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站长之家(ChinaZ.com) 3月26日 消息：今日，第三方支付公司拉卡拉支付股份有限公司正式过会。招股书显示，拉卡拉支付 2018 年实现营收56. 79 亿元，同比增长103.91%;实现归属于发行人股东的净利润5. 99 亿元，同比增长27.65%。
截止招股说明书出具日，联想控股持有公司31.38%的股份，为公司第一大股东，孙陶然持股7.67%，为第二大股东。公司前 5 大股东联想控股、孙陶然及孙浩然、鹤鸣永创、陈江涛均承诺自公司股份上市后 36 个月不减持公司股份，从而保障公司股权结构的相对稳定。
公开资料显示，拉卡拉是联想控股旗下的高科技金融服务企业，是目前中国最大的线下支付公司，依托遍布全国的拉卡拉支付终端，拉卡拉为用户提供安全、简单、方便、灵活的全方位便民金融服务。商户只需将拉卡拉分配的账单号及付款金额告诉消费者，付款消费者在拉卡拉付款机上，对账单号刷卡支付，即可满足商户(消费者)的收(付)款需求。
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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%。
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。
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。
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4日消息，海联金汇科技股份有限公司（下称“海联金汇”）在深交所发布公告称，4月3日，与天津同融电子商务有限公司（下称“天津同融”）签署了《股权转让协议》，公司拟将全资子公司联动优势科技有限公司（下称“联动优势”）持有的联动优势电子商务有限公司（下称“联动商务”）100%股权转让给天津同融。本次股权转让的价格为：人民币7.5亿元的基准转让对价 �
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%。
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
有关苹果iPhone16系列的传言引发了广泛关注。据知名爆料人“LeaksApplePro”透露，苹果计划将iPhone16Pro的起始存储容量提升至256GB，并且售价可能保持在999美元。起步存储空间的增加对于那些需要大容量存储空间和高性能手机的用户来说具有重要意义。
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。
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。
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Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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