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港科夜聞|香港科大與廣州地鐵簽署合作協(xié)議 聯(lián)合培養(yǎng)智能交通人才

香港科技大學(xué)MBA
2020-07-22 18:00 瀏覽量: 2578
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關(guān)注并星標(biāo) 每周閱讀港科夜聞 建立新視野 開(kāi)啟新思維 /近日要聞一覽/ ▼ 1、香港科大與廣州地鐵簽署合作協(xié)議聯(lián)合培養(yǎng)智能交通人才。廣州地鐵集團(tuán)參與的聯(lián)合體多次中標(biāo)國(guó)內(nèi)軌道交通項(xiàng)目,有賴背后的...

關(guān)注并星標(biāo)

每周閱讀港科夜聞

建立新視野 開(kāi)啟新思維

/近日要聞一覽/

1、香港科大與廣州地鐵簽署合作協(xié)議聯(lián)合培養(yǎng)智能交通人才。廣州地鐵集團(tuán)參與的聯(lián)合體多次中標(biāo)國(guó)內(nèi)軌道交通項(xiàng)目,有賴背后的人才支撐。廣州地鐵國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室正式與香港科大建立聯(lián)合培養(yǎng)機(jī)制,從基于大數(shù)據(jù)的城市群交通系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)與規(guī)劃、人工智能軌道交通運(yùn)營(yíng)管理、交通綜合信息共享與多模式耦合等方向聯(lián)合培養(yǎng)博士研究生,為廣州軌道交通產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供強(qiáng)而有力的人才支持。

2香港科大公開(kāi)12個(gè)以加權(quán)分?jǐn)?shù)錄考生的課程資訊。香港科大主要有2個(gè)招生準(zhǔn)則,包括4個(gè)核心科目加2個(gè)選修課,或4個(gè)核心科目加1個(gè)選修課和數(shù)學(xué)科(延伸1或2),當(dāng)中有12個(gè)課程的“新生入學(xué)錄成績(jī)”將以加權(quán)分?jǐn)?shù)顯示,包括理學(xué)士(量化金融學(xué))、理學(xué)士(經(jīng)濟(jì)及金融學(xué))、理學(xué)士(風(fēng)險(xiǎn)管理及商業(yè)智能學(xué))、工商管理學(xué)士(金融學(xué))、工商管理學(xué)士(環(huán)球商業(yè)管理)、工商管理學(xué)士(經(jīng)濟(jì)學(xué))、工商管理學(xué)士(資訊系統(tǒng)學(xué))、工商管理學(xué)士(市場(chǎng)學(xué))、工商管理學(xué)士(管理學(xué))、工商管理學(xué)士(營(yíng)運(yùn)管理學(xué))、工商管理學(xué)士(專業(yè)會(huì)計(jì)學(xué))及工商管理。

3、香港科大商業(yè)教育學(xué)者霍士德教授分享與抑郁癥交戰(zhàn)的經(jīng)歷,拒當(dāng)失敗者。霍士德教授任教二十年來(lái)從不缺課,且屢獲教學(xué)獎(jiǎng),在這些成就背后,他不諱言自己曾怕醫(yī)療紀(jì)錄影響前途而不敢求醫(yī)。他一度靠吃安眠藥麻醉自己,直到兒子患上思覺(jué)失調(diào),他才努力重新振作。他坦言,現(xiàn)在看待抑郁癥的心態(tài)已經(jīng)改變,更期望以自身經(jīng)歷勉勵(lì)同路人。霍士德教授寄語(yǔ),當(dāng)自己的情緒不能自控,便會(huì)找信任的人傾訴,有抑郁癥不代表你是失敗者。

4香港科技大學(xué)家族辦公室特刊學(xué)者觀點(diǎn):Entela BENZ-SALIASI教授。近年ESG和可持續(xù)發(fā)展投資發(fā)展得十分蓬勃,但亞洲大部分地區(qū)都落后于其他地區(qū)。ESG 核心的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素就是氣候變化,氣候的變化也成為企業(yè)和社會(huì)的最大風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)考驗(yàn)著家族企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)目光。Entela BENZ-SALIASI教授認(rèn)為,家族企業(yè)應(yīng)站在對(duì)抗氣候變化的前線,擔(dān)起道德及社會(huì)責(zé)任,在應(yīng)對(duì)氣候變化時(shí)發(fā)揮更重大積極的作用。

5卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和香港科大提出binary網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化搜索,同時(shí)實(shí)現(xiàn)超高壓縮與高精度。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化搜索,找到在已知網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和激活值都為二值化{-1,+1}的情況下,搜索出最能充分利用二值化卷機(jī)層的表達(dá)能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。此次提出的方法能取得接近XNOR-Net 的精準(zhǔn)度,所需的FLOPs僅為XNOR-Net的五分之一。借助于Matrix層面的參數(shù)共享機(jī)制,整個(gè)搜索過(guò)程只需約30 GPU小時(shí),實(shí)現(xiàn)超高壓縮與精準(zhǔn)度。

新聞來(lái)源:各個(gè)網(wǎng)站平臺(tái)綜合整理

圖片來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)

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