，从而修改智能借贷合约。区块链服务电路可以还被构造为将分配的抵押物的至少一部分记录到分布式账本中的条目，其中条目用于记录与贷款相关的事件。区块链服务电路、数据收集电路、估价电路和智能合约电路中的每一个还可以包括相应的应用程序编程接口(API)部件，应用程序编程接口部件被构造为促进系统的电路之间的通信。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中修改智能借贷合约还包括指定管理下列各项中的一项的条款和条件：贷款条款、贷款条件、贷款相关事件以及贷款相关活动。
示例系统可以包括其中条款和条件各自包括以下组中的至少一个成员：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、多个当事人中的至少一个的描述、担保说明、担保人说明、保证说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约以及前述任何一项的期限。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为接收与贷款和相应的抵押物相关的结果数据，并且其中估价电路包括人工智能电路，人工智能电路被构造为基于结果数据迭代地改进估价模型。
示例系统可以包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与多个抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中市场价值监控电路还被构造为监控与至少一个公共市场中的抵押物相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以还包括群集电路，群集电路被构造为基于与抵押物的属性的相似性，识别用于评估抵押物的一组相似物品。
示例系统可以包括其中抵押物的属性选自下列属性：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为解释抵押物的状况。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以还包括贷款管理电路，贷款管理电路被构造为解释与贷款相关的事件，并执行与贷款相关的动作以响应与贷款相关的事件。
示例系统可以包括其中与贷款相关的事件包括与以下各项中的至少一项有关的事件：贷款的价值、贷款的抵押物状况或贷款的抵押物所有权。
示例系统可以包括其中与贷款相关的动作包括以下至少一个项：修改贷款的条款和条件、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产。
示例系统可以包括其中电路的相应API部件还包括被构造为与系统的多个用户交互的用户界面。
示例系统可以包括其中多个用户各自包括：多个当事人中的一个、多个实体中的一个或前述任一者的代表。
示例系统可以包括其中多个用户中的至少一个包括：预期当事人、预期实体或前述任一者的代表。
在实施例中，本文提供了一种用于处理贷款的方法。示例方法可以包括：接收与多个抵押物相关的数据；为多个抵押物中的每一个设置价值；将多个抵押物中的至少一部分分配为贷款的担保；以及将分配的抵押物的至少一部分记录到分布式账本中的条目，其中条目用于记录与贷款相关的事件。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括修改用于贷款的智能借贷合约。
示例方法可以还包括修改智能借贷合约包括调整或指定贷款的条款和条件。
示例方法可以包括其中条款和条件分别选自下列各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
示例方法可以还包括：接收与贷款相关的结果数据；基于结果数据和相应的抵押物迭代地改进估价模型。
示例方法可以还包括
监控与多个抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例方法可以还包括基于与多个抵押物中的一个的属性的相似性，识别与多个抵押物中的一个相似的一组物品。
示例方法可以还包括解释多个抵押物中的一个的状况。
示例方法可以还包括报告与多个抵押物中的一个的价值，多个抵押物中的一个的状况或多个抵押物中的一个的所有权相关的事件。
示例方法可以还包括解释与以下各项相关的事件：多个抵押物中的一个的价值、多个抵押物中的一个的状况或多个抵押物中的一个的所有权；以及执行与担保贷款相关的动作以响应与担保贷款的多个抵押物中的一个相关的事件。
示例方法可以还包括其中贷款相关动作选自以下动作：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、验证抵押物所有权、记录所有权的变化、评估抵押物的价值、发起抵押物检查、催收贷款、结束贷款、设置贷款的条款和条件，向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例平台或系统可以包括：区块链服务电路，其被构造为与分布式账本通过接口连接；数据收集电路，其被构造为接收与一组抵押物相关的数据，该组抵押物提供贷款的担保：智能合约电路，其被构造为创建贷款的智能借贷合约，并将该组抵押物中的至少一部分分配给贷款，从而创建分配的一组抵押物；其中区块链服务电路还被构造为将分配的一组抵押物记录到分布式账本中的贷款条目，以及其中区块链服务电路、数据收集电路和智能合约电路中的每一个还包括相应的应用程序编程接口(API)部件，应用程序编程接口部件被构造为促进系统的电路之间的通信。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为接收与分配的一组抵押物的环境相关的数据。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为指定管理下列各项中的一项的贷款的条款和条件：贷款期限、贷款条件、贷款相关事件以及贷款相关活动，其中条款和条件各自包括以下组中的至少一个成员：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、贷款的至少一个当事人的描述、担保说明、担保人说明、保证说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约以及前述任何一项的期限。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中转让的一组抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以还包括估价电路，估价电路被构造为基于估价模型和接收的数据，确定该组抵押物中的每一个的价值，其中估价电路包括估价模型改进电路，其中估价模型改进电路被构造为基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。
示例系统可以还包括其中估价模型改进电路包括下列系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统和包括前述任何系统中的至少两个的混合系统。
示例系统可以还包括抵押物分类电路，抵押物分类电路被构造为识别一组抵消抵押物，其中共同属性选自下列属性：物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的看管人、物品的担保、物品的所有者状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置以及物品的管辖位置。
示例系统可以还包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与分配的一组抵押物中的至少一个的价值相关的抵消抵押物的市场信息。示例系统可以还包括其中智能合约电路还被构造为在一组贷款人中分摊分配的一组抵押物中的一个的价值。
示例系统可以包括其中分布式账本中的贷款条目还包括与贷款人相关的优先级信息，并且其中价值分摊基于贷款人的优先级信息，其中贷款人选自下列各项：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人和无担保贷款人。
示例系统可以还包括其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以还包括其中数据收集电路还被构造为基于接收的数据识别抵押物事件，其中抵押物事件与分配的一组抵押物中的一个的价值、分配的一组抵押物中的一个的状况或分配的一组抵押物中的一个的所有权相关，并且还包括自动代理电路，自动代理电路被构造为执行抵押物相关动作以响应抵押物事件，其中抵押物动作选自以下动作：验证分配的一组抵押物中的一个的所有权、记录分配的一组抵押物中的一个的所有权变化、评估分配的一组抵押物中的一个的价值、发起对分配的一组抵押物中的一个的检查、发起对分配的一组抵押物中的一个的维护、发起对分配的一组抵押物中的一个的担保以及修改分配的一组抵押物中的一个的条款和条件。
示例系统可以包括其中自动化代理电路还被构造为执行贷款相关动作以响应抵押物事件，其中贷款相关动作选自下列动作：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、催收贷款，结束贷款、设置贷款的条款和条件、向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例方法可以包括：接收与一组抵押物相关的数据，该组抵押物提供贷款的担保；创建用于贷款的智能借贷合约；记录智能借贷合约中的该组抵押物；以及在分布式账本中记录贷款条目，其中贷款条目包括智能借贷合约或智能借贷合约的引用中的一个。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括接收与该组抵押物中的一个的环境相关的数据。
示例方法可以还包括基于估价模型和接收的数据，确定该组抵押物中的每一个的价值，并基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。
示例方法可以还包括在一组贷款人中分摊该组抵押物中的一个的价值。
示例方法可以还包括基于该组抵押物中的一个的价值和接收的数据中的至少一个，确定抵押物事件并且执行贷款相关动作以响应抵押物事件，其中贷款相关动作选自下列动作：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、催收贷款，结束贷款、设置贷款的条款和条件、向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件。
示例方法可以还包括执行抵押物相关动作以响应抵押物事件，其中抵押物动作选自下列动作：验证该组抵押物中的一个的所有权、记录该组抵押物中的一个的所有权变化、评估该组抵押物中的一个的价值、发起对该组抵押物中的一个的检查、发起对该组抵押物中的一个的维护、发起对该组抵押物中的一个的担保以及修改该组抵押物中的一个的条款和条件。
示例方法可以还包括识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与该组抵押物中的至少一个共享共同属性；监控与该组抵消抵押物相关的数据的市场信息；基于监控的数据更新该组物品中的至少一个的价值；以及使用更新的价值更新分布式账本中的贷款条目。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例平台或系统可以包括：数据收集电路，其被构造为接收与抵押物相关的数据，抵押物提供贷款的担保；估价电路，其被构造为基于接收的数据和估价模型，确定抵押物的价值；智能借贷合约指定定义抵押物的所需价值的契约；以及贷款管理电路，贷款管理电路包括：价值比较电路，其被构造为比较物品与指定契约的价值并确定抵押物抵偿价值；自动代理电路，其被构造为自动实施贷款相关活动以响应抵押物抵偿价值，其中贷款相关活动包括：发出违约通知或止赎动作。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为：确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个以响应抵押物抵偿价值；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个，其中条款或条件中的至少一个与选自以下贷款组成部分中的贷款组成部分相关：贷款当事人，贷款抵押物，与贷款相关的事件和与贷款相关的活动。
示例系统可以包括其中条款或条件中的至少一个选自下列各项：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、当事人的描述、担保说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约后果、与前述任何一项有关的契约以及前述任何一项的期限。
示例系统可以包括其中估价电路包括估价模型改进电路，其中估价模型改进电路基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型，并且其中估价模型改进电路包括下列系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统和包括前述至少两个的混合系统。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括其中估价电路还包括被构造为识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物中的每个成员和抵押物共享共同属性，其中共同属性选自下列属性：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物的所有者状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置和抵押物的管辖位置。
示例系统可以包括其中其中市场价值数据收集电路还被构造为：监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；并报告监控的定价或财务数据中的一个，其中市场价值数据收集电路还被构造为：监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；并报告监控的定价或财务数据中的一个。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中抵押物包括下列各项中的一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以还包括区块链服务电路，区块链服务电路被构造为存储智能借贷合约或对智能借贷合约的引用中的至少一个作为区块链数据，并且报告电路，报告电路被构造为基于接收的数据报告抵押物事件，其中抵押物事件与抵押物的价值、抵押物的状况或抵押物的所有权相关。
示例系统可以还包括自动化代理电路，自动代理电路，自动代理电路被构造为执行抵押物相关动作以响应抵押物事件，其中抵押物相关动作选自以下动作：验证抵押物的所有权、记录抵押物的所有权变化、评估抵押物的价值、发起对抵押物的检查、发起抵押物的维护、发起抵押物的担保以及修改抵押物的条款和条件。
示例系统可以包括其中自动化代理电路还被构造为执行贷款相关动作以响应抵押物事件，其中贷款相关动作选自下列动作：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、催收贷款，结束贷款、设置贷款的条款和条件、向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件。在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于交易、金融和市场活动的机器人过程自动化。示例方法可以包括：接收与抵押物相关的数据，抵押物提供贷款的担保；基于接收的数据和估价模型，确定抵押物的价值；创建智能借贷合约，其中智能借贷合约指定具有抵押物的所需价值的契约；将抵押物的价值与契约中指定的抵押物的价值进行比较；确定抵押物抵偿价值；以及执行贷款相关活动以响应抵押物抵偿价值。
示例方法可以还包括：确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个以响应抵押物抵偿价值；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
示例方法可以还包括基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。
示例方法可以还包括识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物中的每个成员和抵押物共享共同属性，其中共同属性选自下列属性：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物的所有者状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置和抵押物的管辖位置。
示例方法可以还包括监控和报告与该组抵消抵押物中的成员相关的数据的市场信息并且修改智能借贷合约以响应市场信息，其中监控市场信息包括针对与该组抵消抵押物中的成员相关的定价数据或财务数据监控至少一个公共市场。
示例方法可以还包括自动发起贷款相关动作以响应定价数据或财务数据中的一个，其中贷款相关动作包括下列动作中的动作：修改贷款的条款、发出违约通知、发起修改贷款的状况的止赎动作、向贷款的当事人提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例平台或系统可以包括：数据收集电路，其被构造为接收与多个抵押物相关的数据；抵押物分类电路，其被构造为在多个抵押物中识别至少一组相关抵押物，其中至少一组中的每一个成员共享共同属性；以及智能合约电路，其被构造为创建智能借贷合约，其中智能借贷合约将抵押物的子集定义为一组贷款的担保，其中抵押物的子集选自至少一组相关抵押物。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中抵押物分类电路还被构造为从接收的数据中选择共同属性，其中共同属性是以下类型：抵押物的类型、抵押物的类别、抵押物的价值、抵押物的类型的价格、抵押物的类型的价值、抵押物的说明、抵押物的产品特征集、抵押物的流动性、抵押物的保质期、抵押物的使用年限、抵押物的模型、抵押物的品牌、抵押物的制造商、抵押物的使用年限、抵押物的条件、抵押物的估价、抵押物的状态、抵押物的背景、抵押物的状况、抵押物的存储位置、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的维护历史、抵押物的使用历史、抵押物的事故历史、抵押物的故障历史、抵押物的所有权历史、抵押物的评估、抵押物的地理位置以及抵押物的管辖位置。
示例系统可以包括其中智能借贷合约还被构造为实时识别抵押物子集，并且其中共同属性是抵押物的状态的相似性。
示例系统可以包括其中状态的相似性基于在定义的时间段期间正在运输的抵押物子集中的每一个。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括其中该组贷款包括分布在多个借款人之间的多个贷款。
示例系统可以包括其中估价电路被构造为基于接收的数据和估价模型，确定抵押物子集中的每个抵押物的价值；以及其中智能合约电路还被构造为基于每个抵押物的价值，重新定义子集。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为基于抵押物子集中的至少一个的价值，确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括确定的条款或条件，其中条款或条件与选自以下贷款组成部分中的贷款组成部分相关：贷款当事人，贷款抵押物，与贷款相关的事件和与贷款相关的活动，并且其中确定的条款或条件是述贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保说明、担保人说明、保证说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约以及前述任何一项的期限。
示例系统可以包括其中估价电路包括估价模型改进电路，其中估价模型改进电路被构造为基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型，并且其中估价模型改进电路包括下列系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统和包括前述至少两个的混合系统。
示例系统可以包括其中抵押物分类电路还被构造为识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物中的每个成员和抵押物子集共享共同属性。
示例系统可以包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路被构造为监控至少一个公共市场中的该组抵消抵押物中的至少一个的定价或财务数据中的一个；并报告监控的定价或财务数据中的一个。
示例系统可以包括其中该组贷款中的至少一个是选自以下贷款类型中的类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中多个抵押物中的至少一个选自下列各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以还包括区块链服务电路被构造为存储智能借贷合约或对智能借贷合约的引用作为区块链数据。
示例系统可以还包括报告电路，报告电路被构造为基于接收的数据报告抵押物事件，其中抵押物事件与多个抵押物中的一个的价值、多个抵押物中的一个的状况或多个抵押物中的一个的所有权相关。
示例系统可以还包括执行抵押物相关动作以响应抵押物事件，其中抵押物动作选自以下动作：验证多个抵押物中的一个的所有权、记录多个抵押物中的一个的所有权变化、评估多个抵押物中的一个的价值、发起对多个抵押物中的一个的检查、发起对多个抵押物中的一个的维护、发起对多个抵押物中的一个的担保以及修改多个抵押物中的一个的条款和条件。
在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的方法。示例方法可以包括：接收与多个抵押物中的至少一个相关的数据；识别一组多个抵押物，其中组的每个成员共享共同属性；将组的子集识别为一组贷款的担保；以及为该组贷款创建一组智能借贷合约。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括使用接收的数据和估价模型确定组的子集中的每个抵押物的价值。
示例方法可以还包括基于抵押物子集中的每个抵押物的价值重新定义抵押物子集，抵押物子集用作组的该组贷款的担保。
示例方法可以还包括基于组的子集中的抵押物中的至少一个的值，确定智能借贷合约中的至少一个的条款或条件中的至少一个。
示例方法可以还包括修改智能借贷合约以包括条款和条件中的至少一个。
示例方法可以还包括基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。
示例方法可以还包括识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物中的每个成员和多个抵押物的组共享共同属性。
示例方法可以还包括监控和报告该组抵消抵押物的市场信息。
在实施例中，示例平台或系统可以包括：数据收集电路，其被构造为接收与一组贷款当事人中的至少一个相关的数据；智能合约电路，其被构造为创建贷款的智能借贷合约；以及自动执行贷款相关动作以响应接收的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率的变化，并且其中智能合约电路还被构造为使用变化的利率更新智能借贷合约。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的抵押物相关数据，并确定该组抵押物中的至少一个的条件，其中利率的变化还基于该组抵押物中的至少一个的状况。
示例系统可以包括其中接收的数据包括该组贷款当事人中的至少一个的属性，并且其中利率的变化部分基于属性。
示例方法可以包括其中智能合约电路还被构造为：基于属性确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
示例系统可以包括其中条款或条件中的至少一个与选自以下贷款组成部分中的贷款组成部分相关：贷款当事人，贷款抵押物，与贷款相关的事件和与贷款相关的活动。
示例系统可以包括其中条款或条件中的至少一个选自下列各项：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、当事人的描述、担保说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约以及前述任何一项的期限。
示例系统可以包括其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网电路、图像捕获设备、联网监控电路、互联网监控电路、移动设备、可穿戴设备、用户界面电路和交互式众包电路。
示例系统可以包括其中数据收集电路包括物联网电路，物联网电路被构造为监控该组贷款当事人中的至少一个的属性。
示例系统可以包括其中数据收集电路包括与该组当事人中的至少一个相关联的可穿戴设备，并且其中可穿戴设备被构造为获取人类相关数据，并且其中接收的数据包括人类相关数据的至少一部分。
示例系统可以包括其中数据收集电路包括用户界面电路，用户界面电路被构造为从贷款的当事人中的至少一个接收数据，并且提供来自贷款的当事人中的至少一个的数据作为接收的数据的一部分。
示例系统可以包括其中数据收集电路包括交互式众包电路，交互式众包电路被构造为：请求关于该组贷款当事人中的至少一个的数据；接收请求的数据；以及提供请求的数据的至少一个子集作为接收的数据的一部分。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括互联网监控电路，互联网监控电路被构造为从至少一个公共可用的信息站点检索与贷款的当事人中的至少一个相关的数据。
示例系统可以包括：还包括估价电路，估价电路被构造为基于接收的数据和估价模型确定该组抵押物中的至少一个的价值。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为基于抵押物子集中的至少一个的价值，确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
示例系统可以包括其中条款或条件中的至少一个与选自以下贷款组成部分中的贷款组成部分相关：贷款当事人，贷款抵押物，与贷款相关的事件和与贷款相关的活动。
示例系统可以包括其中条款或条件中的至少一个选自下列各项：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、当事人的描述、担保说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约以及前述任何一项的期限。
示例系统可以包括其中估价电路包括估价模型改进电路，其中估价模型改进电路基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。
示例系统可以包括其中估价模型改进电路包括下列系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统和包括前述至少两个的混合系统。
示例系统可以包括其中利率的变化还基于该组抵押物中的至少一个的价值。
示例系统可以包括：还包括抵押物分类电路，抵押物分类电路被构造为识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物中的每个成员和该组抵押物中的至少一个共享共同属性。
示例系统可以包括其中共同属性选自下列属性：物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的看管人、物品的担保、物品的所有者状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置以及物品的管辖位置。
示例系统可以包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为：监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；并报告监控的定价或财务数据中的一个。
示例系统可以包括其中抵押物包括下列各项中的一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中贷款是选自以下贷款类型中的类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
在实施例中，示例方法可以包括：接收与一组贷款当事人中的至少一个相关的数据；创建贷款的智能借贷合约；执行贷款相关动作以响应接收的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率的变化；以及使用变化的利率更新智能借贷合约。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以包括：还包括：接收与一组抵押物相关的数据，该组抵押物充当贷款的担保；确定该组抵押物中的至少一个的状况；以及执行贷款相关动作以响应该组抵押物中的至少一个的状况，其中贷款相关动作是贷款的利率的变化。
示例方法可以包括：接收与一组抵押物相关的数据，该组抵押物充当贷款的担保；确定该组抵押物中的至少一个的状况；基于该组抵押物中的至少一个的价值，确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
示例方法可以包括识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与该组抵押物中的至少一个共享共同属性；以及监控至少一个公共市场中的该组抵消抵押物；并报告监控数据。
示例方法可以包括：还包括至少部分地基于监控的一组抵消抵押物，改变由该组抵押物中的至少一个担保的贷款的利率。
在实施例中，示例平台或系统可以包括：数据收集电路，其被构造为从公共信息源采集与一组贷款当事人中的至少一个当事人相关的数据；智能合约电路，其被构造为创建贷款的智能借贷合约；以及自动代理电路，其被构造为自动执行贷款相关动作以响应获取的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率的变化，并且其中智能合约电路还被构造为使用变化的利率更新智能借贷合约。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中公共信息源包括以下源中的至少一个信息源：网站、新闻文章、社交网络和众包信息。
示例系统可以包括其中获取的数据包括该组贷款当事人中的至少一个当事人的财务状况。
示例系统可以包括其中财务状况基于该组贷款当事人中的至少一个当事人的至少一个属性确定，属性选自下列属性：当事人的公开声明的估价、如公共记录所指示的当事人拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产状况、当事人的止赎状态、当事人的合同违约状态、当事人的监管违规状态、当事人的犯罪状态、当事人的出口管制状态、当事人的禁运状态、当事人的关税状态、当事人的税务状态、当事人的信用报告、当事人的信用评级、当事人的网站评级、当事人产品的一组客户评论、当事人的社交网络评级、当事人的一组凭证、当事人的一组转介、当事人的一组证明、当事人的一组行为、当事人的位置、当事人的地理位置和当事人的管辖位置。
示例系统可以包括其中至少一个当事人选自下列当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的抵押物相关数据，并确定该组抵押物中的至少一个的条件，其中利率的变化还基于该组抵押物中的至少一个的状况。
示例系统可以包括：还包括自动代理电路，自动代理电路被构造为至少部分地基于接收的数据，识别与贷款相关的事件。
示例系统可以包括其中与贷款相关的事件包括与以下各项中的至少一项有关的事件：贷款的价值、贷款的抵押物状况或贷款的抵押物所有权。
示例系统可以包括其中自动代理电路还被构造为执行下列动作中的动作以响应与贷款相关的事件：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款的利率、延期支付要求、修改贷款的利率、验证该组抵押物中的至少一个的所有权、评估该组抵押物中的至少一个的价值、发起该组抵押物中的至少一个的检查、设置或修改贷款的条款和条件、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产。
示例系统可以包括其中智能约定电路还被构造为指定智能借贷约定中的条款和条件，其中智能借贷约定中的条款或条件中的一个管理贷款相关事件或贷款相关活动中的一个。
示例系统可以包括其中条款和条件分别选自下列各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中获取的数据与选自下列各项的该组抵押物中的一个相关：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发地产、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括：还包括估价电路，估价电路被构造为基于获取的数据和估价模型确定该组抵押物中的至少一个的价值。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为基于抵押物子集中的至少一个的价值，确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
示例系统可以包括其中估价电路包括估价模型改进电路，其中估价模型改进电路基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。
示例系统可以包括其中估价模型改进电路包括下列系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统和包括前述至少两个的混合系统。
示例系统可以包括：还包括抵押物分类电路，抵押物分类电路被构造为识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物中的每个成员和该组抵押物中的至少一个共享共同属性。
示例系统可以包括其中共同属性选自下列属性：物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的看管人、物品的担保、物品的所有者状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置以及物品的管辖位置。
示例系统可以包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为：监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；并报告监控的定价或财务数据中的一个。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息，修改贷款的条款或条件。
在实施例中，示例方法可以包括：从公共源获取与一组贷款当事人中的至少一个相关的数据，其中公共信息源选自下列信息源：网站、新闻文章、社交网络和众包信息；创建智能借贷合约；执行贷款相关动作以响应获取的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率变化；以及使用变化的利率更新智能借贷合约。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以包括：接收与一组抵押物相关的担保相关数据，该组抵押物充当贷款的担保；以及确定该组抵押物中的至少一个的状况，其中利率的变化还基于该组抵押物中的至少一个的状况。
示例方法可以包括至少部分地基于抵押物相关数据，识别与贷款相关的事件；以及执行下列动作中的动作以响应与贷款相关的事件：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款的利率、延期支付要求、修改贷款的利率、验证该组抵押物中的至少一个的所有权、评估该组抵押物中的至少一个的价值、发起该组抵押物中的至少一个的检查、设置或修改贷款的条款和条件、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产。
示例方法可以包括：还包括基于抵押物相关数据或获取的数据中的至少一个以及估价模型，确定该组抵押物中的至少一个的价值。
示例方法可以包括：还包括基于该组抵押物中的至少一个的价值，确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个。
示例方法可以包括：还包括修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
示例方法可以包括：还包括基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。
示例方法可以包括：识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与该组抵押物中的至少一个共享共同属性；监控至少一个公共市场中的抵消抵押物中的至少一个的定价数据或财务数据中的一个；报告抵消抵押物中的至少一个的监控数据；以及基于报告的监控数据修改贷款的条款或条件。
在实施例中，示例平台或系统可以包括：数据收集电路，被构造为接收与贷款的状态相关的数据以及与一组抵押物相关的数据，该组抵押物担充当贷款的担保；区块链服务电路，其被构造为维护与贷款相关的事件的安全历史分类帐账，并解释对应于与贷款相关联的多个当事人的多个访问控制特征；贷款估价电路，其被构造为基于接收的数据，确定贷款状态；智能合约电路，其被构造为创建贷款的智能借贷合约；以及自动代理电路，其被构造为基于贷款状态执行贷款动作；其中区块链服务电路还被构造为利用贷款动作更新历史事件分类帐账。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为接收与一个或多个贷款实体相关的数据，并且其中贷款估价电路还被构造为基于与贷款实体中的一个或多个相关的数据，确定是否符合契约。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括监控贷款实体中的一个或多个的至少一个系统，系统选自以下系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括其中数据收集电路包括交互式众包系统，交互式众包系统包括用户界面，用户界面用于向众包站点请求与贷款实体中的一个或多个相关的信息。
示例系统可以包括其中用户界面被构造为使贷款实体中的一个或多个能够输入关于贷款实体中的一个或多个的信息。
示例系统可以包括其中联网监控系统包括网络搜索电路，网络搜索电路被构造为搜索公开可用的信息站点以获得与贷款实体中的一个或多个相关的信息。
示例系统可以包括其中贷款估价电路还被构造为基于接收的数据和贷款实体中的一个或多个的状态，确定贷款的状况的执行状态，并且其中部分地基于贷款实体中的至少一个或多个的状态和贷款的状况的执行状态，确定贷款状态的确定。
示例系统可以包括其中贷款的条件涉及支付履行和契约满意度中的至少一个。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括市场数据收集电路，市场数据收集电路被构造为接收关于与贷款相关联的多当事人中的至少一个的财务数据。
示例系统可以包括其中贷款估价电路还被构造为基于接收的财务数据，确定与贷款相关联的多个当事人中的至少一个的财务状况。
示例系统可以包括其中多个当事人中的至少一个选自下列当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
示例系统可以包括其中接收的财务数据与实体的属性包括选自下列属性的多个当事人的至少一个：当事人的公开声明的估价、如公共记录所指示的当事人拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态，实体的监管违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭证、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置和实体的地理位置。
示例系统可以包括：还包括估价电路，估价电路被构造为基于接收的数据和估价模型确定该组抵押物中的至少一个的价值。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为基于抵押物子集中的至少一个的价值，确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
示例系统可以包括其中条款和条件分别选自下列各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
示例系统可以包括其中估价电路包括估价模型改进电路，其中估价模型改进电路基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。
示例系统可以包括其中估价模型改进电路包括下列系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例系统可以包括：还包括抵押物分类电路，抵押物分类电路被构造为识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物中的每个成员和该组抵押物中的至少一个共享共同属性。
示例系统可以包括其中共同属性选自下列属性：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物的所有者状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置和抵押物的管辖位置。
示例系统可以包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为：监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；并报告监控的定价或财务数据中的一个。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息，修改贷款的条款或条件。
在实施例中，示例方法可以包括：维护与贷款相关的事件的安全历史分类帐账；接收与贷款的状态相关的数据；接收与一组抵押物相关的数据，该组抵押物充当贷款的担保；确定贷款的状态；基于贷款状态执行贷款动作；以及更新与贷款相关的事件的历史分类帐账。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以包括：接收与一个或多个贷款实体相关的数据，个或多个贷款实体与贷款相关；以及基于接收的数据确定是否符合贷款的契约。
示例方法可以包括确定贷款条件的执行状态，其中贷款状态的确定部分地基于贷款条件的执行状态。
示例方法可以包括接收与贷款的至少一个当事方相关的财务数据。
示例方法可以包括基于财务数据确定贷款的至少一个当事方的财务状况。
示例方法可以包括基于接收的数据和估价模型，确定至少一组抵押物的价值。
示例方法可以包括：基于抵押物中的至少一个的价值，确定贷款的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
示例方法可以包括识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与该组抵押物中的至少一个共享共同属性；以及接收与该组抵消抵押物相关的数据，其中确定至少一组抵押物的价值至少部分地基于接收的与一组抵消抵押物相关的数据。
在实施例中，本文提供了一种智能合约系统，该智能合约系统用于管理贷款的抵押物。示例平台、系统或装置可以包括：数据收集电路，其被构造为监控贷款的状态和贷款的抵押物的状态；智能约定电路，其被构造为基于智能借贷合约自动发起贷款的抵押物中的一个或多个的替代、移除或添加中的至少一个，以响应贷款的状态或贷款的抵押物的状态中的至少一个；以及区块链服务电路，其被构造为解释对应于与贷款相关联的至少一个当事方的多个访问控制特征，并且在用于贷款的分布式账本中记录替代、移除或添加中的至少一个。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中基于与贷款相关的实体的状态和贷款的条件的执行状态中的至少一个，确定贷款的状态。
示例系统可以包括其中条件的履行的状态涉及贷款的支付履行或契约满意度中的至少一个。
示例系统可以包括其中基于与贷款相关的实体的状态和贷款的条件的执行状态中的至少一个，确定贷款的状态；其中条件的履行涉及贷款的支付履行或契约满意度中的至少一个；以及其中数据收集电路还被构造为通过监控至少一个实体，确定是否符合契约。
示例系统可以包括其中至少一个实体是贷款的当事人，并且其中数据收集电路还被构造为监控至少一个实体的财务状况。
示例系统可以包括其中贷款的条件包括贷款的财务状况，并且其中财务状况的执行状态基于以下属性中的属性确定：至少一个实体的公开声明的估价、如公共记录所指示的至少一个实体拥有的财产、至少一个实体拥有的财产的估价、至少一个实体的破产状况、至少一个实体的止赎状态、至少一个实体的合同违约状态、至少一个实体的监管违规状态、至少一个实体的犯罪状态、至少一个实体的出口管制状态、至少一个实体的禁运状态、至少一个实体的关税状态、至少一个实体的税收状态、至少一个实体的信用报告、至少一个实体的信用评级、至少一个实体的网站评级、至少一个实体的产品的多个客户评论、至少一个实体的社交网络评级、至少一个实体的多个凭证、至少一个实体的多个转介、至少一个实体的多个证明、至少一个实体的行为、至少一个实体的位置，至少一个实体的地理位置以及至少一个实体的相关管辖区。
示例系统可以包括其中贷款的当事人包括以下当事人中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
示例系统可以包括其中数据监控电路还被构造为基于以下属性的抵押物的至少一个属性监控贷款的抵押物的状态：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
示例系统可以包括其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以还包括估价电路，估价电路被构造为使用估价模型以基于贷款的抵押物的状态确定抵押物的价值。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为发起对抵押物中的一个或多个项目的至少一个替代，移除或添加，以使抵押物的价值维持在预定范围内。
示例系统可以包括其中估价电路还包括交易结果处理电路，交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
示例系统可以包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价数据或财务数据中的至少一个。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为构造一组抵消抵押物，用于使用群集电路基于抵押物的属性评估抵押物。
示例系统可以包括其中属性包括以下至少一个属性：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
示例系统可以包括其中智能借贷合约包括贷款的条款和条件，其中条款和条件中的每一个包括以下组中的至少一个成员：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
示例系统可以包括其中智能合约电路还包括贷款管理电路，贷款管理电路被构造为指定智能借贷合约的条款和条件，条款和条件管理以下至少一项：贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动。
在实施例中，本文提供了一种方法智能合约，该智能合约方法用于管理贷款的抵押物。示例方法可以包括监控贷款的状态和贷款的抵押物的状态；基于贷款的状态或贷款的抵押物中的至少一个，自动发起贷款的抵押物中的一个或多个的替代、移除或添加中的至少一个；以及解释对应于与贷款相关联的至少一个当事方的多个访问控制特征；以及在贷款的分布式账本中记录至少一个替代、移除或添加。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例方法可以包括其中基于与贷款相关的实体的状态和贷款的条件的执行状态中的至少一个，确定贷款的状态。
示例方法可以包括基于贷款的状态或贷款的抵押物中的至少一个，使用一组抵押物的估价模型确定价值。
示例方法可以包括其中发起至少一个替代、移除或添加以将抵押物的价值维持在预定范围内。
示例方法可以包括解释与抵押物或抵消抵押物中的一个的交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
示例方法可以包括监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价数据或财务数据中的至少一个。
示例方法可以包括指定智能合约的条款和条件，智能合约管理贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动中的至少一个。
示例装置可以包括数据收集电路，其被构造为监控贷款的状态或贷款的抵押物的状态中的至少一个；智能合约电路，其被构造为解释贷款的智能合约，并调整贷款的智能合约的至少一个条款或条件，以响应贷款的状态或贷款的抵押物的状态中的至少一个；以及区块链服务电路，其被构造为解释对应于与贷款相关联的多个当事方的多个访问控制特征，并且在贷款的分布式账本中记录贷款的智能合约的调整的至少一个条款或条件。数据收集电路可以监控贷款的抵押物的状态，装置还包括估价电路，估价电路被构造为使用估价模型基于贷款的抵押物的状态，确定抵押物的价值，并且其中智能合约电路还被构造为调整贷款的智能合约的至少一个条款或条件以响应抵押物的价值。
在实施例中，本文提供了一种众包系统，该众包系统用于验证贷款的抵押物的状况。示例平台、系统或装置可以包括众包请求电路，其被构造为配置与获取关于贷款的抵押物的状况的信息相关的众包请求的至少一个参数；众包发布电路，用于向一组信息供应商发布众包请求；以及众包通信电路，其被构造为收集和处理来自该组信息供应商的至少一个响应，并向该组信息供应商中的至少一个提供报酬以响应成功的信息供应事件。成功的信息供应事件可以是接收到被识别为与作为众包请求主体的抵押物相关的信息，并且其中信息与抵押物的状况相关。关于识别诸如序列号或型号之类的抵押物的特征的信息可以不是成功的信息供应事件。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中众包发布电路还用于向该组信息供应商的至少一部分发布报酬描述以响应成功的信息供应事件。报酬描述可以包括报酬的种类或类型、报酬的价值、报酬的量、关于报酬的有效使用日期的信息或使用报酬的信息等。
示例系统可以包括其中众包通信电路还包括智能合约电路或与智能合约电路通信，智能合约电路被构造为通过确定成功的信息供应事件以响应为众包请求配置的至少一个参数来管理报酬，并自动将报酬分配给该组信息供应商中的至少一个以响应成功的信息供应事件。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中抵押物状况基于以下属性中的属性确定：抵押物的质量、抵押物的状况、抵押物的所有权状态、抵押物的拥有状态以及抵押物的留置权状态。
示例系统可以包括其中抵押物的状况，其中抵押物是物品，并且其中抵押物的状况基于以下属性中的属性确定：物品的新的或已使用的状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的模型、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品的类型的价格、物品的类型的价值、物品的评估和物品的估价。
示例系统可以还包括区块链服务电路，区块链服务电路被构造为在众包化请求的分布式账本中记录众包化请求的识别信息和至少一个参数，对众包化请求的至少一个响应以及报酬描述。
示例系统可以包括其中众包请求电路还被构造为启用工作流程，人类用户通过工作流程输入至少一个参数建立众包请求。
示例系统可以包括其中至少一个参数包括请求信息的类型、报酬描述以及用于接收报酬的条件。
示例系统可以包括其中报酬选自以下报酬：财务报酬、凭证、票据、合同权利、加密货币金额、多个报酬积分、货币金额、产品或服务的折扣以及访问权访问权。
示例系统可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为处理至少一个响应，并作为响应，自动采取与贷款相关的动作。
示例系统可以包括其中动作是止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代或贷款催收中的至少一个。
示例系统可以还包括机器人过程自动化电路，机器人过程自动化电路被构造为基于在包括人类用户交互的训练数据集上与众包请求电路或众包通信电路中的至少一个进行训练，基于贷款的至少一个属性配置众包请求。
示例系统可以包括其中贷款的至少一个属性从管理贷款的智能合约电路获得。
示例系统可以包括其中训练数据集还包括来自多个众包请求的结果。
示例系统可以包括其中机器人过程自动化电路还被构造为确定报酬。
示例系统可以包括其中机器人过程自动化电路还被构造为确定众包发布电路向其发布众包请求的至少一个域。
在实施例中，本文提供了一种众包方法，该众包方法用于验证贷款的抵押物的状况。示例方法可以包括配置众包请求的至少一个参数，众包请求的至少一个参数与获取关于贷款的抵押物状况的信息相关；向一组信息供应商发布众包请求；收集并处理对众包请求的至少一个响应；以及向该组信息供应商中的至少一个供应商提供报酬以响应成功的信息提供事件。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例方法可以还包括向该组信息供应商的至少一部分发布报酬描述以响应成功的信息供应事件。
示例方法可以还包括其中报酬自动分配给该组信息供应商中的至少一个以响应成功的信息提供事件。
示例方法可以还包括在众包化请求的分布式账本中记录众包化请求的识别信息和至少一个参数，对众包化请求的至少一个响应以及报酬描述。
示例方法可以还包括配置图形用户界面以启用工作流程，人类用户通过工作流程输入至少一个参数建立众包请求。
示例方法可以还包括自动进行与贷款相关的动作以响应成功的信息供应事件。
示例方法可以还包括基于包括对应于多个众包请求的多个结果数据训练集训练机器人过程自动化电路，以及操作机器人过程自动化电路以迭代地改进众包请求。
示例方法可以还包括向机器人过程自动化电路提供贷款的至少一个属性以配置众包请求。
示例方法可以还包括配置众包请求包括确定报酬。
示例方法可以还包括将贷款的至少一个属性输入机器人过程自动化电路以确定向其发布众包请求的至少一个域。
示例装置可以包括众包请求电路，其被构造为提供接口，接口能够配置与获取关于贷款的抵押物的状况的信息相关的众包请求的至少一个参数；众包发布电路，其用于向一组信息供应商发布众包请求以响应众包请求；以及众包通信电路，其被构造为提供接口，以从该组信息供应商的成员收集对众包请求的至少一个响应，并向该组信息供应商中的至少一个提供报酬以响应成功的信息供应事件。
装置可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为通过确定成功的信息供应事件以响应为众包请求配置的至少一个参数来管理报酬，并自动将报酬分配给该组信息供应商中的至少一个以响应成功的信息供应事件。
在实施例中，本文提供了一种众包系统，该众包系统用于验证贷款的担保人的状况。示例平台、系统或装置可以包括众包请求电路，其被构造为配置与获取关于贷款的担保人的状况的信息相关的众包请求的至少一个参数；众包发布电路，用于向一组信息供应商发布众包请求；以及众包通信电路，其被构造为收集和处理来自该组信息供应商的至少一个响应，并向该组信息供应商中的至少一个提供报酬以响应成功的信息供应事件。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中状况是作为贷款担保人的实体的财务状况。示例系统可以包括其中财务状况至少部分地基于以下信息中的实体信息确定：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态、实体的监管违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭证、实体的多个转介、实体的多个证明，实体的多个行为、实体的位置、实体的地理位置以及实体的管辖区。
众包通信电路可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为通过确定成功的信息供应事件以响应为众包请求配置的至少一个参数来管理报酬，并自动将报酬分配给该组信息供应商中的至少一个以响应成功的信息供应事件。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中众包请求电路还被构造为配置众包请求的至少一个另一个参数以获得关于贷款的抵押物的状况的信息。
示例系统可以包括其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中抵押物的状况，其中抵押物是物品，并且其中抵押物的状况基于以下属性中的属性确定：物品的新的或已使用的状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的模型、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品的类型的价格、物品的类型的价值、物品的评估和物品的估价。
示例系统可以还包括区块链服务电路，区块链服务电路被构造为在众包化请求的分布式账本中记录众包化请求的识别信息和至少一个参数，对众包化请求的至少一个响应以及报酬描述。
示例系统可以包括其中众包请求电路还被构造为启用工作流程，人类用户通过工作流程输入至少一个参数建立众包请求。
示例系统可以包括其中至少一个参数包括请求信息的类型、报酬描述以及用于接收报酬的条件。
示例系统可以包括其中报酬选自以下报酬：财务报酬、凭证、票据、合同权利、加密货币金额、多个报酬积分、货币金额、产品或服务的折扣以及访问权访问权。
示例系统可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为处理至少一个响应，并作为响应，自动采取与贷款相关的动作。
示例系统可以包括智能合约电路，智能合约电路被构造为处理至少一个响应，并且作为响应，自动采取与贷款相关的动作，其中动作是止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代或贷款催收中的至少一个。
示例系统可以还包括机器人过程自动化电路，机器人过程自动化电路被构造为基于在包括人类用户交互的训练数据集上与众包请求电路或众包通信电路中的至少一个进行训练，基于贷款的至少一个属性配置众包请求。
示例系统可以包括其中贷款的至少一个属性从管理贷款的智能合约电路获得。
示例系统可以包括其中训练数据集还包括来自多个众包请求的结果。
示例系统可以包括其中机器人过程自动化电路还被构造为确定报酬。
示例系统可以包括其中机器人过程自动化电路还被构造为确定众包发布电路向其发布众包请求的至少一个域。
在实施例中，本文提供了一种众包方法，该众包方法用于验证贷款的抵押物的状况。示例方法可以包括配置众包请求的至少一个参数，众包请求的至少一个参数与获取关于贷款的担保人的条件的信息相关；向一组信息供应商发布众包请求；收集和处理对众包请求的至少一个响应；以及向该组信息供应商中的至少一个供应商提供报酬以响应成功的信息提供事件。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括向该组信息供应商的至少一部分发布报酬描述以响应成功的信息供应事件。
示例方法可以还包括其中报酬自动分配给该组信息供应商中的至少一个以响应成功的信息提供事件。
示例方法可以还包括在众包化请求的分布式账本中记录众包化请求的识别信息和至少一个参数，对众包化请求的至少一个响应以及报酬描述。
示例方法可以还包括配置图形用户界面以启用工作流程，人类用户通过工作流程输入至少一个参数建立众包请求。
示例方法可以还包括自动进行与贷款相关的动作以响应成功的信息供应事件。
示例方法可以还包括基于包括对应于多个众包请求的多个结果数据训练集训练机器人过程自动化电路，以及操作机器人过程自动化电路以迭代地改进众包请求。
示例方法可以还包括向机器人过程自动化电路提供贷款的至少一个属性以配置众包请求。
示例方法可以还包括配置众包请求包括确定报酬。
示例方法可以还包括将贷款的至少一个属性输入机器人过程自动化电路以确定向其发布众包请求的至少一个域。
在实施例中，本文提供了一种智能合约系统，该智能合约系统用于修改具有一组计算服务的贷款。示例平台、系统或装置可以包括数据收集电路，其被构造为确定与贷款中涉及的多个实体中的每一个对应的位置信息；管辖区定义电路，其被构造为确定多个实体中的至少一个实体的管辖区以响应位置信息；以及智能合约电路，其被构造为至少部分地基于多个实体中的至少一个的管辖区，自动进行贷款的贷款相关动作。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为自动进行贷款相关动作以响应多个实体中的第一个处于第一管辖区中并且多个实体中的第二实体处于第二管辖区中。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为自动进行贷款相关动作以响应多个实体中的一个从第一管辖区移动到第二管辖区。
示例系统可以包括其中贷款相关动作包括以下贷款相关动作中的至少一个贷款相关动作：提供贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、验证抵押物所有权、记录所有权的变化、评估抵押物的价值、发起抵押物检查、催收贷款、结束贷款、设置贷款的条款和条件，向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为处理多个管辖区特定的监管通知要求，并基于对应于以下实体的至少一个的管辖区向借款人提供适当的通知：贷款人、借款人、经由贷款提供的资金、贷款的偿还或贷款的抵押物。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为处理多个管辖区特定的监管止赎要求，并基于对应于以下实体的至少一个实体的管辖区向借款人提供适当的止赎通知：贷款人、借款人、经由贷款提供的资金、贷款的偿还或贷款的抵押物。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为处理用于设置贷款的条款和条件的多个管辖区特定的规则，并基于对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区配置智能合约：借款人、经由贷款提供的资金、贷款的偿还和贷款的抵押物。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为确定贷款的利率以使贷款符合可适用于对应于多个实体中选定的一个的管辖区的最大利率限制。
示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为监控贷款的抵押物的状况，并且其中智能合约电路还被构造为确定贷款的利率以响应贷款的抵押物的状况。
示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为监控多个实体中作为贷款的当事人的至少一个的属性，并且其中智能合约电路还被构造为确定贷款的利率以响应属性。
示例系统可以包括其中智能合约电路还包括贷款管理电路，贷款管理电路用于指定智能合约的条款和条件，智能合约管理贷款条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动的至少一个。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理关联、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中贷款的条款和条件各自包括以下组中的至少一个成员：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括估价电路，估价电路被构造为使用估价模型基于对应于多个实体中的至少一个的管辖区，确定贷款的抵押物的价值。
示例系统可以包括其中估价模型是管辖区特定的估价模型，并且其中对应于多个实体中的至少一个的管辖区包括对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区：贷款人、借款人、根据贷款提供的资金、根据贷款提供的资金的交付位置、贷款的支付和贷款的抵押物。
示例系统可以包括其中贷款的条款和条件中的至少一个基于贷款的抵押物的价值。
示例系统可以包括其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中估价电路还包括交易结果处理电路，交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
示例系统可以包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路监控至少一个公共市场中的抵消得抵押物的定价数据或财务数据。
示例系统可以包括其中聚类电路基于抵押物的属性构造用于对抵押物进行估价的一组抵消抵押物。
示例系统可以包括其中属性选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史记录、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
在实施例中，本文提供了一种智能合约方法，该智能合约方法用于修改具有一组计算服务的贷款。示例方法可以包括监控与贷款中涉及的多个实体中的每一个对应的位置信息；确定多个实体中的至少一个的管辖区域以响应位置信息；至少部分地基于多个实体中的至少一个的管辖区，自动进行贷款的贷款相关动作。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以包括自动进行贷款相关动作以响应多个实体中的第一个处于第一管辖区以及多个实体中的第二个处于第二管辖区。
示例方式可以包括自动进行贷款相关动作以响应多个实体中的一个从第一管辖区移动到第二管辖区。
示例方法可以基于多个实体中的相关一个的管辖区处理多个管辖区特定的要求，并且执行以下操作中的至少一个操作：向借款人提供适当的通知，以响应包括监管通知要求的多个管辖区特定要求；设置用于设置贷款的条款和条件的特定规则，以响应包括用于贷款的条款和条件的管辖区特定规则的多个管辖区特定要求；确定贷款的利率使得贷款符合最大利率限制，以响应包括最大利率限制的多个管辖区特定要求；以及其中多个实体中的相关一个包括以下实体中的至少一个实体：贷款人、借款人、根据贷款提供的资金、贷款的偿还以及贷款的抵押物。
示例方法可以包括监控贷款的多个抵押物的状况或多个实体中作为贷款的当事人的至少一个的属性中的至少一个，其中条件或属性用于确定利率。
示例方法可以包括操作估价模型基于多个实体中的至少一个的管辖区，确定贷款的抵押物的价值。
示例方法可以包括解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
在实施例中，本文提供了一种智能合约系统，该智能合约系统用于修改贷款。示例平台、系统或装置可以包括：数据收集电路，其被构造为监控和收集关于贷款中涉及的至少一个实体的信息；以及智能合约电路，其被构造为基于监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，自动重构与贷款相关的债务。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中监控和收集的信息包括贷款的抵押物状况。
示例系统可以包括其中智能合约电路还可以被构造为基于贷款的契约以及监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，确定事件的发生，并自动重构债务以响应事件的发生。
示例系统可以包括其中事件是贷款的抵押物未能超过贷款的剩余余额的所需分数值。
示例系统可以包括其中事件是买方相对于契约违约。
示例系统可以包括其中监控和收集的信息包括贷款中涉及的至少一个实体的属性。
示例系统可以包括其中智能合约电路还包括贷款管理电路，贷款管理电路用于指定智能合约的条款和条件，智能合约管理贷款条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动的至少一个。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中贷款的条款和条件各自包括以下组中的至少一个成员：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以还包括估价电路，估价电路被构造为使用估价模型基于监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，确定抵押物的价值。
示例系统可以包括其中重组债务是基于数据收集电路监控的贷款的抵押物的估价。
示例系统可以包括其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中估价电路还包括交易结果处理电路，交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
示例系统可以包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路监控至少一个公共市场中的抵消得抵押物的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中基于抵押物的属性使用群集电路构造用于评估抵押物的一组抵消抵押物。
示例系统可以包括其中属性选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史记录、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于修改贷款的智能合约。示例方法可以包括基于监控和收集的关于至少一个实体的信息，自动重构与贷款相关的债务。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例系统可以包括基于贷款的契约以及监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，确定事件的发生，并自动重构债务以响应事件的发生。
示例方法可以包括指定智能合约的条款和条件，智能合约管理贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动中的至少一个。
示例方法可以包括操作估价模型基于监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，确定抵押物的价值。
示例方法可以还包括解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
示例方法可以还包括监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
示例方法可以还包括监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价数据或财务数据。
示例方法可以还包括基于抵押物的属性，使用相似性群集算法构造用于评估抵押物的抵消抵押物集。
一种装置可以包括：数据收集电路，其被构造为监控和收集关于借款人或贷款的抵押物中的至少一个的信息；以及智能合约电路，其被构造为基于监控和收集的关于借款人或贷款的抵押物中的至少一个的信息，自动重构与贷款相关的债务。
数据收集电路可以被构造为监控和收集关于贷款的抵押物的信息，并且其中监控和收集的信息包括贷款的抵押物的状况。
装置可以还包括估价电路，估价电路被构造为使用估价模型至少部分地基于贷款的抵押物的状况，确定贷款的抵押物的价值。
估价电路可以还包括交易结果处理电路，交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
在实施例中，本文提供了一种社交网络监控系统，该社交网络监控系统用于验证贷款担保的状况。示例平台、系统或装置可以包括：社交网络输入电路，其被构造为解释贷款担保参数；社交网络数据收集电路，其被构造为使用多个算法收集数据，多个算法用于监控关于贷款中涉及的实体的社交网络信息以响应贷款担保参数；以及担保验证电路，其被构造为确认贷款的担保以响应监控的社交网络信息。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中贷款担保参数包括实体的财务状况，其中实体是贷款的担保人。
示例系统可以包括其中担保验证电路还被构造为基于以下属性中的至少一个属性确定财务状况：实体的公开估价、如公共记录所指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态、实体的监管违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭证、实体的多个转介、实体的多个证明，实体的多个行为、实体的位置、实体的管辖区以及实体的地理位置。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括数据收集电路，数据收集电路被构造为获得关于贷款的抵押物的状况的信息，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发的土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产，以及其中担保验证电路还被构造为验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
示例系统可以包括其中抵押物的状况包括以下各项中的状况属性：抵押物的质量、抵押物的所有权的状态、抵押物的拥有状态，抵押物的留置权状态、新的或已使用的状态、类型、类别、说明、产品特征集、模型、品牌、制造商、状态、背景、状况、价值、存储位置、地理位置、使用年限、维护历史、使用历史、事故历史、故障历史、所有权、所有权历史、价格、评估和估价。
示例系统可以包括其中社交网络输入电路还被构造为启用工作流程，人类用户通过工作流程输入贷款担保参数建立社交网络数据收集和监控请求。
示例系统可以包括智能合约电路，智能合约电路被构造为自动进行与贷款相关的动作以响应贷款的验证。
示例系统可以包括其中与贷款相关的动作是响应贷款保证未被验证，并且其中动作包括以下动作中的至少一个动作：止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代、贷款催收以及向贷款中涉及的第二实体提供警报。
示例系统可以包括机器人过程自动化电路，机器人过程自动化电路被构造为基于在包括人类用户交互的训练数据集上与社交网络数据收集电路进行迭代训练，基于贷款的至少一个属性配置贷款担保参数。
示例系统可以包括其中贷款的至少一个属性从管理贷款的智能合约电路获得。
示例系统可以包括其中训练数据集还包括来自多个社交网络数据收集的结果以及社交网络数据收集电路执行的监控请求。
示例系统可以包括其中机器人过程自动化电路还被构造为确定社交网络数据收集电路将应用到的至少一个域。
示例系统可以包括其中训练包括训练机器人过程自动化电路以配置多个算法。
在实施例中，本文提供了一种社交网络监控方法，该社交网络监控方法用于验证贷款担保的状况。示例方法可以包括解释贷款担保参数；使用多个算法收集数据，多个算法用于监控关于贷款中涉及的实体的社交网络信息以响应贷款担保参数；以及确认贷款的担保以响应监控的社交网络信息。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括启用工作流程，人类用户通过工作流程输入贷款担保参数建立社交网络数据收集和监控请求。
示例方法可以还包括自动进行与贷款相关的动作以响应贷款的验证。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括止赎动作。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括留置权管理动作。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括利率调整动作。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括违约发起动作。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括抵押物的替代。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括贷款催收。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括向贷款中涉及的第二实体提供警报。
示例方法可以还包括迭代地训练机器人过程自动化电路以基于贷款的至少一个属性配置数据收集和监控动作，其中机器人过程自动化电路基于包括来自人类用户交互的结果中的至少一个的训练数据集使用多个算法进行训练。
示例方法可以还包括确定多个算法将应用到的至少一个域。例如，算法可以在进行确定时查询多个域。
示例装置可以包括社交网络输入电路，其被构造为解释贷款担保参数；社交网络数据收集电路，其被构造为使用多个算法收集数据，多个算法用于监控关于贷款的担保人的信息以响应贷款担保参数；以及担保验证电路，其被构造为确认贷款的担保以响应监控的社交网络信息。
贷款保证物参数可以包括贷款的担保人的财务状况，并且其中担保验证电路还被构造为基于以下属性中的至少一个属性，确定贷款的担保人的财务状况：实体的公开估价、如公共记录所指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态，实体的监管违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭证、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置和实体的地理位置。
在实施例中，本文提供了一种监控系统，该监控系统用于验证贷款担保的状况。示例平台、系统或装置可以包括物联网(IoT)数据输入电路，其被构造为解释贷款担保参数；IoT数据收集电路，其被构造为使用至少一种算法收集数据，至少一种算法用于监控从贷款中涉及的实体中收集的以及关于贷款中涉及的实体的IoT信息以响应贷款担保参数；以及担保验证电路，其被构造为确认贷款的担保以响应监控的IoT信息。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中贷款担保参数包括实体的财务状况，其中实体是贷款的担保人。
示例系统可以包括其中监控的IoT信息包括以下至少一项：实体的公开估价、如公共记录所指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合同违约状态、实体的监管违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭证、实体的多个转介、实体的多个证明，实体的多个行为、实体的位置、实体的管辖区以及实体的地理位置。
示例系统可以包括其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以包括其中IoT数据收集电路还被构造为获得关于贷款的抵押物的状况的信息，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发的土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产，以及其中担保验证电路还被构造为验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
示例系统可以包括其中抵押物的状况包括以下各项中的状况属性：抵押物的质量、抵押物的所有权的状态、抵押物的拥有状态，抵押物的留置权状态、新的或已使用的状态、类型、类别、说明、产品特征集、模型、品牌、制造商、状态、背景、状况、价值、存储位置、地理位置、使用年限、维护历史、使用历史、事故历史、故障历史、所有权、所有权历史、价格、评估和估价。
示例系统可以包括其中IoT数据收集电路还被构造为启用工作流程，人类用户通过工作流程输入贷款担保参数建立物联网数据收集请求。
示例系统可以包括智能合约电路，智能合约电路被构造为自动进行与贷款相关的动作以响应贷款的验证。
示例系统可以包括其中与贷款相关的动作是响应贷款保证未被验证，并且其中动作包括以下动作中的至少一个动作：止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代、贷款催收以及向贷款中涉及的第二实体提供警报。
示例系统可以包括机器人过程自动化电路，机器人过程自动化电路被构造为基于在包括人类用户交互的训练数据集上与IoT数据收集电路进行迭代训练，基于贷款的至少一个属性配置贷款担保参数。
示例系统可以包括其中贷款的至少一个属性从管理贷款的智能合约电路获得。
示例系统可以包括其中训练数据集还包括来自多个IoT数据收集的结果以及IoT数据收集电路执行的监控请求。
示例系统可以包括其中机器人过程自动化电路还被构造为确定IoT数据收集电路将应用到的至少一个域。
示例系统可以包括其中训练包括训练机器人过程自动化电路以配置至少一个算法。
在实施例中，本文提供了一种监控方法，该监控方法用于验证贷款担保的状况。示例方法可以包括解释贷款担保参数；使用多个算法收集数据，多个算法用于从贷款中涉及的实体中收集的以及关于贷款中涉及的实体的物联网(IoT)信息以响应贷款担保参数；以及确认贷款的担保以响应监控的IoT信息。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括配置贷款担保参数以获得关于实体的财务状况的信息，其中实体是贷款的担保人。
示例方法可以还包括：配置至少一个算法以获得关于贷款的抵押物的状况的信息，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发的土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产，以及其中担保验证电路还被构造为验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
示例方法可以还包括启用工作流程，人类用户通过工作流程输入贷款保证参数建立IoT数据收集请求。
示例方法可以还包括自动进行与贷款相关的动作以响应贷款的验证。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括止赎动作。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括留置权管理动作。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括利率调整动作。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括违约发起动作。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括抵押物的替代。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括贷款催收。
示例方法可以还包括其中与贷款相关的动作是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括向贷款中涉及的第二实体提供警报。
示例方法可以还包括迭代地训练机器人过程自动化电路以基于贷款的至少一个属性配置IoT数据收集和监控动作，其中机器人过程自动化电路基于包括来自人类用户交互的结果中的至少一个的训练数据集使用多个算法进行训练。
示例方法可以还包括确定多个算法将应用到的至少一个域。
示例方法可以还包括其中训练包括训练机器人过程自动化电路以配置多个算法。
示例方法可以还包括其中训练数据集还包括来自一组IoT数据收集和监控请求的结果。
在实施例中，本文提供了一种机器人流程自动化系统，该机器人流程自动化系统用于协商贷款。示例平台、系统或装置可以数据收集电路，其被构造为从与至少一次贷款交易相关的至少一个实体收集交互的训练集；自动贷款分类电路，其基于交互的训练集进行训练，以对至少一个贷款协商动作进行分类；以及机器人过程自动化电路，其基于自动贷款分类电路分类的多个贷款协商动作和多个贷款交易结果的训练集进行训练，以代表新贷款的当事人协商新贷款的条款和条件。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括其中至少一个实体是至少一个贷款交易的当事人。
示例系统可以包括其中至少一个实体选自以下实体：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
示例系统可以包括其中自动贷款分类电路包括以下系统中的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例系统可以包括其中机器人过程自动化电路还基于与多个借贷过程中涉及的多个用户界面进行的多个当事方交互进行训练。
示例系统可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为基于协商的结果自动配置用于新贷款的智能合约。
示例系统可以还包括与新贷款相关联的分布式账本，其中分布式账本被构造为记录协商的结果和协商事件中的至少一个。
示例系统可以包括其中新贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例系统可以还包括估价电路，估价电路被构造为使用估价模型确定新贷款的抵押物的价值。
示例系统可以包括其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品和个人财产。
示例系统可以包括其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路监控至少一个公共市场中的抵消得抵押物的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中基于抵押物的属性使用群集电路构造用于评估抵押物的一组抵消抵押物。
示例系统可以包括其中属性选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史记录、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
示例系统可以包括其中新贷款的条款和条件各自包含以下组中的至少一个成员：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
在实施例中，本文提供了一种机器人流程自动化方法，该机器人流程自动化方法用于协商贷款。示例方法可以包括从与至少一次贷款交易相关的至少一个实体收集交互的训练集；在交互的训练集上训练自动贷款分类电路，以对至少一个贷款协商动作进行分类；以及在自动贷款分类电路分类的多个贷款协商动作和多个贷款交易结果的训练集上训练机器人过程自动化电路，以代表新贷款的当事人协商新贷款的条款和条件。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括
示例方法可以还包括在与多个借贷过程中涉及的多个用户界面进行的多个当事方交互上训练机器人过程自动化电路。
示例方法可以还包括基于所述协商的结果自动配置用于所述新贷款的智能合约。
示例方法可以还包括在与新贷款相关联的分布式账本中记录协商的结果和协商事件中的至少一个。
示例方法可以还包括使用估价模型确定新贷款的抵押物的价值。
示例方法可以还包括监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
示例方法可以还包括基于抵押物的属性，使用相似性群集算法构造用于评估抵押物的抵消抵押物集。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。
示例装置或系统可以包括数据收集电路，其被构造为解释对应于与第一组贷款的至少一个交易相关的多个实体的实体之间的交互，其中至少一个交易涉及对应于第一组贷款的一组支付的第一收回动作；人工智能电路，其被构造为对第一收回动作进行分类，其中人工智能电路基于对应于第一组贷款的交互进行训练；以及机器人过程自动化电路，其基于对应于第一组贷款的交互和一组贷款收回结果进行训练，以代表第二贷款的当事方执行第二贷款收回动作。
下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例装置或系统可以包括其中第二贷款收回动作选自以下动作中的动作：发起收回流程、向收回代理转介贷款、配置收回通信、安排收回通信、配置用于收回通信的内容、配置结算贷款的要约、终止收回动作、延迟收回动作、配置用于备选付款计划的要约、发起诉讼、发起止赎、发起破产流程、发起重新拥有流程以及为抵押物设定留置权。
示例装置或系统可以包括其中该组贷款收回结果选自以下结果：收款联系事件响应、贷款支付、借款人贷款违约、贷款借款人破产、收款诉讼结果、一组收回动作的财务收益、收款投资回报以及收款中涉及的当事人声誉估量。
示例装置或系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例装置或系统可以包括其中实体是贷款交易的一组当事人。
示例装置或系统可以包括其中该组当事人选自以下当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
示例装置或系统可以包括其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例装置或系统可以包括其中机器人过程自动化电路基于一组当事人交互进行训练，系统还包括用于与一组借贷过程中涉及的至少一个当事人交互的至少一个用户界面。
示例装置或系统可以包括其中在完成收集过程的协商时，用于贷款的智能合约由智能合约电路基于协商的结果自动配置。
示例装置或系统可以包括其中机器人过程自动化电路被构造为在与第一组贷款相关联的分布式账本中记录该组贷款收回结果和第一收回动作。
示例装置或系统可以包括其中担保贷款包括以下一组贷款中的至少一种贷款：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券和补贴贷款。
示例装置或系统可以包括其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例装置或系统可以包括其中实体各自包括以下实体中的至少一个实体：贷款人、借贷人、担保人、与第一组贷款相关的设备、与第一组贷款相关的商品、与第一组贷款相关的系统、与第一组贷款相关的固定设备、建筑物、存储设施和抵押物。
示例装置或系统可以包括其中机器人过程自动化电路被构造为在与第二贷款相关联的分布式账本中记录第二贷款收回动作。
示例装置或系统可以包括其中第一收回动作选自以下动作中的动作：发起收回过程、向收回代理转介贷款、配置收回通信、安排收回通信、配置用于收回通信的内容、配置结算贷款的要约、终止收回动作、延迟收回动作、配置用于备选付款计划的要约、发起诉讼、发起止赎、发起破产流程、发起收回流程以及为抵押物设定留置权。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例方法可以包括解释对应于与第一组贷款的至少一个交易相关的多个实体的实体之间的交互，其中至少一个交易涉及对应于第一组贷款的一组支付的第一收回动作；至少部分地基于多个交互对第一收回动作进行分类；以及至少部分地基于多个交互和对应于第一组贷款的一组贷款收回结果，代表第二贷款的当事人指定第二贷款收回动作。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括其中第二贷款收回动作包括发起收回流程、配置收回通信或安排收回动作中的至少一个。
示例方法可以还包括其中第二贷款收回动作包括向收回代理转介贷款、配置结算第二贷款的要约或对配置用于收回通信的内容中的至少一个。
示例方法可以还包括其中第二贷款收回动作包括终止收集动作、延迟收集动作或配置用于备选付款计划的要约中的至少一个。
示例方法可以还包括其中第二贷款收回动作包括发起诉讼、发起止赎或发起破产流程中的至少一个。
示例方法可以还包括其中第二贷款收回动作包括发起重新拥有流程或为第二贷款的抵押物设定留置权中的至少一个。
示例方法可以还包括其中该组贷款收回结果选自以下结果：收款联系事件响应、贷款支付、借款人贷款违约、贷款借款人破产、收款诉讼结果、一组收回动作的财务收益、收款投资回报以及收款中涉及的当事人声誉估量。
示例方法可以还包括其中在完成收集过程的协商时，用于贷款的智能合约由一组智能合约服务基于协商的结果自动配置。
示例方法可以还包括：还包括在与第一组贷款相关联的分布式账本中记录该组贷款收回结果中的至少一个。
示例方法可以还包括：还包括向第二贷款的当事方提供用户界面，并向第二贷款的当事方通知指定的第二收回动作。
示例方法可以还包括：还包括发起指定的第二收回动作以响应从第二借贷方输入到用户界面。
示例方法可以还包括：还包括在与第二贷款相关联的分布式账本中记录第二贷款收回动作。
示例方法可以还包括其中第一贷款收回动作包括以下动作中的至少一个：发起收回过程、配置收回通信或安排收回动作、向收回代理转介贷款、配置结算第二贷款的要约或配置用于收回通信的内容。
示例方法可以还包括其中第一贷款收回动作包括终止收集动作、延迟收集动作或配置用于备选付款计划的要约中的至少一个。
示例方法可以还包括其中第一次贷款收回动作包括发起诉讼、发起止赎或发起破产流程、发起重新拥有流程或为第二次贷款的抵押物设定留置权中的至少一个。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。
示例装置或系统可以包括数据收集电路，其被构造为收集实体之间的贷款交互训练集，其中贷款交互训练集包括一组贷款再融资活动和一组贷款再融资结果；人工智能电路，其被构造为对该组贷款再融资活动进行分类，其中人工智能电路基于贷款交互训练集进行训练；以及机器人过程自动化电路，其被构造为代表第二贷款的当事人执行第二贷款再融资活动，其中机器人过程自动化电路基于该组贷款再融资活动和该组贷款再融资结果进行训练。
下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例装置或系统可以包括其中该组贷款再融资活动中的至少一个贷款再融资活动选自以下组：发起再融资要约、发起再融资请求、配置再融资利率、配置再融资付款计划、配置再融资余额、配置用于再融资的抵押物、管理再融资收益的使用、移除或设定与再融资相关联的留置权、验证再融资的所有权、管理检查过程、填充申请、协商再融资的条款和条件或结束再融资。
示例设备或系统可以包括其中数据收集电路包括选自以下系统中的至少一个系统：监控所述实体的物联网系统、监控所述实体的一组摄像头、从公共可用的信息站点提取与所述实体相关的信息的一组软件服务、报告与所述实体相关的信息的一组移动设备、人类实体穿戴的一组可穿戴设备、实体通过其提供关于所述实体的信息的一组用户界面以及用于请求和报告与所述实体相关的信息的一组众包服务。
示例装置或系统可以包括其中实体的至少一个实体是该组贷款再融资活动中的至少一个贷款再融资活动的当事人。
示例装置或系统可以包括其中当事人包括以下组中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
示例装置或系统可以包括其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
示例装置或系统可以包括：还包括界面电路，界面电路被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中机器人过程自动化电路还基于交互进行训练。
示例装置或系统可以包括智能合约电路，智能合约电路被构造为确定第二贷款再融资活动完成，并基于第二贷款再融资活动的结果修改智能再融资合约。
示例装置或系统可以包括分布式账本电路，分布式账本电路被构造为确定与第二贷款再融资活动相关联的事件，并在与第二贷款相关联的分布式账本中记录与第二贷款再融资活动相关联的事件。
示例装置或系统可以包括其中第二贷款包括以下组中的至少一种贷款：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券或补贴贷款。
示例装置或系统可以包括其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例方法可以包括收集实体之间的训练贷款交互集，其中贷款交互训练集包括一组贷款再融资活动和一组贷款再融资结果；至少部分地基于贷款交互训练集对该组贷款再融资活动进行分类；以及至少部分地基于该组贷款再融资活动和该组贷款再融资结果，代表第二贷款的当事人指定第二贷款再融资活动。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括
示例方法可以还包括其中该组贷款再融资活动中的至少一个贷款再融资活动包括：发起再融资要约、发起再融资请求、配置再融资利率、配置再融资付款计划、配置再融资余额、配置用于再融资的抵押物、管理再融资收益的使用、移除或设定与再融资相关联的留置权、验证再融资的所有权、管理检查过程、填充申请、协商再融资的条款和条件等。
示例方法可以还包括其中实体的至少一个实体是该组贷款再融资活动中的至少一个贷款再融资活动的当事人，从实体中的至少一个接收交互，并且其中分类还基于交互进行训练。
示例方法可以还包括当事人包括以下组中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
示例方法可以还包括：确定第二贷款再融资活动完成；以及基于第二贷款再融资活动的结果修改智能再融资合约。
示例方法可以还包括在与第二借贷相关联的分布式账本中记录修改的智能再融资合约或对修改的智能再融资合约的引用中的一个。
示例方法可以还包括：确定与第二贷款再融资活动相关联的事件；以及在与第二贷款相关联的分布式账本中记录与第二贷款再融资活动相关联的事件。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。
示例装置或系统可以包括数据收集电路，数据收集电路被构造为收集实体之间的贷款交互训练集。贷款交互训练集包括一组贷款合并交易。装置或系统可以还包括人工智能电路，其被构造为将一组贷款分类为合并候选，其中人工智能电路基于贷款交互训练集进行训练；机器人过程自动化电路，其被构造为代表合并的当事人管理该组贷款的至少一个子集的合并，其中机器人过程自动化电路基于该组贷款合并交易进行训练。
下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例设备或系统可以包括其中数据收集电路包括选自以下系统中的至少一个系统：监控所述实体的物联网系统、监控所述实体的一组摄像头、从公共可用的信息站点提取与所述实体相关的信息的一组软件服务、报告与所述实体相关的信息的一组移动设备、人类实体穿戴的一组可穿戴设备、实体通过其提供关于所述实体的信息的一组用户界面以及用于请求和报告与所述实体相关的信息的一组众包服务。
示例装置或系统可以包括其中基于处理实体的属性的模型，确定被分类为合并候选的该组贷款，并且其中以下组中的至少一个属性包括：当事人身份、利率、支付余额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、支付状态、抵押物状况或抵押物价值。
示例装置或系统可以包括其中至少一个管理合并包括选自以下组中的管理：一组候选贷款中的贷款鉴定；合并要约编制；合并计划编制；传达合并要约的内容编制；合并要约安排；合并要约传达；合并要约修改协商；合并协议编制；合并协议执行；一组贷款的抵押物修改；合并申请工作流程处理；检查管理；评估管理；利率设置；付款要求延期；付款计划设置；以及合并协议达成。
示例装置或系统可以包括其中实体的至少一个实体是该组贷款合并交易中的至少一个贷款合并交易的当事人。
示例装置或系统可以包括其中当事人包括以下组中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
示例装置或系统可以包括其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
示例装置或系统可以还包括界面电路，界面电路被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中机器人过程自动化电路还基于交互进行训练。
示例装置或系统可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为从该组贷款的子集确定至少一个贷款的合并的协商完成；以及基于协商的结果修改智能合并合约。
示例装置或系统可以还包括确定与该组贷款的至少子集的合并相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及在与该组贷款的子集相关联的分布式账本中记录与合并相关联的结果和协商事件中的至少一个。
示例装置或系统可以包括其中该组贷款的子集中的至少一个贷款选自以下组：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券或补贴贷款。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例方法可以包括收集实体之间的贷款交互训练集，其中贷款交互训练集包括一组贷款合并交易；至少部分地基于贷款交互训练集将一组贷款分类为合并候选；以及至少部分地基于该组贷款合并交易，代表合并的当事人管理该组贷款的至少一个子集的合并。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括将该组贷款分类为合并候选基于处理实体的属性的模型；以及其中属性中的每一个包括以下组中的至少一个属性：当事人身份、利率、支付余额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、支付状态、抵押物状况或抵押物价值。
示例方法可以还包括实体的至少一个实体是该组贷款合并交易中的至少一个贷款合并交易的当事人。
示例方法可以还包括其中至少一个管理合并包括选自以下组中的管理：一组候选贷款中的贷款鉴定；合并要约编制；合并计划编制；传达合并要约的内容编制；合并要约安排；合并要约传达；合并要约修改协商；合并协议编制；合并协议执行；一组贷款的抵押物修改；合并申请工作流程处理；检查管理；评估管理；利率设置；付款要求延期；付款计划设置；以及合并协议达成。
示例方法可以还包括实体的至少一个实体是该组贷款合并交易中的至少一个贷款合并交易的当事人。
示例方法可以还包括当事人包括以下组中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
示例方法可以还包括从该组贷款的子集确定至少一个贷款的合并的协商完成；以及基于协商的结果修改智能合并合约。
示例方法可以还包括确定与该组贷款的至少子集的合并相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及在与该组贷款的子集相关联的分布式账本中记录与合并相关联的结果和协商事件中的至少一个。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。
示例装置或系统可以包括数据收集电路，数据收集电路被构造为收集关于一组保理贷款的实体的信息以及用于该组保理贷款交易的实体之间的交互训练集。装置或系统可以还包括人工智能电路，人工智能电路被构造为对该组保理贷款的实体进行分类，其中人工智能电路基于训练的一组交互进行训练；以及机器人过程自动化电路，其被构造为管理保理贷款，其中机器人过程自动化电路基于该组保理贷款交互进行训练。
下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
示例设备或系统可以包括其中数据收集电路包括选自以下系统中的至少一个系统：监控所述实体的物联网系统、监控所述实体的一组摄像头、从公共可用的信息站点提取与所述实体相关的信息的一组软件服务、报告与所述实体相关的信息的一组移动设备、人类实体穿戴的一组可穿戴设备、实体通过其提供关于所述实体的信息的一组用户界面以及用于请求和报告与所述实体相关的信息的一组众包服务。
示例装置或系统可以包括其中人工智能电路还被构造为使用处理该组保理贷款中涉及的实体的属性的模型；以及其中至少一个属性选自以下组：用于保理的资产、当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物的状况或抵押物的价值。
示例装置或系统可以包括其中至少一个管理保理贷款包括选自以下组的管理：管理保理一组资产中的至少一个、从一组候选贷款中识别保理贷款、准备保理要约、准备保理计划、准备传达保理报价的内容、安排保理要约、传达保理要约、协商对保理要约的修改、准备保理协议、执行保理协议、修改一组保理贷款的担保、处理一组应收账款的转移、处理用于保理的申请工作流程、管理检查、管理一组待保理资产的评估、设置利率、延期支付要求、设置付款计划或结束合并协议。
示例装置或系统可以包括其中用于保理的资产包括一组应收账款。
示例装置或系统可以包括其中至少一个管理保理贷款包括选自以下组的管理：管理保理一组资产中的至少一个、从一组候选贷款中识别保理贷款、准备保理要约、准备保理计划、准备传达保理报价的内容、安排保理要约、传达保理要约、协商对保理要约的修改、准备保理协议、执行保理协议、修改一组保理贷款的担保、处理一组应收账款的转移、处理用于保理的申请工作流程、管理检查、管理一组待保理资产的评估、设置利率、延期支付要求、设置付款计划或结束合并协议。
示例装置或系统可以包括其中实体的至少一个实体是该组保理贷款交易的至少一个保理贷款交易的当事人。
示例装置或系统可以包括其中当事人包括以下当事人中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
示例装置或系统可以包括其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
示例装置或系统可以还包括界面电路，界面电路被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中机器人过程自动化电路还基于交互进行训练。
示例装置或系统可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为确定保理贷款的协商完成；以及基于协商的结果修改智能保理贷款合约。
示例装置或系统可以还包括分布式账本电路，分布式账本电路被构造为确定与保理贷款的协商相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及在与保理贷款相关联的分布式账本中记录与保理贷款相关联的结果和协商事件中的至少一个。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例方法可以包括：收集关于一组保理贷款的实体的信息以及用于该组保理贷款交易的实体之间的交互训练集；至少部分地基于交互训练集，对该组保理贷款中涉及的实体进行分类；以及至少部分地基于该组保理贷款交互管理保理贷款。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括至少一个管理保理贷款包括选自以下组的管理：管理保理一组资产中的至少一个、从一组候选贷款中识别保理贷款、准备保理要约、准备保理计划、准备传达保理报价的内容、安排保理要约、传达保理要约、协商对保理要约的修改、准备保理协议、执行保理协议、修改一组保理贷款的担保、处理一组应收账款的转移、处理用于保理的申请工作流程、管理检查、管理一组待保理资产的评估、设置利率、延期支付要求、设置付款计划或结束合并协议。
示例方法可以还包括其中实体的至少一个实体是该组保理贷款交易的至少一个保理贷款交易的当事人。
示例方法可以还包括当事人包括以下组中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
示例方法可以还包括：确定保理贷款协商完成；以及基于协商的结果修改智能保理贷款合约。
示例方法可以还包括：确定与保理贷款的协商相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及在与保理贷款相关联的分布式账本中记录与保理贷款相关联的结果和协商事件中的至少一个。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。
示例装置或系统可以包括数据收集电路，其被构造为收集关于一组抵押贷款活动中涉及的实体的信息以及用于该组保理贷款交易的实体之间的交互训练集。装置或系统可以还包括：人工智能电路，人工智能电路被构造为对该组抵押贷款的实体进行分类，其中人工智能电路基于训练的一组交互进行训练；以及机器人过程自动化电路被构造为代理抵押贷款，其中机器人过程自动化电路基于该组抵押贷款活动和训练的一组交互中的至少一个进行训练。
下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例装置或系统可以包括其中该组抵押贷款活动和该组抵押贷款交易中的至少一个包括以下组中的活动：营销活动、识别一组预期借款人、识别财产、识别抵押物、借款人资格、所有权搜索、所有权验证、财产评估、财产检查、财产估价、收入验证、借款人人口统计分析、识别资本提供者、确定可用利率、确定可用付款条款和条件、分析现有抵押贷款、比较分析现有和新抵押贷款条款，完成申请工作流程、填充申请字段、准备抵押协议、完成抵押协议计划、与资本提供者协商抵押条款和条件、与借款人协商抵押条款和条件、转让所有权、设定留置权或结束抵押协议。
示例设备或系统可以包括其中数据收集电路包括选自以下系统中的至少一个系统：监控所述实体的物联网系统、监控所述实体的一组摄像头、从公共可用的信息站点提取与所述实体相关的信息的一组软件服务、报告与所述实体相关的信息的一组移动设备、人类实体穿戴的一组可穿戴设备、实体通过其提供关于所述实体的信息的一组用户界面以及用于请求和报告与所述实体相关的信息的一组众包服务。
示例装置或系统可以包括其中人工智能电路还被构造为使用处理该组抵押贷款活动中涉及的实体的属性的模型；并且其中以下组中的至少一个属性包括：受抵押约束的属性、用作抵押物的资产、当事人身份、利率、支付余额、付款条款、付款计划、抵押物类型、财产类型、当事人的财务状况、支付状态、财产状况或财产价值。
示例装置或系统可以包括其中代理抵押贷款包括以下组中的至少一个活动：管理受抵押约束的财产中的至少一个、从一组借款人情况中识别候选抵押、准备抵押要约、准备传达抵押要约的内容、安排抵押要约、传达抵押要约、协商对抵押要约的修改、准备抵押协议、执行抵押协议、修改一组抵押要约中的抵押物、处理留置权的转让、处理审查工作流程、管理检查、管理一组待受抵押约束的资产的评估、设置利率、延期支付要求、设置付款计划或结束抵押协议。
示例装置或系统可以包括其中实体中的至少一个实体是该组抵押贷款交易中的至少一个抵押贷款交易的当事人。
示例装置或系统可以包括其中当事人包括以下当事人中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
示例装置或系统可以包括其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
示例装置或系统可以还包括界面电路，界面电路被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中机器人过程自动化电路还基于交互进行训练。
示例装置或系统可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为确定抵押贷款的协商完成；以及基于协商的结果修改智能保理贷款合约。
示例装置或系统可以还包括分布式账本电路，分布式账本电路被构造为确定与抵押贷款的协商相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及在与抵押贷款相关联的分布式账本中记录与抵押贷款相关联的结果和协商事件中的至少一个。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例方法可以包括收集关于一组抵押贷款的实体的信息以及用于一组抵押贷款交易的实体之间的交互训练集；至少部分地基于交互训练集，对该组抵押贷款中涉及的实体进行分类；以及至少部分地基于该组抵押贷款活动和训练的一组交互中的至少一个代理抵押贷款。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括对该组抵押贷款活动中涉及的实体进行分类基于处理该组抵押贷款活动中涉及的实体的属性的模型；并且其中选自以下组的至少一个属性包括：受抵押约束的属性、用作抵押物的资产、当事人身份、利率、支付余额、付款条款、付款计划、抵押物类型、财产类型、当事人的财务状况、支付状态、财产状况或财产价值。
示例装置方法可以还包括至少一个代理抵押贷款包括选自以下组的活动：管理受抵押约束的财产中的至少一个、从一组借款人情况中识别候选抵押、准备抵押要约、准备传达抵押要约的内容、安排抵押要约、传达抵押要约、协商对抵押要约的修改、准备抵押协议、执行抵押协议、修改一组抵押要约中的抵押物、处理留置权的转让、处理审查工作流程、管理检查、管理一组待受抵押约束的资产的评估、设置利率、延期支付要求、设置付款计划或结束抵押协议。
示例方法可以包括实体中的至少一个实体是该组抵押贷款交易中的至少一个抵押贷款交易的当事人。
示例方法可以还包括当事人包括以下组中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
示例方法可以还包括：确定抵押贷款协商完成；以及基于协商的结果修改智能保理贷款合约。
示例方法可以还包括确定与抵押贷款的协商相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及在与抵押贷款相关联的分布式账本中记录与抵押贷款相关联的结果和协商事件中的至少一个。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。
示例系统可以包括数据收集电路，其被构造为收集关于一组债务交易中涉及的实体、与实体相关的结果数据训练集以及债务管理活动训练集的信息。系统可以还包括状况分类电路，其被构造为对实体中的至少一个实体的状况进行分类，其中状况分类电路包括模型和一组人工智能电路，并且其中使用与实体相关的结果数据训练集训练模型；以及自动债务管理电路，其被构造为管理与债务相关的动作，其中自动债务管理电路基于债务管理活动训练集进行训练。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中数据收集电路包括以下组中的至少一个系统：物联网设备、一组环境条件传感器、一组众包服务、一组社交网络分析服务或一组网络域查询算法。
示例系统可以包括其中债务交易中的至少一个债务交易选自以下组：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、付款日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券或补贴贷款。
示例系统可以包括其中该组债务交易中涉及的实体包括一组当事人和一组资产中的至少一个。
示例系统可以包括其中该组资产中的至少一个资产包括以下组中的资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以还包括一组传感器，其位于以下一个上：该组资产中的至少一个资产、用于该组资产中的至少一个资产的容器或用于该组资产中的至少一个资产的包装，并且至少一个区块链电路，至少一个区块链电路被构造为从数据收集电路和该组传感器接收信息，并将信息存储在区块链中；以及安全访问控制接口电路，安全访问控制接口电路被构造为向区块链提供对该组资产中涉及的至少一个资产的债务交易的当事人的访问。
示例系统可以包括其中该组传感器中的至少一个传感器选自以下组：图像、温度、压力、湿度、速度、加速度、旋转、扭矩、重量、化学物质、磁场、电场或位置传感器。
示例系统可以包括自动代理电路，自动代理电路被构造为处理与该组资产中的至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件和还被构造为采取与资产涉及的债务交易相关的一组动作。
示例系统可以还包括其中该组动作中的至少一个动作选自以下组：提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。
示例系统可以包括其中该组人工智能电路中的至少一个人工智能电路包括以下组中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
示例系统可以还包括界面电路，界面电路被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中自动债务管理电路还基于交互进行训练。
示例系统可以还包括其中训练的债务管理活动中的至少一个债务管理活动包括以下组中的活动：提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。
示例系统可以还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与一组资产中的至少一个资产的价值相关的市场信息。
示例系统可以还包括其中该组资产中的至少一个资产选自以下组：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以还包括其中市场价值数据收集电路还被构造为监控用于物品的至少一个定价和财务数据，物品类似于至少一个公共市场中的该组资产中的至少一个资产。
示例系统可以还包括其中使用基于资产的属性的相似性群集算法构造用于对该组资产中的至少一个资产进行评估的一组相似物品。
示例系统可以还包括其中资产的属性的至少一个属性选自以下组：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储或资产地理位置。
示例系统可以还包括智能合约电路，其被构造为管理用于债务交易的智能合约。
示例系统可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为管理债务交易的智能合约。
示例系统可以还包括其中债务交易的该组条款和条件中的至少一个选自以下组：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况或违约结果。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例方法可以包括收集关于一组债务交易中涉及的实体、与实体相关的结果数据训练集以及债务管理活动训练集的信息；至少部分地基于与实体相关的结果数据训练集，对实体的至少一个实体的状况进行分类；以及至少部分地基于债务管理活动训练集管理与债务相关的动作。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括该组债务交易中涉及的实体包括一组当事人和一组资产。
示例方法可以还包括从位于至少一个资产上的一组传感器接收信息，其中该组传感器用于将由该组传感器感测的传感器信息与用于至少一个资产的唯一标识符相关联；以及其中一组传感器，其位于以下一个上：该组资产中的至少一个资产、用于该组资产中的至少一个资产的容器或用于该组资产中的至少一个资产的包装；以及将信息存储在区块链中，其中经由用于涉及至少一个资产的债务交易的当事人的安全访问控制接口提供对区块链的访问。
示例方法可以包括处理与该组资产中的至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件；以及处理与资产涉及的债务交易相关的一组动作。
示例方法可以包括接收来自实体中的至少一个的交互。
示例方法可以还包括监控和报告与一组资产中的至少一个资产的价值相关的市场信息。
示例方法可以还包括监控还包括监控用于物品的至少一个定价和财务数据，物品类似于至少一个公共市场中的该组资产中的至少一个资产。
示例方法可以还包括使用基于资产属性的相似性群集算法构造用于从该组资产中评估至少一个资产的一组相似物品。
示例方法可以还包括管理用于债务交易的智能合约。
示例方法可以还包括建立用于债务交易的智能合约的一组条款和条件。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。
示例方法可以包括众包数据收集电路，其被构造为收集关于一组债券交易中涉及的实体和与实体相关的结果数据训练集的信息。系统可以还包括状况分类电路，其被构造为使用来自众包数据收集电路的信息和模型对一组发行人的状况进行分类，其中使用与该组发行人相关的结果数据训练集训练模型。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括来自实体的至少一个实体选自以下组：一组实体包括一组发行人、一组债券、一组当事人和一组资产中的实体。
示例系统可以包括其中该组发行人中的至少一个发行人选自以下组：市政部门、公司、承包商、政府实体、非政府实体和非营利实体。
示例系统可以包括其中该组债券中的至少一种债券是从由以下组成的组中选择的：市政债券、政府债券、国债、资产支持债券或公司债券。
示例系统可以包括其中状况分类电路分类的状况选自以下组：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况和实体健康状况。
示例系统可以包括其中众包数据收集电路被构造为启用用户界面，用户可以通过工作流程配置对与该组发行人的状况相关的信息的众包请求。
示例系统可以还包括可配置数据收集和监控电路，可配置数据收集和监控电路被构造为监控该组发行人中的至少一个发行人，其中可配置数据收集和监控电路包括选自下组的系统：物联网设备、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务或一组网络域查询算法。
示例系统可以包括其中可配置数据收集和监控电路被构造为监控以下组中的至少一个环境：市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅或车辆。
示例系统可以包括其中与该组债券交易相关联的一组债券由一组资产支持。
示例系统可以包括其中该组资产中的至少一个资产包括以下组中的资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以自动代理电路，自动代理电路被构造为处理与该组资产中的至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件，并且其中自动代理电路还被构造为执行与资产的相关的债务交易相关的动作。
示例系统可以包括其中动作选自以下组：提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。
示例系统可以包括其中状况分类电路包括以下组中的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例系统可以还包括自动债券管理电路，其用于管理与债券相关的动作，其中自动债券管理电路在债券管理活动训练集进行训练。
示例系统可以包括其中自动债券管理电路基于与一组债券交易活动中涉及的一组用户界面进行的一组当事人交互进行训练。
示例系统可以包括其中债券交易组中的至少一个债券交易包括以下组中的活动：提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。
示例系统可以还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与发行人和资产组中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中报告是以下组中的一组资产中的至少一个资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路被构造为监控与至少一个公共市场中的至少一个资产相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中使用基于资产的属性的相似性群集算法构造用于对资产进行评估的一组相似物品。
示例系统可以包括其中属性中的至少一个属性选自以下组：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储或资产地理位置。
示例系统可以还包括智能合约电路，其被构造为管理用于债务交易的智能合约。
示例系统可以包括其中智能合约电路被构造为确定债券的条款和条件。
示例系统可以包括其中由该组智能合约电路指定和管理的债务交易的该组条款和条件中的至少一个条款和条件选自以下组：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况或违约结果。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人流程自动化能力。示例方法可以包括收集关于涉及一组债券的一组债券交易和与实体相关的结果数据训练集的实体的信息；使用所收集的信息和模型对一组发行人的状况进行分类，其中使用与该组发行人相关的结果数据训练集来训练模型。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括处理与该组资产中的至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件；以及处理与资产涉及的债务交易相关的一组动作。
示例方法可以还包括至少部分地基于债券管理活动训练集管理与债券相关的动作。
示例方法可以还包括监控和报告与发行人和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例方法可以还包括管理用于债券交易的智能合约。
示例方法可以还包括确定至少一个债券的智能合约的条款和条件。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于监控债券发行人的状况。示例平台、系统或装置可以包括：社交网络数据收集电路，其被构造为收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的信息；以及状况分类电路，其被构造为根据模型并且基于来自社交网络数据收集电路的信息分类至少一个实体的状况，其中使用与至少一个实体相关的多个结果数据训练集训练模型；以及自动债券管理电路，其被构造为管理与至少一个债券相关的动作以响应至少一个实体的分类状况。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中至少一个实体选自以下实体：债券发行人、债券、当事人和资产。
示例系统可以包括其中至少一个实体包括债券发行人的债券发行人：市政部门、公司、承包商、政府实体、非政府实体和非营利实体。
示例系统可以包括其中至少一个债券选自以下实体：市政债券，市政债券、政府债券、国库债券、资产支持债券和公司债券。
示例系统可以包括其中状况分类电路分类的状况包括以下状况中的至少一个状况：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况和实体健康状况。
示例系统可以包括其中社交网络数据收集电路还包括社交网络输入电路，社交网络输入电路被构造为接收来自用户的输入，该输入用于配置对关于至少一个实体的信息的查询以响应接收的输入。
示例系统可以还包括数据收集电路，其被构造为监控物联网设备、环境状况传感器、众包请求电路、众包通信电路、众包发布电路和用于查询网络域的算法中的至少一个。
示例系统可以还包括其中状况分类电路还被构造为对状况进行分类以响应来自数据收集电路的信息。
示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为监控以下组中的环境：市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅或车辆。
示例系统可以还包括其中状况分类电路还被构造为对状况进行分类以响应监控的环境。
示例系统可以包括其中至少一个债券由至少一个资产支持。
示例系统可以包括其中至少一个资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以还包括事件处理电路，事件处理电路被构造为处理与至少一个资产的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与至少一个交易相关的动作以响应事件。
示例系统可以包括其中动作选自以下动作中的动作：债券交易、承保债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券和合并债券。
示例系统可以包括其中状况分类电路包括以下系统中的系统中选择的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例系统可以还包括自动债券管理电路，自动债券管理电路被构造为管理与至少一个债券相关的动作，其中自动债券管理电路基于多个债券管理活动的训练数据集进行训练。
示例系统可以包括其中自动债券管理电路基于与多个债券交易活动中涉及的多个用户界面进行的多个当事人交互进行训练。
示例系统可以包括其中多个债券交易活动选自以下债券交易活动：提供债券交易、承保债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。
示例系统可以还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与债券发行人、至少一个债券和与至少一个债券相关的资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产物品的定价或财务数据。
示例系统可以还包括其中包括群集电路，群集电路被构造为使用群集电路基于资产的属性构造用于评估资产的一组抵消资产物品。
示例系统可以包括其中属性选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储和地理位置。
示例系统可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为管理至少一个交易的智能合约。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为确定至少一个债券的条款和条件。
示例系统可以包括其中条款和条件选自以下组：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于监控债券发行人的条件。示例方法可以包括收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的社交网络信息；以及根据模型并基于社交网络信息对至少一个实体的状况进行分类，其中使用与至少一个实体相关的多个训练结果数据集训练模型；以及管理与至少一个债券相关的动作以响应至少一个实体的分类状况。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括处理与至少一个债券涉及的至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件，其中至少一个资产与至少一个债券相关；并采取与至少一个交易相关的动作以响应事件。示例方法可以还包括基于多个训练债券管理活动集训练自动化债券管理电路以管理与至少一个债券相关的动作，并且其中管理动作包括操作自动化债券管理电路。示例方法还可以包括监控和报告与债券发行人、至少一个债券和资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
在实施例中，本文提供了一种系统，该系统用于监控债券发行人的状况。示例平台、系统或装置可以包括物联网数据收集电路，其被构造为收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的信息；以及状况分类电路，其被构造为根据模型并且基于来自物联网数据收集电路的信息分类至少一个实体的状况，其中使用与至少一个实体相关的多个结果数据训练集训练模型；以及事件处理电路，其被构造为采取与至少一个事务相关的动作以响应至少一个实体的分类状况。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中至少一个实体选自以下实体：债券发行人、债券、当事人和资产。
示例系统可以包括其中债券发行人选自以下债券发行人：市政部门，市政部门、公司、承包商、政府实体、非政府实体和非营利实体。非营利实体。
示例系统可以包括其中至少一个债券选自以下实体：市政债券，市政债券、政府债券、国库债券、资产支持债券和公司债券。
示例系统可以包括其中状况分类电路分类的状况包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况或实体健康状况中的至少一个。
示例系统可以包括其中物联网数据收集电路还包括物联网输入电路，物联网输入电路被构造为接收来自用户的输入，该输入用于配置关于至少一个实体的信息的查询。
示例系统可以还包括数据收集电路，其被构造为监控物联网设备、环境状况传感器、众包请求电路、众包通信电路、众包发布电路和用于查询网络域的算法中的至少一个。
示例系统可以还包括其中状况分类电路还被构造为对状况进行分类以响应来自数据收集电路的信息。
示例系统可以包括其中数据收集电路还被构造为监控以下组中的环境：市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅或车辆。
示例系统可以包括其中状况分类电路还被构造为对状况进行分类以响应监控的环境。
示例系统可以包括其中至少一个债券由至少一个资产支持。
示例系统可以包括其中至少一个资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以还包括事件处理电路，事件处理电路被构造为处理与至少一个资产的价值、条件和所有权中的至少一个相关的事件，并采取与至少一个交易相关的动作以进一步响应事件。
示例系统可以包括其中动作选自以下动作中的动作：债券交易、承保债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债券和合并债券。
示例系统可以包括其中状况分类电路包括以下系统中的系统中选择的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例系统可以还包括自动债券管理电路，自动债券管理电路被构造为管理与至少一个债券相关的动作，其中自动债券管理电路基于多个债券管理活动的训练数据集进行训练。
示例系统可以包括其中自动债券管理电路基于与多个债券交易活动中涉及的多个用户界面进行的多个当事人交互进行训练。
示例系统可以包括其中多个债券交易活动选自以下债券交易活动：提供债券交易、承保债券交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。
示例系统可以还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与债券发行人、至少一个债券和与至少一个债券相关的资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产物品的定价或财务数据。
示例系统可以还包括群集电路，群集电路被构造为使用群集电路基于资产的属性构造用于评估资产的一组抵消资产物品。
示例系统可以包括其中属性选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储和地理位置。
示例系统可以还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为管理至少一个交易的智能合约。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为确定至少一个债券的条款和条件。
示例系统可以包括其中条款和条件选自以下组：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
在实施例中，本文提供了一种方法，该方法用于监控债券发行人的条件。示例方法可以包括收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的物联网信息；以及根据模型并基于物联网信息对至少一个实体的状况进行分类，其中使用与至少一个实体相关的多个训练结果数据集训练模型；以及采取与至少一个交易相关的动作以响应至少一个实体的分类状况。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以还包括处理与至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件，其中至少一个资产与至少一个债券相关；并采取与至少一个交易相关的动作以响应事件。示例方法可以还包括基于多个训练债券管理活动集训练自动债券管理电路，以管理与至少一个债券相关的动作。示例方法还可以包括监控和报告与债券发行人、至少一个债券和资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
在实施例中，示例平台或系统可以包括物联网数据收集电路，其被构造为收集关于至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个实体的信息；状况分类电路，包括模型，模型被构造为基于来自物联网数据收集电路的信息对至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个补贴贷款的至少一个参数进行分类，其中使用与至少一个补贴贷款相关的多个结果数据训练集训练模型：
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中至少一个实体选自以下实体：至少一个补贴贷款、至少一个补贴贷款交易中涉及的不同的至少一个补贴贷款、当事人、补贴、担保人、补贴当事人和抵押物。
示例系统可以包括其中至少一个实体包括以下当事人中的当事人：市政部门、公司、承包商、政府实体、非政府实体和非利润实体中的至少一个。
示例系统可以包括其中至少一个补贴贷款包括市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产支持补贴贷款或公司补贴贷款中的至少一个。
示例系统可以包括其中状况分类电路分类的状况选自以下状况：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况和实体健康状况。
示例系统可以包括其中至少一个补贴贷款是助学贷款，并且其中状况分类电路对以下各项中的至少一项进行分类：学生取得学位的进步、学生参与非营利活动和学生参与公共利益活动。
示例系统可以包括其中还包括物联网数据收集电路的用户界面，用户界面被构造为使用户能够配置对至少一个实体的相关信息的查询。
示例系统可以包括其中还包括至少一个可配置数据收集和电路，其被构造为监控至少一个实体，并且选自以下项：社交网络分析电路、环境条件电路、众包源电路以及用于查询网络域的算法。
示例系统可以包括其中至少一个可配置数据收集和电路监控以下环境中的环境：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅和车辆。
示例系统可以包括其中至少一个补贴贷款由至少一个资产支持。
示例系统可以包括其中至少一个资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以包括其中还包括自动代理，自动代理被构造为处理与至少一个资产的价值、条件和所有权中的至少一个相关的至少一个事件，并采取与至少一个资产涉及的至少一个补贴贷款交易相关的动作。
示例系统可以包括其中动作选自以下动作：提供补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款或合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中状况分类电路包括以下系统中的系统中选择的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例系统可以包括其中还包括自动补贴贷款管理电路，自动补贴贷款管理电路被构造为管理与补贴贷款相关的动作，其中自动补贴贷款管理电路基于一组补贴贷款管理活动进行训练。
示例系统可以包括其中自动补贴贷款管理电路基于与多个补贴贷款交易活动中涉及的多个用户界面进行的多个当事人交互进行训练。
示例系统可以包括其中多个补贴贷款交易活动选自以下活动：提供补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款或合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中还包括区块链服务电路，区块链服务电路被构造为在分布式账本中记录至少一个补贴贷款的修改的一组条款和条件。
示例系统可以包括其中还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与发行人、至少一个补贴贷款和至少一个资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中报告涉及以下资产中的至少一个资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括群集电路，群集电路被构造为使用群集电路基于至少一组资产的属性构造用于评估至少一组资产的一组抵消资产物品。
示例系统可以包括其中属性选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储和地理位置。
示例系统可以包括其中还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为管理至少一个补贴贷款交易的智能合约。
示例系统可以包括其中智能合约电路还被构造为修改智能合约以响应至少一个补贴贷款的分类参数。
示例系统可以包括其中智能合约电路自动修改的至少一个补贴贷款的条款和条件选自以下组：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
在实施例中，示例方法可以包括收集关于至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个实体的信息；使用基于与至少一个补贴贷款相关的多个结果数据训练集训练的模型，基于信息对至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个补贴贷款的至少一个参数进行分类；以及基于分类参数自动修改至少一个补贴贷款的条款和条件。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以包括其中还包括处理与至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的至少一个事件，并采取与至少一个资产涉及的至少一个补贴贷款交易相关的动作。
示例方法可以包括其中还包括在分布式账本中记录用于至少一个补贴贷款的修改的一组条款和条件。
示例方法可以包括其中还包括监控和报告与发行人、至少一个补贴贷款或与至少一个补贴贷款相关的至少一个资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
在实施例中，示例平台或系统可以包括社交网络分析数据收集电路，其被构造为收集关于至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个实体的社交网络信息；状况分类电路，包括模型，模型被构造为基于来自社交网络分析数据收集电路的社交网络信息对至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个补贴贷款的至少一个参数进行分类，其中使用与至少一个补贴贷款相关的结果数据训练集训练模型；以及智能合约电路，其被构造为基于所分类的至少一个参数自动修改至少一个补贴贷款的条款和条件。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中至少一个实体选自以下实体：至少一个补贴贷款、至少一个补贴贷款交易中涉及的不同的至少一个补贴贷款、当事人、补贴、担保人、补贴当事人和抵押物。
示例系统可以包括其中对至少一个补贴贷款进行补贴的当事人选自以下当事人：市政部门、公司、承包商、政府实体、非政府实体和非利润实体。
示例系统可以包括其中至少一个补贴贷款包括市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产支持补贴贷款或公司补贴贷款中的至少一个。
示例系统可以包括其中状况分类电路分类的参数选自以下状况：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况和实体健康状况。
示例系统可以包括其中至少一个补贴贷款是助学贷款，并且其中状况分类电路对以下各项中的至少一项进行分类：学生取得学位的进步、学生参与非营利活动和学生参与公共利益活动。
示例系统可以包括其中还包括社交网络分析数据收集电路的用户界面，其被构造为使用户能够配置对至少一个实体的相关信息的查询，其中社交网络分析数据收集电路发起搜索和检索来自至少一个社交网络的数据的至少一个算法以响应查询。
示例系统可以包括其中还包括至少一个可配置数据收集和电路，其被构造为监控至少一个实体，并且选自以下项：社交网络分析电路、环境条件电路、众包源电路以及用于查询网络域的算法。
示例系统可以包括其中至少一个可配置数据收集和电路监控以下环境中的环境：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅和车辆。
示例系统可以包括其中至少一个补贴贷款由至少一个资产支持。
示例系统可以包括其中至少一个资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以包括其中还包括自动代理，自动代理被构造为处理与至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的至少一个事件，并采取与至少一个资产涉及的至少一个补贴贷款交易相关的动作。
示例系统可以包括其中动作选自以下动作：提供补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款或合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中状况分类电路包括以下系统中的系统中选择的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例系统可以包括其中还包括自动补贴贷款管理电路，自动补贴贷款管理电路被构造为管理与至少一个补贴贷款相关的动作，并且其中自动补贴贷款管理电路基于一组补贴贷款管理活动进行训练。
示例系统可以包括其中自动补贴贷款管理电路基于与多个补贴贷款交易活动中涉及的多个用户界面进行的多个当事人交互进行训练。
示例系统可以包括其中多个补贴贷款交易活动选自以下活动：提供补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款或合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中还包括区块链服务电路，区块链服务电路被构造为在分布式账本中记录至少一个补贴贷款的修改的一组条款和条件。
示例系统可以包括其中还包括市场价值数据收集电路，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与发行人、至少一个补贴贷款或至少一个资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括其中报告涉及以下资产中的至少一个资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产物品的定价或财务数据。
示例系统可以还包括群集电路，群集电路被构造为使用群集电路基于至少一组资产的属性构造用于评估至少一组资产的一组抵消资产物品。
示例系统可以包括其中属性选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储和地理位置。
示例系统可以包括其中还包括智能合约电路，智能合约电路被构造为管理至少一个补贴贷款交易的智能合约。
示例系统可以包括其中智能合约电路设置用于至少一个补贴贷款的条款和条件。
示例系统可以包括其中智能合约电路指定和管理的至少一个补贴贷款的条款和条件选自以下组：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
在实施例中，示例方法可以包括收集关于至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个实体的社交网络信息；使用基于与至少一个补贴贷款相关的结果数据训练集训练的模型，基于社交网络信息对至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个补贴贷款的至少一个参数进行分类；以及基于分类的至少一个参数自动修改至少一个补贴贷款的条款和条件。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以包括其中还包括处理与至少一个资产的价值、条件和所有权中的至少一个相关的至少一个事件，并采取与至少一个资产涉及的至少一个补贴贷款交易相关的动作。
示例方法可以包括其中还包括在分布式账本中记录用于至少一个补贴贷款的修改的一组条款和条件。
示例方法可以包括其中还包括监控和报告与发行人、至少一个补贴贷款或至少一个资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
在实施例中，本文提供了一种用于自动处理补贴贷款的系统。示例平台或系统可以包括众包服务电路，其被构造为收集与一组补贴贷款交易中涉及的一组实体相关的信息；状况分类电路，其包括模型和人工智能服务电路，人工智能服务电路被构造为基于来自众包服务电路的信息对交易中涉及的该组补贴贷款的一组参数进行分类，其中使用与补贴贷款相关的结果数据训练集训练模型；以及智能合约电路，用于基于来自状况分类电路的分类的一组参数自动修改补贴贷款的条款和条件。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中该组实体包括以下实体中的实体：一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人或一组抵押物。
示例系统可以包括其中该组实体中的每个实体包括下列实体中的实体：来自对应于该组补贴贷款交易的一组补贴贷款的补贴贷款、与该组补贴贷款交易中的至少一个相关的当事人、对应于来自与该组补贴贷款交易对应的一组补贴贷款的补贴贷款的补贴、与该组补贴贷款交易中的至少一个相关的担保人、对应于来自与该组补贴贷款交易对应的一组补贴贷款的补贴贷款的补贴、与该组补贴贷款交易中的至少一个相关的补贴方、与该组补贴贷款交易中的至少一个相关的补贴方、对应于来自与该组补贴贷款交易对应的一组补贴贷款的补贴以及与该组补贴贷款交易中的至少一个相关的抵押物、对应于来自与该组补贴贷款交易对应的一组补贴贷款的补贴贷款的补贴。
示例系统可以是该组实体中的至少一个实体包括与该组补贴贷款交易中的至少一个相关的补贴方，其中补贴方包括市政部门、公司、承包商、政府实体、非政府实体或非营利实体中的至少一个。
示例系统可以包括其中对应于该组贷款交易的一组补贴贷款中的每一个贷款包括市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产支持补贴贷款或公司补贴贷款中的至少一个。
示例系统可以包括其中状况分类电路分类的状况是以下状况：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况和实体健康状况。
示例系统可以包括其中补贴贷款是助学贷款，并且其中状况分类电路对以下各项中的至少一项进行分类：学生取得学位的进步、学生参与非营利活动和学生参与公共利益活动。
示例系统可以包括其中众包服务电路还构造有用户界面，用户可以通过用户界面配置对关于一组实体的信息的查询，并且其中众包服务电路基于查询自动配置众包请求。
示例系统可以包括：还包括用于监控实体的可配置数据收集和监控服务电路，其中可配置数据收集和监控服务电路包括以下至少一个：物联网服务、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务和一组网络域查询算法。
示例系统可以包括其中可配置数据收集和监控服务电路还被构造为监控以下环境中的环境：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、住宅和车辆。
示例系统可以包括其中该组补贴贷款由一组资产支持。
示例系统可以包括其中该组资产各自选自以下各项：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以包括：还包括自动代理电路，自动代理电路被构造为处理与该组资产中的至少一个资产的价值、条件或所有权中的至少一个相关的事件，并采取与至少一个资产中涉及的补贴贷款交易相关的动作。
示例系统可以包括其中动作选自以下动作：提供补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款或合并补贴贷款。
示例系统可以包括其中人工智能服务电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
示例系统可以包括：还包括自动补贴贷款管理电路，自动补贴贷款管理电路被构造为管理与补贴贷款相关的动作，其中自动补贴贷款管理电路基于一组补贴贷款管理活动进行训练。
示例系统可以包括其中自动补贴贷款管理电路还基于与一组用户界面的一组当事人交互进行训练，其中当事人参与一组补贴贷款交易活动。
示例系统可以包括其中该组补贴贷款交易活动包括选自以下活动的活动：提供补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证所有权、管理检查、记录所有权的变化、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款或合并补贴贷款。
示例系统可以包括：还包括区块链服务电路，区块链服务电路被构造为在分布式账本中记录对应于该组补贴贷款交易的一组补贴贷款的修改的一组条款和条件。
示例系统可以包括：还包括市场价值数据收集服务电路，市场价值数据收集服务电路被构造为监控和报告与补贴贷款相关的当事人、对应于该组补贴贷款交易的一组补贴贷款或一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
示例系统可以包括报告涉及一组资产，该组资产包括市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备物品、工具、机械品或个人财产。
示例系统可以包括其中市场价值数据收集服务电路还被构造为监控与至少一个公共市场中的该组资产的资产相似的物品的定价或财务数据。
示例系统可以包括其中使用基于资产的属性的相似性群集算法构造用于对该组资产中的资产进行评估的一组相似物品。
示例系统可以包括其中属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储或资产地理位置。
示例系统可以包括：还包括用于管理补贴贷款的智能合约的智能合约服务电路。
示例系统可以包括其中智能合约服务电路还被构造为设置补贴贷款的条款和条件。
示例系统可以包括其中智能合约服务电路指定和管理的补贴贷款交易的该组条款和条件选自以下各项：债务本金金额、债务余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、担保、担保人、担保物、个人担保、留置权、持续时间、契约、止赎状况、违约状况和违约结果。
在实施例中，本文提供了一种用于自动处理补贴贷款的方法。示例方法可以包括：收集与一组补贴贷款交易中涉及的一组实体相关的信息；基于人工智能服务、模型和来自众包服务的信息对补贴贷款交易中涉及的一组补贴贷款的一组参数进行分类，其中使用与补贴贷款相关的结果数据训练集训练模型；以及基于分类参数集修改补贴贷款的条款和条件。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以包括其中该组实体包括以下实体中的实体：一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人或一组抵押物。
示例方法可以包括其中该组实体包括一组补贴当事人，并且其中该组补贴当事人中的每个当事人包括市政部门、公司、承包商、政府实体、非政府实体或非营利实体中的至少一个。
示例方法可以包括其中该组补贴贷款包括市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产支持补贴贷款或公司补贴贷款中的至少一个。
示例方法可以包括其中补贴贷款是助学贷款，并且其中分类学生取得学位的进步、学生参与非营利活动和学生参与公共利益活动中的至少一个。
在实施例中，示例平台或系统可以包括资产识别服务电路，其被构造为解释与用于对多个资产进行保管的金融实体对应的多个资产；身份管理服务电路，身份管理服务电路被构造为认证与可执行动作实体相对应的多个标识符，可执行动作实体被授权对多个资产采取动作，其中多个标识符包括至少一个凭证；区块链服务电路，其被构造为在区块链结构中存储多个资产控制特征，其中区块链结构包括分布式账本配置；以及金融管理电路，其被构造为将解释的多个资产和经认证的多个标识符传送到区块链服务电路，以存储在区块链结构中作为资产控制特征，并且其中区块链服务电路还被构造为在分布式账本配置中将资产控制特征记录为资产事件。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中至少一个凭证包括所有者凭证、代理凭证、受益人凭证、受托人凭证或保管人凭证。
示例系统可以包括其中资产事件包括以下事件中的事件：所有权转让、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设定留置权、资产作为抵押物使用、指定受益人、以资产抵押贷款、提供关于资产的通知、资产检查、资产评估、报告用于税收目的的资产、分配资产所有权、处置资产、销售资产、购买资产或指定所有权状态。
示例系统可以包括数据收集电路，数据收集电路被构造为监控对多个资产的解释、对多个标识符的认证和对资产事件的记录中的至少一个。
示例系统可以包括其中可执行动作实体各自包括所有者、受益者、代理、受托者或保管人中的至少一个。
示例系统可以包括构造为管理多个资产的保管的智能合约电路，并且其中与多个资产相关的至少一个资产事件由智能合约电路基于体现在智能合约配置中的多个条款和条件并基于由数据收集服务电路收集的数据来管理。
示例系统可以包括其中与多个资产相关的至少一个资产事件包括以下事件中的至少一个事件：所有权转让、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设定留置权、资产作为抵押物使用、指定受益人、以资产抵押贷款、提供关于资产的通知、资产检查、资产评估、报告用于税收目的的资产、分配资产所有权、处置资产、销售资产、购买资产和指定所有权状态。
示例系统可以包括其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括其中资产识别服务电路、身份管理服务电路、区块链服务电路和金融管理电路中的每一个还包括相应的应用程序编程接口(API)部件，应用程序编程接口部件被构造为促进系统的电路之间的通信。这些电路的相应API部件还包括被构造为与系统的多个用户交互的用户界面。
示例系统可以包括区块链服务电路还被构造为与多个可执行动作实体共享和分发资产事件。
在实施例中，示例方法可以包括解释与用于对多个资产进行保管的金融实体对应的多个资产；认证与可执行动作实体相对应的多个标识符，可执行动作实体被授权对多个资产采取动作，其中多个标识符包括至少一个凭证；在区块链结构中存储多个资产控制特征，其中区块链结构包括分布式账本配置；以及传送解释的多个资产和经认证的多个标识符以存储在区块链结构中作为资产控制特征，其中在分布式账本配置中将资产控制特征记录为资产事件。
示例方法可以包括其中至少一个凭证包括所有者凭证、代理凭证、受益人凭证、受托人凭证或保管人凭证。
示例方法可以包括其中资产事件包括以下事件中的至少一个事件：所有权转让、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设定留置权、资产作为抵押物使用、指定受益人、以资产抵押贷款、提供关于资产的通知、资产检查、资产评估、报告用于税收目的的资产、分配资产所有权、处置资产、销售资产、购买资产或指定所有权状态。
示例方法可以包括监控对多个资产的解释、对多个标识符的认证或对资产事件的记录中的至少一个。
示例方法可以包括其中可执行动作实体各自包括所有者、受益者、代理、受托者或保管人中的至少一个。
示例方法可以包括管理多个资产的保管，其中与多个资产相关的至少一个资产事件基于在智能合约配置中体现的多个条款和条件，并且基于关于多个资产数据收集的数据。
示例方法可以包括其中与多个资产相关的每一个资产事件包括以下事件中的至少一个事件：所有权转让、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设定留置权、资产作为抵押物使用、指定受益人、以资产抵押贷款、提供关于资产的通知、资产检查、资产评估、报告用于税收目的的资产、分配资产所有权、处置资产、销售资产、购买资产或指定所有权状态。
示例方法可以包括其中监控由以下系统中的至少一个执行：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例方法可以包括：包括以与多个可诉讼实体共享资产事件并分发资产事件。
示例方法可以包括其中解释多个资产包括识别金融实体负责代为保管的多个资产。
示例方法可以包括其中认证多个标识符包括验证对应于被授权对多个资产采取动作的可执行动作实体的多个标识符。
示例方法可以包括其中区块链结构与区块链市场结合提供。
示例方法可以包括其中区块链市场利用基于区块链的自动交易应用程序。
示例方法可以包括：包括区块链结构是跨越多个资产节点的分布式区块链结构。
示例方法可以包括其中区块链结构是跨越多个资产节点的分布式区块链结构。
示例方法可以包括其中多个资产中的至少一个是虚拟资产标签，并且解释多个资产包括识别虚拟资产标签。
示例方法可以包括其中存储多个资产控制特征包括存储虚拟资产标签数据。
示例方法可以包括其中虚拟资产标签数据是位置数据或跟踪数据中的至少一个。
示例方法可以包括其中将对应于金融实体或可执行动作实体中的至少一个的标识符存储为虚拟资产标签数据。
在实施例中，本文提供了一种用于促成对抵押物进行止赎的系统。示例平台或系统可以包括借贷协议存储电路，其被构造为存储包括至少一个借贷协议的多个借贷协议数据，其中至少一个借贷协议包括借贷条件数据，借贷条件数据包括至少一个借贷协议的条款和条件数，至少一个借贷协议的条款和条件数据与至少一个资产上的止赎状况相关，止赎状况提供与抵押资产相关的抵押条件，以担保至少一个借贷协议的偿还义务；数据收集服务电路，其被构造为监控借贷条件数据并基于借贷条件数据的变化检测违约状况；以及智能合约服务电路，其被构造为解释违约条件并传送违约条件指示，违约条件指示基于抵押物状况和违约条件发起止赎程序。
下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例系统可以包括其中智能合约服务电路还被构造为将所检测到的违约条件传送到智能锁或智能容器中的至少一个以锁定抵押物资产。
示例系统可以包括其中止赎程序配置并发起公共拍卖站点上的抵押物资产的列表。
示例系统可以包括其中止赎程序配置并传送用于抵押物资产的一组运输指令。
示例系统可以包括其中止赎程序为无人机配置指令集以运输抵押物资产。
示例系统可以包括其中止赎程序为机器人设备配置指令集以运输抵押物资产。
示例系统可以包括其中止赎程序启动自动替代一组替代抵押物的过程。
示例系统可以包括其中止赎程序发起抵押物跟踪程序。
示例系统可以包括其中止赎程序发起抵押物估价过程。
示例系统可以包括其中止赎程序向发起关于止赎的协商的借款人发起消息。
示例系统可以包括其中协商由基于止赎协商的训练集训练的机器人过程自动化系统管理。
示例系统可以包括其中协商涉及修改至少一个借贷协议的利率、付款条款和抵押物中的至少一个。
示例系统可以包括其中数据收集服务电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例系统可以包括其中借贷协议存储电路、数据收集服务电路和智能合约服务电路中的每一个还包括相应的应用程序编程接口(API)部件，应用程序编程接口部件被构造为促进系统的电路之间的通信。
示例系统可以包括其中电路的相应API部件还包括被构造为与系统的多个用户交互的用户界面。
在实施例中，本文提供了一种用于促成对抵押物进行止赎的方法。示例方法可以包括存储包括至少一个借贷协议的多个借贷协议数据，其中至少一个借贷协议包括借贷条件数据，借贷条件数据包括至少一个借贷协议的条款和条件数，至少一个借贷协议的条款和条件数据与至少一个资产上的止赎状况相关，止赎状况提供与抵押资产相关的抵押条件，以担保至少一个借贷协议的偿还义务；监控借贷条件数据，并基于对借贷条件数据的变化检测违约状况；解释违约状况；以及传达违约状况指示，违约状况指示基于抵押物状况发起止赎程序。
下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。示例方法可以包括检测到的违约状况被传送到智能锁和智能容器中的至少一个以锁定抵押物资产。
示例方法可以包括其中止赎程序配置并发起公共拍卖站点上的抵押物资产的列表。
示例方法可以包括其中止赎程序配置并传送用于抵押物资产的一组运输指令。
示例方法可以包括其中止赎程序为无人机配置指令集以运输抵押物资产。
示例方法可以包括其中止赎程序为机器人设备配置指令集以运输抵押物资产。
示例方法可以包括其中止赎程序启动自动替代一组替代抵押物的过程。
示例方法可以包括其中止赎程序发起抵押物跟踪程序。
示例方法可以包括其中止赎程序发起抵押物估价过程。
示例方法可以包括其中止赎程序向发起关于止赎的协商的借款人发起消息。
示例方法可以包括其中协商由基于止赎协商的训练集训练的机器人过程自动化系统管理。
示例方法可以包括其中协商涉及修改至少一个借贷协议的利率、付款条款或抵押物中的至少一个。
示例方法可以包括其中监控由以下系统中的至少一个执行：物联网系统、摄像头系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
示例方法可以包括其中提供用于监控、解释和通信的通信是通过应用程序编程接口(API)。
示例方法可以包括其中提供并入API的用户界面以与多个用户交互。
这里公开了本公开的详细实施例；然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是公开的示例，可以以各种形式体现。因此，本文所公开的具体结构和功能细节不应解释为限制性的，而仅仅是作为权利要求的基础，并作为教导本领域熟练人员在实际上任何适当的详细结构中各种采用本公开的代表性基础。
本文使用的术语"一个"或"一个"被定义为一个或多个。本文使用的术语"另一个"被定义为至少第二个或多个。本文使用的术语"包括"和/或"具有"被定义为包括(即开放过渡)。
虽然只展示和描述了本公开的几个实施例，但对于本领域的技术人员来说，显而易见的是，在不偏离本公开的精神和范围的情况下，可以对其进行许多改变和修改，如以下权利要求所述。在法律允许的范围内，所有国外和国内的专利申请和专利，以及本文所引用的所有其他出版物都被全文纳入本文。
本文所述的方法和系统可以部分或全部通过在处理器上执行计算机软件、程序代码和/或指令的机器来部署。本公开可以作为机器上的方法、作为作为机器的一部分或与机器相关的系统或装置、或作为体现在计算机可读介质中的计算机程序产品在一台或多台机器上执行而实现。在实施例中，处理器可以是服务器、云服务器、客户端、网络基础设施、移动计算平台、固定计算平台或其他计算平台的一部分。处理器可以是能够执行程序指令、代码、二进制指令等的任何种类的计算或处理设备。处理器可以是或可以包括信号处理器、数字处理器、嵌入式处理器、微处理器或任何变体如协处理器(数学协处理器、图形协处理器、通信协处理器等)等，可以直接或间接地促进执行存储在其上的程序代码或程序指令。此外，该处理器还可以实现多个程序、线程和代码的执行。线程可以同时执行，以提高处理器的性能，并方便应用程序的同时操作。通过实施方式，本文所述的方法、程序代码、程序指令等可以在一个或多个线程中实现。该线程可以催生其他线程，这些线程可以具有与它们相关联的分配的优先级；处理器可以根据优先级或根据程序代码中提供的指令的任何其他顺序执行这些线程。处理器或利用处理器的任何机器可以包括非暂时性存储器，该非暂时性存储器存储本文和其他地方所述的方法、代码、指令和程序。处理器可以通过接口访问非暂时性存储介质，该接口可以存储如本文和其他地方所述的方法、代码和指令。与处理器相关联的用于存储方法、程序、代码、程序指令或能够由计算或处理设备执行的其他类型指令的存储介质可以包括但不限于CD-ROM、DVD、存储器、硬盘、闪存驱动器、RAM、ROM、缓存等中的一种或多种。
处理器可以包括一个或多个内核，可以提高多处理器的速度和性能。在实施例中，该处理器可以是结合了两个或多个独立内核(称为模子)的双核处理器、四核处理器、其他芯片级多处理器等。
本文所述的方法和系统可以部分或全部通过在服务器、客户端、防火墙、网关、集线器、路由器或其他此类计算机和/或网络硬件上执行计算机软件的机器来部署。该软件程序可以与服务器相关联，该服务器可以包括文件服务器、打印服务器、域服务器、互联网服务器、内网服务器、云服务器以及诸如辅助服务器、主机服务器、分布式服务器等其他变体。服务器可以包括存储器、处理器、计算机可读介质、存储介质、端口(物理的和虚拟的)、通信设备和能够通过有线或无线介质访问其他服务器、客户端、机器和设备的接口等中的一个或多个。本文和其他地方描述的方法、程序或代码可由服务器执行。此外，执行本申请中所述方法所需的其他设备可被视为与服务器相关的基础设施的一部分。
服务器可以提供与其他设备的接口，包括但不限于客户端、其他服务器、打印机、数据库服务器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器、社交网络等。此外，这种耦合和/或连接可以促进跨网络远程执行程序。在不偏离本公开的范围的情况下，这些设备中的一些或所有设备的联网可以促进在一个或多个位置对程序或方法进行并行处理。此外，通过接口连接到服务器的任何设备可以包括至少一个能够存储方法、程序、代码和/或指令的存储介质。中央存储库可以提供要在不同设备上执行的程序指令。在本实施例中，远程存储库可以作为程序代码、指令和程序的存储介质。
该软件程序可以与客户机相关联，该客户机可以包括文件客户机、打印客户机、域客户机、互联网客户机、内网客户机和其他变体，如二级客户机、主机客户机、分布式客户机等。客户端可以包括存储器、处理器、计算机可读介质、存储介质、端口(物理的和虚拟的)、通信设备和能够通过有线或无线介质访问其他客户端、服务器、机器和设备的接口等中的一个或多个。本文和其他地方描述的方法、程序或代码可由客户端执行。此外，执行本申请中所述方法所需的其他设备可被视为与客户端相关的基础设施的一部分。
客户端可以提供与其他设备的接口，包括但不限于服务器、其他客户端、打印机、数据库服务器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器等。此外，这种耦合和/或连接可以促进跨网络远程执行程序。在不偏离本公开的范围的情况下，这些设备中的一些或所有设备的联网可以促进在一个或多个位置对程序或方法进行并行处理。此外，通过接口连接到客户端的任何设备可以包括至少一个能够存储方法、程序、应用程序、代码和/或指令的存储介质。中央存储库可以提供要在不同设备上执行的程序指令。在本实施例中，远程存储库可以作为程序代码、指令和程序的存储介质。
本文所述的方法和系统可以部分或全部通过网络基础设施部署。网络基础设施可包括诸如计算设备、服务器、路由器、集线器、防火墙、客户机、个人计算机、通信设备、路由设备和本领域已知的其他有源和无源设备、模块和/或组件等元素。与网络基础设施相关联的计算和/或非计算设备除了其他组件外，还可以包括存储介质，例如闪存、缓冲器、堆栈、RAM、ROM等。这里和其他地方描述的过程、方法、程序代码、指令可以由一个或多个网络基础设施元件执行。本文描述的方法和系统可适应于任何类型的私有、社区或混合云计算网络或云计算环境，包括那些涉及软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和/或基础设施即服务(IaaS)的特征的环境。
本文和其他地方描述的方法、程序代码和指令可以在具有多个单元的蜂窝网络上实施。蜂窝网络可以是频分多址(FDMA)网络或码分多址(CDMA)网络。蜂窝网络可以包括移动设备、基站、基站、中继器、天线、塔等。蜂窝网络可以是GSM、GPRS、3G、EVDO、网状网络或其他网络类型。
本文和其他地方描述的方法、程序代码和指令可以在移动设备上或通过移动设备实施。移动设备可以包括导航设备、手机、移动电话、移动个人数字助理、笔记本电脑、掌上电脑、上网本、寻呼机、电子书阅读器、音乐播放器等。这些设备除了其他组件外，还可以包括存储介质，例如闪存、缓冲器、RAM、ROM和一个或多个计算设备。与移动设备相关联的计算设备可以被启用以执行存储在其上的程序代码、方法和指令。另外，移动设备可以被配置为与其他设备协作执行指令。移动设备可以与与服务器接口的基站通信，并被配置为执行程序代码。移动设备可以在点对点网络、网状网络或其他通信网络上通信。程序代码可以存储在与服务器相关联的存储介质上，并由嵌入服务器内的计算设备执行。基站可以包括计算设备和存储介质。存储设备可以存储由与基站相关联的计算设备执行的程序代码和指令。
计算机软件、程序代码和/或指令可以存储和/或访问在机器可读介质上，这些介质可以包括：计算机组件、设备和记录介质，它们在一定时间间隔内保留用于计算的数字数据；被称为随机存取存储器(RAM)的半导体存储；通常用于更永久性存储的大容量存储，例如光盘、像硬盘、磁带、磁鼓、卡和其他类型的磁性存储形式；处理器寄存器、缓存存储器、易失性存储器、非易失性存储器；光存储，例如CD、DVD；可移动介质，例如闪存(例如USB棒或键)、软盘、磁带、纸带、打孔卡、独立的RAM盘、Zip驱动器、可移动的大容量存储、脱机等；其他计算机存储器，例如动态存储器。U盘或键)、软盘、磁带、纸带、打孔卡、独立RAM盘、Zip驱动器、可移动大容量存储器、离线等；其他计算机存储器，如动态存储器、静态存储器、读/写存储器、可突变存储器、只读、随机存取、顺序存取、位置可寻址、文件可寻址、内容可寻址、网络连接存储、存储区域网、条形码、磁性油墨等。
本文所述的方法和系统可以将物理和/或无形物品从一种状态转换到另一种状态。本文所述的方法和系统还可以将代表物理和/或无形物品的数据从一种状态转换到另一种状态。
本文描述和描绘的元素，包括在整个图中的流程图和框图中，意味着元素之间的逻辑边界。然而，根据软件或硬件工程实践，所描述的元素及其功能可以通过具有能够执行存储在其上的程序指令的处理器的计算机可执行介质作为整体软件结构、作为独立的软件模块、或作为采用外部例程、代码、服务等的模块、或这些模块的任何组合在机器上实现，所有这些实施方案都可以在本公开的范围内。这些机器的例子可以包括但不限于个人数字助理、笔记本电脑、个人计算机、移动电话、其他手持计算设备、医疗设备、有线或无线通信设备、传感器、芯片、计算器、卫星、平板电脑、电子书、小工具、电子设备、具有人工智能的设备、计算设备、网络设备、服务器、路由器等。此外，在流程图和框图中描绘的元素或任何其他逻辑组件可以在能够执行程序指令的机器上实现。因此，虽然前述图和描述阐述了所公开的系统的功能方面，但除非明确说明或从上下文中以其他方式明确，否则不应从这些描述中推断出用于实现这些功能方面的软件的特定安排。同样，将理解，上面确定和描述的各种步骤可以被改变，并且步骤的顺序可以适应本文所公开的技术的特定应用。所有这样的变化和修改都旨在落入本公开的范围内。因此，对各种步骤的顺序的描述和/或说明不应被理解为要求这些步骤的特定执行顺序，除非由特定应用所要求，或明确说明或从上下文中明确。
上述方法和/或过程以及与之相关的步骤可以在硬件、软件或适合特定应用的硬件和软件的任何组合中实现。硬件可以包括通用计算机和/或专用计算设备或特定计算设备或特定计算设备的特定方面或组件。这些过程可以在一个或多个微处理器、微控制器、嵌入式微控制器、可编程数字信号处理器或其他可编程设备中实现，以及内部和/或外部存储器。这些过程也可以，或者代替，体现在特定应用的集成电路、可编程门阵列、可编程阵列逻辑、或者任何其他可配置为处理电子信号的设备或设备组合中。将进一步理解的是，一个或多个过程可以实现为能够在机器可读介质上执行的计算机可执行代码。
计算机可执行代码可以使用结构化的编程语言如C、面向对象的编程语言如C++或任何其它高级或低级编程语言(包括汇编语言、硬件描述语言和数据库编程语言和技术)来创建，可以存储、编译或解释以在上述设备之一上运行，以及处理器、处理器架构或不同硬件和软件的组合的异构组合，或任何其它能够执行程序指令的机器。
因此，在一个方面，上述方法及其组合可以体现在计算机可执行代码中，当在一个或多个计算设备上执行时，该代码执行其步骤。在另一个方面，方法可以体现在执行其步骤的系统中，并且可以以多种方式分布在设备之间，或者所有功能可以集成到专用的、独立的设备或其他硬件中。在另一个方面，用于执行与上述过程相关的步骤的手段可以包括上述硬件和/或软件中的任何一种。所有这样的排列和组合都旨在落入本公开的范围内。
虽然已经结合详细示出和描述的优选实施例公开了本公开，但对于本领域的熟练人员来说，对其进行的各种修改和改进将变得显而易见。因此，本公开的精神和范围不受上述例子的限制，而是应在法律允许的最广义上理解。
术语"a"和"an"和"the"以及在描述本公开的上下文中(特别是在以下权利要求的上下文中)使用的类似参照物应被解释为涵盖单数和复数，除非本文中另有说明或与上下文明确矛盾。除非另有说明，否则术语"包括"、"具有"、"包括"和"包含"应被解释为开放式术语(即意味着"包括但不限于")。除非本文另有说明，否则本文中对数值范围的叙述仅仅是为了作为单独引用落在范围内的每个单独数值的速记方法，并且每个单独的数值被并入规格书中，就好像它在本文中单独被叙述一样。除非本文另有说明或与上下文明显矛盾，本文所述的所有方法可按任何合适的顺序进行。使用本文提供的任何和所有例子或示例性语言(例如，"如")，仅仅是为了更好地阐明公开的内容，并不构成对公开范围的限制，除非另有要求。说明书中的任何语言都不应被解释为表明任何非权利要求的要素对公开的实践至关重要。
虽然上述书面描述使一个熟练的人能够制造和使用目前被认为是其最佳模式的东西，但本领域的熟练人员将理解和了解这里的具体实施例、方法和例子的变化、组合和等价物的存在。因此，公开的内容不应受到上述实施例、方法和实例的限制，而应受到公开范围和精神内的所有实施例和方法的限制。
权利要求中任何没有明确说明执行特定功能的"手段"或执行特定功能的"步骤"的内容，不得解释为35U.S.C.§112(f)规定的"手段"或"步骤"条款。特别是，在权利要求中使用"步骤的"的任何内容都不是为了援引35U.S.C.§112(f)的规定。本文使用的术语"组"是指具有一个或多个成员的组。
本领域的技术人员可以理解，为了享受发明系统的功能优点，可能会有许多设计配置。因此，考虑到本发明实施例的各种配置和安排，本发明的范围由下述权利要求的广度反映，而不是由上述实施例缩小。
Claims (268)
1.一种系统，包括：
机器人过程自动化电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；
其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且
其中所述机器人过程自动化电路还包括人工智能电路，所述人工智能电路被构造为改进所述多个管理应用程序中的至少一个的过程以响应来自所述多个数据源的所述信息。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述人工智能电路还包括以下电路中的至少一个电路：智能合约服务电路、估价电路以及自动代理电路。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、安全应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括房地产应用程序，并且其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化房地产检查过程。
6.根据权利要求5所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述房地产检查过程：提供视频检查命令或摄像机检查命令中的一个；利用来自所述多个数据源的数据来安排检查事件；以及确定检查标准以响应多个检查数据和检查结果，并且提供检查命令以响应所述多个检查数据和检查结果。
7.根据权利要求6所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化所述房地产检查过程以响应所述房地产应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
8.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
9.根据权利要求8所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括房地产应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
10.根据权利要求8所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
11.根据权利要求8所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个借贷管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
12.根据权利要求8所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括营销管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
13.根据权利要求8所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括交易管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
14.根据权利要求8所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括分析管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
15.根据权利要求1所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
16.根据权利要求15所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述人工智能电路还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
17.一种系统，包括：
机器人过程自动化电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；
其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且
其中所述机器人过程自动化电路还包括机会挖掘程序组件，所述机会挖掘程序组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息；并且
向与所述过程改进机会相关联的至少一个实体提供输出以响应所述确定的过程改进机会。
18.根据权利要求17所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、安全应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
19.根据权利要求17所述的系统，其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
20.根据权利要求17所述的系统，其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
21.根据权利要求17所述的系统，其中所述机会挖掘程序组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
22.根据权利要求17所述的系统，其中所述机会挖掘程序组件还被构造为确定所述过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
23.根据权利要求17所述的系统，其中所述机会挖掘程序组件还被构造为确定所述过程改进机会以响应来自值转换应用程序的值转换。
24.根据权利要求17所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括交易应用程序，并且其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化交易服务过程。
25.根据权利要求24所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述交易服务过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排交易事件；以及确定交易标准以响应多个资产数据和交易结果，并且提供交易命令以响应所述多个资产数据和交易结果。
26.根据权利要求25所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化所述交易服务过程以响应所述交易应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
27.根据权利要求17所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
28.根据权利要求27所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述机会挖掘程序组件还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
29.根据权利要求17所述的系统，其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
30.根据权利要求29所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括税务应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
31.根据权利要求29所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
32.根据权利要求29所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个借贷管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
33.根据权利要求29所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括营销管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
34.根据权利要求29所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括投资管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
35.根据权利要求29所述的系统，其中具有通过所述机器人自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括承保管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
36.一种系统，包括：
自适应边缘计算电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；
其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且
其中所述自适应边缘计算电路还包括边缘智能组件，所述边缘智能组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的边缘智能过程改进以响应来自所述多个数据源的所述信息。
37.根据权利要求36所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、安全应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
38.根据权利要求36所述的系统，其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
39.根据权利要求36所述的系统，其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
40.根据权利要求36所述的系统，其中所述边缘智能组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
41.根据权利要求36所述的系统，其中所述边缘智能序组件还被构造为确定过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
42.根据权利要求36所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括安全应用程序，并且其中所述自适应边缘计算电路还被构造为自动化安全服务过程。
43.根据权利要求42所述的系统，其中所述自适应边缘计算电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述安全服务过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排安全事件；以及确定安全标准以响应多个资产数据和安全结果，并且提供安全命令以响应所述多个资产数据和安全结果。
44.根据权利要求43所述的系统，其中所述自适应边缘计算电路还被构造为自动化所述安全服务过程以响应所述安全应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
45.根据权利要求36所述的系统，其中所述自适应边缘计算电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
46.根据权利要求36所述的系统，其中所述自适应边缘计算电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述边缘智能组件还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
47.根据权利要求36所述的系统，其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
48.根据权利要求47所述的系统，其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括风险应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
49.根据权利要求47所述的系统，其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
50.根据权利要求47所述的系统，其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括安全管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
51.根据权利要求47所述的系统，其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括平台市场应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
52.根据权利要求36所述的系统，其中具有通过所述自适应边缘计算电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括平台市场应用程序，其中所述自适应边缘计算电路还被构造为操作接口来解释边缘定义，并且其中所述边缘智能组件还被构造为确定所述边缘智能过程改进以响应所述边缘定义。
53.根据权利要求52所述的系统，其中所述边缘定义包括以下参数中的至少一个的识别：慢速数据连接、不可靠数据连接、网络干扰描述、网络缓存描述、服务质量要求或等待时间要求。
54.一种系统，包括：
自适应智能电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并且与多个管理应用程序连接，其中所述自适应智能电路包括协议适配器组件；
其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且
其中所述自适应智能电路还包括人工智能组件，所述人工智能组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的人工智能过程改进以响应来自所述多个数据源的所述信息。
55.根据权利要求54所述的系统，其中所述多个数据源中的至少一个是移动数据收集器。
56.根据权利要求55所述的系统，其中所述自适应智能电路还包括协议适配器组件，所述协议适配器组件被构造为确定促进实体之间通信的通信协议，所述实体访问具有改进的进程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个。
57.根据权利要求56所述的系统，其中访问所述多个管理应用程序中的所述至少一个的所述实体包括与所述多个管理应用程序中的所述至少一个相关的运营商，并且其中所述协议适配器组件还被构造为确定所述通信协议为使能加密通信的协议以响应所述移动数据收集器确定所述运营商在标记的金融实体附近。
58.根据权利要求55所述的系统，其中所述移动数据收集器从至少一个设有地理围栏的虚拟资产标签收集数据。
59.根据权利要求58所述的系统，其中所述自适应智能电路还包括协议适配器组件，所述协议适配器组件被构造为确定促进实体之间通信的通信协议，所述实体访问具有改进的进程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个。
60.根据权利要求59所述的系统，其中访问所述多个管理应用程序中的所述至少一个的所述实体包括与所述多个管理应用程序中的所述至少一个相关的运营商，并且其中所述协议适配器组件还被构造为确定所述通信协议为使能加密通信的协议以响应所述至少一个设有地理围栏的虚拟资产标签确定所述运营商在标记的金融实体附近。
61.根据权利要求55所述的系统，其中所述多个数据源中的至少一个是物联网数据收集器。
62.根据权利要求61所述的系统，其中所述自适应智能电路还包括协议适配器组件，所述协议适配器组件被构造为确定促进实体之间通信的通信协议，所述实体访问具有改进的进程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个。
63.根据权利要求62所述的系统，其中访问所述多个管理应用程序中的所述至少一个的所述实体包括与所述多个管理应用程序中的所述至少一个相关的运营商，并且其中所述协议适配器组件还被构造为确定所述通信协议为使能加密通信的协议以响应所述物联网数据收集器确定所述运营商在标记的金融实体附近。
64.根据权利要求54所述的系统，其中所述多个数据源中的至少一个是区块链电路，并且其中所述自适应智能电路利用所述自适应智能电路来解释来自所述区块链电路的所述信息。
65.根据权利要求54所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、安全应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
66.根据权利要求54所述的系统，其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
67.根据权利要求54所述的系统，其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
68.根据权利要求54所述的系统，其中所述人工智能组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
69.根据权利要求54所述的系统，其中所述人工智能组件还被构造为确定过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
70.根据权利要求54所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括风险管理程序，并且其中所述自适应智能电路还被构造为自动化风险管理过程。
71.根据权利要求70所述的系统，其中所述自适应智能电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述风险管理过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排风险事件；确定风险标准以响应多个资产数据和风险结果，并且提供风险命令以响应所述多个资产数据和风险管理结果；以及调整地理围栏位置以向与所述多个管理应用程序中的至少一个相关的运营商提供改进的访问中的至少一个，或改进所述多个管理应用程序中的至少一个的通信安全性。
72.根据权利要求70所述的系统，其中所述自适应智能电路还被构造为自动化所述风险管理过程以响应所述风险管理应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
73.根据权利要求54所述的系统，其中所述自适应智能电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
74.根据权利要求54所述的系统，其中所述自适应智能电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述人工智能组件还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
75.根据权利要求54所述的系统，其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
76.根据权利要求75所述的系统，其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括智能合约应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
77.根据权利要求75所述的系统，其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
78.根据权利要求75所述的系统，其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括安全管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
79.根据权利要求75所述的系统，其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括营销管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
80.根据权利要求75所述的系统，其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括定价管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
81.根据权利要求75所述的系统，其中具有通过所述自适应智能电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括保证管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
82.一种系统，包括：
机器人过程自动化电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；
其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且
其中所述机器人过程自动化电路还包括机器人操作分析组件，所述机器人操作分析组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的机器人操作过程改进以响应来自所述多个数据源的所述信息。
83.根据权利要求82所述的系统，还包括管理系统电路，所述管理系统电路被构造为通过管理机器人操作、供应机器人操作或机器人操作策略中的至少一个来适应所述机器人操作过程改进。
84.根据权利要求82所述的系统，其中所述机器人操作过程改进包括机器人工作流程表征和改进。
85.根据权利要求82所述的系统，还包括机会挖掘电路，所述机会挖掘电路被构造为使所述操作过程改进适应于所述多个管理应用程序中的一个。
86.根据权利要求82所述的系统，其中所述机器人操作过程改进包括机器人工作质量表征和改进。
87.根据权利要求82所述的系统，其中所述机器人操作分析组件包括机器人机器学习组件，用于处理来自多个数据源的信息以确定所述机器人操作过程改进。
88.根据权利要求82所述的系统，其中所述机器人操作分析组件包括原始数据处理组件，用于处理来自多个数据源的信息以确定所述机器人操作过程改进。
89.根据权利要求82所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：投资应用程序、资产管理应用程序、借贷应用程序、风险管理应用程序、营销应用程序、交易应用程序、税务应用程序、欺诈应用程序、金融服务应用程序、安全应用程序、承保应用程序、区块链应用程序、房地产应用程序、监管应用程序、平台市场应用程序、保证应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
90.根据权利要求82所述的系统，其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
91.根据权利要求82所述的系统，其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
92.根据权利要求82所述的系统，其中所述机器人操作分析组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
93.根据权利要求82所述的系统，其中所述机器人操作分析组件还被构造为确定过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
94.根据权利要求82所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括监管管理应用程序，并且其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化监管管理过程。
95.根据权利要求94所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述监管管理过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排监管事件；以及确定监管标准以响应多个资产数据和监管结果，并且提供监管命令以响应所述多个资产数据和监管管理结果。
96.根据权利要求95所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化所述监管管理过程以响应所述监管管理应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
97.根据权利要求82所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
98.根据权利要求82所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述机器人操作分析组件还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
99.根据权利要求82所述的系统，其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
100.根据权利要求99所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括投资应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
101.根据权利要求99所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括资产管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
102.根据权利要求99所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括安全管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
103.根据权利要求99所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括营销管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
104.根据权利要求99所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括定价管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
105.根据权利要求99所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括保证管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
106.一种系统，包括：
机器人过程自动化电路，其被构造为解释来自多个数据源的信息，并与多个管理应用程序连接；
其中所述多个管理应用程序中的每一个与多个金融实体中的单独一个相关联；并且
其中所述机器人过程自动化电路还包括机会挖掘组件，所述机会挖掘组件被构造为确定所述多个管理应用程序中的至少一个的机器人操作过程改进以响应来自所述多个数据源的所述信息。
107.根据权利要求106所述的系统，还包括数据收集电路，所述数据收集电路被构造为收集和记录物理过程观察数据，其中所述物理过程观察数据是所述多个数据源中的一个。
108.根据权利要求106所述的系统，还包括数据收集电路，所述数据收集电路被构造为收集和记录软件交互观察数据，其中所述软件交互观察数据是所述多个数据源中的一个。
109.根据权利要求106所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括以下应用程序中的至少两个应用程序：远期市场应用程序、事件访问令牌应用程序、安全应用程序、区块链应用程序、平台市场应用程序、分析应用程序、定价应用程序以及智能合约应用程序。
110.根据权利要求106所述的系统，其中所述多个数据源包括以下应用程序中的至少两个应用程序：访问数据源、资产和设施数据源、工人数据源、索赔数据源、记账数据源、事件数据源以及承保数据源。
111.根据权利要求106所述的系统，其中所述至少一个实体中的每一个包括以下实体中的一实体：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
112.根据权利要求106所述的系统，其中所述机会挖掘组件还被构造为确定所述多个管理应用程序中的一个的多个过程改进机会以响应来自所述多个数据源的所述信息，并且向所述多个管理应用程序中的所述一个提供所述多个过程改进机会的优先列表或可视化中的一个。
113.根据权利要求106所述的系统，其中所述机会挖掘组件还被构造为确定过程改进机会以响应以下参数中的至少一个参数：时间节省值、成本节省值以及改进的结果值。
114.根据权利要求106所述的系统，其中所述多个管理应用程序包括交易管理应用程序，并且其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化交易管理过程。
115.根据权利要求114所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过执行以下操作中的至少一个操作来自动化所述交易管理过程：利用来自所述多个数据源的数据来安排交易事件；以及确定交易标准以响应多个资产数据和交易结果，并且提供交易命令以响应所述多个资产数据和交易管理结果。
116.根据权利要求115所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为自动化所述交易管理过程以响应所述交易管理应用程序不可访问的所述多个数据源中的至少一个。
117.根据权利要求106所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为通过向以下实体中的至少一个实体提供输出来改进所述多个管理应用程序中的至少一个的所述过程：外部市场、银行服务设施、保险设施、金融服务设施、运营设施、协作机器人设施、工人、可穿戴设备、外部过程以及机器。
118.根据权利要求106所述的系统，其中所述机器人过程自动化电路还被构造为解释来自所述至少一个实体的结果，并且其中所述机会挖掘组件还被构造为迭代地改进所述过程以响应来自所述至少一个实体的所述结果。
119.根据权利要求106所述的系统，其中所述多个数据源中的至少一个对于具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个中的每一个是不可访问的。
120.根据权利要求119所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括远期市场应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：索赔数据源、定价数据源、资产和设施数据源、工人数据源以及事件数据源。
121.根据权利要求119所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括事件访问令牌管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、定价数据源、记账数据源、工人数据源以及事件数据源。
122.根据权利要求119所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括安全管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
123.根据权利要求119所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括区块链管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
124.根据权利要求119所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括定价管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：资产和设施数据源、索赔数据源、工人数据源、事件数据源以及承保数据源。
125.根据权利要求119所述的系统，其中具有通过所述机器人过程自动化电路改进的过程的所述多个管理应用程序中的所述至少一个包括分析管理应用程序，并且其中所述多个数据源中的所述至少一个包括以下数据源中的至少一个数据源：访问数据源、索赔数据源、工人数据源以及事件数据源。
126.一种用于验证贷款的抵押物的状况的众包系统，包括：
一组众包服务，通过所述一组众包服务将众包请求传送给一组信息供应商，并且通过所述一组众包服务收集和处理对所述众包请求的响应，以向至少一个成功的信息供应商提供报酬；
连接到所述一组众包服务的界面，其使得能够配置所述众包请求的参数，其中所述众包请求和所述参数用于获取与所述贷款的一组抵押物的状况相关的信息；以及
一组发布服务，其发布所述众包请求。
127.根据权利要求126所述的系统，其中所述报酬由智能合约管理，所述智能合约处理对所述众包请求的所述响应，并自动将所述报酬分配给满足为所述众包请求配置的一组参数的信息。
128.根据权利要求127所述的系统，其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券或补贴贷款。
129.根据权利要求126所述的系统，其中所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。
130.根据权利要求126所述的系统，其中所述一组抵押物的所述条件包括以下一组条件属性中的条件属性：所述抵押物的质量、所述抵押物的状况、所述抵押物的所有权状态、所述抵押物的拥有状态、所述抵押物的留置权状态、物品的全新或使用状态、物品的类型、物品的类别、物品的规格、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品的类型的价格、物品的类型的价值、物品的评估或物品的估价。
131.根据权利要求126所述的系统，还包括一组区块链服务，所述区块链服务在所述众包请求的分布式账本中记录识别所述众包请求的所述信息和所述参数、对所述众包请求的响应以及所述报酬。
132.根据权利要求126所述的系统，其中所述界面是图形用户界面，所述图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入所述参数以建立所述众包请求。
133.根据权利要求132所述的系统，其中所述参数包括所请求信息的类型、所述报酬以及接收所述报酬的条件。
134.根据权利要求132所述的系统，其中所述参数是所述报酬，并且所述报酬选自：物质报酬、凭证、票据、合同权利、加密货币、一组报酬积分、货币、产品或服务折扣以及访问权。
135.根据权利要求126所述的系统，还包括一组智能合约服务，所述一组智能合约服务管理智能借贷合约，处理来自所述一组众包服务的信息，并且自动采取与所述贷款相关的行为。
136.根据权利要求135所述的系统，其中所述行为是以下行为中的至少一个：止赎行为、留置权管理行为、利率设置行为、违约发起行为、所述抵押物的替代以及所述贷款的召回。
137.根据权利要求126所述的系统，还包括机器人过程自动化系统，所述机器人过程自动化系统基于人类用户与连接到所述一组众包服务的所述界面的交互的训练集进行训练，以基于所述贷款的一组属性来配置所述众包请求。
138.根据权利要求137所述的系统，其中所述贷款的所述一组属性是从管理所述贷款的一组智能合约服务获取的。
139.根据权利要求137所述的系统，其中所述机器人过程自动化系统用于基于来自一组众包请求的一组结果进行迭代地训练和改进。
140.根据权利要求139所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以设置所述报酬。
141.根据权利要求139所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以确定将向其发布所述众包请求的一组域。
142.根据权利要求139所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以配置所述众包请求的内容。
143.一种用于验证贷款的抵押物的状况的众包系统，包括：
一组众包服务，通过所述一组众包服务将众包请求传送给一组信息供应商，并且通过所述一组众包服务收集和处理对所述众包请求的响应，以向至少一个成功的信息供应商提供报酬；
连接到所述一组众包服务的界面，其使得能够配置所述众包请求的参数，其中所述众包请求和所述参数用于获取与所述贷款的担保人的条件相关的信息；以及
一组发布服务，其发布所述众包请求。
144.根据权利要求143所述的系统，其中所述一组众包服务获取关于作为所述贷款的所述担保人的实体的财务状况的信息。
145.根据权利要求144所述的系统，其中所述财务状态至少部分地基于关于所述实体的以下信息来确定：所述实体的公开估价、如公共记录指示的所述实体拥有的一组财产、所述实体拥有的一组财产的估价、实体的破产条件、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违反监管状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭证、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置或实体的地理位置。
146.根据权利要求144所述的系统，其中所述报酬由智能合约管理，所述智能合约处理对所述众包请求的所述响应，并自动将所述报酬分配给满足为所述众包请求配置的一组参数的信息。
147.根据权利要求144所述的系统，其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
148.根据权利要求143所述的系统，其中所述众包请求用于获取关于所述贷款的一组抵押物的状况的信息，其中所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。
149.根据权利要求148所述的系统，其中所述抵押物的所述条件包括以下一组条件属性中的条件属性：所述抵押物的质量、所述抵押物的状况、所述抵押物的所有权状态、所述抵押物的拥有状态、所述抵押物的留置权状态、物品的全新或使用状态、物品的类型、物品的类别、物品的规格、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品目的所有权历史、物品的类型的价格、物品的类型的价值、物品的评估或物品的估价。
150.根据权利要求143所述的系统，还包括一组区块链服务，所述区块链服务在所述众包请求的分布式账本中记录所述众包请求的所述信息和所述参数、对所述众包请求的所述响应以及所述报酬。
151.根据权利要求143所述的系统，其中所述界面是图形用户界面，所述图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入所述参数以建立所述众包请求。
152.根据权利要求151所述的系统，其中所述参数包括所请求信息的类型、所述报酬以及接收所述报酬的条件。
153.根据权利要求152所述的系统，其中所述参数是所述报酬，并且所述报酬选自：物质报酬、凭证、票据、合同权利、加密货币、一组报酬积分、货币、产品或服务折扣或访问权。
154.根据权利要求153所述的系统，还包括一组智能合约服务，所述一组智能合约服务管理智能借贷合约，处理来自所述一组众包服务的信息，并且自动采取与所述贷款相关的行为。
155.根据权利要求154所述的系统，其中所述行为是以下行为中的至少一个：止赎行为、留置权管理行为、利率设置行为、违约发起行为、所述抵押物的替代以及所述贷款的召回。
156.根据权利要求153所述的系统，还包括机器人过程自动化系统，所述机器人过程自动化系统基于人类用户与连接到所述一组众包服务的所述界面的交互的训练集进行训练，以基于所述贷款的一组属性来配置所述众包请求。
157.根据权利要求156所述的系统，其中所述贷款的所述属性是从管理所述贷款的一组智能合约服务获取的。
158.根据权利要求156所述的系统，其中所述机器人过程自动化系统用于基于来自一组众包请求的一组结果进行迭代地训练和改进。
159.根据权利要求158所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以设置所述报酬。
160.根据权利要求158所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以确定将向其发布所述众包请求的一组域。
161.根据权利要求158所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以配置所述众包请求的内容。
162.一种用于验证贷款的担保的条件的社交网络监控系统，包括：
一组社交网络数据收集和监控服务，通过所述一组社交网络数据收集和监控服务，由一组算法收集数据，所述一组算法用于监控关于涉及所述贷款的实体的社交网络信息；以及
连接到所述一组社交网络数据收集和监控服务的界面，其使得能够配置所述一组社交网络数据收集和监控服务的参数，以获取与所述担保的条件相关的信息。
163.根据权利要求162所述的系统，其中所述一组社交网络数据收集和监控服务获取关于作为所述贷款的担保人的实体的财务状况的信息。
164.根据权利要求162所述的系统，其中所述财务状态至少部分地基于社交网络中包含的关于所述实体的以下信息来确定：所述实体的公开估价、如公共记录指示的所述实体拥有的一组财产、所述实体拥有的一组财产的估价、实体的破产条件、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违反监管状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭证、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置或实体的地理位置。
165.根据权利要求162所述的系统，其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
166.根据权利要求162所述的系统，其中所述一组社交网络数据收集和监控服务用于获取关于所述贷款的一组抵押物的状况的信息，其中所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。
167.根据权利要求166所述的系统，其中所述抵押物的所述条件包括以下一组条件属性中的条件属性：所述抵押物的质量、所述抵押物的状况、所述抵押物的所有权状态、所述抵押物的拥有状态、所述抵押物的留置权状态、物品的新状态或已使用状态、物品的类型、物品的类别、物品的规格、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品的类型的价格、物品的类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
168.根据权利要求166所述的系统，其中所述界面是图形用户界面，所述图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入参数以建立社交网络数据收集和监控请求。
169.根据权利要求166所述的系统，还包括一组智能合约服务，所述智能合约服务管理智能借贷合约，处理来自所述一组社交网络数据收集和监控服务的信息，并且自动采取与所述贷款相关的行为。
170.根据权利要求169所述的系统，其中所述行为是以下行为中的至少一个：止赎行为、留置权管理行为、利率设置行为、违约发起行为、所述抵押物的替代以及所述贷款的召回。
171.根据权利要求166所述的系统，还包括机器人过程自动化系统，所述机器人过程自动化系统基于人类用户与连接到所述一组社交网络数据收集和监控服务的所述界面的交互的训练集进行训练，以基于贷款的一组属性来配置数据收集和监控行为。
172.根据权利要求171所述的系统，其中所述贷款的所述属性是从管理所述贷款的一组智能合约服务获取的。
173.根据权利要求171所述的系统，其中所述机器人过程自动化系统用于基于来自一组社交网络数据收集和监控请求的一组结果进行迭代地训练和改进。
174.根据权利要求173所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以确定将对其应用所述社交网络数据收集和监控服务的一组域。
175.根据权利要求173所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以配置社交网络数据收集和监控搜索的内容。
176.一种用于验证贷款的担保的条件的监控系统，包括：
一组物联网数据收集和监控服务，通过所述一组物联网数据收集和监控服务，由一组算法收集数据，所述一组算法用于监控从涉及贷款的实体收集的信息以及关于涉及贷款的实体的信息；以及
连接到所述一组物联网数据收集和监控服务的界面，其使得能够配置社交网络数据收集和监控服务的参数，以获取与所述担保条件相关的信息。
177.根据权利要求176所述的系统，其中所述一组物联网数据收集和监控服务获取关于作为所述贷款的担保人的实体的财务状况的信息。
178.根据权利要求177所述的系统，其中所述财务状态至少部分地基于由物联网设备收集的关于所述实体的以下信息来确定：所述实体的公开估价、如公共记录指示的所述实体拥有的一组财产、所述实体拥有的一组财产的估价、实体的破产条件、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违反监管状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭证、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
179.根据权利要求177所述的系统，其中所述贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
180.根据权利要求176所述的系统，还包括所述一组物联网数据收集和监控服务的界面，其中所述一组数据收集和监控服务用于获取关于所述贷款的一组抵押物的状况的信息，其中所述一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、住宅、房地产、未开发土地、农场、农作物、市政设施、仓库、一组库存、商品、证券、货币、价值凭证、票据、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合同权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
181.根据权利要求180所述的系统，其中所述抵押物的所述条件包括以下一组条件属性中的条件属性：所述抵押物的质量、所述抵押物的状况、所述抵押物的所有权状态、所述抵押物的拥有状态、所述抵押物的留置权状态、物品的新状态或已使用状态、物品的类型、物品的类别、物品的规格、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品的类型的价格、物品的类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
182.根据权利要求176所述的系统，其中所述界面是图形用户界面，所述图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入参数以建立物联网数据收集和监控服务监控行为。
183.根据权利要求176所述的系统，还包括一组智能合约服务，所述一组智能合约服务管理智能借贷合约，处理来自所述一组物联网数据收集和监控服务的信息，并且自动采取与所述贷款相关的行为。
184.根据权利要求183所述的系统，其中所述行为是以下行为中的至少一个：止赎行为、留置权管理行为、利率设置行为、违约发起行为、所述抵押物的替代以及所述贷款的召回。
185.根据权利要求176所述的系统，还包括机器人过程自动化系统，所述机器人过程自动化系统基于人类用户与连接到所述一组物联网数据收集和监控服务的所述界面的交互的训练集进行训练，以基于贷款的一组属性来配置数据收集和监控行为。
186.根据权利要求185所述的系统，其中所述贷款的所述属性是从管理所述贷款的一组智能合约服务获取的。
187.根据权利要求185所述的系统，其中所述机器人过程自动化系统用于基于来自一组物联网数据收集和监控服务活动的一组结果进行迭代地训练和改进。
188.根据权利要求187所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以确定将对其应用所述物联网数据收集和监控服务的一组域。
189.根据权利要求187所述的系统，其中所述训练包括训练所述机器人过程自动化系统以配置所述物联网数据收集和监控服务活动的内容。
190.一种用于协商贷款的机器人过程自动化系统，包括：
一组数据收集和监控服务，用于收集一组贷款交易的实体之间的交互的训练集；
人工智能系统，其基于所述交互的训练集进行训练，以对一组贷款协商行为进行分类；以及
机器人过程自动化系统，其基于一组贷款交易交互和一组贷款交易结果进行训练，以代表贷款当事人协商贷款的条款和条件。
191.根据权利要求190所述的系统，其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
192.根据权利要求191所述的系统，其中所述实体是贷款交易的一组当事人。
193.根据权利要求192所述的系统，其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
194.根据权利要求190所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
195.根据权利要求190所述的系统，其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组借贷过程的一组用户界面的一组交互进行训练。
196.根据权利要求190所述的系统，其中在所述协商完成之后，贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的所述结果自动配置。
197.根据权利要求190所述的系统，其中所述协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。
198.根据权利要求190所述的系统，其中所述贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
199.根据权利要求190所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
200.一种用于处理贷款收款的机器人过程自动化系统，包括：
一组数据收集和监控服务，用于收集一组贷款交易的实体之间的交互的训练集，所述一组贷款交易涉及一组贷款的一组付款的收款；
人工智能系统，其基于所述交互的训练集进行训练，以对一组贷款收款行为进行分类；以及
机器人过程自动化系统，其基于一组贷款交易交互和一组贷款收款结果进行训练，以代表贷款当事人采取贷款收款行为。
201.根据权利要求200所述的系统，其中由所述机器人过程自动化系统采取的所述贷款收款行为选自：发起收款过程；将贷款转介给代理以供收款；配置收款通信；调度收款通信；配置收款通信的内容；配置结算贷款要约；终止收款行为；延期收款行为；配置备选支付日程安排的提议；发起诉讼；发起止赎；发起破产过程；重新占有过程；以及设置抵押物留置权。
202.根据权利要求200所述的系统，其中所述一组贷款收款结果选自：对收款联系人事件的响应、贷款付款、贷款借款人违约、贷款借款人破产、收款诉讼结果、一组收款行为的财务收益、关于收款的投资回报以及涉及收款的当事人的声誉的衡量。
203.根据权利要求200所述的系统，其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
204.根据权利要求200所述的系统，其中所述实体是贷款交易的一组当事人。
205.根据权利要求204所述的系统，其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
206.根据权利要求200所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度
学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
207.根据权利要求200所述的系统，其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组借贷过程的一组用户界面的一组交互进行训练。
208.根据权利要求200所述的系统，其中在收款过程的协商完成之后，贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的结果自动配置。
209.根据权利要求200所述的系统，其中协商结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。
210.根据权利要求200所述的系统，其中所述贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
211.根据权利要求200所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
212.一种用于协商贷款再融资的机器人过程自动化系统，包括：
一组数据收集和监控服务，用于收集一组贷款再融资活动的实体之间的交互的训练集；
人工智能系统，其基于所述交互的训练集进行训练，以对一组贷款再融资行为进行分类；以及
机器人过程自动化系统，其基于一组贷款再融资交互和一组贷款再融资结果进行训练，以代表贷款当事人采取贷款再融资活动。
213.根据权利要求212所述的系统，其中所述贷款再融资活动包括：发起再融资要约；发起再融资请求；配置再融资利率；配置再融资付款计划；配置再融资余额；配置再融资抵押物；管理再融资收益的使用；移除或设置与再融资相关联的留置权；验证再融资所有权；管理检查过程；填充应用程序；协商再融资条款和条件；以及结束再融资。
214.根据权利要求212所述的系统，其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
215.根据权利要求212所述的系统，其中所述实体是贷款交易的一组当事人。
216.根据权利要求215所述的系统，其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
217.根据权利要求212所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
218.根据权利要求212所述的系统，其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组借贷过程的一组用户界面的一组交互进行训练。
219.根据权利要求212所述的系统，其中在再融资过程完成之后，再融资贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述再融资活动的所述结果自动配置。
220.根据权利要求212所述的系统，其中所述再融资的结果和事件中的至少一个被记录在与所述再融资贷款相关联的分布式账本中。
221.根据权利要求212所述的系统，其中所述贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
222.根据权利要求212所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
223.一种用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统，包括：
一组数据收集和监控服务，用于收集关于一组贷款的信息，以及用于收集一组贷款合并交易的实体之间的交互的训练集；
人工智能系统，其基于所述交互的训练集进行训练，以将一组贷款分类为待合并候选贷款；以及
机器人过程自动化系统，其基于一组贷款合并交互进行训练，以代表所述合并的当事人管理所述一组贷款的至少一个子集的合并。
224.根据权利要求223所述的系统，其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
225.根据权利要求223所述的系统，其中被分类为待合并候选贷款的所述一组贷款基于处理涉及所述一组贷款的实体的属性的模型来确定，其中所述属性选自：当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物的状况以及抵押物价值。
226.根据权利要求223所述的系统，其中管理合并包括管理以下各项中的至少一个：一组候选贷款中的贷款鉴定；合并要约编制；合并计划编制；传达合并要约的内容编制；合并要约安排；合并要约传达；合并要约修改协商；合并协议编制；合并协议执行；一组贷款的抵押物修改；合并申请工作流程处理；检查管理；评估管理；利率设置；付款要求延期；付款计划设置；以及合并协议达成。
227.根据权利要求223所述的系统，其中所述实体是贷款交易的一组当事人。
228.根据权利要求227所述的系统，其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
229.根据权利要求223所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
230.根据权利要求223所述的系统，其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组合并过程的一组用户界面的一组交互进行训练。
231.根据权利要求223所述的系统，其中在所述协商完成之后，合并贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的所述结果自动配置。
232.根据权利要求231所述的系统，其中所述协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。
233.根据权利要求223所述的系统，其中所述贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约保证金、固定资产改进贷款、建筑物贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
234.根据权利要求223所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
235.一种用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统，包括：
一组数据收集和监控服务，用于收集关于涉及一组保理贷款的实体的信息，以及用于收集一组保理贷款交易的实体之间的交互的训练集；
人工智能系统，其基于所述交互的训练集进行训练，以对涉及所述一组保理贷款的所述实体进行分类；以及
机器人过程自动化系统，其基于所述一组保理贷款交互进行训练，以管理保理贷款。
236.根据权利要求235所述的系统，其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
237.根据权利要求235所述的系统，其中所述人工智能系统使用处理涉及所述一组保理贷款的实体的属性的模型，其中所述属性选自：用于保理的资产、当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物的状况以及抵押物的价值。
238.根据权利要求237所述的系统，其中用于保理的所述资产包括一组应收账款。
239.根据权利要求235所述的系统，其中管理保理贷款包括管理以下各项中的至少一个：一组保理资产；一组候选贷款中的保理贷款鉴定；保理要约编制；保理计划编制；传达保理要约的内容编制；保理要约安排；保理要约传达；保理要约修改协商；保理协议编制；保理协议执行；一组保理贷款的抵押物修改；一组应收账款的转移处理；保理申请工作流程处理；检查管理；一组待保理资产的评估管理；利率设置；付款要求延期；付款计划设置；以及保理协议达成。
240.根据权利要求235所述的系统，其中所述实体是贷款交易的一组当事人。
241.根据权利要求240所述的系统，其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
242.根据权利要求235所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
243.根据权利要求235所述的系统，其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组保理过程的一组用户界面的一组交互进行训练。
244.根据权利要求235所述的系统，其中在所述协商完成之后，保理贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的所述结果自动配置。
245.根据权利要求244所述的系统，其中所述协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。
246.根据权利要求235所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
247.一种用于自动化抵押代理的机器人过程自动化系统，包括：
一组数据收集和监控服务，用于收集关于涉及一组抵押贷款活动的实体的信息，以及用于收集一组抵押贷款交易的实体之间的交互的训练集；
人工智能系统，其基于所述交互的训练集进行训练，以对涉及所述一组抵押贷款的所述实体进行分类；以及
机器人过程自动化系统，其基于所述一组抵押贷款活动和所述一组抵押贷款交互中的至少一个进行训练，代理抵押贷款。
248.根据权利要求247所述的系统，其中所述一组抵押贷款活动和所述一组抵押贷款交互中的至少一个包括以下各项中的活动：营销活动；一组潜在借款人鉴定；财产鉴定；抵押物鉴定；借款人资质；所有权搜索；所有权验证；财产评估；财产检查；财产估价；收入验证；借款人人口统计分析；出资人鉴定；可用利率确定；可用付款条款和条件确定；现有抵押分析；现有抵押条款与新抵押条款的比较分析；申请工作流程完成；应用领域数量；抵押协议编制；抵押协议安排完成；与出资人的抵押条款和条件的协商；与借款人的抵押条款和条件的协商；所有权转移；留置权设置；以及抵押协议达成。
249.根据权利要求247所述的系统，其中所述一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控所述实体；一组摄像机，用于监控所述实体；一组软件服务，用于从公开信息站点获取与所述实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与所述实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，所述实体通过所述一组用户界面提供关于所述实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与所述实体相关的信息。
250.根据权利要求247所述的系统，其中所述人工智能系统使用处理涉及所述一组抵押贷款的实体的属性的模型，其中所述属性选自：受抵押约束的财产、用于抵押物的资产、当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、抵押类型、财产类型、当事人的财务状况、付款状态、财产的状况以及财产的价值。
251.根据权利要求247所述的系统，其中管理抵押贷款包括管理以下各项中的至少一个：抵押财产；根据一组借款人现状的候选抵押鉴定；抵押要约编制；传达抵押要约的内容编制；抵押要约安排；抵押要约传达；抵押要约修改协商；抵押协议编制；抵押协议执行；一组抵押贷款的抵押物修改；留置权转移处理；申请工作流程处理；检查管理；一组待抵押资产的评估管理；利率设置；付款要求延期；付款计划设置；以及抵押协议达成。
252.根据权利要求247所述的系统，其中所述实体是贷款交易的一组当事人。
253.根据权利要求252所述的系统，其中所述一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承销商、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
254.根据权利要求247所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
255.根据权利要求247所述的系统，其中所述机器人过程自动化基于当事人与涉及一组抵押相关活动的一组用户界面的一组交互进行训练。
256.根据权利要求247所述的系统，其中在所述协商完成之后，抵押贷款的智能合约由一组智能合约服务基于所述协商的所述结果自动配置。
257.根据权利要求256所述的系统，其中所述协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与所述贷款相关联的分布式账本中。
258.根据权利要求247所述的系统，其中所述人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
259.一种用于促进抵押物止赎的系统，包括：
一组数据收集和监控服务，用于监控借贷协议的至少一个条件；以及
一组智能合约服务，用于建立所述借贷协议的条款和条件，所述条款和条件包括至少一个物品的止赎条款和条件，所述至少一个物品提供确保履行所述借贷协议的偿还义务的抵押物，其中在基于由所述数据收集和监控服务收集的数据检测到违约时，所述一组智能合约服务自动发起对所述抵押物的止赎过程。
260.根据权利要求259所述的系统，其中所述一组智能合约服务向智能锁和智能容器中的至少一个发起信号以锁定所述抵押物。
261.根据权利要求259所述的系统，其中所述一组智能合约服务在公共拍卖网站上配置并发起所述抵押物的清单。
262.根据权利要求259所述的系统，其中所述一组智能合约服务为所述抵押物配置并提供一组运输指令。
263.根据权利要求259所述的系统，其中所述一组智能合约服务为无人机配置一组指令，以运输所述抵押物。
264.根据权利要求259所述的系统，其中所述一组智能合约服务为机器人配置一组指令，以运输所述抵押物。
265.根据权利要求259所述的系统，其中所述一组智能合约服务发起用于自动替代一组替代抵押物的过程。
266.根据权利要求259所述的系统，其中所述一组智能合约服务向发起关于所述止赎的协商的借款人发起消息。
267.根据权利要求266所述的系统，其中所述协商由机器人过程自动化系统来管理，所述机器人过程自动化系统基于止赎协商的训练集进行训练。
268.根据权利要求266所述的系统，其中所述协商涉及修改所述借贷交易的所述利率、所述付款条款以及所述抵押物中的至少一个。
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