政治提名事件 - 北卡罗来纳州共和党参议员Thom Tillis公开表示不支持特朗普提名的华盛顿特区联邦检察官候选人Ed Martin [1] - Tillis反对理由与Martin对2021年1月6日国会骚乱案件中刑事被告的支持立场有关 [1] - 该骚乱事件源于特朗普号召支持者反对拜登当选总统的认证程序 [1] 提名程序影响 - Tillis作为参议院司法委员会成员 其反对可能导致Martin的提名无法通过委员会表决 [2] - 委员会共和党与民主党各占11席 平局结果将导致提名程序终止 [3] - 特朗普曾在2025年1月就职首日对1月6日案件被告实施全面赦免 [2] 立场分歧细节 - Tillis与Martin会面后承认部分被告存在过度起诉 但坚持200-300名闯入国会大厦者不应获得赦免 [3] - 参议员明确表示对进入国会建筑者"零容忍" 认为至少应判处30天至3年监禁 [4][5] - Tillis强调若Martin提名其他司法辖区职位可能支持 但因涉及1月6日事件核心地区故反对 [4] 事件最新进展 - 该新闻为突发事件 持续更新中 [6]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 贫困家庭情况各异，需了解不同类型贫困家庭的细微差别，以确定摆脱贫困的关键途径并制定针对性政策 [4] - 运用非参数层次聚类分析，将巴基斯坦消费最低的40%家庭（B40）分为五个非重叠组，为制定扶贫政策提供依据 [4] 根据相关目录分别进行总结 1. 引言 - 2001 - 2018年巴基斯坦家庭福利提升，实际消费增长60%，贫困率从64.3%降至21.9%，不平等水平相对稳定 [7] - 贫困减少面临三大挑战：地区福利差距大、女性和青年劳动力参与率低、近年多重危机使家庭困难增加 [8][9][10] - 贫困家庭特征不同，需通过聚类分析对贫困家庭进行分组，以制定差异化政策 [12][13] 2. 数据和方法论 - **数据**：使用巴基斯坦统计局的HIES 2018 - 19数据，涵盖24,809户家庭，还引入外部地理空间数据 [20][23] - **分析单位**：选择全国收入分布底部40%的家庭作为分析单位，原因包括政策干预以家庭为单位、全国分析可扩大样本且不损失粒度、考虑贫困动态性 [25] - **变量选择和预处理**：选择涵盖生产性资产所有权、人力资本等五个方面的26个聚类变量，需满足能区分潜在集群、样本量与变量数合理、变量间不高度相关等条件 [28][29][30] - **聚类程序**：采用凝聚式层次聚类程序，使用Wards链接算法，该算法能最小化集群内方差增加，还将进行稳健性检查 [34][37][38] - **相似度或相异度度量**：因输入变量包含连续和二进制变量，使用Gower相异系数，可保留连续变量信息 [42][43] - **聚类数量确定**：通过树状图和定量标准（VRC和Duda - Hart指数），确定五聚类解决方案最优，能为政策干预提供有意义的差异 [45][48][51] 3. 结果 - **聚类概况**：B40家庭分为五个互斥组，使用共享繁荣资产框架解释结果，各群特征差异明显，需不同扶贫干预措施 [56][57] - **各群特征** - **第一组**：农村偏远且易受冲击家庭，教育、资产和居住条件差，主要从事低技能佃农工作，依赖公共社会安全网，易受干旱和洪水影响 [73][74][79] - **第二组**：从事农业活动的农村家庭，人力资本、资产和居住条件较好，主要从事自耕农业，部分家庭接收汇款和公共援助，面临农业产量低等问题 [85][86][92] - **第三组**：接收汇款但就业水平低的家庭，女性户主比例高，自雇工人比例高，主要接收内部汇款，可能有家庭成员迁移到城市 [93][94][95] - **第四组**：参与服务业机会的城市家庭，资产所有权、教育程度和基础设施水平高，主要从事制造业和服务业，较少接受政府援助和受冲击影响 [96][97][98] - **第五组**：从事基础服务和工业职业的家庭，大部分在农村，资产和居住条件差，主要从事低技能日薪工作，部分家庭接受政府转移支付且负债，部分家庭经历中度粮食不安全 [99][100][101] 4. 结论 - 通过非参数聚类分析和资产框架，将巴基斯坦B40家庭分为五组，各群贫困情况和面临约束不同 [102] - 对贫困家庭进行分类有助于制定更有针对性的扶贫政策，后续工作将进一步明确各群约束并连接全球发展文献中的干预措施 [108]

文章核心观点 - 公司提供专注于石油和天然气的投资服务与社区，聚焦现金流及相关公司，挖掘价值和增长潜力 [1] 服务内容 - 订阅者可使用超50只股票的模型账户、获取勘探与生产公司的深入现金流分析，并参与该行业的实时聊天讨论 [2] 推广活动 - 提供两周免费试用，鼓励用户注册体验石油和天然气投资服务 [3]

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New approval provides French hospitals and clinics with access to a proven PSMA-PET imaging agentMELBOURNE, Australia, April 29, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- Telix Pharmaceuticals Limited (ASX: TLX, NASDAQ: TLX, Telix, the Company) today announces that its prostate cancer PET1 imaging agent, Illuccix® (kit for the preparation of gallium-68 gozetotide injection), has been granted marketing authorization in France by ANSM2 for the detection and localization of prostate-specific membrane antigen (PSMA)-positive le ...

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「东升西落」叙事 - 市场近期开始讨论「东升西落」叙事 指中国资产预期回升而美国资产因宏观不确定性承压 [1][2] - 美国市场因Trump政策调整（关税 财政去杠杆）转向宏观担忧 AI叙事弱化 股市波动加剧 [3] - 中国市场此前预期过低 DeepSeek等事件推动价值重估 形成与美国镜像的走势 [4][5][6] 中美AI发展路径差异 - 美国AI聚焦scaling law和AGI 依赖高成本算力堆砌 但模型能力提升不及预期 [8][9] - 中国AI侧重应用与PMF DeepSeek通过工程优化大幅降低成本 快速商业化落地 [7][8] - 美国OpenAI延迟交付GPT-5 中国DeepSeek超预期表现打破低预期 [9] 标志性公司分析 - **DeepSeek**：开源模型降低行业门槛 腾讯等大厂直接基于其开发应用 跳过模型军备竞赛阶段 [27][28] - **Manus**：聚焦AI普惠化 目标覆盖未接触AI的用户群体 与硅谷AGI叙事形成鲜明对比 [11][12][13] - **互联网大厂**：阿里宣布加大AI Capex后股价上涨 市场预期从价值股转向创新驱动 [25][26] 二级市场趋势 - **预期变化**：美国AI预期已透支 中国正经历从0到1的填平过程 本土科技股对标美国2023年ChatGPT时刻 [20][22][23] - **产业趋势**：中国专精特新企业（如宁德时代）通过技术突破或出海确立领先地位 呈现顺周期特征 [37] - **宏观趋势**：中国消费信心改善 房价回升 DeepSeek点燃市场情绪 但需关注长期经济结构转型 [35][36] 投资机会与风险 - **AI领域**：模型价值分配 原生应用（如Agent）及垂直行业（医疗 金融）应用是三大关注方向 [47][48] - **非AI领域**：美国生物医药 航空航天及中国政策支持行业（如民营企业家座谈会提及公司）存在机会 [48] - **市场行为**：信息处理加速导致板块轮动加快 企业蹭热点讲故事现象可能增多 [40][41] 中美技术分工与卡脖子问题 - 中国主导AI商业化探索 推理卡（如寒武纪）性能提升缓解算力瓶颈 预训练仍依赖英伟达 [31][32][33] - 美国在互联通信技术垄断 但中国推理场景对高性能卡需求较低 形成差异化竞争 [31][32]

市场趋势与行业动态 - 2023 年 AI 创业投资关键词是大模型，2024 年是具身智能，2025 年将是应用落地[2][4] - 2024 年 9 月后融资市场复苏，各种模态模型能力加强，创始人画像改变，市场进步将延续到 2025 年[4] - 2025 年市场环境将进一步变好，但会更加两极分化，资本方向上美元基金和人民币基金分化，创业融资更倾向背景好的人[4] 投资机会与潜在风险 - 2025 年看好应用落地方向，尤其是生产力工具类产品，预计会出现一批千万美金 ARR 的创业公司[4] - 2025 年看好 Agent 和多模态方向，Agent 主要在 2B 领域落地，新商业模式的 Agent 创业公司将冒头反攻现存 SaaS 企业[4][5] - 多模态可能藏着 AI Native 的答案，未来产品组织形态和使用逻辑可能彻底变化[7] 公司财务表现 - 当下市场约 20 - 30 家应用类公司估值超 5000 万美金，多数应用公司 ARR 年收入为 0，少数找到 PMF 的达 100 万美金 ARR，极少数头部项目达 1000 万美金 ARR[2] 技术发展趋势 - 大模型逐渐成为基础设施，开源进展速度超闭源，实际应用落地偏向多模型混合方案[3] - 推理模型能力提升解锁 Agent 可能性，未来各专业人群、垂直领域都有 Agent 机会[4] 商业模式分析 - Agent 若按结果付费，将对现有 SaaS 公司和模式产生颠覆式变化，销售人员管理和组织模式也会改变[5]