站长之家(ChinaZ.com) 3月17日 消息:今日，欢聚集团发布了截至 12 月 31 日的 2019 财年第四季度及全年财报。
财报显示， 2019 年第四季度，欢聚集团净收入为人民币76. 182 亿元，同比增长64.2%。直播收入为人民币71. 466 亿元，同比增长62.7%。毛利润为人民币25. 172 亿元，同比增长54.6%。
2019 全年财报方面，2019年，欢聚集团净收入为255. 762 亿人民币，同比增长62.2%。归属于JOYY Inc.控股权益的净利润为34. 452 亿人民币，同比增长56%。
其中，虎牙第四季度总净营收为24. 675 亿元，同比增长64.0%;虎牙直播MAU(月均活跃用户数)和移动端MAU(移动端月均活跃用户数)分别为1. 50 亿和 6160 万，同比增幅分别达28.8%和21.5%。
欢聚集团预计， 2020 年第一季度预期净收入会在67. 50 亿人民币至68. 50 亿人民币之间，同比增长41.2% 至43.3%。
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知乎发布了其2023年第四季度及全年财报业绩，展现出了稳健的发展态势。在第四季度，知乎实现总收入11.38亿元，同比增长2.2%，显示出公司业务的持续增长势头。公司也将积极拓展新的业务领域，寻求更多的增长点，为用户和利益相关方创造更多价值。
斗鱼公布了其2023年第四季度及全年的财务报告。第四季度斗鱼总营收达到了12.96亿元，其中直播收入占据主要部分，为10.21亿元。在这样的背景下，斗鱼积极承接来自游戏厂商的宣发需求，与腾讯、网易、米哈游等多家厂商建立了紧密的商业合作关系，为公司的未来发展奠定了坚实的基础。
微软发布了其2024财年第三季度财务报告，当季营收达到了惊人的619亿美元，折合人民币约为4481亿元，同比增长了17%。微软同样表现出色，实现了219亿美元的增长，涨幅高达20%，每股收益也达到了2.94美元，这一成绩全面超越了华尔街的预期。随着人工智能技术的不断发展和应用，微软有望在未来继续保持其领先地位，并继续为全球用户提供更优质、更智能的产品和服务。
3月26日，商汤集团正式公布了其截至2023年12月31日的全年业绩报告。在过去的一年里，商汤集团对自身的业务布局进行了清晰定位，确立了生成式AI、传统AI和智能汽车三大核心板块。这一成绩的取得，得益于各行各业对大模型的训练和推理的广泛需求，预示着中国硬科技投资的新周期正式开启。
微软今天正式宣布，将不再继续支持Office2016和2019。根据微软的公告，Office2016和Office2019应用程序以及相关的生产力服务器将于2025年10月14日结束支持。消费者版本预计于2024年秋季推出。
快科技4月22日消息，今日，中国移动发布2024年第一季度业绩，一季度营运收入为2637亿元，同比增长5.2%。其中，通信服务收入为2193亿元，同比增长4.5%。业绩显示，股东应占利润为296亿元，同比增长5.5%，每股盈利1.38元。截至2024年3月31日，集团移动客户数为9.96亿户，其中5G套餐客户数为7.99亿户，5G网络客户数达到4.88亿户。家庭市场方面，截至2024年3月31日，中国移动有线宽带客户总数达到3.05亿户，季度净增683万户。其中，家庭宽带客户达到2.69亿户，季度净增528万户。政企市场方面，一体推进网 云 DICT”规模拓展，加大商客市场拓展
华为发布2023年成绩单，去年华为共实现营收7042亿元，净利润870亿元。ICT基础设施业务保持稳健，终端业务表现符合预期，云计算和数字能源业务实现了良好增长，智能汽车解决方案业务开始进入规模交付阶段。华为轮值董事长胡厚崑表示，2023年华为整体经营情况符合预期。
近年来，智能穿戴设备在全球范围内持续受到热捧，其需求呈现出不断增长的趋势。3月27日，京东与小米宣布达成新的战略合作，双方将在营销推广、新品首发、资源支持三大核心板块展开深度合作，2024年小米智能穿戴设备（智能手表、智能手环）京东年销量目标剑指300万台，其中智能手表实现销量同比增长150%，共同推动智能穿戴品类快速发展。当前，随着底层硬件创新逐步
华为投资控股有限公司今日在上清所公布了一则引人注目的公告，内容关于其即将实施的股利分配方案。经过公司内部决策机构的审议，公司决定向股东派发高达77，094，500，197.50元的股利，相较于前年的61，403，559，073.76元，实现了近25.55%的显著增长。净利润达到870亿元人民币，同比增长144.5%。
国内新锐美妆科技集团逸仙电商发布2023年第四季度业绩报告。公司第四季度实现营收10.7亿元，较去年同期增长6.7%，重回增长轨道。逸仙电商将以创新为驱动，不断在商业模式、产品创新以及研发实力等多个方面进行布局，以差异化优势获取持续的市场动能。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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