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“银险企”三方协同联动为果农“保收入”
证券日报之声· 2025-06-18 14:47
水果收入保险创新 - 中国人寿财险青岛分公司推出水果收入保险产品 总保额达149万元 实现从"保成本"向"保收入"升级 [1] - 保险覆盖自然灾害导致的产量损失和市场价格下跌风险 构建"双重保障"机制 [1] - 当实际收入低于合同约定目标收入时 保险公司将进行赔付 [1] 三方协同联动模式 - 中国人寿财险青岛分公司与山东鲁供农服生态农业科技有限公司、青岛农商银行合作 打造"种植支持、融资服务、风险保障"多维度模式 [2] - 山东鲁供农服提供产量和市场价格数据支持 为定价和赔付决策提供依据 [2] - 青岛农商银行提供配套融资服务 果农可凭保单质押贷款 [2] 金融服务升级 - "银险企"三方深度融合 为果农提供从种植到销售的全链条金融保障服务 [2] - 中国人寿财险青岛分公司表示将持续创新产品和服务 满足农民多元化保障需求 [2]
与行业“骨肉相连” 培育高质量航海人才
中国青年报· 2025-06-15 18:24
航海教育发展 - 集美大学航海学院拥有世界最大教学实习船之一"育德轮",吨位6 4万吨,甲板长199 9米,可满足143位师生在船学习实习[1] - 航海学院历史可追溯至1920年陈嘉庚创办,累计培养3万多名航海专业人才[1] - 2013年航海技术专业获批教育部卓越工程师教育培养计划,推动"改革方向多维度、育人要素立体化"两项改革[1] 智能化人才培养 - 智能航海班增设人工智能、大数据、智能通信课程,毕业生可更快适应电子海图等智能设备应用[2] - 电子海图相比传统海图具有信息更新快、航线规划智能化的优势,学生提前掌握可缩短新船适应期[2] - 智能航海班2020年首次招生,选拔数理和英语能力突出学生,目标培养技术工程师和科研人才[2] 产教融合模式 - 卓越班2 0采用"3+1"模式,学生前三年完成理论课程,大四进入合作企业实习,职业晋升速度比普通班快1年多[3] - 学院与厦门海隆等企业建立定向培养协议,通过企业宣讲和实地考察提升就业匹配度[3] - 实行"双导师制",邀请谭维涛等企业导师指导学生团队协作、国际公约等实务技能[4][5] 实践教学体系 - 自主研发航海模拟器构建虚拟船舶环境,支持学生开展真实航行综合训练[5] - 组织参与中国海员技能大比武等国家级赛事,水上操艇项目曾获全国一等奖[6] - 龙舟队等常态化训练提升学生身体素质,适应海上工作高强度需求[6] 教学改革成效 - 近五年70%毕业生上船工作,主要集中在交通运输、仓储和邮政业[6] - "五共同"产教融合理念全校推广,涵盖培养方案制定、课程开发、实践平台建设等环节[6] - 专业考试通过率和就业竞争力显著提升,验证多维度培养体系有效性[6]
比亚迪超亿元股权投资押注具身智能,看中的是触觉传感技术|智能涌现
21世纪经济报道· 2025-04-28 18:38
4月28日,21世纪经济报道记者从帕西尼感知科技(深圳)有限公司(以下简称"帕西尼")处获悉,比 亚迪股份有限公司近日完成了对帕西尼的战略投资。 21世纪经济报道记者 石恩泽 深圳报道 据了解,比亚迪技术评估团队在系统比对测试视触觉、电容式等全球主流触觉感知方案后,认为帕西尼 自主研发的6D霍尔阵列式触觉传感技术方案,可在触觉感知维度、性能、成本、高可靠性量产等方面 具备显著优势,在推动具身智能走向规模化产业化变革进程中拥有潜力。 帕西尼还基于6D霍尔阵列式触觉传感技术方案,推出自主研发的高精度阵列式多维触觉传感器。该传 感器由HAPTA异构多核架构实现,集成了阵列式ITPU多维触觉传感单元和自研可实时采集解析的触觉 算法,可在1秒内实现一百万次超高触觉采样,同步捕捉六维力(三维力+三维力矩)、材质、温度、 回弹等15种触觉感知信息,并以全量程0.01N的精细力识别能力,进行远超人类的1000Hz进行高频输 出,为具身智能体提供类人般丰富细腻的触觉交互信息。 值得一提的是,帕西尼通过高可制造性设计、自动化标定和测试技术,解决了传统触觉传感器耐久性与 可靠性不足、易用性差等问题,使该公司传感器的工业级寿命可超3 ...
量化策略|超预期逻辑下的多维度资产轮动和择时框架
中信证券研究· 2025-03-12 08:19
文章核心观点 - 改进传统资产轮动框架问题,对输入变量进行超预期视角处理,采用因子相关性加权计算资产最终得分,提高模型综合性和自适应性;2017 - 2025年1月回测期间行业轮动模型年化绝对收益32%,远超同期沪深300和全行业等权组合,2025年2月末推荐电子、计算机、医药、传媒及通信五大行业 [1] 常见的轮动框架 - 多资产轮动核心逻辑是综合分析多维度指标,选择适配行业或资产类别以优化投资组合实现超额收益 [2] - 基于宏观经济周期划分的策略以美林时钟为代表,将经济周期划分为四个阶段并推荐不同配置,但对经济周期认知理想化,未考虑经济指标领先和滞后关系 [2] - 基于因子打分的轮动框架突出量化综合性和灵活性,指标考虑维度更全面,配置调整更快速灵活,但存在宏观因子时间对齐等操作细节问题 [2] 超预期视角 - 对宏观经济数据采用超预期方式处理,将每月公布数据与市场一致预期对比,用1、0、 - 1表示超预期、符合预期、低于预期 [3] - 因子有效性检测和打分采用计算相关性并加权合成方式,以相关系数为权重对最新一期变量加权计算最终得分 [3] 轮动模型的建立 - 指标选择涵盖经济增长等五个维度共26个指标,采用Wind一致预期数据作基准 [5] - 每月底根据指标历史相关性对最新一期指标加权得综合得分,选综合得分最高的五个行业构建行业轮动配置组合 [5] - 2017年1月 - 2025年1月,超预期策略和原始策略年化收益分别达32%和13%,同期沪深300和全行业等权组合年化收益仅为1%和2%,夏普比率分别为2.05和0.37 [5] - 通过综合得分与阈值0比较构建多空择时模型,2017年9月 - 2025年1月回测期间,多空和只多策略在中信一级行业上均超越行业指数年化收益,多空策略更显著 [5] 2025年3月推荐行业信号强度 - 模型看多行业前五为电子、计算机、医药、传媒及通信 [6] - 模型看空行业前五为煤炭、房地产、交通运输、综合金融及建材 [7]