Wilfred Quall

Wilfred Quall je prodoren pisatelj in miselni voditelj na področju novih tehnologij in finančne tehnologije (fintech). Ima diplomo iz računalništva na ugledni Univerzi v Miamiju, kjer je razvil močno osnovo v analitičnem razmišljanju in tehnoloških inovacijah. Z več kot desetletjem izkušenj v industriji je Wilfred delal pri Horizon Research, kjer je prispeval k vrhunskim projektom, ki povezujejo tehnologijo in finance. Njegovo odlično razumevanje novonastajajočih trendov mu omogoča, da analizira kompleksne težave in bralcem nudi premišljene poglede na prihodnost digitalnih financ. Wilfredovo delo je bilo objavljeno v različnih industrijskih publikacijah, kar mu je prineslo priznanje kot kredibilnemu glasu na področju prepletanja tehnologije in financ. Navdušen nad izobraževanjem drugih pogosto govori na konferencah in seminarjih, kjer deli svoje znanje z domačimi in ambicioznimi strokovnjaki v fintech prostoru.

Enphase Energy: Is the Bull Run Over? Analysts Speak Out

Enphase Energy: Je bikovski trend končan? Analitiki se oglašajo

Enphase Energy (ENPH) prejema mešane analitične ocene, saj je le 2 od 18 analitikov optimističnih. Povprečna 12-mesečna ciljna cena za podjetje je zdaj pri 77,87 USD, kar odraža 19,43% padec od prejšnjih ocen. Napovedi ciljnih cen se znatno razlikujejo, od najnižje 50,69
4 februarja 2025
Palantir’s New AI Frontier: The Future of Data Analytics?

Nova meja umetne inteligence Palantirja: prihodnost analitike podatkov?

Palantir Technologies prehaja pomembno preobrazbo z integracijo umetne inteligence in analitike velikih podatkov. Podjetje uporablja platforme, kot sta Foundry in Gotham, za izboljšanje podatkovnih procesov z napredno umetno inteligenco in strojnim učenjem, kar omogoča hitrejše in natančnejše vpoglede. Industrije, kot so zdravstvo,
3 februarja 2025
Why Blackstone’s Data Centers Are Thriving Despite AI Disruption

Zakaj so Blackstoneovi podatkovni centri uspešni kljub motnjam AI

Blackstone je investirala 80 milijard USD v najetih podatkovnih centrih, kar poudarja pomen fizične infrastrukture v umetni inteligenci. Podatkovni centri so ključni za shranjevanje, obdelavo in analizo velikih količin podatkov, potrebnih za usposabljanje modelov umetne inteligence. Blackstone sprejema previdno strategijo in oblikuje
31 januarja 2025
1 3 4 5 6 7 13