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将技术接受模型应用于瑞典电信行业的人工智能决策
目的人工智能是研究的趋势领域之一。它已成功应用于包括电信行业在内的许多不同领域。本研究的目的是复制人工智能在医疗领域的应用研究，以了解人工智能在电信领域使用的类似挑战。 设计/方法/方法采用基于在线问卷的实证研究，收集了 190 份回复。第一作者比较了医疗领域使用的一般技术接受模型框架，并将其与非人工智能用户进行比较。之后，本研究提出了最适合电信行业的改进 TAM 模型。随后，本研究使用提出的改进模型比较人工智能和非人工智能用户，以了解电信领域对人工智能技术工具应用的接受度。 结果验证性因素分析表明，一般 TAM 模型拟合度足够，适用于医疗领域和电信领域。此外，使用 SEM 进行的假设检验得出结论：医疗行业中与 PU、PEU、SN、ATU 和 BI 相关的结构和变量之间的一般支持路径与电信行业不同。 研究局限性 结果基于电信行业一家较大公司的有限数据集，这可能会导致固有偏见。作者不确定问题中的“AI 技术工具”是否在所有受访者中都有共同的理解。 结果 TAM 模型不能在各个行业中推广。改进的模型已经用于电信行业，以分析用户的行为和对 AI 技术的接受度。已经提出了扩展模型，可以作为本研究的延续。
摩根士丹利科技、媒体和电信会议 2023 年 3 月 7 日星期二
另一件事是，看看我们当时所经历的，我们进行了一些相当大幅度的成本削减，并且我们取消了许多企业悬而未决的成本等等。但这也是我们向前迈进的一个小角度，当时我们通过股票回购向客户返还了大量现金……相当密集的股票回购。从那时起，我们实际上一直在关注市场，从外部视角看待市场，并说，什么是正确的邻接点，什么是我们投资和发展这家公司的合理场所，我们知道我们在公共安全方面拥有值得信赖的顾问地位，而企业安全类型的客户才是可以增长的地方。我们首先关注的是视频。我们在 2018 年收购了 Avigilon，但我认为很多人都不知道，我们花了两年的时间才达到这一点，因为从根本上说，我们希望寻找一家提供端到端平台的公司，而这正是 Avigilon 为我们提供的。不仅包括人工智能摄像机的边缘设备，还包括视频管理软件和存储。
电信业首席执行官面临的七大紧迫创新重点：香港视角
为了确保电信业继续发挥其创造价值的潜力，领导者需要从根本上重新思考垂直整合运营商模式的效用，核心重点是审查、优化和潜在地分离不同的业务层，或将业务多元化到其他行业领域，如金融科技和健康科技，并在不同的技术平台和地理位置探索更具战略意义的商业机会。领导者还需要扩大产品范围，利用 5G 网络的力量和影响来满足不同目标受众的不同需求。
TIF 集团 - 2021 年年度报告草案 - 意大利电信财务
交易总价值为 165 亿雷亚尔（26 亿欧元），加上向 Oi 集团提供的约 8.19 亿雷亚尔（1.29 亿欧元）的对价，作为“照付不议”数据传输容量合同的净现值 (NPV)。TIM Brasil 将参与交易，投资约 73 亿雷亚尔（11 亿欧元），将在交易结束时支付，以及 4.76 亿雷亚尔（7500 万欧元）与 TIM Brasil 在合同净现值 (NPV) 中的份额有关。鉴于债务低且市场条件有利，TIM S.A. 认为可以通过现金和当地债务市场为收购提供资金。但是，如果市场条件发生任何变化，TIM S.A. 将评估所有可用选项。
中国电信股份有限公司 2024 年中期业绩报告（经编辑）
报告期内，公司实现营业收入 4.3% 增长，服务收入同比增长 4.3%，增速高于行业；盈利能力持续增强，净利润同比增长 8.2%，增速高于收入增幅，净利润率同比提升 0.4 个百分点；股东回报持续提升，ROE 同比提升 0.2 个百分点；电信云迈向智能云新阶段，保持快速增长，收入达到 552 亿元，服务收入贡献率 22.4%，市场领先地位继续巩固和提升。公司加快提升智能服务能力，用户满意度和口碑优势进一步巩固和提升。幻灯片 7：科技创新迈上新台阶公司聚焦网、云、云网融合、人工智能、量子&安全四大技术方向，完成科技创新和研发体系 RDO 布局。科技创新和研发投入持续增加，研发费用同比增长12.5%，科研团队建设加快，科技专家和人才“雁阵”数量突破1万人，研发人员数量接近3.8万人，较2023年底增长15%以上。公司科技创新能力不断提升，被评为2023年度中央企业科技创新突出贡献企业，在4个根技术方向取得突破，被认定为多项前沿技术原创技术来源，牵头组建云计算、量子通信、下一代光网络等创新联盟，2个项目荣获国家科技进步一等奖。幻灯片 8：构建领先的“熙让”一体化智能计算服务能力 公司构建领先的“熙让”一体化智能计算服务体系与能力，打造算力、平台、数据、模型、应用五位一体的智能计算云能力体系，全面开放生态合作，为客户提供“用得上、用得起、用得好”的智能计算服务。“熙让”一体化智能计算平台凭借强大的计算网络调度、高效的异构计算、一站式服务等优势，突破多项关键技术。
与人类合作伙伴关系增强云本地电信：提高自动化，可伸缩性和安全性
引言人类专业知识和人工智能的融合正在彻底改变云本地和虚拟化的电信解决方案，到2026年，全球电信AI市场预计将达到167亿美元，从2021年起的复合年增长率为38.4％[1]。这种变革性的合作伙伴关系表现出了显着的结果，组织报告网络停机时间降低了47％，在实施网络管理的混合人类AI系统时，运营效率提高了35％。来自国际电信联盟（ITU）的最新研究表明，使用AI-增强人类运营的电信提供者平均达到了42％的事件响应时间，而与传统人类只有人类手术相比，伪造正警报的降低了56％[2]。这些混合系统的实施也导致了大量成本节省，主要电信提供商报告说，在部署的第一年内，平均降低了31％的运营费用。人类专业知识与AI功能之间的协同作用已被证明在网络优化方面特别有效，在该网络优化中，与人类运营商一起工作的AI算法平均提高了28％的网络吞吐量，而将延迟降低了45％。这项合作使电信提供商能够在过去五年中处理数据流量增加300％，而基础架构成本的比例增加。这种增强的安全姿势已经变得越来越关键，因为自2019年以来，网络攻击每年增长了89％。在安全行动领域中，人类AI合作伙伴关系表现出了非凡的结果，组织报告的威胁检测准确性提高了73％，而安全事件的平均分辨率（MTTR）降低了62％。
Bondbloxx USD高收益债券电信，媒体和技术部门ETF
引用的性能代表过去的表现，并不能保证未来的结果。投资回报和本金将浮动。投资者的股票在出售或赎回时可能比原始成本多或低于原始成本。当前的性能可能低于所引用的性能。少于一年的收益未年化。基金的股票以市场价格（而不是净资产价值或“ NAV”）购买和出售，并且不会单独从基金中兑换。收益不反映股东将支付基金分配或基金股票的税款的税收。请访问hʃps：//bondbloxxeƞ.com/bondbloxx-usd-high-yield-bond-telecom-media-media-and-technology-sector-ecter-sector-eƞ/或，如果居住在美国以外，请致电800-896-5089，以获取800-896-5089以获取更多近期绩效数据。
超越炒作：在科技、媒体和电信领域挖掘 AI 和 gen AI 的潜力
生成式人工智能 (gen AI) 的出现，对于希望引领组织走向未来的领导者来说，既是挑战，也是重大机遇。机会有多大？麦肯锡研究估计，gen AI 每年可为经济增加 2.6 万亿至 4.4 万亿美元，同时将所有人工智能的影响提高 15% 至 40%。在技术、媒体和电信 (TMT) 领域，新一代 AI 用例预计将产生 3800 亿至 6900 亿美元的影响——电信领域为 600 亿至 1000 亿美元，媒体领域为 800 亿至 1300 亿美元，高科技领域为约 2400 亿至 4600 亿美元。事实上，在未来三年内，任何与 AI 无关的东西似乎都可能被视为过时或无效的。
基于嵌入式控制器的远程通信储能及管理系统的设计与实现
摘要：以可再生形式提取的能源已成为主要的主流能源，尤其是在电信领域。可再生能源的快速增长使得电信运营商更加专注于设计具有适当储能元件的系统、提供控制设施、提高系统效率和验证不间断电源。因此，本文提出了一种利用嵌入式控制进行能源生产的新方法，该方法由放置在孤立区域的太阳能-风能混合能源系统组成。为了将风能和太阳能整合成一个越来越高效的系统，提出了一个 Cuk-Luo 集成 DC-DC 转换器。所提出的系统已使用 MATLAB/Simulink 建模，并在各种太阳能-风能能源组合下进行了验证，而不会影响所需的功率。为了验证所提出的 Cuk-Luo 集成转换器与能源管理控制器系统，实施并测试了原型硬件。
带有INAS/INGAAS Quantum Dot
1。简介。近几十年来，随着量子数据处理技术的促进，人们对能够在特定频率下以高量子效率发射的非古典光源越来越感兴趣[1]。实施此类来源的最有希望的方法之一是使用单个半导体量子点（QDS）[1-4]。材料系统的一系列允许基于QD的单光子源（SP）在宽广泛的范围内创建单光子源（SPS），从紫外线附近到电信C波段[5-9]。对于基于费用的量子加密应用，在电信C波段接近1.55μm中运行的SPS特别感兴趣，这是由于纤维中的光学损失最小而引起的[3，10]。当前，基于微孔子中的QD，在该光谱范围内获得单光子发射的主要方法。第一种方法涉及在INP屏障中生长INAS QD [5，11-13]，而第二种方法涉及直接在GAAS子仪上直接在INGAAS METAAS METAAS METAS-METAS-METAS-METAS-METAS-METAS-METAS-METAS-METAS QD上生长INAS QD [14-16]。然而，在INP