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网络港欢迎2025-2026的预算
Cyberport主席Simon Chan表示：“预算通过以技术创新为核心引擎来推动经济发展，为香港的未来奠定了基础尽管对公共资源进行了财务压力，但HKSAR政府仍然坚定地支持I＆T部门，引入了倡议，这些计划全面增强了整个产业链中的I＆T生态系统。许多这些举措已被广泛实施并受益。网络港的AI超级计算中心（AISC）去年正式开始运营，并根据AI补贴计划（AISS）批准了五个项目。作为香港的数字技术旗舰和AI加速器，网络港将与政府紧密合作，以实施其发展策略。通过利用AISC作为核心引擎来建立一个全面的AI生态系统，我们旨在提升香港在各个领域的研发能力，吸引来自世界各地的I＆T才华和初创企业，并利用该市在基本研究和国际化方面的优势。这将有助于实现将香港转变为AI和I＆T国际枢纽的愿景。”
Q4
我们仍然认为，经济衰退的几率比大多数投资者想象的要高。货币政策的收紧始于2022年，通货膨胀率仍然超过美联储的2.0％目标，这意味着美联储将很快不愿意放松。同时，过去两年中的联邦预算赤字平均约占GDP的6.5％，考虑到美国不在战争中，并且在同一时间内平均失业率约为4.0％。我们认为，与几年前相比，这些赤字已暂时掩盖或隐藏了经济最终会从货币政策加剧中感到的痛苦。现在，在短期内，减少政府支出，例如“绿色能源”和医疗补助可能会暂时降低经济增长。然而，与此同时，第四季度经济持续增长。高科技行业和其他地方的创新者和企业家一直在克服政府的障碍，无法推动经济前进。，如果华盛顿的新政府迅速进行开采，那么这很有可能会继续。在第四季度本身，我们估计，实际GDP的年龄为2.8％，主要是由于消费者支出的增长所致。（该2.8％的估计尚未确定；周二有报道耐用商品，周三有关国际贸易和库存可能会导致调整。）消费：自动销售在第四季度的年龄为26.4％，是当年最快的速度，而“真实”（经通货膨胀调整）的零售销售不包括汽车以1.2％的1.2％的价格攀升。真正的服务支出的速度为2.3％，使我们对实际消费者在商品和服务上支出的估计，合计为3.1％，为真正的GDP
融化：材料意识到...
我们介绍了一种新型的持续训练方法，即M elt（在E RIA L S-WARE继续前降雨中），该方法专门设计用于有效地适应材料科学的预训练的语言模型（PLM）。与以前仅着眼于构建领域特异性语料库的适应策略不同，鉴于材料科学语料库具有与其他领域不同的特征，因此全面考虑了语料库和培训策略。为此，我们首先通过构建语义图来从科学语料库中构建一个综合的材料知识库。杠杆作用，我们将课程整合到适应过程中，该过程始于熟悉和广义的概念，并逐渐朝着更加特殊的术语迈进。我们进行了各种基准测试的广泛实验，以验证M ELT的效率和一般性。一项综合评估令人信服地支持M ELT的强度，与现有的持续预训练方法相比，表现出了卓越的表现。对MELT的深入分析还表明，与现有的适应方法相比，MELT可以有效地代表材料实体，从而高出了其在广泛的材料科学1中的广泛适用性。
Tokio Marine Group在FY2023中继续实现“碳中性”
能源和绿色电源证书的排放。TMHD要求中央电力行业研究所通过红树林对CO 2的评估和计算，并收到了评估报告。此外，关于该报告，TMHD要求第三方（Ernest＆Young Shinnihon LLC）按照根据特殊实用指南4400“根据协议的程序进行的实用准则”（日本认证公开会议研究所的特殊实用指南）执行商定的程序。结果，Tokio Marine组评估了CO 2的吸收和红树林种植的固定作用。co 2组织边界，活动边界，计算方法和CO 2排放因素的排放计算指的是“ ISO14064-1”和“强制性温室气体会计和报告系统”，基于“促进全球变暖的对比度（全球变暖对抗法）的行动”。 “通过红树林去除”是指使用森林水槽进行商店CO 2的清洁开发机制（CDM）的方法。*6反映CO 2减少效果22,516吨由于绿色电力购买等。*7类别1：购买的商品和服务（纸张使用），类别3：燃料与能源相关的活动而不是
强劲的基础利润增长，同时显著去杠杆，邮轮和旅游业务继续保持增长势头，但市场状况影响了保险
由于这些情况，我们定价行动的有效性受到抑制，今年前六个月所有产品的保单销售额为 70 万份，比上一时期的 80 万份低 13%。虽然这在一定程度上是意料之中的，因为去年可续保的保单数量下降，但艰难的市场条件加剧了这种情况。这些市场条件影响了我们的综合汽车和家庭客户保留率，该保留率在此期间为 76%，比上一时期的 84% 低 8 个百分点。因此，截至 2024 年 7 月 31 日，所有产品的有效保单总数为 140 万份，比去年同期低 13%。每份保单的利润率略高于上一时期，为 58 英镑，而上一时期为 56 英镑。
在Q4中持续强大的动力，升级到完整...
•喜欢（'lfl'）收入增长[1]的第四季度增长了3.7％，同比增长24财年LFL收入增长，也增长了3.4％。该集团预计将报告24财年的收入为18亿英镑。Q4 LFL量性能令人鼓舞，鉴于遇到的一些季节性因素，几乎所有类别都经历了LFL量的增长。 •第四季度的利润转化率提前了我们的预期，该集团现在预计24财年调整后的营业利润将领先于当前的市场预期[2]，范围为9500万英镑至9700万英镑。 这是由于持续着重于提高投资组合，其他商业计划的回报以及提高关键领域的运营效率（例如劳动力和浪费）在我们网络中的运营效率的结果。 •我们关键的整个集团范围内的技术转型计划现已建立得很好，我们调整后的运营利润范围受到与该项目相关的H2 FY24的250万英镑的影响，该项目将被视为特殊项目，而不是运营费用。 •该小组继续驱动强劲的现金流并加强其资产负债表。 净债务（不包括租赁负债）约为1.48亿英镑（23财年：1.54亿英镑），EBITDA的净债务（按融资协议衡量）预计将处于该集团中期目标范围的下端1.0x -1.5倍。Q4 LFL量性能令人鼓舞，鉴于遇到的一些季节性因素，几乎所有类别都经历了LFL量的增长。•第四季度的利润转化率提前了我们的预期，该集团现在预计24财年调整后的营业利润将领先于当前的市场预期[2]，范围为9500万英镑至9700万英镑。这是由于持续着重于提高投资组合，其他商业计划的回报以及提高关键领域的运营效率（例如劳动力和浪费）在我们网络中的运营效率的结果。•我们关键的整个集团范围内的技术转型计划现已建立得很好，我们调整后的运营利润范围受到与该项目相关的H2 FY24的250万英镑的影响，该项目将被视为特殊项目，而不是运营费用。•该小组继续驱动强劲的现金流并加强其资产负债表。净债务（不包括租赁负债）约为1.48亿英镑（23财年：1.54亿英镑），EBITDA的净债务（按融资协议衡量）预计将处于该集团中期目标范围的下端1.0x -1.5倍。
处理辐射：COVID 199的状况及其对个人和社会的持续影响
PCC报告已知和未知数：SARS-COV-2是一种新型病毒，在我们一生中以前所未有的规模开始感染全球各地的人们。PCC报告指出，截至2022年8月，根据加拿大统计局的数据1，加拿大成年人超过100万成年人经历或正在经历了长期症状。其他关键发现包括严重程度和持续时间的各种症状，也称为“ Covid-19（PASC）的长期或急性后续签后遗症”。患有PCC的人是成年人，通常是有年轻家庭的妇女。PCC症状因类型，严重性和持续时间而异，在大多数情况下，PCC影响了儿童工作和护理的能力。引用的危险因素包括女性，急性Covid-19的严重程度以及反复的SARS-COV-2感染。受PCC影响的人报告说，在驾驶健康和社会系统（包括残疾保险）时，面临不屑一顾，污名，缺乏知识和不足的支持。
Trinity-Biotech 提供有关持续更新...
爱尔兰都柏林（2024 年 9 月 9 日）——Trinity Biotech plc（纳斯达克股票代码：TRIB）是一家商业阶段的生物技术公司，专注于人类诊断和糖尿病管理解决方案，包括可穿戴生物传感器，今天提供了其葡萄糖生物传感器技术持续开发的最新进展。今年早些时候，Trinity Biotech 获得了一项欧洲专利（EP3703565），该专利是一种新方法，可提高留置传感器（例如葡萄糖生物传感器）的性能。最近对该专利工艺的测试证实了其在提高 Trinity Biotech 葡萄糖生物传感器性能方面的有效性。Trinity Biotech 打算利用这一突破性工艺来稳定和改善其下一代连续血糖监测仪 (CGM) 技术中葡萄糖生物传感器的功能。
20240822 MSC Item 05 继续改革以改善稀缺定价和价格形成 (MSC-2019-1)
• OMS WG 赞赏 MISO 对此请求的接受，这一点从 7 月 9 日 MSC 上的演示中可以看出。MISO 提议的断路器机制和相关排序似乎是一种结构合理且有根据的手段，可以保护最终用户免受 MISO 提议的 10,000 美元/MWh VOLL 的长期影响
在生成无监督的域适应中，持续预训练的有用是如何有用的？
最新的规模突破使强大的生成语言模型的出现以及通过将这些模型调整为各种任务的能力，可以通过将它们投入到提示或指令中。在这种景观中，无监督的域适应性（UDA）或利用从标记的源域到未标记的目标域的知识的问题已被遗留下来，最近仍在解决犯罪性犯罪分类的最新UDA方法。特别是，在生成环境中探索了两种流行的UDA方法，涉及持续的预训练（CPT）和学习域的不变表示形式。在这项工作中，我们评估了CPT对生成UDA的实用性。我们首先进行经验评估，以衡量CPT和强大方法之间促进域的权衡。我们进一步评估了CPT的质量扩展到不同体系结构，调整方法和数据制度的程度。然后，我们通过研究其在目标域上的分类性能在多大程度上使CPT的使用。最后，我们试图了解CPT改善未标记目标域上的分类性能的机制。我们的发现表明，该模型暗中学习了下游任务，同时预测掩盖的单词可以为该任务提供信息。我们的工作将UDA研究的主体与教学调整联系起来，从而朝着更广泛的现代语言模型迈出了第一步。我们的代码可在https://github.com/uppaal/ cpt-generative-uda上找到。