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2024 年香港英国商会峰会会后报告副本
感谢您参加 2024 年香港英国商会峰会：创新与繁荣。我们非常感谢您的慷慨支持，使峰会得以举办。我们收到了大量与会者的赞赏，他们对于峰会所涵盖的主题、演讲者的高质量以及整体体验表示赞赏。峰会的主题是创新和技术在塑造香港成功未来方面的作用。主旨发言人包括香港特区行政长官李家超和中国外交部驻香港办事处特派员崔建春。崔特派员发表了开幕主旨演讲，强调了创新和技术带来的长期、深远机遇，为接下来的活动奠定了积极和前瞻性的基调。香港特区行政长官李家超在峰会结束时强调了香港的全球贸易潜力以及香港致力于营造有利于创新和可持续发展的环境。他重申了公共和私营部门合作推动经济增长和确保香港——亚洲国际都会——在全球舞台上保持竞争力的重要性。峰会涵盖了围绕金融科技和数字银行的实用策略，以保持香港作为全球金融中心的地位，房地产的可持续发展，以及包括健康科技和生物技术在内的新兴行业的创新。我们还强调了跨境合作以及粤港澳大湾区创新和新技术的不断增长的机会。我们相信峰会上讨论的主题为我们举办更多活动以及支持我们与香港和内地政府的持续对话提供了一个很好的平台。我们希望您能继续与我们一起参与这一对话。本报告包括出席人数、社交媒体印象、EDM 平均打开率等详细信息。从数据中可以清楚地看出，峰会吸引了广泛的受众。我们期待未来再次与大家合作。Paul McComb 香港英国商会执行董事
英语概念注释_9 sharjah创新者商会奖
沙迦大学与沙迦商会和行业合作，很高兴地宣布，第9届沙迦商会为创新者的病房开放，该病房是第十届国际创新与企业家论坛的伞。论坛和奖项的目的是通过使他们能够识别影响我们社会的重要问题并创建创新解决方案，从而将创新文化和创业思维纳入到年轻人中，从而将创新的解决方案转变为企业家企业。
机器学习方法可以预测2024 NBA冠军的获胜者
预测NBA冠军的获胜者变得越来越重要，因为有大量数据，联盟的受欢迎程度正在提高。这项研究调查了机器学习的技术，以预测2024 NBA Champi-horship的获胜者。使用和评估三种方法 - 随机森林回归，SVR和线性回归。该过程包括从篮球参考中删除数据，然后分析和选择功能。调查结果表明，根据每个模型，领先的投影团队为2024年，随机森林回归显示了最佳预测。对功能重要性的分析强调了关键的预测指标，例如团队质量评级和球员绩效指标。该研究强调了机器学习在预测运动结果中的能力，并指示了额外研究的领域以改善预测。
Chamberlain Wi-Fi 车库门开启器用户指南
1. 阅读并遵循所有安装警告和说明。2. 只能在正确平衡和润滑的车库门上安装车库门开启器。未正确平衡的门可能无法在需要时反转，并可能导致严重伤害或死亡。3. 在安装开启器之前，必须由经过培训的门系统技术人员对电缆、弹簧组件和其他硬件进行所有维修。4. 在安装开启器之前，请禁用所有锁并移除连接到车库门的所有绳索，以免缠绕。5. 尽可能将开启器安装在离地面 7 英尺（2.13 米）或更高的地方。6. 将紧急释放装置安装在伸手可及的地方，但至少离地面 6 英尺（1.83 米），并避免与车辆接触，以免意外释放。7. 未经指示，切勿将车库门开启器连接到电源。 8. 安装或维修开门器时，切勿佩戴手表、戒指或穿宽松的衣服。它们可能会被卡在车库门或开门器机构中。
变色龙：一种用于检索的语言模型的异质和分解加速器系统
检索授权的语言模型（RALM）将大型语言模型（LLM）与矢量数据库结合在一起，以检索文本生成期间的上下文知识。这种策略即使使用较小的模型也有助于产生令人印象深刻的发电质量，从而通过数量级来调查计算需求。为了有效而灵活地为Ralms提供服务，我们提出了Chameleon，这是一种杂项加速器系统，将LLM和矢量搜索加速器集成在分解的体系结构中。异质性在推理和检索方面有效地提供了有效的服务，而分类允许独立缩放LLM和向量搜索加速器来满足各种RALM要求。我们的变色龙原型在FPGAS上实现了向量搜索加速器，并将LLM推理分配给GPU，并用CPU作为群集坐标。与混合CPU-GPU架构相比，在各种RALMS上进行了评估，延迟降低2.16倍，吞吐量的延迟3.18倍。有希望的结果为采用异质加速器的方式铺平了道路，不仅是LLM推断，而且还可以在未来的RALM系统中进行矢量搜索。
Hanlin“ Asher” Mai-伊利诺伊大学Urbana -ChampaignHanlin“ Asher” Mai-伊利诺伊大学Urbana -Champaign
Rivian Automotive, Inc. Jan – Aug 2023 Machine Learning Intern Champaign, IL • Added new capabilities to optimize real-time image processing in Advanced Driver-Assistance System (ADAS) models • Generated random neural network test cases with respective inputs and outputs using PyTorch • Built end-to-end testing pipeline with Gitlab CI/CD on various deep-learning Models for Rivian hardware platform Synchrony Financial May 2021年至2021年12月，新兴技术实习生 - 信贷创新团队冠军••分析积极的信贷线增加策略，并使用python迁移策略以迁移到企业数据上•验证该策略在迁移之前和之后通过运行模拟和测试研究项目卷积的神经网络和量化fpga for fpga for flun of 202222222222222222年度验证策略相同国家超级计算申请中心
