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PICMET 名誉执行董事 Ann White 编辑了通讯并准备了前端材料；运营总监 Liono Setiowijoso 设计、维护和管理信息系统和 PICMET 网站，并为会议论文集编排格式；名誉执行董事 Angel Contreras Cruz 协助规划和组织会议；执行董事 Tan Le 为志愿者团队提供全面协调；Dahm Hongchai 和 Simge Deniz 负责注册；Juan Pablo Herrera Meza 管理现场团队；Pei Zhang 管理文件和视听设备；Jessica Lopez Garcia 负责营销和沟通；Ahmed Alibage 准备了标牌；Jeff Birndorf 为会议开发了平面艺术；法律顾问 Scott Schaffer 提供持续的法律咨询；财务主管 Tom Gillpatrick 和总会计师 Sang Ahn 负责财务；Isil Berkun 是与 AI 社区的联络人；Turul Daim 是 IEEE 代表； Nasir Sheikh 是学生活动主任兼 Brad Hosler 杰出学生论文奖委员会主席；Antonie Jetter、Jonathan Ho、Charles Weber 和 Hongyi Chen 评估了该奖项提名的论文。Timothy Anderson 是技术活动主任；Kiyoshi Niwa 和 Dilek Cetindamar Kozanoglu 是
ADP报告第二季度2025年结果
本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法案》的含义中的前瞻性陈述或信息（前瞻性陈述），这是1934年《美国证券交易所法》第21e条（《交换法》（《交换法》），《 1933年美国证券法》第27A条，1933年的《美国证券法》，修订为修订的其他适用证券法，以及该州和加拿大和加拿大和加拿大和加拿大和加拿大的规定。历史事实陈述以外的所有陈述都是可以被视为前瞻性陈述的陈述。此外，任何涉及未来事件或环境（包括任何基本假设）的期望，信念，计划，预测，目标，绩效或其他特征的陈述或信息都是前瞻性陈述，并且基于我们当前的期望，有关我们在我们操作的经营环境和市场的预期，预测和投影。本演示文稿中的某些陈述，包括有关开放文本公司（“ Opentext”或“公司”）关于信息管理的增长，获利能力和未来的陈述，包括执行战略计划；云预订，需求，规模和收入增长；未来的有机增长计划和资本部署；云，人工智能和安全技术推动了创新；提高利润率目标并执行目标和愿望；未来的收入，运营费用，利润率，自由现金流，利息费用和资本支出；我们产品的市场份额；打算维持股息计划，包括任何有针对性的年度股息；股票回购计划的预期规模和时机，包括执行情况；执行我们的业务优化计划； AMC业务剥离的预期影响；未来税率；更新率；新的平台和产品，包括Opentext AI产品，以及对客户的相关收益；内部自动化和AI杠杆作用，包括我们的AI策略，愿景和增长；建立股东价值的战略；预计财务信息； and other matters, which may contain words such as “anticipates”, “expects”, “intends”, “plans”, “believes”, “seeks”, “estimates”, “may”, “could”, “would”, “might”, “will” and variations of these words or similar expressions are intended to identify forward-looking statements or information under applicable securities laws (forward-looking statements).
2024 年第二季度金融科技市场更新
Houlihan Lokey 的金融科技专职团队以公司领先的技术和金融服务专业知识为基础，彰显了公司对金融科技未来的信念和承诺。我们的报道围绕深厚的终端市场专业知识展开，并由专门的高级银行家负责金融科技的各个垂直领域。
to Opentitan上的ML-KEM和ML-DSA
摘要。本文介绍了旨在实现基于高性能晶格的加密术的Opentitan硬件根源的扩展。我们首先优化ML-KEM和ML-DSA（NIST选择标准化的两种主要算法）在针对Opentitan Big Number（OTBN）加速器的软件中。基于这些实现的分析结果，我们提出了与OTBN的紧密集成扩展，特别是从OTBN到Opentitan到Opentitan的Keccak Accelerator（KMAC Core）的接口（KMAC Core），并向OTBN ISA扩展以支持256位矢量的操作。我们在硬件中实现了这些扩展，并表明与未修饰的OTBN的基线实现相比，ML-KEM和ML-DSA的不同操作和参数集的速度在6到9之间。在OTBN中，细胞计数的增加不到12％，这一加速度的增加，这对应于整个Earlgrey Opentitan核心的增加不到2％。
金融科技 - 通过促进创新，纳入并建立可持续的未来
政府有远见的倡议“ Viksit Bharat 2047”本报告试图涵盖整体趋势和增长，体现了我们对发达和驱动因素，问题，挑战和政府法规数字授权国家的集体愿望。我们展望未来，金融科技强调了主要的机会和战略将在实现这一愿景，催化建议方面发挥关键作用。我们希望该报告将成为经济繁荣，促进金融包容性，并为从业者和领导者指南，以实施最佳的驱动所有部门的可持续发展。实践并利用机会来利用金融科技的全部潜力推动可持续增长并为这一成功提供支持是一种支持性的监管繁荣。框架促进创新的同时维护消费者利益。政府倡议（例如该报告）可以帮助我们扩大有关数字印度和Jan Dhan Yojana的讨论。我还要对普华永道基金会的采用表示感谢，并确保印度的团队汇集了这份报告，并成为每个公民都可以为这项关键倡议提供负担得起，有效的知识伙伴。金融服务。
使用指令集扩展器在Opentitan大数字加速器上加速了Quantum加密的加速度
量子计算的即将来临的威胁正在与物联网（IoT）的扩散一起前进。在无处不在的计算和不断发展的安全风险时代，量词后加密术正在成为一种关键的保障措施，可能很快变得必不可少。Opentitan于2024年2月发布了Opentitan的第一个开源硅芯片，标志着安全和值得信赖的硬件的重大突破[26]。安全性是Opentitan项目的一个基本方面，该平台配备了自定义加密协调员Opentitan Big Number Gumber Accelerator（OTBN）。理想地适合集成到IoT设备中，在优化otbn对量子后加密术的优化中仍然存在挑战。我们提出了8个新指令，以加速Kyber数理论变换和OTBN上的理论变换，并将它们集成到优化的实现中。我们证明，对于数量理论变换的基线实现，在基线实现上的性能改善因子为21.1倍，其反向的性能改善因子为24.3倍。通过硬件/软件共同设计，我们的方法完全利用了并行性的潜力，最大程度地利用了OTBN的现有功能，并向平台提出了一些适度的硬件修改。
核心/基本课程列表 - MSC DFINTECH
课程描述（核心/基本课程）FT5001-针对消费者的金融科技创新（4个单位）本课程的目的是为消费者提供金融科技创新生态系统的技术概述。尤其是本课程将涵盖付款解决方案，众筹平台，投资和机器人顾问的重要业务模型和创新，以及其他重要的金融科技创新，这些创新会影响个人消费者的个人财务。FT5002-金融机构的数字化转型（4个单位）本课程的目的是提供现代银行，保险和投资部门的业务职能的技术概述。学生将学习金融科技如何改变这些金融公司的业务运营。尤其是本课程涵盖了大型金融机构的Smart Credit Analytics，Regtech，Insurtech，AI和Banking以及金融科技的其他新主题。本课程还有助于向学生传授银行和保险的基础知识。FT5003-区块链创新（4个单元）区块链技术可能是最具破坏性的金融科技技术。本课程涵盖了区块链创新的重要主题。学生将学习区块链的架构，区块链应用的历史和演变以及该行业最新区块链应用的案例研究。FT5004-区块链应用程序（4个单元）的编程本课程概述了区块链协议的基本概念。学生将学习开发区块链应用程序的编程技能。学生将学习在个人区块链上创建节点，创建帐户，解锁帐户，矿山，交易和检查余额所需的知识。学生还将学习分散的点对点网络。FT5005-金融机器学习（4个单元）本课程涵盖了用于解决实用分析问题或在Fintech公司建立AI应用程序的机器学习和数据挖掘方面的基础知识。涵盖的一些主题，包括监督学习模型，时间序列预测方法，情感分析和文本挖掘的基础知识以及强化学习。ft5009-当代财务数据分析（4个单位）本课程的目的是为学生提供有关财务数据分析最近进步的概述。此外，讲师可以对财务数据分析中选定的重要主题进行深入讨论，这是金融机构或初创企业面向行业研究的重点。在本课程中，学生将学习高级数据挖掘算法，财务统计模型，金融科技编程知识以及有关现代财务应用的商业案例或学术论文。ft5010-算法交易系统设计和部署（4个单元）课程教授学生金融市场的基本面和系统交易的最佳实践，涵盖了可酌情和系统方法之间的区别。它强调设计和开发基于规则的交易策略和系统，利用金融交易和应用程序开发概念。它重点介绍了从技术分析，基本分析和机器学习中得出的不同交易策略进行回测和假设测试的最佳实践。该课程还解决了通过数据驱动的决策和风险管理来克服这些投资者的偏见和方法。ft5011-财务深度学习（4个单元）本课程将介绍主要深度学习算法的基础概念和应用。本课程旨在弥合深度学习技术快速发展的世界与金融业带来的独特挑战之间的差距。通过理论课，实践案例研究，动手练习和讨论的结合，学生将探索在各种财务场景中采用深度学习解决方案的潜在，局限性和含义。在本课程结束时，参与者将在设计，培训和实施财务应用深度学习模型方面具有动手经验。