3 月 31 日，亿达中国发布 2021 年业绩报告。报告显示， 2021 年公司营业收入53. 95 亿元，同比增长11.3%；毛利为16. 34 亿元，同比增长39.7%，毛利率由 2021 年同期24.1%增至年内30.3%。2021 年亿达中国实现合约销售额44. 06 亿元，销售面积38. 47 万平方米，销售均价 11452 元/平
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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。
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。
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%。
今天，知乎发布2023年第四季度和全年财报业绩，在第四季度知乎净亏损在上市以来首次低于1亿元，为9130万元。在2023年第四季度，知乎总收入为11.38亿元，同比增长2.2%。截至2023年底，知乎累计内容创作者已达到7130万，同比增长13.0%，累计内容数达7.75亿条，同比增长19.3%。
据文旅之声官方公众号，经文化和旅游部数据中心测算，2024年清明节假期全国国内旅游出游1.19亿人次，国内游客出游花费539.5亿元。假期3天全国国内旅游出游1.19亿人次，按可比口径较2019年同期增长11.5%；国内游客出游花费539.5亿元，较2019年同期增长12.7%。近期因麻辣烫火出圈的甘肃天水，旅游订单量更是同比增长超21倍；山东曲阜、河南开封等地客流增长同样很明显。
4月23日晚间，昆仑万维披露了2023年年度业绩报告。公司在2023年实现了营业收入49.2亿元，其中海外业务收入占比达86.0%，同比提升8.4个百分点;净利润为12.6亿元，同比增长9.15%，继续保持行业前列的利润规模。昆仑万维致力于实现通用人工智能，赋能用户生成高质量的AI内容，将继续坚持“AllinAGI与AIGC”战略，努力成为领先的人工智能科技企业，推动人工智能技术在各领域应用，
快科技4月17日消息，长安汽车今日发布2023年年度报告。数据显示，长安汽车2023年营业收入1512.98亿元，同比增长24.78%；归母净利润113.27亿元，同比增长45.25%。销量方面，长安汽车2023年销售超255万辆，自主品牌新能源汽车销量超过47万台，自主品牌海外销量超过了23万台，均创历史新高。对于2024年的销量目标，长安汽车集团决心冲击280万辆，同比增长9.7%。其主要品牌包括长安引力125万辆，长安启源25万辆，深蓝汽车28万辆，阿维塔9万辆，长安凯程23万辆；新能源销量目标75万辆，同比增长55.9%；海外市场销量48万辆，同比增长33.2%。为此
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。
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
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。
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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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