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电力设备行业深度报告

绿氢是可再生能源深度脱网与工业深度脱碳的完美结合,10 年高速增长产业周期开启:绿氢是通过光伏、风电以及太阳能等可再生能源发电实现电解水制氢,一方面生产过程实现零碳排放,另一方面以其大规模、长周期、长距离等储能优势有效解决可再生能源消纳问题。绿氢下游短期空间来自在化工领域对灰氢替代,长期增量空间来自交通领域、天然气加氢、炼钢用氢,助力工业、交通领域减碳,是全球第四次能源革命的重要载体。21 年全球纯氢气产量 7000 万吨左右,其中绿氢占比不足0.1%,23-24 年全球风光氢一体化项目密集开建,我们预计 25 年绿氢占比有望达到 2%,2030 年绿氢占比有望达到 30%,产量超 3000 万吨。氢能 10 年高速成长产业周期已开启。

  • 2023-03-13
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中国电信:6G愿景与技术白皮书

通过对历代移动通信系统演进的总结,以及根据用户和业界对6G的期待,本白皮书将6G的愿景概括为:“虚实通感,全域智联”。具体包括以下十个特征:全域泛在、瞬时极速、节能高效、虚实李生、沉浸全息、通感多维、智能普惠、安全可信、确定可靠和柔性开放。

  • 2023-03-11
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巨量引擎:巨量引擎轻游行业全家桶策略白皮书2.0

2022年,轻游行业发展有了诸多新变化,用户对于广告的接受度稳定在高位,IAA变现模式有着巨大的成长空间,但流量变得更加稀缺,轻游产品的获客成本水涨船高。此外,用户规模持续扩大,用户的多元化程度和复杂度也在不断增加,这为轻游行业生意经营带来诸多挑战。

  • 2023-03-11
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乘工程机械回暖东风兴于高端市场国产替代

国内领先液压气动密封厂商。公司主要产品涵盖液压密封件、液压密封包以及气动密封件、油封、履 带密封等,与三一集团、中联重科、徐工集团、恒立液压、中国龙工、郑煤机、神东煤炭集团等工程 机械、煤炭和煤机等行业龙头企业建立了长期、稳定的合作关系。2018-2021年期间,受益工程机械等下游行业稳步增长及公司加大产品开拓力度,公司营收、归母净利润CAGR 18.9%/9.8%。我们认为随着下游需求回暖+国产替代加速推进,23年营收、净利润有望高增。

  • 2023-03-10
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机械电子行业白皮书-针对机械电子行业营销进行概念性解析

在工业历史发展旅程中,机械制造是经济发展的支柱:各个行业的发展须以机械制造业的支持及其提供的装备为基础,在 我国社会经济的发展过程中,机械制造发挥了基础支撑的作用,后续在进一步促进经济发展中仍 然具有重要作用。在国民经济生产力构成中,制造技术的作用超过 60%。

  • 2023-03-10
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设备强中手 环试新龙头 乘复苏东风享蓬勃需求

振动试验设备领先者,布局环试服务及芯片检测赛道激发新空间。苏试试验专注于检测试验领域,以环境与可靠性试验设备生产、环境及可靠性试验服务及集成电路验证与分析服务为三大核心业务。2021 年公司试验设备、环试服务、集成电路检测服务收入分别为 5.32、6.56、2.19 亿元,收入占比分别为 35.4%、43.7%、14.6%,三者合计达到 93.7%。2017-2021 年,公司收入由 4.91 亿元增长至 15.02 亿元,CAGR 为 32.25%,公司归母净利润由 0.61亿元增长至 1.9 亿元,CAGR 为 32.25%,成长性较高。从业务布局来看,公司下游主要领域如航空航天、机械设备、新能源车、发动机、芯片通讯等行业均持续扩容,公司三大业务发展基础坚实。

  • 2023-03-10
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迈向半导体封测设备解决方案供应商

公司是国内电子装联设备龙头,净利润多年正增长,现金流充沛,利润率水平跑赢行业。电子装联属于微电子封装的二级封装,锡焊为电子装联核心工艺。公司的主业精密锡焊设备在中高端市场全球领先,毛利率高达 55%。凭借微电子封装领域的技术、客户优势,不断突破能力圈,业绩持续兑现。

  • 2023-03-10
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股东资源有效协同 市场化机制助力高增

建发物业是世界 500 强建发集团下属的物业管理公司,成立于 1995 年 6月,2020 年 12 月 31 日在港交所主板上市。经过 27 年的发展,公司当前在管的业态已涵盖了中高端住宅、商业、医院、写字楼、学校、产业园区等多项,并开展了社区增值服务和非业主增值服务,服务内容覆盖了物业项目的全生命周期。在 2021 年中指院物业公司百强排行榜中,公司位列第 30 名,相较 2018 年提升了 14 名。截至 1H22,公司在管面积 3726 万方,同比增长 34.6%;合约面积 8063 万方,同比增43.7%;合约/在管为 2.2 倍,未来在管面积增长确定性强。

  • 2023-03-10
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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