XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电信
农村更新：非洲的电信和可持续能源
GSMA是一个全球组织，统一移动生态系统，以发现，开发和交付积极的商业环境和社会变革的创新基础。我们的愿景是释放连通性的全部力量，以使人，工业和社会蓬勃发展。代表移动生态系统和相邻行业的移动运营商和组织，GSMA为其成员提供了三个广泛的支柱：良好的连接，行业服务和解决方案以及外展。这项活动包括推进政策，应对当今最大的社会挑战，基于使移动运作的技术和互操作性的基础，并提供了世界上最大的平台，以在MWC和M360系列活动中召集移动生态系统。
IMD 最新研究发现，埃森哲、VISA、德国电信和拜耳是人工智能领域的领导者
Visa 早已将人工智能融入其技术战略，自 1993 年以来率先在全球支付中使用人工智能来增强安全性和打击欺诈。在过去十年中，Visa 在人工智能和数据基础设施方面投资了超过 30 亿美元，开发了 150 多个人工智能模型，以确保交易的安全和无缝衔接。2023 年 10 月，Visa 推出了一只 1 亿美元的基金，用于投资生成式人工智能初创公司。Visa 正在利用生成式人工智能来增强其欺诈检测和风险管理能力，并于 2024 年推出了新的人工智能工具，以针对远程交易、非 Visa 支付和实时交易。首席信息官 Don Hobson 表示：“展望未来，GenAI 处理海量数据的能力可以显著增强我们的欺诈模型。”
在电信 C 波段附近的金属有机气相外延中通过改进的液滴外延在 InGaAsP/InP(100) 上自组装 InAs 量子点，用于量子光子应用
这些材料在激光中被广泛应用，包括作为激光器中的活性介质[3-5]、作为量子信息技术的纯单光子和纠缠光子对源[6]、以及作为新型纳米存储器件的构建块。[7-9] 特别是 InAs/InP 量子点，由于其与 1.55 μ m 的低损耗电信 C 波段兼容，目前作为单光子发射器非常有吸引力。[10,11] 金属有机气相外延 (MOVPE) 中的液滴外延 (DE) 是一种新近且非常有前途的 QD 制造方法，因为它结合了大规模外延技术和多功能外延方法。[12-15] 这是一种相对较新的工艺，其生长动力学尚未完全了解，特别是对于与电信波长兼容的 III-V 材料系统，例如 InAs/InP。因此，它在制造用于广泛应用的电信 QD 方面具有巨大的发展潜力。此外，使用 InP 作为基质材料可以实现 InAs 量子发射体的生长，而无需任何额外的变质缓冲剂（例如 AlInAs/GaAs）。[16 – 18]
解决最受关注的技术、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。
使用机器学习增强脑电信号分类和
本文提出了一种基于脑电图的大脑语言信号分类的更好解决方案，它使用机器学习和优化算法。该项目旨在通过实现更高的准确性和速度来取代语言处理任务中的脑信号分类。本研究使用改进的离散小波变换 (DWT) 进行特征提取，通过将脑电图信号分解为显著的频率分量，提高了适当捕获信号特征的能力。应用灰狼优化 (GWO) 算法方法来改进结果并选择最佳特征，通过选择具有最大相关性的有影响力的特征同时最小化冗余，获得更准确的结果。这种优化过程总体上提高了分类模型的性能。在分类的情况下，提出了支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 混合模型。这结合了 SVM 分类器在高维空间中管理函数的能力，以及神经网络利用其特征进行非线性学习（模式学习）的能力。该模型在脑电图数据集上进行了训练和测试，分类准确率为 97%，表明我们的方法的稳健性和有效性。结果表明，这种改进的分类器可用于脑机接口系统和神经系统评估。机器学习和优化技术的结合已确立了这一范式，成为进一步研究脑语言识别脑电信号处理的一种高效方法。
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。
一个可解释的机器学习框架用于客户流失预测：电信行业的案例研究
由于移动服务程序之间的竞争日益增加，客户流失的预测一直在引起人们的重大关注。机器学习算法通常用于预测流失；但是，由于客户数据结构的复杂性，仍可以提高其性能。此外，其结果缺乏可解释性导致经理缺乏信任。在这项研究中，提出了一个由三层组成的分步框架，以预测具有高解释性的客户流失。第一层利用数据预处理技术，第二层提出了基于受监督和无监督算法的新型分类模型，第三层使用评估标准来改善可解释性。所提出的模型在预测性和描述性分数中都优于现有模型。本文的新颖性在于提出一种混合机器学习模型，用于客户流失预测并使用提取的指标评估其可解释性。的结果证明了模型的群集数据集版本优于非簇版本，而KNN的召回得分几乎为第一层的召回率为99％，而群集决策树则获得了第二层的96％的召回率。另外，发现参数敏感性和稳定性是有效的可解释性评估指标。
2024 年首席执行官展望技术和电信......
科技和电信行业的CEO们总体上对其行业、公司乃至整体经济的增长前景持乐观态度。但由于对人工智能等新技术的应用、经济不确定性以及全球地缘政治复杂性持续存在的普遍担忧，这种乐观情绪在过去一年有所下降。在谈到未来三年对公司影响最大的具体因素时，CEO们列出的前三大因素是生活成本（81%）、网络犯罪和网络不安全（81%）以及人工智能（76%）。