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年度报告：2022-23
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）。
r19 m.tech. 无线和移动通信
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
萨博 37 飞机中央计算机，Viggen
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。
教师毅力与工作参与之间的相关性
doi：https：//doi.org/10.56293/ijmsssr.2025.5508 IJMSSSR 2025卷第7卷3月2日至4月2日ISSN：2582 - 0265摘要：这项研究旨在确定教师Grit的最佳影响力最佳地影响工作的工作。这项研究使用了涉及菲律宾达沃西方分部Sarangani区的教师的描述性技术，利用了非实验定量研究设计。该研究是在2020-2021学年的第二学期进行的。有关教师毅力和工作参与度的研究工具被用作数据来源。使用Mean，Pearson-R和回归作为治疗数据的统计工具，研究表明了以下结果：教师勇气的水平很高，工作水平非常重要，教师毅力与工作参与之间存在显着的关系，而奉献精神是教师毅力的领域，极大地影响了工作。关键词：教师毅力，教师的工作参与，教育管理，定量研究1。引言工作参与是员工对工作充满热情的程度。具有高度工作意识的老师致力于他们的工作，并为他们的工作投入酌处。这在教师如何执行工作中表现出来，无论是课外活动还是课外活动（Datu，Valdez＆King，2016年）。吸引教师对于保留有价值的人才至关重要，并且是员工满意度难题的重要组成部分。为了保持教师的工作水平，教师之间的工作水平是教师的最佳水平，勇气是重要的因素。毅力也与毅力有关。正如观察到的那样，脱离教师的教师更有可能离开工作，而从事工作的老师更有可能受到动力并继续致力于他们的工作职能（Schaufeli，Taris＆Van Rhenen，2008年）。拥有毅力意味着一个人有勇气并表现出角色的力量。当老师面对障碍时，教师对自己充满热情并坚持不懈的能力是一种能力。研究表明，毅力，坚持重要的事情并从失败中反弹的能力是成功的重要组成部分，而不是人才和智力的贡献（Duckworth，Kirby，Tsukayama，Berstein＆Ericsson，2010年）。坚持不懈地坚持下去；即使经历了困难或失败，继续努力工作。所叙述的问题是教师之间的共同经历。研究人员发现与学生的关注有关，以最大程度地减少问题，即使不会阻止问题。因此，由于研究人员很少在本地环境中对同一主题进行同一研究，因此提示研究人员进行这项研究以解决知识差距。研究目标本研究旨在找出教师勇气的哪个领域最能影响工作参与。具体来说，本研究试图回答以下目标：
更新报告 - 2024年10月10日-FPT Corporation（软管
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.
IEEE 网络和云中的 AI/ML 研讨会
时间 主题 演讲者 08:00 – 08:50 AM 注册、咖啡和简便早餐 08:50 – 09:00 AM 欢迎致辞 研讨会主席 09:00 – 09:20 AM 压缩通信下的分布式学习 Christopher Matthew De Sa，康奈尔大学 09:20 – 09:40 AM 360 度视频流的深度学习 Yao Wang，纽约大学 09:40 – 10:00 AM COSMOS 智能交叉路口的边缘云深度学习 Zoran Kostic，哥伦比亚大学 10:00 – 10:20 AM 自动驾驶的机器学习 Urs Muller，NVIDIA 10:20 – 10:40 AM 学习利用多路径 TCP 控制带宽 Anwar Walid，诺基亚贝尔实验室 10:40 – 11:00 AM 咖啡休息 11:00 – 11:20 AM企业系统中的原因分析 Haifeng Chen，NEC 实验室 11:20 – 11:40 AM 云作为 IoT 智能的托管基础设施 Ken Birman，康奈尔大学 11:40 – 12:00 PM 5G 互联世界的自优化结构 David Krauss，Ciena 12:00 – 12:40 PM 午餐 12:40 – 01:00 PM 利用人工智能和开源打造 5G Mazin Gilbert，AT&T 01:00 – 01:20 PM 无线边缘的学习 Vincent Poor，普林斯顿大学 01:20 – 01:40 PM 在移动边缘云场景中支持基于 ML 的增强现实应用程序 Dipankar Raychaudhuri，WINLAB 罗格斯大学 01:40 – 02:00 PM 边缘的视觉识别：挑战与机遇 Bharath Hariharan，康奈尔大学02:00 – 02:20 PM 机器学习最佳实践及其在有线电视和电信行业中的应用 Ranjit Jangam，康卡斯特 02:20 – 02:40 PM 人工智能运营及其挑战 Ulrika Jägare，爱立信 02:40 – 03:00 PM 基于机器学习的 5G 切片网络管理以满足 SLA Sudhakar Reddy Patil，威瑞森 03:00 – 03:20 PM 咖啡休息 03:20 – 03:40 PM 康卡斯特如何利用人工智能改善客户体验 Hongcheng Wang，康卡斯特 03:40 – 04:00 PM 人工智能时代的企业对消费者通信 Venkatesh Krishnaswamy，Koopid 04:00 – 04:20 PM 无线信号接收：利用人工智能的新面貌 Harish Viswanathan，诺基亚贝尔实验室 04:20 – 04:40 PM 使用基于云的 AI 和 ML 有效管理无线接入点 Stuart Mackie，瞻博网络 04:40 – 05:00 PM 信息时代：实时状态更新的边缘云处理 Roy Yates，WINLAB 罗格斯大学 05:00 – 05:20 PM 用于有限可观测性状态估计的物理信息深度神经网络方法 Jonathan Ostrometzky，哥伦比亚大学 05:20 – 05:30 PM 闭幕词 研讨会主席
2025 年通信网络
总联合主席 Suman Banerjee，威斯康星大学，麦迪逊，美国 Debabrata Das，印度理工学院，班加罗尔，印度 Giovanni Pau，博洛尼亚大学，意大利 技术项目联合主席 Serene Banerjee，爱立信研究中心，班加罗尔，印度 Somali Chaterji，普渡大学，美国 Tadashi Okoshi，庆应义塾大学，日本 海报联合主席 Dheryta Jaisinghani，北爱荷华大学，美国 Shantanu Pal，迪肯大学，澳大利亚 Rohit Verma，英特尔实验室，印度 演示和展览联合主席 Kaustubh Dhondge，Glaukes 实验室，美国 Alok Ranjan，博世，印度 Mridula Singh，CISPA 实验室，德国 小组联合主席 Sergey Gorinsky，IMDEA Networks，西班牙 Prasant Misra，TCS 班加罗尔，印度 Marina Thottan，首席研究科学家，AWS，美国 研究生论坛联合主席Pragma Kar，印度 Kalinga 工业技术学院 Tanya Shreedhar 英国爱丁堡大学 出版物联合主席 Amitalok J. Budkuley，印度印度理工学院克勒格布尔 Mainack Mondal，印度印度理工学院克勒格布尔 Mainack Mondal 社交媒体主席 Garvit Chugh，印度印度理工学院焦特布尔 Meenu Dey，印度印度理工学院古瓦哈提 Meenu Dey，印度印度理工学院甘地讷格尔 Kaushik Chowhan 网络联合主席 Debasree Das，印度印度理工学院克勒格普尔 Salma Mandi，印度印度理工学院克勒格普尔 本科生论坛联合主席 Kaushik Chowhan，印度印度理工学院甘地讷格尔 Naman Dharmani，印度印度理工学院甘地讷格尔 Amish Mittal，微软研究院，印度班那加罗尔 研讨会联合主席 Sourav Kanti Addya，印度苏拉斯卡尔 NIT 卡纳塔克邦 Anuradha Ravi，美国马里兰大学巴尔的摩县工程领域的女性联合主席 DN Sujatha，BMSCE，印度班加罗尔 标准驱动研究研讨会联合主席 Pamela Kumar，印度电信 STD 发展协会 Sumit Roy，华盛顿大学，美国西雅图 量子技术 (WQT) 研讨会联合主席 M Girish Chandra，TCS Research，印度 Sourav Chatterjee，TCS Research & Innovation，印度 Nitin Jain，丹麦技术大学，丹麦 Rajiv Krishnakumar，瑞士 QuantumBasel MINDS 研讨会联合主席 Marios Avgeris，卡尔顿大学，加拿大 宣传联合主席 Suining He，康涅狄格大学，美国 PV Krishna，高通公司，印度班加罗尔 Dmitry Levshun，SPC RAS，俄罗斯圣彼得堡 Junji Takemasa，大阪大学，日本 Juheon Yi，诺基亚贝尔实验室，英国剑桥 差旅补助联合主席 Bhuvana Krishnaswamy，威斯康星大学，美国麦迪逊 Tarun Mangla，印度印度理工学院 IT 主席 Raj Sharma，印度沃尔玛全球科技 Harsh Vardhan，印度 IIT 焦特布尔 赞助联合主席 Giridhar Mandyam，美国联发科技 Rajeev Shorey，印度印度理工学院德里 财务联合主席 Chandrika Sridhar，印度班加罗尔 IISc Raj Sharma，印度沃尔玛全球科技 注册联合主席 Chandrika Sridhar，印度班加罗尔 IISc Sushma Srinivasan，IISc 班加罗尔，印度 指导委员会联合主席 Uday Desai，印度理工学院海得拉巴 Giridhar Mandyam，联发科技，美国 Rajeev Shorey，IIT 德里，印度 G. Venkatesh，萨斯肯，印度
基础模型时代的人工智能原生系统_挑战与机遇
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。
类型的商业模型画布
业务模型画布（BMC）是一个视觉框架，可帮助企业定义其创建，交付和捕获价值的方式。它将复杂的业务功能简化为九个构件，涵盖客户，优惠，基础架构和财务可行性。这个概念已被GE，P＆G，NETTLEN，IBM，ERICSSON和DELOITTE等组织广泛采用。BMC充当描述，可视化，评估和不断变化的业务模型的共同语言。该框架由九个块组成：客户，优惠，基础架构和财务生存能力，涵盖了企业的四个主要领域。客户细分市场至关重要，因为它定义了企业旨在达到和服务的人员或组织群体。每个客户组都有不同的需求，行为或属性，代表单独的段。价值主张描述了为企业选择的特定客户段创造价值的产品和服务捆绑。它必须解决客户的问题或满足他们的需求，并且可以具有创新性或与现有的市场报价相似，并具有附加功能。要确定其客户群，企业必须回答诸如“我们要为谁创造价值？”之类的问题。和“谁是我们最重要的客户？”价值主张涉及通过特定渠道向客户提供价值。渠道在客户体验中起着至关重要的作用，帮助认识，评估，购买，交付和支持。有五个不同的通道阶段，包括直接，间接和混合选项。数据源2。成本驱动2。要建立有效的渠道，企业必须考虑如何达到目标受众，目前如何达到他们的目标受众以及哪些渠道最有效。公司必须找到正确的渠道组合，以满足客户需求。客户关系涉及与特定细分市场建立关系，从个人到自动化。这些关系可以推动客户获取，保留或提高销售。收入流代表每个客户细分市场的现金流。有两个主要类别：交易收入（一次性付款）和经常性收入（正在进行的付款）。企业必须考虑哪些客户的价值足以支付费用，他们当前的付款方式以及他们宁愿付费以确定理想的收入来源。企业可以通过多种方式产生收入，例如基于订阅的模型或分层定价。定价机制的选择极大地影响了产生的收入。业务模型的资源和关键要素对于企业成功至关重要。业务模型使企业能够创建和提供价值主张，到达市场，维持与客户群的关系并赚取收入。业务模型的类型需要不同的关键资源。例如，像TSMC这样的芯片制造业务需要价值数十亿美元的资本密集型设施，而像Nvidia这样的筹码设计师需要熟练的人力作为其关键资源。关键资源可以由企业拥有或租用，也可以从其主要合作伙伴那里获得。有四种类型的伙伴关系：1。可以通过回答问题来确定它们：我们的价值主张需要什么关键资源？维持我们的分销渠道，客户关系和收入来源需要哪些资源？关键资源可以分为三组：1。成本结构企业的关键活动描述了公司使其业务模型起作用所必须做的最重要的事情。他们必须创建和提供价值主张，到达市场，维持客户关系并赚取收入。关键活动取决于业务模型类型。例如，微软的关键活动是软件开发，而对于戴尔来说，是供应链管理。要确定关键活动，企业必须回答问题：我们的价值主张需要哪些关键活动？哪些活动直接有助于维护我们的分销渠道，客户关系和收入流？关键合作伙伴关系描述了制造业务模型的供应商和合作伙伴的网络。战略合作伙伴2。供应商合作伙伴3。协作合作伙伴4。间接合作伙伴在建立伙伴关系之前，企业必须提出问题：我们的主要合作伙伴是谁？谁是我们的主要供应商？我们从合作伙伴那里获得了哪些关键资源？合作伙伴执行哪些关键活动？建立伙伴关系时有三个企业的动机：1。降低成本2。提高效率3。改进的客户服务成本结构描述了经营业务模型所产生的所有费用。业务在创造和交付价值，维持客户关系和产生收入方面产生了成本。要达到最佳的成本结构，企业必须回答问题：我们的业务模型固有的最重要的成本是什么？哪些主要资源最昂贵？哪些关键活动最昂贵？成本结构可以分为两个广泛的类别：1。价值驱动的成本驱动的业务模型着重于尽可能最大程度地减少成本，使用低价价值主张，最大自动化和广泛的外包。示例包括Notrills Airlines，例如Southwest＆EasyJet，快餐店，例如McDonald's＆KFC。另一方面，价值驱动的业务模型通常以高级价值主张和高度的个性化服务来表征。例子包括豪华酒店，劳斯莱斯（Rolls-Royce）等昂贵的汽车。模型构建块是业务模型Canvas的基础，这是一种动手的工具，可以促进理解，讨论和分析。画布由九个块组成，允许创建新的或现有的业务模型。Nespresso从交易到经常性收入的战略转变是如何应用商业模型画布的一个例子。通过出售咖啡机并产生了对豆荚的反复需求，Nespresso消除了中间商并增加了利润。商业模型画布通过使不同的利益相关者保持一致，在启动前促进思想测试，并专注于以客户为中心的方法来鼓励合作。###它还为业务模型带来了更好的清晰度和结构。但是，画布缺乏定义任务陈述的部分，忽略了成本和收入超出成本和收入的利润机制，并且不描绘要素之间的互连或承认竞争和环境影响等外部因素。大规模定制正在改变我们所知道的计算世界。各种行业正在采用这一概念来彻底改变其战略。Moka Pot是一位传统的咖啡机，已经看到了NetJets和Tesla等企业研究其独特的大众生产方法。这些公司使用的分销渠道是如何在不同部门应用大规模定制的一个示例。在高功率充电网络上，宝马，戴姆勒，福特和大众汽车之间的合作是该概念在汽车行业中潜力的另一个例子。同样，本田和索尼建造电动汽车之间的伙伴关系展示了大规模定制如何导致新兴技术的创新解决方案。此外，像Uber和Spotify这样的公司正在探索通过合作将音乐整合到汽车播放列表中的方法。沃尔玛通过利用其规模和基础设施来创造积极收益的关注表明，适应业务模型以响应不断变化的市场状况的重要性。大型技术业务建模中需求端经济的概念也是大规模定制起着至关重要的作用的领域。随着像Uber，Spotify和其他公司这样的公司继续创新，他们必须在增长与可伸缩性和可持续性的需求之间取得平衡。通过分析诸如战略范围和思考设计普及的业务模型画布之类的业务模型，我们可以看到如何在各个行业中应用大众定制。Nespresso的案例研究演示了该概念如何成功地创建满足客户需求的独特产品。