The energy consumption and related carbon emissions of cryptocurrencies such as Bitcoin are subject to extensive discussion in public, academia, and industry. As cryptocurrencies continue their journey into mainstream finance, incentives to participate in the networks and consume energy to do so remain significant. First guidance on how to allocate the carbon footprint of the Bitcoin network to single investors exist, however a holistic framework capturing a wider range of cryptocurrencies and tokens remains absent. This white paper explores different approaches of how to allocate emissions caused by cryptocurrencies and tokens. Based on our analysis of the strengths and limitations of potential approaches, we propose a framework that combines key drivers of emissions in Proof of Work and Proof of Stake networks.


翻译:加密货币(例如比特币)的能源消耗及其相关的碳排放量已经成为公众、学术界和工业界广泛讨论的话题。随着加密货币进入主流金融市场的道路上,参与网络并消耗能源的动机依然非常强烈。虽然已有有关如何将比特币网络的碳足迹分配给单个投资者的初步指导,但尚缺乏一个全面考虑更广泛的加密货币和代币的整体框架。本白皮书探讨了不同的分配加密货币和代币排放量的方法。基于我们对概率工作和股权证明网络中排放量的主要驱动因素的分析,我们提出了一个综合性框架。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月3日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员