【TechWeb】11月17日消息,近日有媒体报道称,顺丰控股考虑在香港二次上市。对此,顺丰控股发布公告予以澄清。
顺丰控股表示,公司未制订在香港联合交易所有限公司发行股票并上市的计划。
日前,外媒报道称,顺丰控股考虑在香港发行股票,可能将快递业务在香港IPO,二次上市可能募资50亿美元。
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【TechWeb】11月17日消息,近日有媒体报道称,顺丰控股考虑在香港二次上市。对此,顺丰控股发布公告予以澄清。
顺丰控股表示,公司未制订在香港联合交易所有限公司发行股票并上市的计划。
日前,外媒报道称,顺丰控股考虑在香港发行股票,可能将快递业务在香港IPO,二次上市可能募资50亿美元。
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新茶饮巨头茶百道于4月23日正式在港交所挂牌上市,股票代码为2555.HK。其发行价为每股17.5港元。按2023年零售额计,茶百道在中国现制茶饮店市场中的份额达到6.8%,排名第三。
备受瞩目的小米SU7正式上市,三款车型定价在21.59万元至29.99万元之间,为市场带来了全新的选择。令人惊叹的是,新车上市仅4分钟,大定订单便突破万辆大关;7分钟后,大定订单更是攀升至2万辆;在短短的27分钟内,大定订单数量已突破惊人的5万辆。这一系列的合作,不仅展现了小米汽车在产业链中的强大影响力,也为整个行业的发展注入了新的动力。
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背靠腾讯、广汽,如祺出行会是网约车第一股吗?2024年,在国内叫一辆网约车,你有多少种选择?绝大多数人想到的都是滴滴,或者是去高德、美团等聚合打车平台,“召唤”那些来自叫不上名字平台的网约车,但对于究竟有多少种选择一无所知。截至2023年底,全国共有337家“持牌”的网约车公司,它们都拿到了交通运输部颁发的网约车平台经营许可。放到整个网约车行业来看�
供应链分析师JeffPu透露,科技巨头苹果正计划在今年晚些时候推出备受期待的低价版AirPods耳机。这一消息引发了市场的广泛关注,显示出苹果在扩大生产规模、拓展市场覆盖以及优化成本控制方面的积极态度。这一改变不仅符合当前充电技术的发展趋势,也有望为用户带来更加便捷和高效的充电体验。
AI公司出门问问正式在港股上市,低开逾21%,报2.98港元,总市值44.45亿港元。该公司发行约8457万股股份,每股定价3.8港元。公司以技术、产品、商业化三位一体的创新商业模式为核心,成功实现了技术商业化的突破,为AI企业开创全新的商业化前景。
随着电子信息产业的飞速发展,电子元器件制造业的升级变得尤为重要,它是所有电子产品的必要部件,也是智能时代中实现更多创新的关键。在这样的环境下,钧崴电子科技股份有限公司(以下简称:钧崴电子或公司)凭借在电子元器件领域的深厚积淀,成为国内实力雄厚的电流感测精密电阻、熔断器制作研发企业,并以卓越的技术及产品质量走在了行业前沿。作为我国电子�
网络诈骗无孔不入,预防是关键,国民级手游《蛋仔派对》再次在反诈道路上迈出新的一步。在3月的“蛋仔守护月”中,《蛋仔派对》针对未成年用户推出了大量反诈主题活动,帮助玩家学习反诈知识,并取得了显著成效。从上线以来,《蛋仔派对》一直致力于推动反诈工作,为玩家营造安全的游戏环境。早在之前,《蛋仔派对》就积极联动各地公安机关,持续推进反诈工作�
2024年4月2日,悦享控股有限公司,一家以技术驱动的新一代移动互联网基础设施与平台服务提供商今天宣布,公司自主研发的《一种NFT交易方法及系统》获得国家知识产权局颁发的发明专利证书。该发明解决了数字藏品交易过程中的交易安全问题和未对数字藏品的内容保护的缺陷,实现对交易的安全保护与对数字藏品的内容保护,安全实现了对不可替代代币的交易和转移,这代表公司在区块链技术领域的雄厚实力。悦享控股致力于以"悦享"为核心的产业生态布局,巩固和强化核心竞争力,实现长期可持续的规模化发展。
近日,一辆面包车未礼让行人导致自行车无接触式摔倒的事件引起了广泛关注。事发时双方均为绿灯状态,但面包车未在斑马线处礼让行人,造成骑自行车的男孩摔倒。在道路行驶中,请务必遵守交通规则,这样即使发生交通事故,也能保证自身无责或次要责任。
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Phi-3 Mini是一个轻量级的顶尖开源模型,建立在Phi-2使用的合成数据和过滤网站之上,专注于高质量的推理密集型数据。这个模型属于Phi-3系列,mini版本有两个变体支持4K和128K上下文长度。该模型经过了严格的增强过程,包括监督式微调和直接偏好优化,以确保精准遵循指令和强大的安全措施。这些经过ONNX优化的Phi-3 Mini模型可在CPU、GPU和移动设备上高效运行。微软还推出了ONNX Runtime Generate() API,简化了Phi-3的使用。
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SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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