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用于采矿的电信网络，使智能采矿成为现实
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AXIAN Telecom 2023 财年审计财务报表
第 4 页 AXIAN TELECOM 董事评论 董事们欣然呈上其评论以及 Axian Telecom（“公司”）及其子公司（统称“集团”）截至 2023 年 12 月 31 日止年度的经审计合并和单独财务报表。 主要业务 该公司是一家投资控股公司，为电信行业的实体运营，并为其子公司提供支持服务。该集团是一家领先的泛非洲电信服务提供商，通过坦桑尼亚、马达加斯加、多哥、乌干达、刚果民主共和国、毛里求斯、阿联酋（特别是迪拜）和塞内加尔的子公司以及在留尼汪、马约特和科摩罗的合资企业在十个市场开展业务。该集团的业务涵盖多种电信资产和服务，包括零售移动、住宅和商业固定电话、宽带互联网、数字服务产品（包括移动金融服务（“MFS”））和批发基础设施（塔、数据中心和光纤）。
5G 和 6G 网络之后的电信商业模式
每十年都会出现新一代无线网络，每代网络都有自己的一套标准和功能。20 世纪 80 年代末，2G 被引入用于语音电话服务，从主要的无线电话企业客户转向大众市场。2000 年推出 3G。它将高速移动连接与基于 IP 的应用程序、多媒体和增值服务相结合，除了以语音为中心的功能外，还增加了以数据为中心的功能，同时保持了全球漫游能力。再加上设备市场上的 iPhone 革命，这导致新的数据服务出现，以弥补语音使用量的减少。2000 年代后期，4G 作为全 IP 网络技术推出，旨在提供宽带连接、多媒体、电话和数据服务，以及提高频谱效率，从低速互联网移动接入转向高速互联网移动接入。然而，这更多地引发了 MNO 之间的竞争，而不是增加收入。 2019 年，5G 以完全虚拟化、软件化、符合 IMT-2020 标准的技术面世。从商业角度来看，这让依靠定制网络功能的新市场产品成为可能，并为宽带用户提供新的 BM [8]。预计到 2030 年，6G 将成为一个以用户和数据为中心的智能网络，结合不同的接入技术。它应该提供无处不在的无线智能，并解锁新的服务和用例 [11]。这将需要跨领域重新思考网络资源的开发，并允许新角色进入生态系统以提供 6G 服务 [12]。
利用电池能量存储以提高电信应用程序的效率
电池储能系统在电信行业的实施，特别是用于增强的备份功率，提供了可靠，可扩展且环保的解决方案。通过利用贝斯的好处，电信服务提供商可以确保不间断的通信服务，可节省成本并减少碳足迹。此用例是电信行业其他公司探索电池能量存储潜力以提高备份功率可靠性的可能性的例子。
电信的大型生成AI模型：下一件大事？
摘要 - 生成人工智能（Genai）的演变构成了在不同方面重塑技术未来的转折点。无线网络特别是随着自我发展网络的开花，代表了一个丰富的领域，用于利用Genai并获得几种好处，这些收益从根本上可以改变当今无线网络的设计和操作方式。是特定的，大型的Genai模型被设想开放一个自主无线网络的新时代，在该时代中，可以微调进行多种电信数据训练的多模式Genai模型，以执行几个下游任务，消除了为每个特定任务的构建和培训型号的构建和培训的培训的需求，并为每个人提供了人工通用的通用型号（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用）（agi og ogig of Miatsem Inter-egi）。在本文中，我们旨在展现可以从将大型Genai模型集成到电信域中获得的机会。尤其是我们首先强调了大型Genai模型在未来的无线网络中的应用，从而定义了潜在用例并揭示了对相关的理论和实际挑战的见解。此外，我们推出了6G如何通过连接多个设备大型Genai模型来打开新的机会，因此，为集体智能范式铺平了道路。最后，我们对Genai模型将成为实现自我发展网络的关键提出了前瞻性的愿景。
为什么热管理对数据中心和电信性能至关重要
数据中心 超大规模数据中心推动了云计算的空前发展。2020 年，估计有 61% 的企业将其工作负载迁移到云中，涉及所有行业。为了满足这一需求及其所需的散热，预计到 2024 年，数据中心主动冷却市场将超过 200 亿美元，而到 2025 年，公共云计算市场将膨胀到 8000 亿美元。先进材料有助于通过对热管理进行小规模、渐进式的改进来解决散热的运营挑战，并最终带来巨大的网络成果。
1 Global for Things SIM数据表
数据中心高度数据中心实现了云计算的前所未有的演变。在2020年，估计有61％的企业将其工作量迁移到所有行业的云中。为了跟上这一需求和所需的散热量，预计到2024年，积极冷却的数据中心冷却市场预计将超过200亿美元，因为公共云计算市场气球到2025年至8000亿美元。先进的材料有助于解决热量管理的少量改进的热量耗散挑战，并加大了大型网络成果。
纠缠超过33）km电信纤维
量子网络有望为许多破坏性应用提供基础架构，例如EOCIENT长距离量子通信和分布式量子计算1,2。这些网络的中心是使用光子通道之间在遥远节点之间分布纠缠的能力。最初开发用于量子传送3,4和Bell9s不平等的无漏洞测试5,6，最近也对电信FBR进行了纠缠分布，并回顾性7,8。然而，为了完全使用长距离量子网络链接的纠缠，必须知道它在纠缠状态衰变之前在节点上可用。在这里，我们证明了在FBRE链路上产生的两个独立捕获的单个rubidium原子之间的纠缠，长度高达33）km。为此，我们在建筑物400）中的两个节点中生成Atom3photon纠缠，并使用极化量子化的量子频率转换9。长FBR将光子引导到钟形测量设置，其中成功的光子投影测量预示了原子10的纠缠。我们的结果表明，纠缠分布在电信FBRE链接上的可行性有用，例如，对于独立于设备的量子键分布11313和量子中继器协议。提出的工作代表了实现大规模量子网络链接的重要步骤。
为什么热管理对数据中心和电信性能至关重要
数据中心高度数据中心实现了云计算的前所未有的演变。在2020年，估计有61％的企业将其工作量迁移到所有行业的云中。为了跟上这一需求和所需的散热量，预计到2024年，积极冷却的数据中心冷却市场预计将超过200亿美元，因为公共云计算市场气球到2025年至8000亿美元。先进的材料有助于解决热量管理的少量改进的热量耗散挑战，并加大了大型网络成果。
使用机器学习的电信通话信用风险预测
Selahadin Nurga Babeta和百万Meshesha doi：https：//doi.org/10.33545/26648776.2024.v6.i2a.59摘要这项研究努力以通过应用机器学习Algorithms的应用来增强电信通风信用式信用风险预测。为了达到财务稳定和客户满意度，埃塞俄比亚电信是埃塞俄比亚的最高电信提供商，必须有效地管理信用风险。准确的信用风险预先词典可以帮助企业确定更有可能违约的通话时间信用的客户，从而实现积极的措施以降低风险并提高财务绩效。本研究数据集中包含的历史客户信息包括客户资料，呼叫记录，信用还款历史记录和使用数据。数据预处理技术在模型培训之前使用以处理缺失值，编码分类变量并减少功能，从而确保数据集的质量和一致性。机器学习算法，例如随机森林，逻辑回归，Na've贝叶斯和K-最近的邻居（KNN），以在不同的实验条件下构建预测模型。在控制了类不平衡和引入新属性的影响之后，实验结果表明，随机的森林和逻辑回归机器学习算法在预测通话时间信用风险方面表现出了有希望的结果。这项研究的主要挑战之一是处理数据集中的班级失衡，在该数据集中，违约违约信用信用额的客户数量明显高于那些没有通话时间的客户。为了应对这一挑战，未来的工作应集中于实施处理类别不平衡的先进技术，例如合成数据生成（例如SMOTE）和探索组合方法，这些合奏方法结合了多种算法以提高预测性能。另外，连续合并新的和相关的属性并完善特征选择过程将进一步提高模型的准确性和可靠性。关键字：电信服务，机器学习，电信通话时间，信用风险预测在当今竞争激烈的商业环境中介绍，理解和管理风险的重要性在科学界内部引起了人们的关注。“风险”的概念渗透到各种经济，社会和科学文本，其在金融，银行，保险和医学中的突出性显着[7]。对于企业，尤其是那些提供电信，识别和管理流程中风险因素等服务的服务对于维持竞争优势至关重要。以快速的技术进步和不断发展的商业模式为特征的电信部门，需要对可持续成功的风险因素有全面的了解。在这个动态市场中，管理风险，例如流失分析，欺诈检测，客户细分和最佳使用电信基础设施[16]。电信行业中一个特定关注的领域是信用风险，近年来已经获得了重要意义。激活过程中个人和企业客户的信用风险分析对于运营流程至关重要。在电信部门的背景下，信贷风险转化为潜在的利润，现金流不足和可能导致破产的财务挑战[7，16]。提供通话时间信用，允许用户获得短期通话时间贷款的服务已成为电信公司的战略产品。需要立即通话但无法购买充电卡的客户可以利用此服务，从而增加客户满意度和平均收入[6]。在埃塞俄比亚，埃塞俄比亚电信推出了一项通话信用服务，该服务已见证了大量利用，数以百万计的用户每月访问它，并为组织收入做出了重大贡献[2]。但是，管理与通话时间贷款相关的信用风险提出了挑战，尤其是在确定符合条件的客户并预测其信誉时。为此打扮，机器学习是人工智能的一部分，已经获得了突出。