1 IBM 9477 4% 2 三星电子 8735 9% 3 佳能 4102 15% 4 英特尔 3680 8% 5 微软 3144 32% 6 通用电气 3110 19% 7 华为 2938 33% 8 联合技术公司 2847 31% 9 LG 电子 2810 13% 10 丰田 2705 6% 11 索尼 2675 24% 12 Alphabet 2621 0% 13 福特 2519 17% 14 苹果 2512 15% 15 亚马逊 2504 18% 16 戴尔 2482 18% 17 高通 2376 0% 18 台积电 2352 -6% 19 京东方 2190 33% 20松下 2033 8% 21 西门子 1684 18% 22 爱立信 1613 17% 23 现代 1561 1% 24 日立 1546 18% 25 东芝 1495 -11% 26 强生 1474 44% 27 AT&T 1455 14% 28 美敦力 1446 10% 29 波音 1433 14% 30 通用 1404 17% 31 富士 1375 11% 32 精工爱普生 1346 5% 33 三菱电机 1333 12% 34 Facebook 1317 78% 35 霍尼韦尔 1295 13% 36 富士通 1282 -1% 37 美光1276 37% 38 罗伯特·博世 1272 -2% 39 电装 1218 5% 40 荷兰皇家飞利浦公司 1194 -10% 41 哈里伯顿 1112 25% 42 本田 1104 15% 43 京瓷 1085 2% 44 思科 1049 21% 45 NEC 1011 22% 46 理光 994 -6% 47 惠普公司 959 31% 48 村田制作所 933 25% 49 诺基亚 905 1% 50 德州仪器 902 13%
1。国际糖尿病联合会。IDF糖尿病图集。 第十版。 布鲁塞尔,比利时:国际糖尿病联合会。 https:// www。 diabetesatlas.org/。 2024年5月15日访问。 2。 Andersson,E.,S。Persson,N。Hallé,Å。爱立信,D。Thielke,P。Lindgren,K。SteenCarlsson和J. Jendle。 2020。 “糖尿病并发症的费用:基于医院的护理和工作的392,200人患有2型糖尿病患者,瑞典的匹配控制症状症状。”糖尿病学63(12):2582–94。 https://doi.org/ 10.1007/s00125-020-05277-3。 3。 Jansson,S。P. O.,K。Fall,O。Brus,A。Magnuson,P。Wändell,C。J.Östgren和O. Rolandsson。 2015。 “糖尿病的患病率和发病率:瑞典的一项全国人口的药物研究。”糖尿病医学32(10):1319–28。https://doi.org/10.1111/dme.12716。 4。 糖尿病加拿大临床实践指南专家委员会和Houlden,R。L.2018。 “简介”。加拿大糖尿病杂志42(补充1):S1-5。 https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2017.10.001。 5。 Tchero,H.,P。Kangambega,L。Lin,M。Mukisi -Mukaza,S。Brunet -Houdard,C。Briatte,G。R. Retali和E. Rusch。 2018。 “在法国,西班牙,意大利,德国和英国的远离脚的成本:有系统的审查。” Annales D'Endopinologie 79(2):67–74。 https://doi.org/10.1016/j.ando.2017.11.005。 6。 Monami,M.,B。Ragghianti,B。Nreu,V。Lorenzoni,M。Pozzan,A。A. Silverii,G。Turchetti和E. Mannucci。IDF糖尿病图集。第十版。 布鲁塞尔,比利时:国际糖尿病联合会。 https:// www。 diabetesatlas.org/。 2024年5月15日访问。 2。 Andersson,E.,S。Persson,N。Hallé,Å。爱立信,D。Thielke,P。Lindgren,K。SteenCarlsson和J. Jendle。 2020。 “糖尿病并发症的费用:基于医院的护理和工作的392,200人患有2型糖尿病患者,瑞典的匹配控制症状症状。”糖尿病学63(12):2582–94。 https://doi.org/ 10.1007/s00125-020-05277-3。 3。 Jansson,S。P. O.,K。Fall,O。Brus,A。Magnuson,P。Wändell,C。J.Östgren和O. Rolandsson。 2015。 “糖尿病的患病率和发病率:瑞典的一项全国人口的药物研究。”糖尿病医学32(10):1319–28。https://doi.org/10.1111/dme.12716。 4。 糖尿病加拿大临床实践指南专家委员会和Houlden,R。L.2018。 “简介”。加拿大糖尿病杂志42(补充1):S1-5。 https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2017.10.001。 5。 Tchero,H.,P。Kangambega,L。Lin,M。Mukisi -Mukaza,S。Brunet -Houdard,C。Briatte,G。R. Retali和E. Rusch。 2018。 “在法国,西班牙,意大利,德国和英国的远离脚的成本:有系统的审查。” Annales D'Endopinologie 79(2):67–74。 https://doi.org/10.1016/j.ando.2017.11.005。 6。 Monami,M.,B。Ragghianti,B。Nreu,V。Lorenzoni,M。Pozzan,A。A. Silverii,G。Turchetti和E. Mannucci。第十版。布鲁塞尔,比利时:国际糖尿病联合会。https:// www。diabetesatlas.org/。2024年5月15日访问。2。Andersson,E.,S。Persson,N。Hallé,Å。爱立信,D。Thielke,P。Lindgren,K。SteenCarlsson和J. Jendle。 2020。 “糖尿病并发症的费用:基于医院的护理和工作的392,200人患有2型糖尿病患者,瑞典的匹配控制症状症状。”糖尿病学63(12):2582–94。 https://doi.org/ 10.1007/s00125-020-05277-3。 3。 Jansson,S。P. O.,K。Fall,O。Brus,A。Magnuson,P。Wändell,C。J.Östgren和O. Rolandsson。 2015。 “糖尿病的患病率和发病率:瑞典的一项全国人口的药物研究。”糖尿病医学32(10):1319–28。https://doi.org/10.1111/dme.12716。 4。 糖尿病加拿大临床实践指南专家委员会和Houlden,R。L.2018。 “简介”。加拿大糖尿病杂志42(补充1):S1-5。 https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2017.10.001。 5。 Tchero,H.,P。Kangambega,L。Lin,M。Mukisi -Mukaza,S。Brunet -Houdard,C。Briatte,G。R. Retali和E. Rusch。 2018。 “在法国,西班牙,意大利,德国和英国的远离脚的成本:有系统的审查。” Annales D'Endopinologie 79(2):67–74。 https://doi.org/10.1016/j.ando.2017.11.005。 6。 Monami,M.,B。Ragghianti,B。Nreu,V。Lorenzoni,M。Pozzan,A。A. Silverii,G。Turchetti和E. Mannucci。Andersson,E.,S。Persson,N。Hallé,Å。爱立信,D。Thielke,P。Lindgren,K。SteenCarlsson和J. Jendle。2020。“糖尿病并发症的费用:基于医院的护理和工作的392,200人患有2型糖尿病患者,瑞典的匹配控制症状症状。”糖尿病学63(12):2582–94。https://doi.org/ 10.1007/s00125-020-05277-3。 3。 Jansson,S。P. O.,K。Fall,O。Brus,A。Magnuson,P。Wändell,C。J.Östgren和O. Rolandsson。 2015。 “糖尿病的患病率和发病率:瑞典的一项全国人口的药物研究。”糖尿病医学32(10):1319–28。https://doi.org/10.1111/dme.12716。 4。 糖尿病加拿大临床实践指南专家委员会和Houlden,R。L.2018。 “简介”。加拿大糖尿病杂志42(补充1):S1-5。 https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2017.10.001。 5。 Tchero,H.,P。Kangambega,L。Lin,M。Mukisi -Mukaza,S。Brunet -Houdard,C。Briatte,G。R. Retali和E. Rusch。 2018。 “在法国,西班牙,意大利,德国和英国的远离脚的成本:有系统的审查。” Annales D'Endopinologie 79(2):67–74。 https://doi.org/10.1016/j.ando.2017.11.005。 6。 Monami,M.,B。Ragghianti,B。Nreu,V。Lorenzoni,M。Pozzan,A。A. Silverii,G。Turchetti和E. Mannucci。https://doi.org/ 10.1007/s00125-020-05277-3。3。Jansson,S。P. O.,K。Fall,O。Brus,A。Magnuson,P。Wändell,C。J.Östgren和O. Rolandsson。 2015。 “糖尿病的患病率和发病率:瑞典的一项全国人口的药物研究。”糖尿病医学32(10):1319–28。https://doi.org/10.1111/dme.12716。 4。 糖尿病加拿大临床实践指南专家委员会和Houlden,R。L.2018。 “简介”。加拿大糖尿病杂志42(补充1):S1-5。 https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2017.10.001。 5。 Tchero,H.,P。Kangambega,L。Lin,M。Mukisi -Mukaza,S。Brunet -Houdard,C。Briatte,G。R. Retali和E. Rusch。 2018。 “在法国,西班牙,意大利,德国和英国的远离脚的成本:有系统的审查。” Annales D'Endopinologie 79(2):67–74。 https://doi.org/10.1016/j.ando.2017.11.005。 6。 Monami,M.,B。Ragghianti,B。Nreu,V。Lorenzoni,M。Pozzan,A。A. Silverii,G。Turchetti和E. Mannucci。Jansson,S。P. O.,K。Fall,O。Brus,A。Magnuson,P。Wändell,C。J.Östgren和O. Rolandsson。2015。“糖尿病的患病率和发病率:瑞典的一项全国人口的药物研究。”糖尿病医学32(10):1319–28。https://doi.org/10.1111/dme.12716。4。糖尿病加拿大临床实践指南专家委员会和Houlden,R。L.2018。“简介”。加拿大糖尿病杂志42(补充1):S1-5。https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2017.10.001。 5。 Tchero,H.,P。Kangambega,L。Lin,M。Mukisi -Mukaza,S。Brunet -Houdard,C。Briatte,G。R. Retali和E. Rusch。 2018。 “在法国,西班牙,意大利,德国和英国的远离脚的成本:有系统的审查。” Annales D'Endopinologie 79(2):67–74。 https://doi.org/10.1016/j.ando.2017.11.005。 6。 Monami,M.,B。Ragghianti,B。Nreu,V。Lorenzoni,M。Pozzan,A。A. Silverii,G。Turchetti和E. Mannucci。https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2017.10.001。5。Tchero,H.,P。Kangambega,L。Lin,M。Mukisi -Mukaza,S。Brunet -Houdard,C。Briatte,G。R. Retali和E. Rusch。2018。“在法国,西班牙,意大利,德国和英国的远离脚的成本:有系统的审查。” Annales D'Endopinologie 79(2):67–74。https://doi.org/10.1016/j.ando.2017.11.005。6。Monami,M.,B。Ragghianti,B。Nreu,V。Lorenzoni,M。Pozzan,A。A. Silverii,G。Turchetti和E. Mannucci。2022。“非污染溃疡的主要截肢:结果和经济问题。来自
我们强烈认为NIST应该标准化经典的McEliece,这具有使其成为许多不同应用程序中最佳选择的属性。我们计划使用经典的麦克尔。- 经典McEliece是最保守的KEM,经典McEliece类别5是保护其他各种钥匙(ML-KEM,ML-DSA,SLH-DSA,FN-DSA,FN-DSA,LMS,LMS,XMSS等)的最佳选择。在运输和存储中。Classic McEliece扮演与SLH-DSA相似的角色,提供了非常保守的安全保证。- 小的密文和良好的性能使经典的mceliece成为许多静态封装键的最佳选择,其中有很多(Wineguard,s/s/mime,imsi加密,文件加密,噪声,Edhoc等)。对于许多这样的应用程序,关键的生成时间并不重要,并且可以在带外提供公共密钥。当带有带频带的公共密钥时,经典的Mceliece在几百个封装后具有最佳性能。对于ML-KEM提供最佳性能的静态封装用例,Classic McEliece是最好的备份算法。可以通过流键来保持内存要求较低。我们认为NIST应该标准化McEliece348864(类别1),McEliece460896(类别3)和McEliece6688128,McEliece6960119和McEliect8192128(类别5)。261 kb和524 kb封装密钥可以在1 MB公共钥匙不能的情况下使用。此外,我们认为NIST应该标准化自行车和HQC之一。自行车和HQC是用于短暂封装键的ML-KEM的最佳备份算法。此外,ML-KEM+自行车和ML-KEM+HQC混合动力车似乎比Frodokem更保守,同时还提供了更好的性能。我们目前不打算使用自行车或HQC,但是如果发现攻击,我们希望看到ML-KEM的标准化备份算法。这样的备份算法应具有不同的构造,而不是ML-KEM。这种实施独立加密备份算法的实践长期以来一直是电信行业的指导原则。Cheers,JohnPreußMattsson专家加密算法和安全协议,爱立信 - 您收到了此消息,因为您已订阅了Google组“ PQC-Forum”组。要取消订阅此组并停止从中接收电子邮件,请发送电子邮件至pqc-forum+unsubscribe@list.nist.gov。要查看此讨论,请访问https://groups.google.com/a/list.nist.gov/d/msgid/pqc-- forum/gvxpr07MB967849A40C10DF7DF7D8AE0462689482%40GVXPR07MB96678.ET.EFT.IT078.EFT.UT.UT.UT.UT.UT.UT.UT.UT.IT.UT.UT.IT.IT.IT077.EFT.IT077.EFT.IT077.ETRD07.ETROD77.ETRD07.ETRD07。
单元 I 蜂窝概念系统设计基础:简介、频率重用、信道分配策略、切换策略 - 优先切换、实际切换考虑、干扰和系统容量 - 同信道干扰和系统容量、无线系统的信道规划、相邻信道干扰、减少干扰的功率控制、中继和服务等级、改善蜂窝系统的覆盖范围和容量 - 小区分裂、扇区划分。第二单元移动无线电传播:大规模路径损耗:无线电波传播简介、自由空间传播模型、功率与电场的关系、三种基本传播机制、反射-电介质反射、布儒斯特角、完美导体反射、地面反射(双射线)模型、衍射-菲涅尔区几何、刀刃衍射模型、多重刀刃衍射、散射、室外传播模型-Longley-Ryce 模型、Okumura 模型、Hata 模型、Hata 模型的 PCS 扩展、Walfisch 和 Bertoni 模型、宽带 PCS 微蜂窝模型、室内传播模型-分区损耗(同一楼层)、楼层间分区损耗、对数距离路径损耗模型、爱立信多断点模型、衰减因子模型、信号穿透建筑物、射线追踪和场地特定建模。第三单元移动无线电传播:小规模衰落和多径:小规模多径传播-影响小规模衰落的因素、多普勒频移、多径信道的脉冲响应模型-带宽和接收功率之间的关系、小规模多径测量-直接射频脉冲系统、扩频滑动相关器信道探测、频域信道探测、移动多径信道参数-时间弥散参数、相干带宽、多普勒扩展和相干时间、小规模衰落的类型-由于多径时间延迟扩展而导致的衰落效应、平坦衰落、频率选择性衰落、由于多普勒扩展而导致的衰落效应-快速衰落、慢速衰落、多径衰落信道的统计模型-Clarke 的平坦衰落模型、Clarke 模型中由于多普勒扩展而导致的频谱形状、Clarke 和 Gans 衰落模型的模拟、电平交叉和衰落统计、双射线瑞利衰落模型。
1. 理解蜂窝通信概念 2. 研究移动无线电传播 3. 研究无线网络不同类型的 MAC 协议 UNIT -I 蜂窝概念-系统设计基础:简介、频率重用、信道分配策略、切换策略 - 优先切换、实际切换考虑、干扰和系统容量 - 同信道干扰和系统容量、无线系统的信道规划、相邻信道干扰、减少干扰的功率控制、中继和服务等级、提高蜂窝系统的覆盖范围和容量 - 小区分裂、扇区划分。第二单元移动无线电传播:大规模路径损耗:无线电波传播简介、自由空间传播模型、功率与电场的关系、三种基本传播机制、反射-电介质反射、布儒斯特角、完美导体反射、地面反射(双射线)模型、衍射-菲涅尔区几何、刀刃衍射模型、多重刀刃衍射、散射、室外传播模型-Longley-Ryce 模型、Okumura 模型、Hata 模型、Hata 模型的 PCS 扩展、Walfisch 和 Bertoni 模型、宽带 PCS 微蜂窝模型、室内传播模型-分区损耗(同一楼层)、楼层间分区损耗、对数距离路径损耗模型、爱立信多断点模型、衰减因子模型、信号穿透建筑物、射线追踪和场地特定建模。第三单元移动无线电传播:小规模衰落和多径:小规模多径传播-影响小规模衰落的因素、多普勒频移、多径信道的脉冲响应模型-带宽和接收功率之间的关系、小规模多径测量-直接射频脉冲系统、扩频滑动相关器信道探测、频域信道探测、移动多径信道参数-时间弥散参数、相干带宽、多普勒扩展和相干时间、小规模衰落的类型-由于多径时间延迟扩展而导致的衰落效应、平坦衰落、频率选择性衰落、由于多普勒扩展而导致的衰落效应-快速衰落、慢速衰落、多径衰落信道的统计模型-Clarke 的平坦衰落模型、Clarke 模型中由于多普勒扩展而导致的频谱形状、Clarke 和 Gans 衰落模型的模拟、电平交叉和衰落统计、双射线瑞利衰落模型。第四单元均衡和分集:介绍、均衡基础知识、训练通用自适应均衡器、通信接收器中的均衡器、线性均衡器、非线性均衡器
人工智能 (AI) 与计算机一样古老,可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义,他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述,以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年,他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代,机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据;2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的,第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的,循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的,而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年,Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer,它使用了注意力机制,省去了循环和卷积机制,所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分,然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新,因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同,使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号,但神经脉冲是通过电化学方式传输的,这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离,髓鞘可以大大加快传输速度,大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商,到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然,那些出类拔萃的人确实练习了很多,但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年,R. Douglas Fields 提出了
萨博 37 Viggen 飞机的中央计算机 Bengt Jiewertz 前身为 Datasaab 和爱立信 AB 摘要:20 世纪 60 年代初,决定将多用途攻击/战斗机萨博 37 Viggen 设计为单座飞机。中央计算机和平视显示器使得不再需要人类领航员。计算机是所有电子设备的中央计算和集成单元,为飞行员提供支持。这台计算机 CK37 用于萨博 AJ37,是世界上第一台使用集成电路(第一代 IC)的机载计算机。1970 年至 1978 年间交付了近 200 台计算机。功能可靠,到 21 世纪初,计算机仍在运行,并进行了升级。 关键词:飞机计算机,CK37 1. 背景 20 世纪初,有 12 家瑞典公司参与飞机制造。但他们没有得到瑞典国防部的支持。后来,在 1932 年,议会决定瑞典应该在军用飞机供应方面自给自足。萨博 (Svenska Aeroplan AktieBolaget) 公司成立于 1937 年,并受瑞典空军委托提供军用飞机。三种类型的螺旋桨飞机相继交付。第二次世界大战后,国际紧张局势加剧,萨博的技术能力和产能被用于新的先进发展。从 1950 年起,四架新型亚音速喷气式飞机交付。最著名的是战斗机萨博 29“Tunnan”。1950-1956 年间共交付了 661 架萨博 29,使瑞典空军成为世界第四大空军。从 1960 年起,三架军用超音速飞机交付。它们是萨博 35 Draken、多用途萨博 37 Viggen 和萨博 39 Gripen。萨博公司生产了 14 种不同类型的军用飞机和 4 种民用飞机。在开发先进飞机时,需要对空气动力学和材料强度问题进行大量计算。萨博公司很早就开始使用模拟器和计算机。从 1956 年开始,模拟电子模拟器 SEDA(萨博电子微分分析仪)被用于解决导弹和飞机设计中的问题。瑞典第一台电子管计算机是 BESK(Binär Elektronisk Sekvens Kalkator)。这台计算机推出后不久,萨博就成为其最大的用户之一。然而,这种计算能力还不够,萨博公司制造了自己的先进副本。这台计算机从 1957 年开始使用,是瑞典第二台功能强大的电子计算机。
能够为快速发展的印度理工学院新拉伊布尔分校 (IIIT-Naya Raipur) 提交 2022-23 年度报告,我深感荣幸。大约 8 年前,印度理工学院新拉伊布尔分校踏上了实现邦政府愿景的征程,即在恰蒂斯加尔邦创建一所印度顶尖技术学院。我很自豪地告诉大家,“印度理工学院新拉伊布尔分校团队”已成功将这一梦想变成了现实。2015 年,印度理工学院新拉伊布尔分校提供两个工学学士 (B. Tech.) 课程,每年仅招收 80 名学生。如今,印度理工学院新拉伊布尔分校提供三个工学学士 (B. Tech.) 课程、四个工学硕士学位学科、多学科硕士 (研究型) 和博士学位课程,每年共招收 230 名学生。这些课程涵盖了广泛的尖端技术学科。我们以行业为导向的教学法帮助我们在连续四年实现了 100% 的就业率,平均薪酬高于其他同类学院。我们的主要校园招聘人员包括微软研究院、美国运通、蔡司、Apra Labs、Big Basket、Cognizant、Lumiq、印孚瑟斯、毕马威、凯捷、PharmEasy、爱立信、德勤等。此外,有志于深造的学生被印度国内外知名学术机构录取,包括印度理工学院孟买分校、印度理工学院德里分校、马萨诸塞大学阿默斯特分校(美国)、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(美国)、康奈尔大学(美国)和卡内基梅隆大学(美国)。IIIT-NR 团队坚信,教育和研究对于一流的高等教育机构 (HEI) 来说同等重要。因此,与创新的学术项目一样,IIIT-NR 采取了独特的方法来开拓其研究领域。它决定将 IIIT-NR 打造为“农业、林业和农村发展的活研究实验室”,专注于 ICET(信息、通信和电子技术)在农业、林业和农村发展中的应用。恰蒂斯加尔邦农业和林业资源丰富,以农村人口为主,我们选择专注于这些领域,以便有效地为该邦的包容性发展做出贡献。我很自豪地报告,IIIT-NR 目前正在这些领域开展多个资助研究项目,这些项目已在 2022-23 年间发表了 242 篇期刊论文、18 个书籍章节、4 本书和 7 项专利。我们的教职员工还在机器人、人工智能、数据科学等未来技术领域开展了多项教职员工发展计划(由 AICTE 资助)。
在8m24 FPT净收入中的稳定绩效增长了20.8%,同时在8M24中,由于技术领域的贡献更高,在8M24中的稳定性增长了396.64亿。8m24的技术领域飙升了26.1%,由于日本市场的强劲收入增长(+34.4%)和亚太地区(+36.9%+36.9%)。8m24中的电信和教育和其他人也记录了积极的结果,同比增长率分别为8.6%和28.3%。结果,8m24的NP增长了22.2%,达到5,007亿vnd,履行了我们的预测62.6%。由于8月24日在欧盟市场的市场份额不断扩大,FPT在斯德哥尔摩开设了第一个办公室,这是由于对数字化转型的越来越多的需求以及医疗保健,汽车和金融等行业的专家IT专业人员的需求,因此保持了明亮的IT前景。位于Lindholmen Science Park,是375多家领先公司的著名创新枢纽,现在可以直接访问沃尔沃,爱立信和IBM等全球巨头。这种战略扩展将提高FPT向北欧地区和欧洲的主要公司提供服务和咨询的能力。我们预测FPT的欧盟收入将实现5189亿vnd(+68%),占2025年FPT的13%和总技术收入。我们预测税前的技术利润(PBT)在2024-26F中达到27.9%的复合年增长率。新的数据中心以支持2025F的电信收益增长,我们预测,电信收入在2025F中增长了11.4%/9.5%,这是由于数据中心的扩大以及随着企业恢复其营销预算的恢复,在线广告中的预期反弹。由于对云计算服务的需求不断增长,数据中心部分有望蓬勃发展。FPT计划通过在Ho Chi Minh City开设一个新设施来进一步扩展其数据中心网络,该设施定于1季度完成,这将使公司的数据中心总数达到5。总体而言,我们预测FPT Telecom PBT在2024-26F中增加了17.7%/10.8%/9.9%。重申添加,较高的TP为158,800Vnd/股,我们认为FPT仍然是长期投资的最高股票,在2024-26中,NP CAGR 22%,并且由于AI趋势,其上涨潜力很大。We increase target price 9.5% vs. last report to 158,800VND/share driven by 1) rolling model to FY25F and 2) increase telecom revenue by 3.8%/5.7% vs. previous forecast thanks to the contribution from new data center in HCMC and 3) lower decrease net financial income by 17.3%/15.7% vs previous forecast due lower deposit rate our expectation.
近年来,人工智能 (AI) 在处理大量数据和产生可操作见解方面取得了惊人的进步。它对各个行业的影响是显而易见且显著的,影响、改善甚至彻底改变了整个行业。近几个月来,生成式人工智能的兴起及其根据给定输入或上下文生成新内容(例如自然语言文本或视频)的能力 [1],成倍地提高了人们对人工智能在创新、行业转型、新业务机会和运营简化方面所能提供的期望。许多生成式人工智能模型被打包为基础模型 (FM)。FM 有多种类型。有针对文本、图像、声音和视频的基础模型,但最著名的 FM 是面向文本的模型,称为大型语言模型 (LLM)。LLM 是人工深度神经网络,可以生成新的面向文本的数据。它们使用来自各种来源的大量文本数据进行训练,例如在线书籍、新闻文章、社交媒体帖子、编程代码和网页。LLM 在各种自然语言处理 (NLP) 任务中表现出色,例如文本摘要、问答、情感分析、代码生成和机器翻译。它们还可以生成富有创意和吸引力的文本,例如故事、诗歌、笑话、歌词、图像、音频和代码,所有这些都由基于文本的提示驱动。从行业角度来看,FM 可以彻底改变我们与软件产品和服务的交互方式。它们可以实现新形式的人机通信,例如对话代理和个人助理。它们还可以增强软件产品的功能和用户体验,例如搜索引擎、电子商务平台和社交媒体网络。Open AI 的 ChatGPT [2] 等产品的兴起表明这种技术对社会的影响有多么深远。人工智能的变革力量在许多企业中都显而易见,包括电信行业。多年来,人们观察到人工智能在电信用例中的重要性日益增加,从而导致了“人工智能原生电信公司”一词的兴起。爱立信最近的一份白皮书 [3] 将“人工智能原生”一词解释为具有“内在可信人工智能能力”的系统,其中人工智能是设计、部署、操作和维护功能的自然组成部分。FM 的强大功能和灵活性使其成为人工智能原生系统的明显基石。Lu 等人。AI 原生系统利用数据驱动和基于知识的生态系统,在该生态系统中创建和使用数据来产生新的基于 AI 的功能,在需要时用学习和自适应 AI 取代静态的、基于规则的机制”[3]。开发包含 FM 组件的软件产品可能会引入法律和知识产权 (IPR) 问题以及额外的工程复杂性。FM 的随机性、数据质量、模型大小、可信度、安全性、监管和隐私方面 [2] 放大了与软件生命周期相关的挑战。呼吁采取行动关注基于基础模型的系统的设计方面 [4],但这一领域需要研究和实践界的更多关注。本文从工程角度反思了利用电信网络中 FM 的 AI 原生系统及其相关影响。