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电信的生成AI底漆
摘要 - 生成人工智能（Genai）的兴起正在改变电信行业。Genai模型，尤其是大型语言模型（LLMS），已成为能够推动创新，提高效率并在电信中提供卓越客户服务的强大工具。本文提供了从理论到实践的电信的Genai的概述。我们回顾了Genai模型，并讨论了他们在电信中的实际应用。此外，我们描述了有效地将Genai应用于电信的关键技术推动因素和最佳实践。我们强调了将LLMS连接到电信域特定数据源以增强LLMS响应的准确性时，检索增强生成（RAG）的重要性。我们提出了一个基于抹布的聊天机器人的真实世界用例，该案例可以回答开放式广播访问网络（O-RAN）特定问题。聊天机器人向O-Ran联盟的演示引发了对该行业的巨大兴趣。我们已经在Github上公开访问O-Ran Rag Chatbot。
技术，媒体和电信（TMT）
这将为TMT公司提供前所未有的机会。我们已经看到了技术B2B播放器，印度电信运营商和媒体公司之间的多次合作，因为企业努力满足新的消费者动态，并转移了数字应用程序和在线服务的偏好。技术，媒体和电信的交集从未如此令人兴奋。尽管对技术创新的需求在很大程度上是由消费者主导的，但我们希望他们也希望组织的需求激增，因为他们试图建立效率并数字化运营模型。鉴于TMT在商业环境的转型中所发挥的核心作用，公司将需要继续适应和创新，以应对大流行，并确保在可能面临更多审查的时候遵守法规。
电信客户对人工智能聊天机器人的行为意图
人工智能、虚拟现实、物联网等新兴技术将客户与公司连接起来，其特点是能够满足客户的个性化需求（Venkatesan，2017 年；Heavin and Power，2018 年）。例如，Ajay Aluri 等人（2018 年）指出，机器学习是自动化流程的一个例子，它通过动态客户参与来洞察共同创造价值。这些增强在线客户体验的新工具通常以使用“人性化”人工智能技术为中心，例如聊天机器人（Lena Steinhoff 等人，2018 年）。聊天机器人是一种通过自然对话语言与人类用户交互的机器对话系统。聊天机器人在商业和电子商务娱乐（Shawar 和 Atwell，2007 年）、关系管理（Saad 和 Abida，2016 年）、获取客户需求的明确信息（Célia Veiga 等人，2017 年）、客户价值创造（Mikko Riikkinen 等人，2018 年）、改善客户体验（Ana Salazar，2018 年；Y Kurachi 等人，2018 年）、与客户协作的工具（Bolton 等人，2018 年）等方面为公司做出了重大贡献。在广告研究中，Jan Kietzmann 等人（2018 年）描述了广告商使用聊天机器人来吸引客户，并称赞聊天机器人通过将查询的解决时间从 1.5 天缩短到平均 5 分钟来帮助组织解决客户查询。Sivaramakrishnan 等人（2007）Sabharwal（2018）概述了许多印度公司已经实施了机器学习（包括基于人工智能的聊天机器人），但尚未挖掘巨大的机会。基于人工智能的聊天机器人在印度制造业和服务业组织中仍处于起步阶段，因此，Kumar 和 Balachandran（2018）、Jay Trivedi（2019）和 De Keyser 等人（2019）等作者建议从客户的角度研究采用颠覆性技术。经过彻底的情绪分析，Feine, J.、Morana, S. 和 Gnewuch, U.（2019）建议需要研究自适应反应策略。
人工智能如何改变电信行业
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SK Telecom 企业增值计划
本文件由 SK Telecom Co., Ltd.（以下简称“公司”）编制，旨在向投资者提供有关公司企业价值提升计划的信息。本文件中包含的信息未经过任何单独的独立外部审查或验证。公司不对本文中包含的任何信息或意见的公平性、准确性或完整性作出任何明示或暗示的陈述和/或保证。此外，本文件包含公司外部审计师完成审计或审查之前估计的初步财务业绩和经营成果的信息，因此，此类信息可能会在外部审计或审查过程中发生变化。
云雷达：电信行业报告
电信公司最初将后台 IT 功能外包，现在已发展到迁移网络工作负载。2012 年，AT&T、德国电信、Orange 和其他主要运营商采用了网络功能虚拟化 (NFV) 框架和虚拟化网络功能 (VNF) 应用程序，这是一个关键的转变。这些基于 NFV 基础设施构建的应用程序现在是云原生的，可以虚拟化传统上由硬件执行的任务和功能，例如路由、防火墙、负载平衡和加密。
解决首要技术、媒体和电信问题
本文所含信息为一般信息，并非针对任何特定个人或实体的情况。尽管我们努力提供准确及时的信息，但无法保证此类信息在收到之日是准确的，或将来仍将准确。任何人都不应在未彻底检查具体情况并征求适当的专业建议的情况下根据此类信息采取行动。
共生数字与电信管理学院
共生数字和电信管理学院 (SIDTM) 是 1996 年成立的先驱学院，旨在提供电信领域的管理教育，随后根据行业需求增加了 ICT 和分析。SIDTM 是整个南盟地区提供这一细分领域管理教育的领先学院。在 SIDTM，我们致力于培养世界一流的技术经理，他们能够轻松自如地有效处理动态和不断变化的技术场景，能够自信地管理公司各个层面的复杂业务场景。在 SIDTM，我们通过广泛的课程整合了竞争性学习环境，包括课堂教学、实验课和实践、模拟、行业相关培训和最新技术和趋势认证、宝贵的行业投入、研究项目、研讨会、讲习班和各种课外活动。为了追求卓越并赋予课程独特的风味，教学大纲不断根据企业部门的宝贵投入进行更新。
在电信波长处的半导体量子光学
抽象的量子技术是物理和工程领域的扩展领域，该方案的开发是基于量子力学的增强或新颖应用的协议和设备的开发。这包括量子计算和量子通信。量子计算机承诺基于与光学和仿真问题相关的叠加以及大量分解的计算速度 - 对我们的经典加密方案构成威胁。量子通知通过根据量子力学定律提供无条件安全的通信通道来解决此问题。此外，量子通信将允许在远程量子计算机之间交换量子信息，从而启用分布式量子计算。连接量子计算机或处理器的基础结构称为量子网络。网络节点处的固定量子位用于执行信息处理或存储操作，而频率量子位连接节点并启用量子信息的传输。光子是出色的量子位，因为它们以光速传播并且具有较小的相互作用横截面。因此，量子网络需要光的量子状态来提供量子量。这些光的量子状态需要纠缠，难以区分和波长匹配，以使它们要么在网络中经历较低的传输损失，要么可以与其他量子技术（如基于原子的量子记忆）接触。在本文中，已经研究了单个自组装的光学活性半导体量子点的单个，无法区分或纠缠的光子的发射，我们选择的量子发射器。所研究的量子点在电信范围内发射或接近rubidium中的D 1-转换。在本论文中执行的实验的主要方面是通过使它们使它们的波长（可降低）来研究发射器到未来的量子网络中，并将它们整合到光子结构中并采用谐振激发方案，以使光子具有不预定的纯度纯度，难以置信的区别能力或实用的相关性。在电信范围内，我们研究了INASP纳米线量子点，其发射的发射从接近界面范围转移到电信O – band和c – band。单个光子发射以类似于其近红外对应物类似的量子点的衰减时间。此外，在电信C带中排放的INAS/GAAS量子点集成到压电 - 电动子板上，并通过使用商业