英国Smart Trade Technologies报告称,其24财年的营业利润增长了100%

币界网Xuất bản vào 2024-08-19Cập nhật gần nhất vào 2024-08-19

币界网报道:

英国外汇(FX)和固定收益软件开发商Smart Trade Technologies发布了2024财年的业绩,显示营业额、收入和利润均有增长。营业利润达到220万英镑,比去年报告的水平翻了一番。

Smart Trade Technologies报告称,截至24财年,其业绩表现强劲

在提交给英国公司注册处的最新报告中,Smart Trade Technologies UK Limited将截至3月31日的2024财年(FY24)的强劲业绩归因于欧洲和英国活动和销售势头的增加。

报告显示,该公司的营业额接近1800万英镑,比1550万英镑增长了16%。由于销售成本稳定在1400万英镑以下,如前所述,这转化为毛利润和营业利润的增加。

最终净利润为220万英镑,比2023财年报告的130万英镑增长了69%。这标志着又一年的净利润,比两年前的净利润仅为20万英镑增长了1000%。

该公司的资产也有所增加,从190万英镑增长到290万英镑。

最近,SmartTrade Technologies成功地将其私有云服务扩展到瑞士苏黎世,以满足客户对增强托管服务日益增长的需求。托管服务是指经纪商技术栈的位置。这是经纪公司最关键的要素之一,有助于防止公司因无法降低延迟风险而亏损。由于金融市场的波动速度,经纪商或交易所传统上非常容易受到延迟套利的影响。外汇经纪商的传统数据中心位置都集中在Equinix全球各地的设施中。世界上最重要的数据中心是什么?Sin Hosting指的是经纪商技术栈的位置。这是经纪公司最关键的要素之一,有助于防止公司因无法降低延迟风险而亏损。由于金融市场的波动速度,经纪商或交易所传统上非常容易受到延迟套利的影响。外汇经纪商的传统数据中心位置都集中在Equinix全球各地的设施中。世界上最重要的数据中心是什么?Sin阅读本条款和欧洲大陆的灾难恢复服务。

此次扩张是与Equinix合作实现的,加强了SmartTrade的全球基础设施,增加了伦敦、纽约和东京的现有站点,并进一步表明了该公司为关键交易和支付系统提供弹性和地理多样性解决方案的承诺。

其他财务业绩

其他几家公司最近也提交了他们的FY24报告。其中之一是Beeks Financial Cloud Group plc(AIM:BKS),该公司宣布了截至2024年6月30日的财政年度的初步财务业绩,并指出收入增长和经常性收入增加。

云计算和连接性连接性连接性被定义为用于将设备相互连接的术语。在大多数情况下,这是指计算机网络,更具体地说,包括网桥、路由器、交换机、网关和服务以及本地网络。连接可以指简单的形式,例如将家庭或办公室连接到互联网,甚至将数码相机连接到计算机或打印机。随着金融科技和大数据收集的发展,金融连接具有了新的含义。连接被定义为用于将设备相互连接的术语。在大多数情况下,这是指计算机网络,更具体地说,包括网桥、路由器、交换机、网关和服务以及本地网络。连接可以指简单的形式,例如将家庭或办公室连接到互联网,甚至将数码相机连接到计算机或打印机。金融连通性随着金融科技和大数据收集的增长,连通性具有了新的意义。阅读本条款金融市场服务提供商表示,其24财年的收入预计将比上一年增长约27%。该公司的年度承诺月度经常性收入(ACMRR)达到2800万英镑,比上一财年末报告的2380万英镑增长了18%。

与此同时,与上一财年相比,日本Monex集团在2024财年的净利润增长了近850%,达到315亿日元。与此同时,营业收入增长了20%,达到668亿日元。

Nội dung Liên quan

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

Vừa qua, DeepSeek V4 đã được cập nhật với framework giải mã suy đoán mới là **DSpark**, giúp tăng tốc độ suy luận lên tới 80%. Cốt lõi của bản cập nhật này là framework **DSpark**, một kỹ thuật giải mã suy đoán được triển khai trên DeepSeek-V4-Pro hiện có để tăng tốc độ suy luận, chứ không phải là nâng cấp kiến trúc mô hình. DSpark giải quyết các điểm nghẽn về độ trễ và thông lượng trong môi trường sản xuất, đặc biệt ở các tình huống có tải cao. DSpark kết hợp hai cải tiến chính: 1. **Kiến trúc sinh bán tự hồi quy (Semi-Autoregressive Generation)**: Giữ lợi thế về thông lượng cao của mô hình phác thảo song song, đồng thời thêm mô-đun nối tiếp nhẹ để mô hình hóa mối quan hệ phụ thuộc giữa các token, giúp giảm thiểu tỷ lệ chấp nhận suy giảm. 2. **Xác minh theo lịch trình độ tin cậy, nhận biết phần cứng (Confidence-Scheduled Verification)**: Một "đầu độ tin cậy" (Confidence Head) được sử dụng để đánh giá xác suất tồn tại của mỗi token phác thảo. Hệ thống điều phối sẽ xác định độ dài xác minh tối ưu một cách linh hoạt dựa trên đặc điểm tải và phần cứng, chỉ phân bổ tài nguyên tính toán cho những token có khả năng được chấp nhận cao nhất. Trong các thử nghiệm trên nhiều lĩnh vực như suy luận toán học, tạo mã và hội thoại, DSpark vượt trội so với các phương pháp tiên tiến hiện tại như Eagle3 và DFlash. So với cơ sở sinh token đơn trước đó (MTP-1), DSpark đã **tăng tốc độ phản hồi cho người dùng từ 57% đến 85%** (tuỳ thuộc vào việc sử dụng mô hình Flash hay Pro) trong khi vẫn duy trì cùng tổng thông lượng. Cùng với DSpark, DeepSeek cũng công khai mã nguồn **DeepSpec**, một bộ công cụ toàn diện để đào tạo và đánh giá các mô hình phác thảo cho giải mã suy đoán. DeepSpec cung cấp một đường ống công việc tiêu chuẩn bao gồm chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và đánh giá, hỗ trợ nhiều thuật toán (DSpark, DFlash, Eagle3) và mô hình mục tiêu (hiện tại là Qwen3 và Gemma).

marsbit5 giờ trước

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

marsbit5 giờ trước

Cách mà thần đồng Karpathy sử dụng Claude, hóa ra là như thế này?

Andrej Karpathy, một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI, được cho là đã sử dụng một tệp CLAUDE.md cá nhân để hướng dẫn Claude - công cụ AI lập trình từ Anthropic - hoạt động hiệu quả hơn. Dù tính xác thực của tệp này chưa được kiểm chứng, nhưng nội dung của nó phản ánh chính xác những nguyên tắc Karpathy thường chia sẻ. Tài liệu này đưa ra các quy tắc then chốt để tránh những lỗi phổ biến khi AI viết code. Trọng tâm bao gồm: **Đọc kỹ code hiện có** trước khi viết mới để đảm bảo tính nhất quán; **Suy nghĩ thấu đáo** về yêu cầu và các phương án triển khai trước khi bắt tay vào code; **Giữ mọi thứ đơn giản nhất có thể**, tránh thiết kế thừa và chỉ xử lý những vấn đề thực sự tồn tại; **Sửa đổi một cách "phẫu thuật"**, chỉ thay đổi phần cần thiết và tuân thủ phong cách code sẵn có của dự án. Các hướng dẫn khác bao gồm việc luôn **xác minh code** bằng kiểm thử, làm việc **theo mục tiêu rõ ràng**, **gỡ lỗi có phương pháp**, thận trọng khi thêm **phụ thuộc mới**, và **giao tiếp hiệu quả** về những thay đổi. Tài liệu cũng chỉ ra các "mẫu thất bại" thường gặp như làm quá nhiều việc cùng lúc, tạo ra sự trừu tượng hóa không cần thiết, hoặc lạc quyết định ban đầu. Về cơ bản, những nguyên tắc này nhằm biến Claude từ một thực thể tạo code chung chung thành một trợ lý lập trình thực sự hiểu ngữ cảnh, tuân thủ dự án và giảm thiểu nhu cầu viết lại code. Dù tệp gốc có phải của Karpathy hay không, các nguyên tắc này được cộng đồng đánh giá cao và đã có dự án trên GitHub tổng hợp chúng, được cho là giúp giảm tỷ lệ lỗi code do AI tạo ra một cách đáng kể.

marsbit7 giờ trước

Cách mà thần đồng Karpathy sử dụng Claude, hóa ra là như thế này?

marsbit7 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片