在当今互联网时代,数据是最为重要的资源之一。而黑市数据库则是拥有大量贵重数据的场所。在黑市数据库,有各种各样的信息被交易:包括个人隐私信息、企业客户信息、财务会计数据、机构信息等等。这些数据的来源可以是黑客攻击、内鬼泄露、甚至是数据出售。在交易黑市数据库的背后,有着各种各样的暗流涌动。
数据泄露源头
黑市数据库中大部分的数据来源于黑客攻击或者恶意软件的植入。黑客可以通过各种手段入侵到一个系统中,然后获取其中的敏感数据,比如社保号码、信用卡号码或者其他银行账户信息。同时,恶意软件也是信息泄露的一个重要源头。这些恶意软件可以让攻击者轻易获取被感染的计算机上的文件和个人信息。而这些被盗窃的数据都会被传到黑市数据库上进行交易。
黑工厂的日常
黑工厂实际上是以数据挖掘为主的一类从业人员。他们常常采用违反法律的手段来获取数据:比如暴力破解账号密码、通过HTTP协议进行远程注入攻击,以及钓鱼等方式。这些手段虽然很危险,但是黑工厂的日常工作就是这样:通过各种手段获取大量的数据,然后在黑市数据库上进行交易。
信息匹配
在黑市数据库交易的过程中,数据的买家和卖家都需要进行一定的信息匹配。在信息匹配中,买家需要提前告知卖家他们需要什么样的数据,而卖家则需要提供满足买家需求的数据。而这种信息匹配有时也会被一些恶势力所利用,他们会将各类数据进行匹配,然后筛选出易于攻击的目标进行攻击。
数据处理
购买了黑市数据库上的数据之后,购买方往往需要对数据进行加工处理。因为大多数的数据并不是以友好的格式出现,而是以各种各样的形式存在。在处理数据时,购买方通常会寻求数据挖掘师的帮助,以确保数据的准确性和可操作性。同时,这也会使得数据挖掘师成为黑市数据库的另一种重要从业人员。
社会影响
黑市数据库交易的影响是不可忽视的。由于黑市数据库上交易的大多数数据都是非法获取的,其影响可能不仅仅局限于个人隐私泄露,还可能导致金融、商业甚至国家安全上的问题。因此,机构和相关组织必须采取更加严格的措施来打击黑市数据库的交易,以维护公民的权益和社会的稳定。
结论
黑市数据库是一个危险的地方,因为其中交易的数据往往是通过各种非法渠道获得的。然而,黑市数据库背后的暗流涌动也是有其奥妙之处的。在黑市数据库交易的背后,我们可以看到黑客攻击、数据挖掘、个人隐私泄露等诸多问题。因此,我们必须采取更加严格的措施来打击这种非法行为,以确保公民的权益和保障社会的安全。
相关问题拓展阅读:
在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些?
在大数据成为趋势,成为国家战略的今天,如何更大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言,大数据的变现显得尤为重要。谁更先一步找到密码,谁就能够抢占市场,赢得发展。在探索大数据商业模式的同时,大数据正加速在各行各业的应用,大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助,甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。
大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点,对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年,国内大数据产业讨论较多、落地较少,商业模式处于初探期,行业处于两种极端:一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险;一种是怀疑大数据只是炒作,依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2023年之后,大数据产业告别了泡沫,进入更务实的发展阶段,从产业萌芽期进入了成长期。当前,如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。
B2B大数据交易所
国内外均有企业在推动大数据交易。目前,我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。
2023年2月20日,国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立,同日,中关村数海大数据交易平台启动,定位大数据的交易服务平台。2023年4月15日,贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院,买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2023年5月26日,在2023贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上,贵阳大数据交易所推出《2023年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》,为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向,奠定了大数据金矿变现的产业基础。
咨询研究报告
国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据,由专业的研究员对数据加以分析、挖掘,找出各行业的定量特点进而得出定性结论,常见于“市场调研分析及发展咨询报告”,如“2023~2023年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2023~2023年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2023年光纤市场分析报告”等,这些咨询报告面向社会销售,其实就是O2O的大数据交易模式。
各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考,有利于市场优化供应链,避免产能过剩,维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究,这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。
数据挖掘云计算软件
云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案,SaaS模式是云计算的更大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。
业内曾有专家指出,大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程,通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件烂桥圆:它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体,用户只需要将数据导入该平台,就可以利用该平台提供的丰富算法和模型,进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。消旦数据由系统统一进行管理,能够区分私有和公有数据,可以保证私有数据只供持有者使用,同时支持多样数据源接入,适合分析各行各业的数据,易学好用、操作界面简易直观,普通用户稍做了解即可使用,同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。
大数据咨询分析服务
机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大,但是很少有企业像大型互饥塌联网公司那样有自己的大数据分析团队,因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司,这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等,有了大数据作为依据,咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力,这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示,大数据能使贵州农业节省60%的投入,同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。
决策咨询智库
党的十八届三中全会通过的《中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出,加强中国特色新型智库建设,建立健全决策咨询制度。这是中央文件首次提出“智库”概念。
近几年,一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立,中国智库数量从2023年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心,没有了数据,智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下,智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。
研究认为,93%的行为是可以预测的,如果将事件数字化、公式化、模型化,其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循,事态的发展走向是极易被预测的。可见,大数据的应用将不断提高的决策效率和决策科学性。
自有平台大数据分析
随着大数据的价值被各行各业逐渐认可,拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据,并嵌入到企业内部的ERP系统信息流,由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等,起到了企业内部价值链增值的作用。
在分析1.0时代,数据仓库被视作分析的基础。2.0时代,公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。更多的企业将在其战略部门设置首席分析官,组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。
大数据投资工具
证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。2023年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯,行为经济学开始被主流经济学所接受,行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接,研究的是互联网的行为数据,关注热点及市场情绪,动态调整投资组合,开发出大数据投资工具,比如大数据类基金等。这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。
定向采购线上交易平台
数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础,国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等,甚至目前O2O也越来越流行,但是对于数据这种虚拟商品而言,目前还没有具体的线上交易平台。比如服装制造企业针对某个省份的市场,需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据,那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。通过获取这些数据,服装企业将可以开展精细化生产,以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。假想一下,如果有这样一个“大数据定向采购平台”,就像淘宝购物一样,可以发起买方需求,也可以推出卖方产品,通过这样的模式,外加第三方支付平台,“数据分析结论”这种商品就会悄然而生,这种商品不占用物流资源、不污染环境、快速响应,但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。而且通过这种平台可以保障基础数据安全,大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据,而是通过清洗建模出来的数据结果。所有卖方、买方都要实名认证,建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。
非营利性数据征信评价机构
在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前,公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。为此,2023年2月28日通过的刑法修正案(七)中新增了出售、非法提供公民个人信息罪,非法获取公民个人信息罪。该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员,不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售,诈骗、骚扰、推销在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。
虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据,但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗,主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。因此,建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的,将数据征信纳入企业及个人征信系统,作为全国征信系统的一部分,避免黑市交易变成市场的正常行为。
除了征信评价机构之外,未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局,纳入网络警察范畴,重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。
结语:
大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面,其商业模式也多种多样。市场经验表明,存在买卖就存在商品经济,具体哪种商业模式占主流将由市场决定。而最终的事实将证明,大数据交易商品经济必然成为“互联网+”的重要组成部分。
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移动互联网,三级分销,消费投资
2B:提供数据分析的结果,主要面向企业或者部门。例如Inrix公司出售完整的交通状况的模式图给交通规划部门、物流公司、GPS生产商等。
2C:提供基于数据分析结果的服务,主要面向个人。例如Inrix公司为用户提供免费的交通信息,但是这是一个免费的智能手机应用程序,用户可孝尘以自行下载,巧拿禅该公司自己却可以得到同步的数据。
2D:把数据或信息作为资产直接进行销售,并且构建一个数据资产分享和交易平台,这是一种全新的商业模式。例如推特通过两个独立的公司把它的数据授权给别人使用;VISA公司通过收集和分析210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录来预测商业发展和客户的消费趋势,最后把这些分析结果卖给其他的公司。敏瞎
消费商模式
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数据挖掘中的数据预处理技术有哪些,它们分别适用于哪些场合
一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类:专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案,在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性,并作了优化。 对任何领域,都可以开发特定的数据挖掘工具。 例如,IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据,帮助教练优化战术组合。 特定领域的数据挖掘工具针对性比较强,只能用于一种应用;也正因为针对性强,往往采用特殊的算法,可以处理特殊的数据,实现特殊的目的,发现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型。 通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型。 例如,IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统,SGI公司开发的MineSet系统,加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。 通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘,挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程,只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合,并在实施的过程中不断的磨合,才能取得成功,因此我们在选择数据挖掘工具的时候,要全面考虑多方面的因素,主要包括以下几点:(1)可产生的模式种类的数量:分类,聚类,关联等(2)解决复杂问题的能力(3)操作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统,目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。 系统具有如下特点:提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能:关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 各种开采算法具有近似线性计算复杂度,可适用于任意大小的数据库。 算法具有找全性,即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 为各种发现功能设计了相应的并行算法。 是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。 MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具,帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。 MineSet有如下特点:MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。 支持多种关系数据库。 可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据,也可以通过SQL命令执行查询。 多种数据转换功能。 在进行挖掘前,MineSet可以去除不必要的数据项,统计、集合、分组数据,转换数据类型,构造表达式由已有数据项生成新的数据项,对数据采样等。 操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。 是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统,它的前身是DBLearn。 该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起,以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。 DBMiner系统具有如下特色:能完成多种知识的发现:泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。 综合了多种数据开采技术:面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。 提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。 能与关系数据库平滑集成。 实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC(Windows/NT)版本的系统。 由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。 IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。 它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等;IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘,文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、LotusNotes数据库等等。 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具,比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。 SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具,按照抽样--探索--转换--建模--评估的方法进行数据挖掘。 可以与SAS数据仓库和OLAP集成,实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端知识发现。 是一个开放式数据挖掘工具,曾两次获得英国政府SMART创新奖,它不但支持整个数据挖掘流程,从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程,还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。 Clementine的可视化数据挖掘使得思路分析成为可能,即将集中精力在要解决的问题本身,而不是局限于完成一些技术性工作(比如编写代码)。 提供了多种图形化技术,有助理解数据间的关键性联系,指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。 7.数据库厂商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法:Microsoft决策树和Microsoft聚集。 此外,SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。 Microsoft决策树算法:该算法基于分类。 算法建立一个决策树,用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。 该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题(banner)或从某电子商务网站购买特定商品的个人。 Microsoft聚集算法:该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。 通常这些特征可能是隐含或非直观的。 例如,聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组,并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。 ,SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。 包括:可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。 OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件,它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。 数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。 应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。 ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持:分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。 所有的建模、评分和元数据管理操作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于Java的API来访问的,并且完全在关系数据库内部进行。 IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术,例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现,它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作。 若有必要,对结果数据集还可以重复这一过程,直至得到满意结果为止。 现在,IBM的IntelligentMiner已形成系列,它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。 它包括分析软件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText,帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识----如客户购买行为,隐藏的关系和新的趋势,数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。 然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策,获得竞争优势。
由于战争和饥饿等问题,全球每天平均要有多少人死亡?有权威的学术数据吗?
世界上每秒有1.8人死亡,也就是每分钟有106人死亡,一小时6,360人,一天就是152,640人,一年是55,713,600人。 这是常规数据平均每5秒钟就有一个儿童死于饥饿,每天有8亿5千万个儿童饿着肚子上床睡觉,有1万5千个儿童死于营养不良。 每年有超过500万人因为饥饿而死亡,其中大部分是5岁以下的儿童。 全球有77%的儿童体重不足,有25万个儿童因为缺乏维生素A而失明,有数百万个儿童因为缺乏营养素,成长与智能受到严重阻碍。 尽管目前全球有数以百计援助机构正努力救助饥饿儿童,儿童受饥和营养不良的问题仍然持续着……我们缺少食物吗?世界谷物36%被牲畜吃掉,世界大豆74%被牲畜吃掉世界上有多少人受饥荒之苦?在2008年有八亿多人在挨饿,目前喂牲畜的谷物足以供20亿人食用。 ■ 美国康乃尔大学生态学家戴维皮曼托指出:「美国的家禽家畜—牛、鸡、火鸡、羊、猪等等,吃掉的谷类是美国人口吃掉的五倍。 」全球超过10亿的人口生活在饥饿中,而世界上大部分的谷物却被这些牲畜吃掉。 谷物中90%的营养成分都变成了牲畜的粪便。 ■ 哈佛大学的一位营养学家吉恩?梅耶(J. Mayer)估计,只要美国将肉类食品削减10%就能节省足够的榖物供6千万人食用。 ■ 另据研究,就算只有北美每个人每星期吃一顿素食, 节省的粮食每年就可以养活1600万人。 ■ 令人震惊和可悲的是,世界粮食消费量的将近一半(45%)用于喂养牲畜,整个发达国家的这个数字是2/3, 而美国粮食消费量的70%用于喂养牲畜。 (参见《世界各国饲料用粮统计》)■ 三十年前,美国每年人均食肉量为50磅(约为45斤),而1998年则达到280磅(约为250斤)。 传统饮食习惯十分优良的东方国家, 近年来也因饮食西化影响在肉类上的需求成长了好几倍。 ■ 了解粮食短缺背后的真实原因是懂得正确利用世界资源的基础。 越来越多的科学家和经济学家们大力倡导推广素食以解决地球的粮食问题,因为肉食是造成这一问题的主要原因之一。 素食为什么能缓解粮食危机?生产1公斤肉类蛋白所消耗的资源是同量植物蛋白的20倍。 生产1磅牛肉需用16磅榖物。 我们喂给牲畜的蛋白质和热量,我们只能吃到其中的10%,其余90%都被冲到下水道里了。 ■ 大量的土地用于种植喂养牲畜的作物。 全世界粮食产量的40%被用于喂养牲畜, 而全世界牧场的面积则为耕地的2.5倍。 如果这些土地用于种植谷物和豆类供人直接食用的话,会得到更为有效的利用。 举例说明,1亩地若是用于种植黄豆能提供一定量的蛋白质,若是用于种植饲料喂养牛也能提供一定量的蛋白质,但前者是后者的17倍。 换句话说,吃牛肉所占用的土地是吃黄豆的17倍。 更不用说,黄豆更富于营养价值,低脂肪,而且没有肉食所有的种种毒害。 此外,土地用于种植其它农作物的生产率也比养牛等牲畜高得多。 据估计,单位耕地所能供养素食者的人数是肉食者的14倍。 也就是说,肉食者占用的耕地是素食者的14倍。 ■ 人类对乳制品、鸡蛋及海鲜的消耗量在快速地增加. 畜牧业也浪费大量的水资源。 据估计,养殖牲畜所消耗的水相当于种植蔬菜与谷物的8倍。 在英国,最大的水污染制造者是肉食与畜牧工业。 ■ 这意味着,当世界各地数以亿计的人民正处于饥饿之中时,一小部分富人却在为了吃有损或无益于健康的肉奶蛋类, 而浪费大量的土地,水和榖物。 富裕国家每年人均消费的谷物超过1吨(包括喂养牲畜),而世界其它地区人均才只有300公斤。 ■ 前任联合国秘书长瓦尔德海姆(K. Waldheim)曾说:富裕国家的粮食消耗导致了世界范围内的饥饿。 联合国曾强烈主张这些国家削减肉食的消耗。 许多科学家们都说,解决全球粮食危机的第一步,首先应该是以素食代替肉食。 ■ 如果我们大家都吃素,那么,我们一定能将饥饿逐出这个星球。 那时,孩子们将能获得足够的营养,从出生到长大,他们将生活得健康和幸福。 牲畜们也将真正像野生动物那样自由自在地生活在大自然中,再也不会被迫大量繁殖,养肥和屠宰,吃着本应属于饥饿人民的粮食。 (引自B. Pinkus的《植物蛋白》)■ 地球能够满足所有人的需要,但不能满足所有人的欲望。 ——甘地■ 科学家们估计,未来食物的需求将大量依赖于植物蛋白。 许多西方国家开始投入大量资金用于研究如何从黄豆粉中提取美味的植物蛋白。 但是,华人早已经在这方面走在了前头。 几千年来,他们一直从豆腐和其它豆制品中获取优良的蛋白质。

病毒进电脑后杀毒软件开启不了怎么办
安全模式被破坏了.修复好安全模式后进入安全模式查,如果卡巴清除不干净,也可以用用windows清理助手、360顽固木马专杀、贝壳木马专杀、金山急救箱工具扫描清理。如果遇到难以删除的顽固可以用1:冰刃:2:UnLOCKer:3:超级巡警文件暴力删除工具来强制删除!!!
安全模式修复两妙招!!!1:安全模式修复用SREng工具(系统修复大师)进行修复如何用SRENG修复安全模式!打开---系统修复---高级修复---修复安全模式。
2:修复安全模式:AV终结者木马专杀工具 下载地址:清除AV终结者/8749病毒;修复“映像劫持”;修复;修复安全模式.修复好安全模式后用下办法的办法和工具来清除木马还你一个干净的系统!!!
解决办法:推荐杀毒软件(NOD32 卡巴 江民 金山)1: 建议你先用360安全卫士的木马云查杀和杀毒软件在安全模式下查杀,因为安全模式下查杀效果最好!!
2:windows清理助手3.0下载地址:对流行木马和IE弹广告窗口等有奇效!!地址简要用法:扫描出来的东西,打勾,点清理即可(如提示重启就重启下电脑).
3:使用360顽固木马专杀查杀当电脑感染木马,如果不能运行请改名:“asd”呵呵 下载地址:(360顽固木马专杀一定得联网才能查杀)
4: 用贝壳木马专杀贝壳官方网站 下载地址:贝壳木马专杀是绿色软件,直接双击运行就可以了
5: 用最新升级的金山急救箱可以解决你的问题。 下载地址:简要用法:点扫描后,如果出现可以修复的项目,全选后,点修复即可。
6: 精选三款删除工具1:冰刃 IceSword 1.22 中文版 下载地址:这是一斩断黑手的利刃, 它适用于Windows 2000/XP/2003 操作系统, 其内部功能是十分强大, 用于查探系统中的幕后黑手-木马后门, 并作出处理. 可能您也用过很多类似功能的软件, 比如一些进程工具、端口工具, 但是现在的系统级后门功能越来越强, 一般都可轻而易举地隐藏进程、端口、注册表、文件信息, 一般的工具根本无法发现这些 幕后黑手 使用了大量新颖的内核技术, 使得这些后门躲无所躲. 当然使用它需要用户有一些操作系统的知识. 使用前请详细阅读说明.在对软件做讲解之前, 首先说明第一注意事项: 此程序运行时不要激活内核调试器(如softice), 否则系统可能即刻崩溃. 另外使用前请保存好您的数据, 以防万一.
2:Unlocker是一个免费的右键扩充工具,当用户发现有文件或进程无法删除时,可以通过右键菜单中的“Unlocker”进行解锁,不过它并非强制关闭的程序,而是以解除进程与程序关联性的方式进行,因此不会造成数据丢失。 以后当你要删除文件的时候,右键选择Unlocker 即可下载地址:超级巡警文件暴力删除工具 采用内核技术删除文件,能删除运行中文件或者被占用文件,可以用来查看文件被哪些程序占用,也可以在病毒分析中对一些顽固病毒木马衍生文件的删除。 下载地址:以下办法不推荐使用!可能会对系统硬盘和数据等造成无法预测的损伤...如果上述办法不管用就用这个办法吧将磁盘进行全盘格式化(包括高级格式化和低级格式化)
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