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出口、社融及一季报透露结构性机会,两类A股有望提供稳健回报……十大券商一周策略来了
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现,应密切留意政策扶持方向,包括AI、
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、智驾、低空经济、量子科技、合成生物等“新成长”品种。
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金融界
05-13 07:42
A股头条:时隔三个月IPO审核重启,北向资金重大变化!证监会出手,苹果接近与OpenAI达成协议
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谷歌就授权使用该公司的Gemini聊天
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进行了谈判。这些讨论尚未达成协议,但仍在进行中。 市场策略 终于本周进入到第一个阶段上升的最重要的一周了,第一个阶段的上升指的是2月份最低点开始的上升,理由如下。 这波行情一开始的时候,我们在几个月前就给了行情一个大概的时间定量和空间定量。定量分析好比一把尺子,让我们知道行情所处的位置,和相应的最佳交易策略。策略上整体要注重平衡,平衡很重要。时间上我们暂定三个半月,空间给的是3200点,之前的行情我们一直都说,时间和空间都没有到,所以不判定第一个阶段上升的大高点。 可是本周开始,时间过了本周刚好就是三个半月,空间上周五最高3163点,距离3200点只差了37个点。本周之前,第一个阶段上升的中后期,但是本周将进入到末期。 题材掘金 生物医药大会开幕 第二十三届中国生物制品年会(CBioPC2024)将于2024年5月15日-18日在广州举行。据介绍,本届年会由中国疫苗行业协会等主办,围绕生物医药前沿技术,计划开设疫苗、重组治疗性生物制品、免疫细胞/干细胞/基因治疗、创新生物制品临床研究、预防接种、血液制品、生物医药领域中AI的应用等分论坛,将邀请各级政府部门、监管机构,生物药品研发、生产和使用单位、投资机构的专家进行学术交流。 标的:君实生物(688180)天坛生物(600161) 水光针行业标准制定中 继2022年国家药监局调整医疗器械分类,明确将作为“水光针”主要成分的注射用透明质酸钠溶液纳入III类医疗器械管理之后,据《科创板日报》记者了解,由中检院牵头,注射用透明质酸钠溶液的行业标准也已经在制定的过程当中。 标的:华熙生物(688363)爱美客(300896) 公告精选 【重大事项】 东芯股份:拟对外投资上海砺算事项尚处于筹划阶段 天娱数科:公司董事长、总经理被留置 华东医药:子公司收到迈华替尼片上市许可申请受理通知 阳普医疗:公司董事长兼总经理解除留置 百诚医药:子公司收到BIOS2207药品临床试验批准通知书 宝利国际:拟1110万元转让子公司华宇通航100%股权 微芯生物:西达本胺治疗结直肠癌III期临床试验申请获得受理 亚虹医药:盐酸氨酮戊酸己酯软膏光动力治疗系统上市申请获得受理 安德利:与延安市宜川县人民政府签署战略合作框架协议投资建设浓缩果汁项目 积成电子:近期内外部经营环境未发生重大变化 联华超市获百联集团3.6亿元增资 普利特:子公司海四达签订不低于1.5GWh钠离子电池购销合同 中工国际:子公司签订1.08亿元采购项目合同 中曼石油:中标伊拉克油气区块开发权 海峡创新:收到行政处罚事先告知书公司股票5月13日停牌一天 汇金股份:收到行政处罚决定书公司股票5月13日停牌一天 特发信息:收到《行政处罚及市场禁入事先告知书》公司股票5月13日停牌一天 【业绩速递】 仙坛股份:4月份鸡肉产品销售收入4.45亿元环比增长11.16% 【增减持】 ST智知:股东新奥新智拟以5000万元至1亿元增持公司股份 首创证券:股东城市动力拟减持不超过1%公司股份 【分红】 中科蓝讯:2023年拟10派8.3 股权登记日5月16日 上海谊众:2023年拟10派3.1转3 股权登记日 交易提示 【新股申购】 截至目前,本周新股市场仍保持“零申购”状态,有望成为年内第四个一周无新股申购的交易周。 【可转债申购】 无 【可转债交易提示】 [下修股东会]宇邦转债 [下修股东会]中辰转债 [下修转股价]起步转债 [正股分红]瑞达转债 【限售解禁】
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金融界
05-13 07:42
科大讯飞:公司与华为、韩端
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在人工智能领域始终保持良好的合作与交流
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大讯飞在互动平台表示,公司与华为、韩端
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在人工智能领域始终保持良好的合作与交流。2024年3月26日,科大讯飞与鸿蒙生态签约,双方将在技术创新、产业应用、商业合作等领域开展全方位、深层次的合作,共建人工智能产业生态。
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金融界
05-12 21:36
科大讯飞:与华为、韩端
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在人工智能领域始终保持良好的合作与交流
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12日于互动平台表示,公司与华为、韩端
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在人工智能领域始终保持良好的合作与交流。
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金融界
05-12 21:35
AI币WienerAI预售火热原因 可以通过人工智能和预测技术彻底改变加密交易
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类处理数据的速度却很慢。这就是发明交易
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等工具的原因,因为它们处理信息的速度要快得多,并且可以指导人们做什么或代表人类自己做。 访问 WienerAI 预售 预售期间低价获取 $WAI 这就是 WienerAI 的新交易
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发挥作用的地方。它是最新、最先进的人工智能交易
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之一,可以彻底改变交易,并使交易对于初次交易者和拥有多年经验的专家来说同样简单。 WienerAI是一种新的迷因加密货币,不仅基于狗,还基于狗、香肠和人工智能。然而,其主要产品之一是使用人工智能支持的预测技术的交易
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。 这项技术可以在市场中寻找机会,并充当使用者的贸易伙伴。它可以快速分析市场,并在几秒钟内完成人类需要几分钟甚至几小时才能完成的工作。 它提供人工智能增强的交易,并实现零费用的无缝香肠交换。此外它最近添加了 MEV 保护,可保护用户免受抢先交易和三明治攻击。 如上所述,该项目目前正在预售其 WAI 代币,售价为 0.000705 美元。到目前为止,ICO 已筹集超过 131 万美元,并正在接近下一个里程碑 150 万美元。 可以使用 ETH、USDT、BNB 或信用卡/借记卡购买代币。任何希望尽早参与的人仍然可以在下一次涨价之前(三天之内发生)这样做。 一旦购买 WAI 代币,投资者可以立即质押它们,以获得高达 729% 年利率的奖励。截至目前,已质押近15亿枚WAI,并发放奖励8.183亿枚WAI。 访问 WienerAI 预售
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Business2Community
05-12 20:01
周末重磅要闻出炉!证监会对“跑路”私募瑞丰达立案调查,4月重要经济数据出炉,M2、CPI等关键数据公布
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谷歌就授权使用该公司的Gemini聊天
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进行了谈判。这些讨论尚未达成协议,但仍在进行中。
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金融界
05-12 18:26
当今社会,如何识破骗子的诡计不上当,牢记这几个手段
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。 看看反经侦的人是怎么做,他们就像个
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一样,绝对不会患得患失的,他们不会去骗每一个人,他们只会选定目标干大事。 他们有一套系统方法来审核客户,谁会上当,谁不会上当,他会在第一时间看得清清楚楚,明明白白,不会浪费时间找错对象。 简单的地说,就是找准标靶客户,再进行营销。 因为方向选错,注定白费力气。 第二∶向反经侦的学习性格 很多人去开发新客户,经常被客户拒绝,心情低落。 还有一部分自我打鸡血的人还会想着,我不成功是因为我拒绝的次数不够。 最后,实在没办法了,只能去找成功的大师来给自己传授秘诀。 如果被电话诈骗过的人或许都知道,反经侦的人手里很多套可行方案,这招骗人的方法不行,立刻改变另外一招让你上当的方法。 他们的伎俩绝不会山穷水尽,直到到手为止。 而且他们绝对不会灰心,他们的心态比普通人真是好太多。 他们不会相信,当越来越多的人拒绝你的时候,就是距离成功很近。 他们是不会相信这一类的鬼话,他们也不会这么做。 他们只会不停的转换各种方法,直到目的达到。 第三∶学习反经侦的手段 普通人见客户,把身段放得很低,这是没办法让你的客户觉得他们需要你,他们甚至看见这样的人都反感。 如果客户觉得你很需要他们,这时候完蛋了,主动权已经不在你这里。 你低人一等能量就会很低,能量很低的人注定输给能量很高的人,这时候你想将服务或者产品卖给客户,就相当难了。 但是,反经侦的人—出手,把自己包装的一出场就是很有钱的大佬,瞬间让人觉得他的能量很高。 而这同时,另外一方的能量就会变得很低。 这时反经侦的人就可以抢你的主控权,他的手段很高明,高明到你需要他,而且你没有选择的权利,反而他更有选择权。 归根结底他们看透了人性。 同样的道理,只要你是一个想赚钱的人,把想把产品卖给人,必须掌握人性。 看不透人性,即使你拥有再好的理念,空有一腔热血有个锤子用,没办法赚钱,更没办法成功。 反经侦的人研究人性绝对是高手,因为他们看到的是人性的贪婪和人性中的弱点。 他们可以牵着你的鼻子走,得到他们想要的一切。 而你如果想赚大钱,你的营销手段就得跟反经侦的人一样。 反经侦的人跟经侦是死对头,套路都是互相破解的,所以一般团伙作案的,破案是难上加难。 第四∶学习他们学习的精神 底层人做事情无法成功,因为不爱学习。 底层的人不相信学习的力量,底层的人更相信运气,命运,风水。 所以可悲的是,ta们宁愿花几百上千买一堆垃圾,也不愿意将这个钱去提成自己的认知,让自己将来活得体面。 反经侦的人看方法不灵,立刻埋头学习,他们永远是走在驾驭人性的最前沿。 蔡康永说,你喜欢的东西都不是你需要的,你讨厌的东西才是你需要的。 大多数人根本无法接受人性的丑和恶,认为只有美的东西才是我们应该发扬光大的。 所以他们在思维和认知的世界里面,是有选择的相信美好的东西,而排斥丑和恶的东西。久而久之,脑子就会觉得世界的一切都是美好的。 存在的就是合理的。 不相信生活就是一把杀猪刀,非得相信生活就是一面镜子,你对它笑,它就对你笑。 当你开始接受人性当中的自私,丑陋和恶的一面时,就是你对人性有所感悟之时。 90%以上的底层大众是无法接受的,只 有10%的高手能从内心认同接受。 正所谓99%的人都是牛马,只有1%的人才能控制99%的牛马, 古今中外的帝王的驭人术就是赤裸裸的人性驾驭。 所以,初次接触我这些思想的那些人,开始的时候心里面会觉得不适应。 如果有这种感觉就对了。 当你慢慢的关注我,继续看后面的文章,你就能从人性的丑恶当中品尝出天堂的滋味。 因为人的终极定律都是“薛定谔的猫”原理。 来源:金色财经
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金色财经
05-12 13:17
润达医疗获东吴证券买入评级,常规业务恢复在即,AI多场景应用落地
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美年健康合作,打造国内首款健康管理AI
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——“健康小美”数智健管师。 风险提示:DRG/DIP等政策风险;集约化模式推广不及预期;工业条线推广不及预期;反腐存在不确定性等。
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金融界
05-12 12:17
东吴证券:给予润达医疗买入评级
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美年健康合作,打造国内首款健康管理AI
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——“健康小美”数智健管师。 盈利预测与投资评级:考虑到政策影响,我们将2024-2025年归母净利润6.3/7.9亿元的预期下调为3.6/4.4亿元,预计2026年的归母净利润为5.3亿元,2024-2026年P/E估值分别为30/25/21X;基于公司商业板块集约化模式扩容,深度绑定国药,工业板块各管线加速放量,AI业务开始落地,首次覆盖,给予“买入”评级。 风险提示:DRG/DIP等政策风险;集约化模式推广不及预期;工业条线推广不及预期;反腐存在不确定性等。 证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算,浙商证券孙建研究员团队对该股研究较为深入,近三年预测准确度均值为44.49%,其预测2024年度归属净利润为盈利3.89亿,根据现价换算的预测PE为28.12。 最新盈利预测明细如下: 该股最近90天内共有4家机构给出评级,买入评级3家,增持评级1家;过去90天内机构目标均价为21.74。 以上内容由证券之星根据公开信息整理,由算法生成(网信算备310104345710301240019号),与本站立场无关,如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理,不对您构成任何投资建议,投资有风险,请谨慎决策。
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证券之星
05-12 11:48
微软、谷歌和Meta押注合成数据构建AI模型
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聊天
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每一个巧妙的应答背后都有海量数据作为支撑——在某些情况下,需要从文章、书籍和网上评论中摘取数万亿个词汇,以教会人工智能系统理解用户的询问。业界的传统观点是,建立下一代人工智能产品将会需要越来越多的信息。 然而,这个计划存在一个大问题:网络上能够提供的高质量数据是有限的。为了得到这些数据,人工智能公司通常的做法是,要么向出版商支付数百万美元以获得内容许可,要么从网站上下载数据,使自己面临版权纠纷的风险。越来越多的顶流人工智能公司正在探索另一种在业内引发分歧的办法:使用合成数据,从本质上来说就是假数据。 这种办法的工作原理是这样的:科技公司可以利用自己的人工智能系统来产生文字和其他媒体。然后,可以用这些数据训练同一个系统的未来版本,Anthropic的行政总裁达里奥·阿莫代伊(Dario Amodei)称之为潜在的”无限数据产生引擎”。这样一来,人工智能公司就可以避免引发许多法律、道德和隐私方面的问题。 在计算中合成数据的想法并不新鲜——这项技术已经被使用了几十年,涉及到从个人信息的去匿名化到自动驾驶技术路况模拟的各个领域。但是,产生式人工智能的兴起使人们可以更容易大规模建立质量更高的合成数据,而且也使这种做法有了新的紧迫性。 Anthropic表示,它使用合成数据来构建为其聊天机械人Claude提供支持的最新模型。Meta和Google已经使用这种数据来开发他们最近的开源模型。GoogleDeepMind最近表示,它依靠这种方法来帮助训练一个可以解决奥林匹克竞赛级别几何问题的模型。很多人猜测,OpenAI是否正在使用此类数据来训练其文字到影片影像产生器Sora。(OpenAI透露它正在探索使用合成数据,但不愿证实进一步的细节。) 在微软,产生式人工智能研究团队在最近的一个项目中使用了合成数据。他们希望构建一个规模较小、资源密集程度较低的人工智能模型,但仍具有有效的语言和推理能力。为了做到这一点,他们试图模仿孩子透过阅读故事来学习语言的方式。 该团队并没有向这个人工智能模型提供大量儿童读物,而是列出了四岁孩子能够理解的3000个词汇。然后,他们要求这个人工智能模型使用词汇表中的一个名词、一个动词和一个形容词来创造一个儿童故事。研究人员在几天的时间内重复了数百万次这个提示,产生了数百万个短篇故事,最终帮助开发出了另一个更强大的语言模型。微软已经将这个新的”小型”语言模型系列Phi-3开源并向公众开放。 微软产生式人工智能副总裁布贝克(Sébastien Bubeck)说:”突然之间,你拥有了远多于过去的控制权。你可以在更精细的层面上决定你希望自己的模型学习哪些东西。” 布贝克说,利用合成数据,你还可以透过为数据新增更多解释来更好地指导人工智能系统完成学习过程,不然的话,机器在处理过程中可能会感到困惑。 但是,一些人工智能专家对这种技术存在的风险感到担忧。牛津、剑桥和其他几所知名大学的一组研究人员去年发表了一篇论文,解释了使用ChatGPT产生的合成数据来构建新的人工智能模型为何会导致他们诉说的”模型崩溃”。 在他们的实验中,基于ChatGPT的输出内容建立的人工智能模型开始出现”不可逆转的缺陷”,而且似乎失去了对最初训练内容的记忆。举例来说,研究人员用有关英国历史建筑的文字提示一种大型语言人工智能模型。当他们使用合成数据多次重新训练这个模型后,这个模型开始产生有关长耳大野兔的毫无意义的胡言乱语。 研究人员还担心,合成数据可能会放大数据集当中的偏见和毒性。合成数据的一些支持者则表示,透过采取适当的措施,用这种方式开发的模型可以和基于真实数据构建的模型一样准确甚至更好。 剑桥大学(University of Cambridge)博士舒梅洛夫(Zakhar Shumaylov)在一封电子邮件中说道:”如果处理得当,合成数据会很有用。然而,对于如何才能处理得当,目前还没有明确的答案;有些偏见对于人类来说可能很难察觉。”舒梅洛夫是上述关于模型崩溃论文的合著者之一。 还有一个更具哲学性的争论:如果大型语言模型陷入根据自身内容进行训练的无休止循环中,那么人工智能最终是否会变得不再是模仿人类智慧的机器,而更多的是模仿其他机器语言的机器? 斯坦福大学(Stanford University)计算机科学教授Percy Liang表示,为了产生有用的合成数据,公司仍然需要真正的人类智慧结晶,比如书籍、文章和程序代码。梁在一封电子邮件中说道:”合成数据不是真实的数据,就像你做梦登上了珠穆朗玛峰并不是真正登顶了一样。” 合成数据和人工智能领域的先驱们一致认为,你不能将人类排除在这个过程之外。我们仍然需要真人来建立和完善人工数据集。 布贝克说:”合成数据并不是简单地按下一个按钮然后对它说,“嘿,帮我产生一些数据。”这是一个非常复杂的过程。在大规模建立合成数据的过程中需要投入大量的人力。”
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金融界
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