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GFT Technologies SE – 2023 年年度报告
我们实现一致性的方法之一是系统地实施我们的 ESG 目标。我们通过“培养技术人才”等举措促进高技能员工的招聘和留任。最重要的是，我们希望鼓励更多女性从事技术职业。再次荣获全球“最佳工作场所”称号对我们来说是一个巨大的成功。我们的环保工作也在取得进展：2023 年，我们的温室气体排放量同比下降了 10%。我们还将气候变化类别中的 CDP 评级从 C 提高到了 B。可持续性仍然是我们企业战略不可或缺的一部分。
GFT Technologies SE 2023 年薪酬报告
02. 董事会的新薪酬制度 2023 年 4 月 28 日，GFT Technologies SE 董事会通过了董事会的新薪酬制度。在此之前，董事会成员的薪酬结构和薪酬水平进行了审查。除了审查各自的任务和职责外，还根据横向薪酬比较考虑了标准市场水平。鉴于审计委员会成员的职责和任务的扩大（这是立法者，特别是德国公司治理准则政府委员会的要求），以及由此导致的时间投入大幅增加，董事会得出结论，审计委员会成员的薪酬应
GFT 成为首批签署欧盟人工智能协议的公司之一
欧盟人工智能协议强调了人工智能治理、开发安全可靠的人工智能解决方案以及遵守上个月生效的《人工智能法案》的重要性。它还强调了高风险人工智能系统的映射以及在员工中提高人工智能素养。它旨在确保以透明和可靠的方式开发人工智能技术。GFT 的早期参与表明了该公司作为人工智能先驱的角色以及其在为客户使用人工智能铺平道路方面的领导地位。
GFT Technologies SE - 半年财务报告2024
Sophos收购Sophos Solutions S.A.S.，波哥大，哥伦比亚（Sophos），来自2024年1月25日宣布的Glob Al Private Equity Investor的Advent International（Sophos），于2024年1月1日宣布，于2024年2月1日成功完成。截至该日期，GFT集团AC通过西班牙马德里的GFT Technologies S.A.U.征求了Sophos的100％股份。根据市场份额调查（Gartner 04/2023;基于收入），Sophos的AC停产将GFT集团提升到了拉丁美洲银行和保险公司的IT服务提供商之一，同时也提高了其全球交付能力。此外，GFT已获得了核心银行解决方案，人工智能（AI）和云现代化以及其他合作伙伴和客户（包括哥伦比亚最重要的金融机构）的新立足点。在2024年2月1日至6月30日的期间，Sophos平均雇用了1,556人，在此期间，在税前（EBT）的合并收益（EBT）的合并收入（EBT）中贡献了2452万欧元，利润为21万欧元。由于购买价格分配和整合成本的摊销，GFT集团预计，Sophos的收购对EBT产生负面影响，在2024财政年度总共高达950万欧元。
JHEP07（2024）219
摘要：我们将编码歧管位点之间纠缠的标量字段与小组字段理论（GFT）相结合。标量字段提供了一个关系时钟，该时钟能够从GFT动作中推导系统的哈密顿量。检查哈密顿量，我们表明出现了出现的重力理论，并且可以根据Ashtekar的一般相对性来重塑。GFT可观察物的演变受到哈密顿式产生的Shrödinger方程的调节。这是通过施加对应于简化的RICCI流量的重新归一化组（RG）流来实现的。由于量化程序的结果，哈密顿量被恢复为非热者，并且可以与复杂的动作形式主义有关，在这种形式主义中，该系统的初始条件和相关的未来进化是由动作的假想部分决定的。
群场论与全息张量网络
凝聚态理论中的张量网络算法 [1-5] 最近在量子引力领域产生了巨大影响，成为研究普朗克尺度时空性质及其全息特性的有力新工具。在 AdS/CFT 框架中，Ryu-Takayanagi 公式与几何/纠缠对应 [6-9] 相结合，导致了一种新的全息对偶构造方法，如今由 AdS/MERA 猜想 [10] 进一步捕获，该猜想建议将量子多体边界态的辅助张量网络分解的几何解释为对偶体几何的表示 [11,12]。张量网络在此意义上的使用产生了一种新的构造方法 [13]，其中某些全息理论的关键纠缠特征可以通过张量网络状态类来捕获。在量子引力的非微扰方法中，包括圈量子引力（LQG）和自旋泡沫模型[14-17]及其在群场论（GFT）方面的推广[18-20]，前几何量子自由度被编码在随机组合自旋网络结构中，用SU（2）的不可约表示标记，并在每个节点上赋予规范对称性。此类自旋网络态可理解为特殊的对称张量网络[21,22]，张量网络技术已在量子引力领域得到广泛应用[23-26]。在半经典层面上，离散时空和几何与此类结构自然相关，其量子动力学与（非交换的）离散引力路径积分相关[27-30]。悬而未决的问题是展示连续时空几何和广义相对论动力学如何从具有相同前几何自由度的全量子动力学中诞生，这实际上将量子时空描述为一种特殊的量子多体系统[31-33]。从这个意义上说，张量网络技术已广泛应用于圈量子引力背景下的自旋泡沫重正化问题[23-26]，以及用于分析自旋网络纠缠结构的定量工具，并寻找具有与半经典解释中的良好几何兼容的关联和纠缠特性的自旋网络态类。最近，张量网络表示方案已被用于提取自旋网络态非局域纠缠结构的信息，并在背景独立的情况下理解局域规范结构对全息纠缠的普适标度特性的影响[34]。沿着这条思路，一些作者在 [ 35 ] 中定义了随机张量网络和群场论 (GFT) 状态之间的精确词典，并以此为基础在非微扰量子引力背景下首次推导了 Ryu-Takayanagi 公式 [ 6 ]。该字典还在对 GFT 状态进行不同限制的情况下，暗示了 LQG 自旋网络状态与张量网络之间的对应关系，以及随机张量模型 [ 36 ] 与张量网络之间的对应关系。总结上述字典，GFT 状态定义了具有场论公式和量子动力学的（广义）规范对称张量网络。GFT 张量的场论性质提供了一种自然的随机解释，尽管它对应的概率测度通常与标准随机张量网络模型的概率测度不同。此外，GFT 网络的主要特征——晶格拓扑、张量序、键维数——不是固定的，而是由所考虑的特定 GFT 模型动态诱导的。从这个意义上说，GFT 定义了通常张量网络的广义。因此，GFT 定义的张量网络的关联函数将在很大程度上取决于模型的选择。如 [ 35 ] 所示，标准随机张量网络模型与 GFT 张量网络之间的相似性在非相互作用 GFT 理论的最简单情况下尤其明显，其中理论的传播子诱导最大纠缠
通过平滑学习图上的图形信号处理进行基于 EEG 的运动想象解码
摘要 — 目的：本文提出了一种基于图信号处理 (GSP) 的方法，通过获取任务特定的判别特征来解码两类运动想象脑电图数据。方法：首先，使用图学习 (GL) 方法从脑电图信号中学习特定于受试者的图。其次，通过对每个受试者图的归一化拉普拉斯矩阵进行对角化，获得正交基，使用该基计算脑电图信号的图傅里叶变换 (GFT)。第三，将 GFT 系数映射到判别子空间，以使用由 Fukunaga-Koontz 变换 (FKT) 获得的投影矩阵区分两类数据。最后，对 SVM 分类器进行训练和测试，以根据所得特征的方差来区分运动想象类别。结果：在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上评估所提出的方法，并将其性能与 i) 使用由皮尔逊相关系数构建的图上提取的特征和 ii) 三种最先进的替代方法进行比较。结论：实验结果表明，所提出的方法优于其他方法，反映了整合 GL、GSP 和 FKT 元素的额外优势。意义：所提出的方法和结果强调了整合 EEG 信号的空间和时间特征在提取能够更有力地区分运动想象类别的特征方面的重要性。
亚洲发展前景2024年4月
ADB Asian Development Bank ADO Asian Development Outlook AI artificial intelligence AIS Automatic Identification System ASEAN Association of Southeast Asian Nations BDI Baltic Dry Index BNM Bank Negara Malaysia bp basis point COFA Compact of Free Association CDF Constituency Development Fund COVID-19 coronavirus disease CPI consumer price index DOC Department of Customs DRM domestic resource mobilization DSR debt-to-service ratio欧洲央行欧洲中央银行欧盟欧盟外国联盟外国外国直接投资FOMC联邦公开市场委员会FSC金融服务委员会财政年度FSM FSM联邦政府MICRONESIA GBA GBA大湾地区GDP国内生产总值GDP国内生产总值GEDS Green Evancom Green Evancom Gren Everancom native Gress Grange Stragment tragents，'' PDR LAO人民民主共和国自然党最不发达国家LNG液化天然气LGFV地方政府融资车辆M2广泛货币供应NFRK国家基金NDVI NDVI NDVI标准化差异植被指数OPEC OPEC OPEC组织Petroleum Exporting Cuntrumationgroleum Exporting Cuntrigation Intustrationgant Interia
有向图上时变信号的联合采样与重构
摘要 — 时变图信号的顶点域和时间域平滑性是可以利用的基本属性，从有限的样本中有效地重构图信号。然而，当信号的频率占用率随时间变化时，现有的方法并不直接适用。此外，虽然例如传感器网络应用可以从有向图模型中受益，但图特征向量的非正交性会对基于谱的信号重构算法提出挑战。在这种情况下，我们在这里考虑具有未知频率支持的 K 稀疏时变信号。通过利用变化图频率支持的平滑性并在有向图上采用移位操作，我们研究基于 Schur 分解的多个变化信号的联合采样，以通过正交频率分量重构每个信号。首先，通过提出两阶段单独联合采样方案来确定多个信号的联合频率支持。基于估计的频率支持，可以使用在单个采样阶段收集的数据恢复每个信号的 GFT 系数。提出了用于顶点集选择和图移位顺序选择的贪婪算法，从而能够对加性噪声进行鲁棒的信号重构。考虑到应用中的信号可能近似为 K 稀疏，我们进一步利用单个和联合采样阶段的样本，并将最优信号重构作为具有自适应频率支持选择的凸优化问题进行研究。所提出的最佳采样和重构算法优于随机网络和传感器网络数据收集中的几种现有方案。