欧洲云服务市场增长的主要受益者是亚马逊、微软和谷歌。这些供应商占据了 72% 的市场份额,而且他们的份额还在继续上升。在欧洲云供应商中,SAP 和德国电信是领导者,各自占据 2% 的市场份额,其次是 OVHcloud、意大利电信、Orange 以及一长串国家和地区参与者。其余市场由美国和亚洲的小型供应商提供服务,这些供应商的份额正在稳步下降
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1,Achmad Rizal 2,Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala,Indonesia,Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University,Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act:20 3 333 333 303 303接受:2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入,从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集,该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成,这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化(PSO)用于特征选择和主成分分析(PCA),以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用,例如SVM(径向基础功能),深度学习和集合分类器(装袋和增强),以获得最高的精度比较。与PCA相比,该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反,通过优化深度学习参数的精度为84.47%,并优化SVM RBF参数,精度为83.56%,获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51%的装袋中的最高精度,与SVM相差0.5%,而无需使用袋装。关键字:心脏病,机器学习,降低维度,参数优化,合奏分类器1。简介
本演示文稿包含前瞻性陈述,这些陈述反映了Deutsche Telekom Management在未来事件方面的当前观点。这些前瞻性陈述包括有关收入,收入,运营利润,折旧和摊销,现金流量和与人事相关措施的预期发展的陈述。您应该谨慎考虑它们。此类陈述受风险和不确定性的影响,其中大多数很难预测,并且通常超出了德意志电信的控制。在可能影响我们实现目标能力的因素中,我们的劳动力减少计划和其他节省成本的措施的进步以及其他重要的战略,劳动或商业倡议的影响,包括收购,处置和业务组合,以及我们的网络升级和扩张计划。此外,除其他因素外,还要比预期的竞争,技术变革,法律程序和监管发展还要强大,可能会对我们的成本和收入发展产生重大不利影响。此外,我们市场的经济低迷以及利息和货币汇率的变化也可能会影响我们的业务发展以及在有利条件下的融资。对我们对未来现金流量的期望的变化可能会导致以历史成本携带的资产减损,这可能会严重影响我们在小组和运营部门水平的结果。
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。
过去商业项目中的合作伙伴选集:奥地利维也纳、奥地利航空、奥地利研究中心、AXA Nordstern Colonia、Böhler Schmiedetechnik、Böhler Uddeholm、宜家、Education First Austria、奥地利第一储蓄银行、波士顿咨询集团、Hauswirth、Kapsch、毕马威、兰精、Mobilkom、恩智浦音响解决方案、OMV、ÖBB、奥地利邮政、奥地利控制研究所、帕尔菲格、飞利浦、罗兰贝格、罗森宝亚、西门子、奥地利电信、联合利华、Verbund AG、Volksbank AG、WKÖ
本演示文稿包含前瞻性陈述,这些陈述反映了Deutsche Telekom Management在未来事件方面的当前观点。这些前瞻性陈述包括有关收入,收入,运营利润,折旧和摊销,现金流量和与人事相关措施的预期发展的陈述。您应该谨慎考虑它们。此类陈述受风险和不确定性的影响,其中大多数很难预测,并且通常超出了德意志电信的控制。在可能影响我们实现目标能力的因素中,我们的劳动力减少计划和其他节省成本的措施的进步以及其他重要的战略,劳动或商业倡议的影响,包括收购,处置和业务组合,以及我们的网络升级和扩张计划。此外,除其他因素外,还要比预期的竞争,技术变革,法律程序和监管发展还要强大,可能会对我们的成本和收入发展产生重大不利影响。此外,我们市场的经济低迷以及利息和货币汇率的变化也可能会影响我们的业务发展以及在有利条件下的融资。对我们对未来现金流量的期望的变化可能会导致以历史成本携带的资产减损,这可能会严重影响我们在小组和运营部门水平的结果。
本演示文稿包含前瞻性陈述,反映了德国电信管理层对未来事件的当前看法。这些前瞻性陈述包括与收入、收益、营业利润、折旧和摊销、现金流和人事相关措施的预期发展有关的陈述。您应谨慎考虑这些陈述。此类陈述受风险和不确定性的影响,其中大多数难以预测,并且通常不受德国电信的控制。可能影响我们实现目标能力的因素包括裁员计划和其他成本节约措施的进展,以及其他重大战略、劳动力或业务计划的影响,包括收购、处置和业务合并,以及我们的网络升级和扩展计划。此外,竞争比预期的激烈、技术变革、法律诉讼和监管发展等因素可能会对我们的成本和收入发展产生重大不利影响。此外,我们市场的经济衰退以及利率和货币汇率的变化也可能对我们的业务发展和有利条件下的融资可用性产生影响。我们对未来现金流预期的变化可能会导致按历史成本计量的资产减值,这可能会对我们集团和经营分部的业绩产生重大影响。
埃森哲、安联、理特咨询、科尔尼、阿克塞尔·施普林格、贝恩、美国银行、毕博、凯捷、德勤、德意志银行、德国电信、Duff & Phelps、安永、EY-Pathenon、高驰、高盛、汉高集团、玛氏、麦肯锡、微软、N26、宝洁、普华永道、罗兰·贝格管理咨询公司、罗斯柴尔德公司、西门子有限公司、西蒙顾和合伙人、波士顿咨询集团、喜利得、领英、奥纬咨询、保时捷咨询、思腾·史都华
1 德国电信 T-Labs,德国柏林 10781; brauermax@gmx.de(MB); ralf-peter.braun@t-online.de (R.-PB) 2 马德里理工大学 DLSIIS 和计算机模拟中心,28660 马德里,西班牙; rafaelj.vicente@upm.es(RJV); j.saezdeburaga@upm.es(JSB); ruben.bmendez@upm.es(RBM); vicente@fi.upm.es (VM) 3 波兹南超级计算和网络中心,61-139 波兹南,波兰; prydlich@man.poznan.pl 4 慕尼黑研究中心,华为技术杜塞尔多夫有限公司,德国慕尼黑 80992; hans.brunner@huawei.com (HHB); fred.fung@huawei.com(FF); momtchil.peev@huawei.com (MP) 5 电话 gCTIO/R&D,28050 马德里,西班牙; antonio.pastor@telephony.com(美联社); diego.r.lopez@telefonica.com (DRL) * 通信地址:marc.geitz@telekom.de (MG); johnpedro.brito@upm.es (JPB);电话:+49-1715408754(MG); +34-910673073 (日本)