机构点评汇总:华为深度学习合作伙伴

阿尔法工场研究院 2023-11-21 07:30

【太平洋计算机】东方国信:华为MindSpore合作伙伴,卡位垂直ChatGPT领域计算


华为MindSpore合作伙伴。


OMVision智能视觉分析平台是公司完全自主研发的深度学习应用层产品,与华为昇思MindSpore进行了适配,其优势在于可与OMAI(深度学习训练平台)组成云边协同计算模式,即训练计算在中心云上运行,推理计算在边缘侧运行,可以降低推理计算延迟并可通过增量训练提升算法模型准确度,现已成功应用于工作制造和智慧煤矿等行业。


卡位垂直ChatGPT领域计算。公司的大数据技术在整个ChatGPT产业链当中是必备的一个环节。


垂直GPT模型的相关的语料收集和整理占到了整个模型训练80%的时间和成本,包括数据整理、清洗、加工、标注等环节。


以自主AI平台图灵引擎为核心,面向行业构建AI垂直应用。图灵引擎是面向数据科学家、数据工程师和业务分析师的完整企业级 AI解决方案。


产品富含SPSS原生优质算法,提供精准营销、智能客服、虚拟数字人以及智能推荐等能力,支撑运营商、金融、政府、公共安全等客户进行深层次数字化转型。




【交银互联网】途虎:汽后服务数字化领导者


问:独立汽车售后服务(IAM)市场增长动力和机会如何?


答:市场增长潜力显著,途虎有望持续获得份额。灼识咨询预测中国汽车服务市场2022-27年复合增速9%,得益于车龄和汽车行驶里程增加。


鉴于IAM渠道便利的地理位置和高性价比的服务,其增速将超过授权经销商。


作为中国领先的IAM供应商(截至2022年底门店数量第一,2022年汽车服务收入第一),途虎在客户体验和供应链管理方面建立了高壁垒。


问:新能源汽车带来风险还是机遇?


答:尽管处于早期阶段,新能源车是公司长期竞争力的关键。


中国汽车服务市场增长仍将主要由非新能源车驱动,而纯电车服务市场的机会在于轮胎和电池。


通过与新能源车品牌和电池制造商合作,途虎正在为长期战略积累行业经验。


我们相信,途虎有潜力凭借其品牌心智和供应链能力,在新能源车汽后市场复制其在燃油车汽后领域的领先地位。


问:低线城市扩张和价格战是否会影响公司盈利能力?


答:低线城市蕴藏巨大的增长潜力,得益于汽车保有量的增长空间及途虎工场店覆盖密度增加。


利润率不会因向低线城市扩张而降低,因低线城市运营费用较低且对自有品牌产品接受度更高。


最近竞对的折扣活动或影响短期利润率,途虎或需采取跟进策略防御,但利润率长期提升趋势不变。


问:途虎的收入和利润增长驱动因素?


答:我们预计2022-25年收入复合增速为19%,受工场店(预计2025年8800家)和SKU扩张的推动;预计2023年调整后净利润实现盈亏平衡,2025年净利率达到9.1%(相较2022年增14个百分点),得益于产品组合优化(高利率的自有品牌、汽车保养贡献)和效率提升。


首次覆盖予以买入评级,目标价43港元,基于2025年市盈率21倍(为中国O2O企业和美国汽车后市场代表公司的平均远期市盈率),使用WACC折现成2024年目标价,较现价有30%的上涨空间。


首次覆盖予以买入评级,看好长期行业整合空间、公司持续扩大市场份额和提高盈利能力。


风险:盈利能力提升不及预期;低线城市扩张不及预期。





【国信地产】华润万象生活:资源能力兼备,商管物管同辉


公司是国内领先的物业管理及商业运营服务商:控股股东华润置地持股72%,管理层基本是华润集团老将、经验丰富,公司业务发展至今已沉淀近30年住宅物管和近20年商业运营经验。


截至2023H1末,公司物业总在管面积3.25亿㎡,合约建面3.80亿㎡;在管购物中心项目88个,在营建面952万㎡。


两大主营业务中,住宅物管是营收贡献主力,而商写运管是利润贡献主力:2023H1,公司总营收为67.9亿元,毛利率33%。


其中住宅物管和商写运管收入占比分别为66%和34%,但毛利润占比分别为40%和60%,主要因为商写运管毛利率59%远超住宅物管毛利率20%。


细拆住宅物管,基础物业服务、社区增值服务、非业主增值服务收入占比分别为77%、14%、9%,而毛利率分别为15.6%、32.4%、39.2%。


细拆商写运管,购物中心和写字楼收入占比分别为61%和39%,毛利率分别为71.8%和37.7%。


从财务状况分析,近年外部环境并未影响公司业绩持续增长,利润水平也快速修复。


公司轻资产模式优势凸显,负债率低、现金充裕,有实力在市场下行期收购估值合理的优质标的。


物管和商管行业发展前景良好:物管行业,国央企物管公司竞争优势凸显,预期2030年市场规模有望达到3.2万亿;商管行业,购物中心头部运营商强者恒强,轻资产领域尚是蓝海,预期2030年市场规模有望达到4351亿元。


核心优势:


(1)央企母公司托力强大。储备大量优质项目,保持每年超10座的新开业量,为公司规模增长提供坚实保障。


(2)商业运营实力过硬,手握稀缺重奢资源,高端商业护城河较深。


截至2023H1末,公司在管购物中心88个,其中重奢项目12个,排名行业第1。


公司坚持深耕重点城市、提升管理效益,84%的项目零售额排名当地Top3,完善的品牌梯队利于外拓议价,人才梯队建设保障管理团队输出。


(3)社区增值服务潜力巨大,2023H1收入同比+73%,2023H1同比+12%,渗透率18%与头部同行相比提升空间充足。


估值与投资建议:公司资源能力兼备,商管物管同辉。


结合绝对估值与相对估值,我们认为公司的合理股价区间为31.4-35.5港元,较当前股价有5%-18%的空间。


预计公司2023-2025年归母净利润分别为28.2/36.5/45.1亿元,对应每股收益分别为1.24/1.60/1.98元,对应当前股价PE分别为21.8/16.9/13.7倍,首次覆盖给予“买入”评级。




【浦银医疗】微电生理:国产电生理龙头,TrueForce等重磅新品放量拉动业绩增长


国产电生理器械受益于“患者基数大+手术治疗率提升+国产替代”逻辑,我们预计未来两年行业手术量可维持不低于30%增速。


福建27省电生理集采结果于2023年4月起执行,公司出厂价虽有下调,但3Q23收入同比+34%,核心营业利润率仍实现同比持平,凸显业绩增长韧性。


此外TrueForce、IceMagic等重磅新品获批使公司在国产厂商中率先进入房颤领域,在研PFA和RDN产品也打开了未来业绩增长空间。


首予“买入”评级,目标价人民币27.90元。


电生理器械受益于“患者基数大+手术治疗率提升+国产替代”逻辑,微电生理管线布局完善,有望充分受益。


我国2023E房颤及室上速患者合计超1500万,患者群体大,但受限于疾病早筛尚未推广、手术难度高、术者人数有限等因素,电生理手术治疗率仍低。


以较常见的房颤为例,目前手术治疗率约为1%,每百万人电生理手术量仅为美国1/10,手术治疗率提升空间巨大。


此外,电生理器械长期由外资品牌主导,尤其在术式难度较高的房颤领域,强生、雅培等外资品牌基本垄断了国内市场。


当前我国电生理器械国产化率约10%-13%,虽然国产三维标测在算法和软件上相比外资品牌仍有差距,但随着标测系统逐步改善及耗材补齐,电生理国产替代空间广阔。


福建27省电生理集采落地,公司在室上速术式国产化率有望加速提升。


27省联盟集采结果于2023年4月开始执行,平均价格降幅49%,我们预计随着集采降价,未来两年行业手术量可维持不低于30%增速。


微电生理在此次集采中所涉及产线几乎全线中标,未来两年有望在出厂价相对稳定的前提下逐步从外资品牌手中获得更多室上速领域份额。


此外,随着高密度标测及压力感知消融导管获批,微电生理在国产品牌中率先进入房颤领域。


3Q23在集采降价及行业反腐下,公司收入仍同比+34%,且核心营业利润率同比持平,凸显增长韧性。


首予“买入”评级,目标价人民币27.90元。


我们预计2023E公司收入人民币3.4亿元,2022-25E收入CAGR 37%。


我们给予公司28x 2024EPS目标估值倍数,目标价人民币27.90元。


该目标估值倍数较公司上市以来均值高0.5个标准差,主要考虑到集采后手术量增长有望提速及公司TrueForce、IceMagic等重磅产品进入放量期。




【天风白酒】内部持续分化中,区域酒延续增势


白酒板块回顾:区域酒延续增速,高端酒维持稳健


收入:区域酒延续增速,高端酒维持稳健。


23Q1-3白酒行业营业收入同比增长16.12%至3076.46亿元,其中23Q3白酒行业营业收入同比增长15.32%至945.40亿元。


23Q3营业收入增速:区域龙头(16.26%)>高端酒(16.23%)>三四线酒(15.81%)>次高端酒(9.64%)。


利润端:价升趋势不改,区域酒利润端表现优秀。


23Q1-3白酒行业归母净利润同比增长18.86%至1188.57亿元;23Q3白酒行业归母净利润为352.08亿元,同比增长17.75%。


23Q3归母净利润增速分别为:区域龙头(19.38%)> 高端酒(17.98%)>次高端酒(15.19%)> 三四线酒(-20.07%)。


利润率:利润率维持上行,区域酒盈利能力优秀。


受益于主要酒企结构升级趋势延续,23Q1-3/23Q3白酒行业毛利率同比提升0.60/0.03pct至80.42%/80.35%,行业净利率同比提升0.74/0.64pct至39.65%/38.18%。


酒企23Q3毛利率分别同比变动:区域龙头酒(+1.81pct)>高端酒(+0.05pct)>三四线酒(-0.10pct)>次高端酒(-2.86pct);酒企23Q3净利率分别同比变动:次高端酒(+1.48pct)>区域龙头酒(+0.71pct)>高端酒(+0.46pct)>三四线酒(-0.46pct)。


合同负债:蓄水池环比提升,整体保持稳定。


23Q3末白酒行业合同负债同比/环比变动-9.87/+44.69亿元,蓄水池整体保持稳定。


23Q3现金回款环比/同比均有提升。


23Q3白酒板块现金回款环比上升26.98%,同比提升21.1%至1134.37亿元经营性现金流:经营性现金流同比提升显著,部分酒企由负转正。


23Q3酒企经营性现金流净额同比增长40.30%至458.41亿元,其中有15家酒企经营性现金流为正,其中天佑德酒、泸州老窖、贵州茅台增长势头强劲。


投资建议:看好强α酒企集中度加速提升红利机会+潜在改革预期机会


平β假设下,我们仍看好强α酒企集中度加速提升红利机会+潜在改革预期机会,始终坚持三条投资主线:


1)经营稳健:贵州茅台/山西汾酒/泸州老窖等;


2)估值处于历史低位&存潜在边际变化主线:五粮液/洋河股份等;


3)β主线:酒鬼酒/舍得酒业/水井坊等。


阿尔法工场研究院 阿尔法工场旗下研究院.定期发布覆盖A股、美股、港股的上市公司研究报告.
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    多功能
    通过引入灵活的提示引擎,包括点、框、涂鸦 (scribbles)、掩模、文本和另一幅图像的相关区域,实现多功能性;
    可组合
    通过学习联合视觉-语义空间,为视觉和文本提示组合实时查询,实现组合性,如图1所示;
    可交互
    通过结合可学习的记忆提示进行交互,实现通过掩模 引导的交叉注意力保留对话历史信息;
    语义感知
    通过使用文本编码器对文本查询和掩模标签进行编码,实现面向开放词汇分割的语义感知。

    超大规模视觉通用感知模型由超大规模图像、文本主干网络以及多任务兼容解码网络组成,它基于海量的图像和文本数据构成的大规模数据集进行预训练,用于处理多个不同的图像、图像-文本任务。此外,借助知识迁移技术能够实现业务侧小模型部署。

    超大规模视觉通用感知模型面临的挑战:
    (1)网络参数量庞大,通常超十亿参数,训练稳定性、收敛性、过拟合等问题相较于小网络挑战大很多。
    (2)原始数据集包含数十亿异质低质量图片与海量文本,多步训练以利用异质的多模态多任务数据,流程复杂,存在灾难性遗忘,难以定位精度等问题。
    (3)实验成本高,通常需要上千块GPU并行训练数周,需要研究者有敏锐的分析能力和扎实的知识基础。
    (4)工程挑战多,海量数据的吞吐,大型GPU集群上的并行算法,超大参数量模型的内存管理。

    提示工程
    大多数视觉数据集由图像和相应文本标签组成,为了利用视觉语言模型处理视觉数据集,一些工作已经利用了基于模版的提示工程,
    text_descriptions = [f"This is a photo of a {label}" for label in cifar100.classes]  
    text_tokens = clip.tokenize(text_descriptions).cuda()

    除了此类大型视觉语言基础模型外,一些研究工作也致力于开发可以通过视觉输入提示的大型基础模型。例如,最近 META 推出的 SAM 能够执行与类别无关的分割,给定图像和视觉提示(如框、点或蒙版),指定要在图像中分割的内容。这样的模型可以轻松适应特定的下游任务,如医学图像分割、视频对象分割、机器人技术和遥感等

    从模型训练、模型分发、模型商业化,美图体系化地同创作者和开发者共建模型生态:

    (1)模型训练:提供二次训练能力,并持续不断地为创作者提供服务,包括培训、社区和模型创作大赛。

    (2)模型分发:创作者和开发者共建的模型可以在美图的产品内进行分发,在分发过程中持续优化模型。

    (3)模型商业化:行业客户可通过 MiracleVision 的 API 和 SDK 进行商业使用,创作者和开发者通过商业合作获得经济收益。
    通用视觉-语言学习的基础模型
    UNITER:结合了生成(例如掩码语言建模和掩码区域建模)和对比(例如图像文本匹配和单词区域对齐)目标的方法,适用于异构的视觉-语言任务。
    Pixel2Seqv2:将四个核心视觉任务统一为像素到序列的接口,使用编码器-解码器架构进行训练。
    Vision-Language:使用像 BART 或 T5 等预训练的编码器-解码器语言模型来学习不同的计算机视觉任务。
    模型整体结构上,抛弃了CNN,将 BERT 原版的 Transformer 开箱即用地迁移到分类任务上面,在使用大规模训练集的进行训练时,取得了极好的效果。
    同时,在大规模数据集上预训练好的模型,在迁移到中等数据集或小数据集的分类任务上以后,也能取得比CNN更优的性能。
    模型整体结构如下图所示,完全使用原始 BERT 的 Transformer 结构,主要是对图片转换成类似 token 的处理,原文引入了一个 patch 的概念,首先把图像划分为一个个的 patch,然后将 patch 映射成一个 embedding,即图中的 linear projection 层,将输入转换为类似 BERT 的输入结构,然后加上 position embedding,这里的 position 是1D的,最后加上一个learnable classification token 放在序列的前面,classification由 MLP 完成。

    这里我们用 RAM 提取了图像的语义标签,再通过将标签输入到 Grounding-DINO 中进行开放世界检测,最后再通过将检测作为 SAM 的提示分割一切。目前视觉基础大模型可以粗略的归为三类:
    textually prompted models, e.g., contrastive, generative, hybrid, and conversational;
    visually prompted models, e.g., SAM, SegGPT;
    heterogeneous modalities-based models, e.g., ImageBind, Valley.

    CoCa 通过将所有标签简单地视为文本,对 web-scale alt-text 和 annotated images 进行了从头开始端到端的预训练,无缝地统一了表示学习的自然 语言 监督。因此,CoCa 在广泛的下游任务上实现了最先进的性能,零样本传输或最小的任务特定适应, 跨越视觉识别(ImageNet,Kinetics-400/600/700,Moments-in-Time )、跨模式检索(MSCOCO、Flickr30K、MSR-VTT)、 多模式理解(VQA、SNLI-VE、NLVR2)和图像字幕(MSCOCO、NoCaps)。在 ImageNet 分类中,CoCa 获得了 86.3% 的 zero-shot top-1 准确率, frozen encoder and finetune classifier 是 90.6%,finetune encoder 可以到 91.0%。

    截止目前国内外已经发布了许多包括 NLP, CV 和 多模态在内的大规模模型,但是这些模型在应用落地上还是有待进一步探究的,目前应用落地较好的有华为 的盘古,在电网和金融圈都有应用;智源的悟道系列在诗词图文上都有广泛应用,可以帮助学生看图写作,根据文字生成插图等;百度的文心也发布了在金融方 面的应用。但截止目前为止大模型在实际中的应用还不是很理想,大模型发展的初衷是使用一个预训练好的大模型代替一堆小作坊似的根据不同任务训练的小模 型,通过模型蒸馏知识迁移等技术在小模型上使用少量数据集达到超过原来小模型性能的目标。CV 大模型在应用上的一个难点是与实际应用相结合,目前社会中 用的较多的视觉相关的深度学习模型主要包括物体检测,人脸识别以及缺陷检测(部分)相比 NLP 模型在实际中的使用少很多,因此将 CV 模型与实际生产相 结合发现更多的应用场景很关键。另外一个 CV 大模型应用的难点就是如何快速高效的使用蒸馏和知识迁移技术提升下游任务的性能,这两点难题的解决在 CV 大模型的实际应用中都刻不容缓。

    总结起来,将大模型应用于更高分辨率的下游视觉任务具有以下好处:提高感知能力、改善定位精度、提升语义理解、改善细节保留和边缘清晰度、增加鲁棒性和泛化能力,以及推动研究进展。这些好处使得大模型在处理高分辨率图像时能够获得更准确、更细致和更真实的结果。随着深度学习和计算资源的不断发展,我们可以期待更先进的大模型和相关技术的出现,进一步推动计算机视觉在高分辨率图像任务中的应用和突破

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    虹科测试测量TM 2023-11-30 11:23 55浏览
  • 随着汽车电子进入电动化+智能网联的时代,新能源、车联网、智能化、电动化四个领域带来了CAN数据的需求,企业车队管理需要数据,汽车运营需要数据,改装、解码、匹配工具打造需要数据,现在就连简单的LED汽车照明控制,也需要匹配数据。这一切,逃脱不了CAN、LIN、SENT、BSD、MOST各种协议下,不同ECU控制单元在不同年份,不同款式下的数据,可以这么说,在新能源这个前提下,我们要做的工作和要做的事情可能要更为复杂、多变。 前日,我拿出一份13年左右丰田的CAN协议,里边包括车灯控制、车
    lauguo2013 2023-11-30 15:45 109浏览
  •    电源连接器的插针遭受损坏的情况非常普遍,这种故障会让连接器的电流传输受到影响,进而影响设备的正常使用,那是什么因素导致电源连接器的插针遭到损坏呢?下面Amass将为您分析其中的原因。   1、应用环境高温 1. 在高温环境下,电源连接器插针易受腐蚀影响,形成氧化层,损失接触压力,甚至可能发生接头烧损情况。对于这种环境,电源连接器需要具备耐高温性能,不仅需满足环境温度要求,还须考虑其在工作状态下的热量散发。  
    艾迈斯电子 2023-11-30 16:33 126浏览
  • 作者:Shawn Prestridge,IAR资深现场应用工程师 / 美国FAE团队负责人 安全一直都是一个非常热门的话题,似乎每周都会听到这样的消息:某某公司如何被入侵,数百万用户的数据被泄露。 我们看到这么多的安全问题,部分原因在于我们对待安全的方式:安全性通常被认为是事后考虑的问题,是在开发结束时才添加到设备上的东西。然而,复杂的系统,尤其是嵌入式系统,有一个很大的攻击面,这让攻击者有机可乘,能够在“盔甲”上找到破绽。如果你去研究大部分黑客试图入侵系统的方式,你很快就会发现,在他们的武
    电子科技圈 2023-11-30 14:43 121浏览
  •    本文介绍在ALPS平台上进行SSL测试的内容和方法   什么是SSL SSL全称是Secure Sockets Layer,指安全套接字协议,为基于TCP的应用层协议提供安全连接;SSL介于TCP/IP协议栈的第四层和第五层之间,广泛用于电子商务、网上银行等。 SSL协议有三个版本,其中SSL2.0和3.0曾被广泛使用,其中SSLv3.0自1996提出并得到大规模应用成为了事实上的标准,在2015年才被弃用。1999年,IETF收纳了SSLv3.0并
    信而泰市场部 2023-11-30 15:08 102浏览
  • 在电力系统中,过电压保护器是一种重要的设备,它对电力设备的安全运行具有重要的作用。下面我们来了解一下过电压保护器的基本结构。过电压保护器通常由三个主要部分组成:间隙、非线性元件和触发器。1. 间隙:间隙是过电压保护器的基本结构之一,它是由两个金属电极组成的,通常采用球形或棒形结构。间隙的间距通常在几毫米到几厘米之间,它能够承受一定的电压,并在过电压条件下进行放电。2. 非线性元件:非线性元件是过电压保护器的另一个重要组成部分。它是一种特殊的电阻器,能够在高电压下呈现出非线性的特性。当电压超过一定
    保定众邦电气 2023-11-30 14:49 173浏览
  • 印刷部分 这本书印刷和普通书籍不太一样,类似笔记本的手写体印刷和笔记的网格,有亲近感和新鲜感内容部分 分为通信工程 ;传感器工程;磁传感器工程;太阳电池功能几大部分通信电路是一种用于传输信息的电子电路,可以用于无线通信、有线通信和网络通信等各种通信系统中。传感器电路则是用于感知和测量环境参数的电路,可以探测光、温度、压力、湿度、运动等各种物理量。在学习通信电路方面,可能会接触到模拟通信电路和数字通信电路。模拟通信电路主要涉及模拟信号的传输和处理,如调制解调、信号放大、滤波等。数字通信电路则涉及数
    陇南有只大花猫 2023-11-30 19:01 198浏览
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