香港交易所自2013年推出《环境、社会及管治报告指引》(《ESG报告指引》)以来,持续检讨其ESG报告框架及规则,以促进发行人提供高质量的ESG披露,推动上市公司对ESG及可持续发展的承诺。ESG报告指引实施已进入第11个年头,香港上市公司的ESG信息披露进入新阶段,更加全面和成熟。港交所ESG规则及指引也不断发展,变得更加严格和健全。2024年4月,港交所发布《关于加强环境、社会及管治框架下气候相关披露的咨询总结》,以促进上市公司根据国际可持续发展标准委员会(ISSB)气候披露标准为气候披露要求做好准备。
抽象的张力型头痛(TTH)是一种常见的原发性头痛障碍,最近的研究集中在各种治疗方案上。但是,从传统中药(TCM)的角度来评估针灸的研究及其机制是有限的。本文献综述综合了研究针灸进行TTH治疗的十二个临床研究的发现。在考虑TCM原理的这些研究中,进行了数据分析,以进行穴位选择,针灸,治疗持续时间和针头保留时间。我们的结果表明,针灸练习者应根据TCM综合征分化和患者特异性因素选择穴位。最佳治疗持续时间至少为四个星期,每个疗程至少持续20分钟,建议每次疗程30分钟以提高功效。此外,针灸对TTH的治疗作用可能涉及机制,例如抑制肌筋膜触发点和中央敏化的调节。
错误的学习(LWE)问题W.R.T.A矩阵B要求将C = SB+E MOD Q与均匀随机区分开,其中S是一个统一的秘密,E一些短误差。在Eurocrypt'22中,Wee提出了回避的LWE假设,该假设假定为“对于任何矩阵P,如果LWE W.R.T.关节矩阵(b,p)很难,然后是LWE W.R.T.b也很难,即使给出了简短的预映率,u满足bu = p mod q”。从那时起,已经出现了少数回避的LWE变体,这些变体已被证明暗示着各种高级加密原语,从基于属性的基于无界深度电路的基于属性的加密,证人加密,到掩盖无效电路。在本次演讲中,我们概述了回避的LWE假设,其中包括为什么它对高级原语及其变体的不同类型的加密证明看起来很有用。基于标准LWE的假设,我们针对三个私人胶卷LWE变体构建了简单的反例,出现在先前的工作中。然后,基于现有变体和我们的反例,我们建议并定义三类合理的回避LWE假设,适当地捕获了我们不知道基于非碰撞的反例的现有变体。我们也有理由在我们的假设公式下可以修复相关作品中的安全证明。与Chris Brzuska和Akinünal的联合合作。 传记与Chris Brzuska和Akinünal的联合合作。传记
GTJAI辅助IMOTION汽车技术(1274.hk)完成了新的H股份2024/12/2(香港,2024年12月2日)Guotai Junan International International Holdings Limited(“ Guotai Junan
社区服务项目是项目合作伙伴,HKUST商学院及其本科生之间的三方合作伙伴关系,使所有相关方受益。它为学生提供了发展机会和咨询经验以及与项目合作伙伴的持续关系。从项目合作伙伴的角度来看,该项目免费提供了组织咨询建议和年轻企业本科生的创意。它还为项目合作伙伴提供了帮助培养商务学生并确定潜在实习生或员工的机会。对于HKUST商学院,社区服务项目有助于加强与社区和商业部门的联系,并有助于履行学校的使命,即为全世界发展亚洲的商业领袖,他们可以为该地区的社会和经济转型做出贡献。iii。项目合作伙伴的角色和责任
关于香港生物多样性专家小组(HKBEG):HKBEG包括来自大学,非政府组织,基金会和公司部门的130多名具有生物多样性专业知识的专家。2024年3月,HKBEG专家开会以集体确定香港最重要的生物多样性问题,然后分为14个焦点小组,分析迄今为止所取得的进展,并按优先级提出建议。指导委员会入围了23个全球生物多样性框架(GBF)2030目标中的18个中的75个优先建议。选择了具有特定基础建议的五个优先领域,这对于突出显示特别重要。这些建议强调需要采用更协作和跨部门的方法,尤其是在气候变化加剧对生物多样性的威胁时。鉴于局势的紧迫性,HKBEG敦促HKSAR政府增加其努力,在跨部门更充分地整合BSAP,并确保新的保护资金来源。了解更多。
该课程通过应用物理学,动手活动和现实世界的例子介绍了航空和宇航员的基础。学生将面临航空和宇航员的历史和挑战。简介:航空航天的历史,气氛,航空航天车的分类,飞机和航天器的基本组件,车辆控制面和系统,航空航天部门简介,主要航空航天行业和制造商。飞行原则:声音速度,标准气氛的重要性,伯诺利的原理,作用于飞机和航天器上的空气动力学力,空置命名法,压力和速度分布,空气动力,升力和拖拉,升力和拖曳,超音速,超音速效应,超音速效应,空气动力学中心,纵横比比,压力,压力中心,坟墓中心。航空航天推进:推进系统,推进系统的分类,位置和操作原理。飞机和航天器的基本原理,布雷顿周期和汉弗莱循环,喷气发动机,螺旋桨发动机,火箭发动机,ramjet和Scramjet。
AIST5030 生成式人工智能 3 本课程旨在让学生了解最新的生成式人工智能 (GenAI) 技术,该技术可生成各种类型的数据,例如图像、视频、音频、文本、代码、音乐和分子等,对行业和社会产生深远影响。本课程将全面了解 GenAI 背后的基本概念和技术,包括生成模型、概率模型、深度学习架构和自监督/无监督学习等。将进一步探讨大型语言模型、对话式人工智能和多模态生成式人工智能的高级主题。将介绍语音和对话数据上的应用,以说明 GenAI 的概念和技术。本课程还将讨论 GenAI 的伦理和社会影响,以便学生能够批判性地分析 GenAI 对社会的影响并为其开发和部署提出道德准则。学生将有充足的机会通过实践和课程项目研究论文来应用他们在课堂上学到的知识。该课程适合具有机器学习、概率、统计和线性代数背景的学生。