Fialda Web Terminal, nền tảng giao dịch chứng khoán All-in-One, social trading platform, mạng xã hội chứng khoán số 1 Việt Nam, nơi chia sẻ ý tưởng và kiến thức đầu tư chứng khoán, kết nối với cộng đồng đầu tư chứng khoán sôi động nhất Việt Nam. Fialda là công cụ hỗ trợ đầu tư chứng khoán All-in-One trên nền Web, cung cấp cơ sở dữ liệu tài chính, chứng khoán, tin tức, hồ sơ doanh nghiệp, dữ liệu giá real-time chính xác, đầy đủ và hệ thống nhất Việt Nam. Fialda cung cấp các công cụ/tính năng: bảng giá chứng khoán siêu nhanh, giao dịch chứng khoán phái sinh, lọc cổ phiếu thông minh, F-Data, FData, dữ liệu phân tích kỹ thuật, dữ liệu PTKT, cập nhật dữ liệu AmiBroker, cập nhật dữ liệu Metastock, AmiBroker Plugin, cập nhật dữ liệu Forex, Cảnh báo cổ phiếu real-time...dựa trên công nghệ 4.0 Big Data và AI

Cung cấp giải pháp truyền thông, dịch vụ thông tin tài chính, dữ liệu thị trường cho các nhà đầu tư cá nhân & tổ chức, doanh nghiệp Việt Nam và Thế Giới.

Phát triển các giải pháp giao dịch thông minh, chuyên sâu, được robot hóa dựa trên nền tảng công nghệ mới nhất AI & Big Data.

Tạo dựng một môi trường kinh doanh số, nơi tất cả mọi người đều có cơ hội phát triển sự thịnh vương cho bản thân.

Xây dựng một cộng đồng kết nối toàn bộ nhà đầu tư với chuyên viên môi giới, chuyên gia và doanh nghiệp.

Fialda Web Terminal

Fialda là Kênh thông tin chuyên sâu về các lĩnh vực kinh tế, tài chính & chứng khoán được cập nhật liên tục, chính xác và đầy đủ nhất Việt Nam áp dụng công nghệ 4.0 AI & Big Data. Tin tức và sự kiện doanh nghiệp được cập nhật liên tục. Thông tin về các giao diện cổ đông nội bộ, nhận định thị trường, phân tích chứng khoán qua lăng kính kỹ thuật, thông tin nhịp đập thị trường được cập nhật đầy đủ, liên tục và chính xác.

Giữa khung cảnh núi non trùng điệp của huyện Vũ Phong, tỉnh Hồ Bắc, vẻ đẹp hiểm trở của miền trung Trung Quốc che giấu một sự thật kéo dài hàng thập kỷ đó là địa hình gồ ghề, rừng núi dày đặc và vô số đứt gãy địa chất khiến khu vực gần như bị cô lập. Phát triển kinh tế bị hạn chế, giao thông khó tiếp cận và nhiều cộng đồng gần như tách biệt với thế giới bên ngoài.

Nhưng một “lực lượng” mới đang từng ngày thay đổi thực tại đó, không chỉ bằng thuốc nổ và dàn khoan, mà bằng cả thuật toán và dữ liệu.

Hầm đường sắt Dương Thôn, thuộc tuyến đường sắt cao tốc thiết kế cho tốc độ 350 km/h, vừa trở thành hầm cao tốc đầu tiên trên thế giới có phương án thi công do AI quyết định, trước khi con người triển khai. Đây được xem là dấu mốc quan trọng trong cuộc đua AI toàn cầu, khi trí tuệ nhân tạo lần đầu được đặt niềm tin ở một công trình liên quan trực tiếp đến an toàn và rủi ro địa chất cực lớn.

Vũ Phong nằm trong dãy Vũ Lăng là một trong những khu vực phức tạp nhất về địa chất ở Trung Quốc, với cảnh quan karst, núi đá vôi, khe nứt sâu, sông ngầm và lớp đá biến đổi liên tục. Hơn 120 di tích địa chất đã được ghi nhận tại đây, từ hang động, hố sụt đến các cột đá sắc nhọn. Đào hầm tại khu vực như vậy là thử thách lớn, vì chỉ cần sai lầm trong vài mét cũng có thể dẫn đến sập hầm, ngập nước hoặc trì hoãn thi công hàng năm trời.

Dự án đào hầm đường sắt cao tốc ở miền Trung Trung Quốc được AI đưa ra quyết định thi công thay vì con người.

Trước đây, quyết định lựa chọn phương pháp đào - nổ toàn mặt, đào phân tầng hay phương pháp CD siêu thận trọng, chỉ thuộc về những kỹ sư kỳ cựu với hàng chục năm kinh nghiệm. Nhưng tại Dương Thôn, quyết định đó do AI đưa ra.

Hệ thống AI được phát triển bởi các nhà nghiên cứu của Tổng công ty Khảo sát & Thiết kế Đường sắt Tư Nguyên, Trung tâm Nghiên cứu Công nghệ Đào hầm Dưới nước và Đại học Địa chất Trung Quốc (Vũ Hán).

Để đào tạo mô hình, nhóm nghiên cứu tạo ra cơ sở dữ liệu khổng lồ gồm 1.700 đoạn hầm từ 251 tuyến đường sắt cao tốc trên khắp Trung Quốc. Mỗi đoạn chứa 19 yếu tố then chốt bao gồm loại đá, mực nước ngầm, vị trí đứt gãy, chiều sâu vùi, hướng tuyến, khoảng cách cửa hầm…

Theo bài báo khoa học công bố ngày 5/11, đến cuối năm 2024, Trung Quốc đã vận hành 18.997 hầm đường sắt, trong đó có 4.917 hầm cao tốc, tạo ra kho dữ liệu thiết kế lớn nhất thế giới.

Mô hình học sâu ACmix, tăng cường bởi cơ chế tập trung và hàm Focal Loss, giúp AI nhận diện tốt hơn các tình huống hiếm nhưng nguy hiểm. Khi chạy dữ liệu thực địa từ tuyến Dương Thôn, AI phân chia hầm thành hàng trăm đoạn nhỏ và đề xuất phương án thi công tối ưu cho từng đoạn.

Độ chính xác đạt 89,41%, vượt qua các mô hình truyền thống như Random Forest hay SVM gần 3 điểm phần trăm. Đặc biệt, AI nâng khả năng dự đoán vùng nguy hiểm cần phương pháp CD từ gần 0 lên 64%.

Trong khi Trung Quốc xây dựng liên tục các tuyến cao tốc 350 km/h, Mỹ đến nay vẫn chưa có tuyến nào đạt tốc độ tương đương, với Acela, tuyến nhanh nhất, chỉ đạt tối đa 240 km/h.

Sự khác biệt không chỉ ở tốc độ, mà còn ở mức độ ứng dụng AI vào hạ tầng. Tại Trung Quốc, AI không phải là “thí nghiệm công nghệ”, mà được đưa vào hàng loạt dự án cấp quốc gia như tuyến Tứ Xuyên - Tây Tạng hay chuỗi đập siêu lớn trên sông Yarlung Tsangpo.

Ở dự án Dương Thôn, kế hoạch do AI đề xuất được các kỹ sư cao cấp phê duyệt rồi tích hợp vào hệ thống mô hình thông tin công trình (BIM). Các khuyến nghị của AI trở thành metadata dẫn đường cho thiết bị và công nhân theo thời gian thực.

Dự án không chỉ là chiến thắng của một thuật toán. Nó cho thấy AI đã đủ khả năng đảm nhận các nhiệm vụ đòi hỏi kinh nghiệm, trực giác và hiểu biết địa chất mà trước đây chỉ con người mới có thể xử lý.

Theo nhóm nghiên cứu, phương pháp này có thể được triển khai ở nhiều quốc gia đang phát triển, nơi địa hình hiểm trở và thiếu nhân lực kỹ thuật cao.

Theo SCMP

Trang chủTổng hợp thị trườngThị trường HSXThị trường HNXThị trường UPCOMTin tức mới nhấtTin tức phổ biếnTin tức chứng khoánTin tức tài chính & ngân hàngTin tức bất động sảnTin tức kinh tế vĩ môTin tức doanh nghiệpTin tức thế giớiTin tức từ cộng độngWatchlistPortfolioPhân tích kỹ thuậtBảng giáCổ phiếu A-ZLọc cổ phiếuPhái sinh & Chứng quyềnCảnh báoTổng hợp thống kê thị trườngCổ phiếu trọng yếuCập nhật kết quả kinh doanhBáo cáo & DownloadTổng hợp báo cáo phân tích quýVNINDEXVN30VNXALLSHAREHNXINDEXHNX30UPINDEXFTMDICHTETMXPHHARTAGFFHSPCTTCXVC1CFVNHCTCLDNHVNEVFRQSTHEMHDOTABHMHMTLGLWHAVMBBVITPNTCKAQNTPFLDSPCHPTDMSHBTMTSRFDDHHSPPMTCDHVE3AGRKSQTNTLCGYBCSKNCX8HFXTDHTV6TNIDFFHACACLPATMICTCRGEENTPBMVFUETCC50AVCCLGPECCPIHLTTHUDCMVUABVGSDDVEADVGDNLBTWNSHACVWCSLIXDTKFPTBHPSTPDXVBBTKKCNLGVTBMCDPVLEVGSIPTHGDMCPWAFUESSV50LBMTCKNTTDLTSHNPMPDXPVPIC32BBCSTSHLDOGCTINNCGASTTIXHKBILSPRTREEKIPVLWQNSVNIIJCTBRICNLBEDRHMASCIGDS3PJTVSASDBTT6VPSLECCDONBEDNNSPISJCVTPHT1VHHVIWDTALMHPMSVCASVCSCGHSVTL4PMGHTTBRCHAFDDMHHRHCBVE2VCXDNPBTTDMSTIDCC1CHSVGVKLBCTNDC4KHLVECBMJEICMTVPVOHLCTB8BTSHPMTVPHMCHNIRATPISONENLSHMGSKGHD2FUEBFVNDNVBGH3HAIGSPVSTMPCSCOTRCDRLHVNSZCSNZPICDQCL12DRCHUTKTSAG1AMVKDCVIGSDCTVBMCFSDVCARTTZPROBHABIIDGTTCDSBGATSPIAGMCHESPLCSDYASANBPTOTAPSISGPCCSACBMCSCCDBTMSBEFINAGNVTKTCCRCTSTCMTPTDOCBVTSCMIELCCETPVMS72APPNO1KCECNNCCCSJFCMDVSMCLCLAWIDCVIHCI5TIEHIGVPHTR1HVTHU4FUETPVNDVMTSGCXMPHAGTBTBHHBMPVDGCTDDVTVSCMSNTLGGILSGDGVRDHGTVSIPADCSPTXNHTTTDDM7ABBHLYKHPVEOFBSITA9DGWCMGAPTFUEMAVNDSHXL14VQCDC2CCVVLGVNSMIGCCLPSIVCICDRPGVPPTQNPQHDBVLMGGLSGHSICE1DHCTMCTTHTETCMSINNATBARMBVSL63ICFSHGVHCNAWABRGHCMSTBICSAFTBDBABIDJTVGVGIWSBUNIPVGMVCL35PTMBSCD17NBBFICDCRPPSHARVTDBGWASPTISTC6XDCEINPVTTKASDJIHKDZMSD7CTXITQLTGGCBBMDABCVW3TPBNAUYEGQTCCIDCNAACEPVSMIETNPCPAVC9POWPTNC21ABIPTVMFSKDHGLTVTAS99HNRLDGCTBCADPPPLQNCOMTNBHU1POTCQTSZEBTBCRVPEGSD5SVTPJCBTVPLADBDTOSDP1VTXBT1CTSDPCSDXVC6DTIMVBPDRTNMTSJPGSCTWPIVTJCSAVCCMHC3TNHAASDTPBVHPTSINGVPCVCPFDCSLDFOCSSNMSHTCBPMCSGRFUEKIVNDHVACIIGABMTHHSLACMTLTSJGSEBUDCHRTNJCSFISCSDTLHVGPVECTCSC5CHCEVECCIBSHMTBHLBSHIEIDS55DGCSGBTBBIOPBPHAHTDGPDBHDASZLUTTDTESMTFBCMTCPSHAAASPMGCFBLTTTGUSDKDMSHEHNBCMNVTJCMFAAMLMICCRVNPNSSPSBSDAQHWNCTPVRHCDMTSBTUDAGPMWFUESSVFLHNAPGCORSSSCBNACEGPLEDPGVBCHHNASGHUGLIGMELADCVHESQCV15BPCBQPVGRUPCCANVDBHECHLACKGHGMVTVGERSGPBQBH11VTILCSCABTCOAMENHHPETPXMGSMSGTVFCLPTHANOCHBNWVCMAIGPOBBMSSCDDHPDHTSBVTPSTA3DHATTBCLMB82BHKGICNSLRGGDPMDAEKMTSB1ADPPDVNVPPVASSFX20PEQBCONRCHBHTV1NVLMRFHDBAGGVGPM10NABHJCPNJVWSBHNTPPSALTVNSTKCTFBRRDP3STHIRCLLMNHATVAPXIPXASBLS4AHBCTSDCEOVE4SASSHCCATSBBCCAPNCTIPIBCHRBTHTFUEABVNDSBTLTCMMLCRETALNHVBCMHAPNQBVNFHWSLAIITSADGUCTYBMC69AVGSJMMTPHMDHTCPGTSEASIDVHLL40VNHSVNCT3NXTLDPSD4QBSABWTAWQCGECONHPDCFFHNAAVDPHHSMKWACC4DRGCMKLUTTSGVE1SFNVTEKTWHU3VC5HCIPSWSPHVCSFLCSJSMQNBWASTWTCHNDWBMNST8EPCVCCTRSSGNTTSHATINCDDGSCYPHCHVHTLPCNCNDFVVNNSCHPPNNTDNATV4HFCD11ISTBSTPHNCH5CENAFXLAFHOTCMMTNVHPGDVCTDTTNACMVSDTDSTGDTTH1VMSSTBSDGE29VSIPMJHC1TIGFIRSSBHOMKSFHD8IDPVDPHCMSEPNKGFUCVREITIDVNQNMDGPTIBDWCKVPNPDIDFUEMAV30PX1SRCBBMBCFVNMABSBCVHFBHGTSCLSD6TPCTCWAGXKTLVNLDDBCPCL62IFSCKDMLCHQCTBWFTIRBCCQNSHPFRTVAFVMAICGLSSVXTBTNTKUVNTSSGCTISMNNEDMESVC7VSFFUEKIVFSVINCPHTMWL45GASC92VKPVMGFUEVFVNDPXSASMVRGHPIACBATGPVIVSNTVMMEDUPHBOTTRTBHCVDSTW3PITPTESVHMHLSRBVTHHHBL43PV2NOSAMDVDTGDADXSPVXVNASTGSRTL61BT6NWTTS4PNGTHNSFGEGLKHSVE8L10LO5BLWVREAPIPTHBCRE1VFVN30NSGMVNBKCMDASJDS74DSGHEVSPCNTCBIDTTPHDCV11AGPALTSGOTKGRCDNGCRICGKMAGEPVVTCIITDWSSS12AGMTSCSNCVFGDBMMWGFSOFUESSV30PXCCVNSKHLGLHNMTBCKOSSGITVTNUEDAHKSSDTDHADNBCSP2HPXBCASAPPC1TYAFRMTTLVHMBHGDANTBXV21RDPLCMHTPPWSPHSRALETFPVDNT2ONWMPTFCCTNGGTAFTSGMHDVMHNFISHMNBHNDBTHEPHTVDDVWCCPTTCNEMHIODHDFUCTVGF5EBSGPCNDCFUEFCV50C12ACGMCMBELVNXPCFHHSPSDUDJBXHBMGMCPVRCPLXDFCMBTTNSMNDPCGPSNBALHBSSBHDHNEMEECIVCBFIDVPAMZGNQTDWCVMKTEDDNEEVSCSICTAHEPHHVHHCPHPBLFVTZPDNQTPOILPTTHTLBWSTOPPLOTPHCDCABTBCGVHFRYGTMGTFCHPHSD3ILATHBC22VNZDTCSBRVDLMGRTQWMH3MCOLICVIRHEJODEHLOEIBCAPHTIPACEMGSDPDWSDXGTDFITCBBHMBNATAGTSBIGLG9HAMDTGBHIMECTVCHNGHRCTDCDCTVCRTVWLBCKHDTHMDRIFRCBFCDCLSSIMA1E12VPRSSMVNRVABNCSVNCHPDNDXSCRHGWPGBDTTFGLSIIHLRPGIPMBVSGICTVHGBVBIMPSZBHDWLPBVTOSVITARPVHSD9DTHBLIBMFRGCPCHEVFFT1PTPANTVC3KVCBCBGVTPXTSWCSSHTGGBTGVCETHPNASJVCDIGGTTVAVCAGHIICLXVSEFUEDCMIDSMAPRETLIHTVCLHPASTCMPQNAMSAPFND2VVSCTGCMCGTDAICHPTSTLPPYPDCMKPSKVPIDDC1DL1DKGDATVESFUEIP100STTVLBPJSTNCDBCPOVSCJPPEBDBCIADCGLNCNNCOPCCAVCTPSFCVXBHBDPGNPAILMCKGMVTCTCJHDGHLSVGLDASIN4LHCVHDTDBVIPVTMFITVCWXPHTELHJSSABVXPKTTGGGHHPSD2GEGVTLTTTVLADACPTOSMCSHAXLVNBWCJCCSCMHCQNUAMCPTCMQBBSAVPWFOXHPBQPHSBDQCCSBMHSGVGGDSDTDNNS2CDNTEGVGCVGSCIPLM7VLFMLSMBSTMBCTRPSLSHSTUGHPOTRVHAXDDVHU6VC2KPFKLMVLCG20CLWGMAFUCTVGF4POSILCKSHSD8DLRCBIBAXCDGTSATANGMXVTRICCXHCHASVMDVKCKSBCFMVIMDKWA32CSVSAMAVFSD1DLGBGEDLDHCTDTVTXMPTLADSCNTAPCNTBMCGHTNVOSSVGDSNVIXWTCNAVS27PHRXMCSGHTA6VNDDUSDPRDSETV2SMBSPVBSRDADAAHVBGNDPSPBBKGUSCILBIMETQNSJ1DPSX77TCTSRACSMICISTCAMPTLHNAFS96BCPX26L44PPCTDPVCFVICPBCBLNDVNMCHVE9DLMGEXSIGPLPGMDVSHBCCSIVNAPKSVTTFCMXMBGCNGCCTNDNL18DNWPGDMTGPBTMCCDOCF88PVBHPWCGVBVNHD6TVHBSLHDMTDWVCGKHGFUEVN100IBDPVYDXLMGCBBSTHWUICD2DLDWBSDVOCTGPPTBTBHDP2DDNLGMVTKNSTYTCTNWNTLVIDSBASJENTFKSDVETMEFKMRCDPAPGVPBPSEPTGVNYLHGCMPTTASZGVPGSDNFCMBSGCSTQNCBMIBMKRTBTMPLASUEMTSBBCEMIMLM3UDLPCNAPHHNPDSCDSVVBHSVDCT6VJCPXLDSHHTGMPYCYCLM8DNTJOSHDSFBAHMSPSGRCCVNBFMCTKCTV3CLLDNMDCHUMCQNWPNDTN1LCCHCCVPDTS3PPIHIDDNDVIBLKWVBBLCDTLDTRABSPHTMVTQVFSVPLNBTPPHBAFPRCUXCNACHSAGNDCTTVCTRCLBDGTTEHDPPENVDNHMRSGBBWELGCVMCMTXBTPEMSTHSFCSHHGC47ACCNETDVPKHWNTWKBCBTDKCBDIHMSRCMWMACDTBKACPOMTTNNTHMKVALVSLSSBSFCNKSTITABDTTOWSPDXDHV12VESAFGDWTDSBRSC4GMDCHUBVTGDHMPSCVGTXMDIVSPVPBSQPAPDKCSEDSDUFUCTVGF3FUEKIV30PCETMSDMNGLCIDIAATKLFNFCPANTHDANVPSPDNCHKTNDTSGSACSG36APLTD6DPPVEFDHBHVXPVCCBSBEDPCMMTAVIESCIMDFVLPSDKCK8CVTVNGQSPDOPVIFNasdaq 100FTSE 100Hang Seng FuturesKOSPI 200 FuturesKOSPIShanghaiS&P 500US Dollar IndexCAC 40Dow 30DAXNikkei 225Hang SengVinFastDAX FuturesNasdaqFTSE 100 FuturesChina A50 FuturesS&P 500 FuturesCAC 40 FuturesNikkei 225 FuturesDow 30 FuturesNasdaq FuturesChina A5041I1G6000VN30F2Q41I1G3000VN30F1QVN30F2512VN30F1M41I2G1000VN100F2M41I2FC000VN100F1M41I2G3000VN100F1Q41I2G6000VN100F2Q41I1G1000VN30F2MCLPB2503CSTB2532CMBB2520CVNM2515CSTB2536CVHM2517CVPB2528CMBB2514CSTB2530CMWG2525CMSN2517CSTB2526CFPT2511CTCB2522CVRE2521CHPG2538CTCB2507CVNM2516CSHB2510CTCB2521CVRE2511CHPG2525CVPB2511CLPB2509CVPB2512CMSN2510CVRE2518CSHB2514CVNM2517CVNM2518CVPB2522CMSN2516CVRE2515CSHB2513CSTB2535CVPB2502CMBB2511CHDB2509CACB2509CTCB2516CLPB2505CMSN2512CTPB2507CSTB2511CHPG2522CVHM2522CHPG2506CHPG2521CMWG2504CVPB2513CSTB2522CVNM2503CVIB2505CTPB2508CSHB2507CVIB2507CMWG2516CACB2515CSSB2507CMWG2523CVNM2509CSTB2524CSTB2518CHDB2506CFPT2532CHPG2539CHPG2532CSTB2521CTCB2513CTPB2510CHPG2526CMWG2515CLPB2507CVPB2517CSTB2527CTCB2509CVHM2503CSTB2528CVIC2516CHDB2508CMSN2509CACB2517CHPG2534CVIC2510CSHB2512CHDB2505CSTB2534CVPB2515CMSN2521CMWG2509CHPG2524CHPG2537CHPG2535CMBB2510CVRE2510CVIB2512CVHM2516CVHM2510CFPT2508CFPT2503CMBB2515CVIC2513CFPT2524CSHB2506CVHM2515CMSN2511CTCB2512CVRE2519CVRE2517CHPG2527CSTB2517CSSB2509CVIC2514CFPT2527CACB2514CLPB2504CVRE2524CVNM2520CFPT2516CLPB2506CFPT2520CMWG2508CVJC2506CMSN2519CMWG2513CVIB2510CACB2502CFPT2526CVJC2504CVIC2515CMBB2504CVHM2523CVRE2516CVHM2509CACB2516CVPB2531CMWG2510CMBB2513CVPB2518CVRE2513CVHM2511CMWG2517CTCB2517CVPB2527CSTB2523CVPB2520CHPG2505CVNM2523CVHM2521CVIB2508CHPG2531CVIB2513CSSB2508CFPT2505CMWG2514CVHM2519CHPG2518CMBB2505CFPT2517CSTB2512CVPB2504CTCB2520CVHM2524CVPB2529CHPG2517CVNM2521CMWG2518CTCB2523CVRE2525CMSN2514CHPG2510CMBB2507CMWG2526CSTB2520CVNM2522CVRE2512CACB2510CFPT2533CVIB2511CHPG2536CMBB2522CVHM2520CSTB2519CFPT2528CHDB2507CACB2513CTCB2504CVPB2510CVNM2519CSTB2533CVPB2523CFPT2518CHPG2528CVIC2509CMSN2518CTCB2511CHPG2533CMWG2522CVPB2525CSSB2506CTPB2503CFPT2512CTPB2506CFPT2521CMBB2523CTPB2504CVRE2526CSHB2509CVPB2530CSTB2525CVRE2522CSTB2514CLPB2508CSTB2531CVNM2513CVPB2532CFPT2510CSHB2505CFPT2515CFPT2519CSHB2508CTCB2510CMWG2519CFPT2525CHPG2523CVHM2512CVPB2519CVIB2509CSSB2505CMWG2524CMWG2520CVNM2511CTCB2515CLPB2501CTCB2518CVPB2521CVNM2514CMBB2521CSTB2515CVIC2511CTPB2509CHPG2515CMSN2520CACB2511CVPB2524CMBB2517CVJC2505CHPG2516CSHB2511CSSB2504CSTB2529CSTB2537CVRE2520CVHM2514CVPB2516CVIB2504CTCB2519CMBB2519CMWG2511CVNM2510CMSN2515CHPG2529CVPB2526CFPT2530CHPG2541CFPT2523CMBB2516CACB2512CMBB2518CVHM2518CMSN2522CVIC2508CFPT2522CTCB2514CVRE2523CHPG2540CHPG2530CFPT2513CACB2508CFPT2529CTPB2505CTPB2502CFPT2531CMBB2509CHPG2520CMWG2521CMWG2527CSTB2513