网络股

摘要： 9月3日,北京歌华有线电视网络股份有限公司与北京诚和敬养老健康产业集团战略合作签约仪式在京举行。到场的领导有北京歌华有线电视网络股份有限公司总经理卢东涛先生、北京歌华有线公司总经理助理、北京歌华益网广告有限公司董事长姜宏志先生、歌华益网广告公司总经理张晓耕先生。北京诚和敬养老健康产业集团党总支书记、董事长梁仰?先生,集团总裁王寅先生;副总裁张帅一先生;北京诚和敬驿站养老服务有限公司总经理吕游先生。

摘要： 近日,农业银行广西分行与广西广播电视信息网络股份有限公司签署《全面战略合作协议》。此次农业银行广西分行与广西广播电视信息网络股份有限公司达成全面战略合作协议,旨在更好服务“壮美广西”建设,加快“智慧广电”事业发展。根据《全面战略合作协议》,农业银行广西分行进一步增加对广西广播电视信息网络股份有限公司的授信,未来五年间提供总额至少60亿元人民币的意向性融资额度。

摘要： 7月8日,甘肃省广播电视网络股份有限公司第一届第一次职工代表大会在经过了预备会议、全体会议、完成全部议程后圆满闭幕。参加本次职代会的有:公司党委书记、董事长谢鹏,党委副书记、总经理张增胜,党委副书记董伟,工会主席、副总经理朱林安,总工程师赵鸿志,副总经理高春源,以及从公司总部、各(市)州县(市区)分公司、各子公司选举产生的职工代表等共196人。

摘要： 7月11日~12日,由中国广播电影电视社会组织联合会、江苏省广播电影电视协会、江苏省广播电视总台(集团)、江苏省广电有线信息网络股份有限公司联合主办的“融合媒体·智慧视界”——第八届广电传媒产业论坛暨第六届中国广播电视紫金论坛在南京召开。

摘要： 近日,黑龙江广播电视台、黑龙江广播电视网络股份有限公司与华为技术有限公司在深圳华为总部签署战略合作协议,三方将发挥各自优势,共同在5G及基础网络、媒体融合、4K/8K超高清、大数据中心等领域开展全方位、深层次的战略合作。此次合作协议的签署,标志着华为公司与黑龙江广播电视台和龙江广电网络在信息服务产业发展合作方面掀开新篇章。

摘要： 1月9日,每日甘肃微信公众号发布《甘肃省人民政府关于冯毅等同志职务任免的通知》。甘肃省人民政府决定:谢鹏任甘肃省广播电视网络股份有限责任公司董事长,免去其甘肃省广播电视网络股份有限责任公司总经理职务。

摘要： 4月28日,湖北省广播电视信息网络股份有限公司党委书记、董事长王彬率队调研武汉分公司,要求武汉分公司摆正位置,认清责任,充分认识武汉的战略地位和龙头作用,高度聚焦"保用户、保增长"目标,抓实公客、集客和改革等重点工作,全力完成营收和利润增长目标,在转型和发展上当好表率、走在前列。公司党委委员、纪委书记、监事会主席曾文及公司相关部门负责人随行。武汉分公司党委书记、总经理曾柏林汇报学习贯彻十堰会议精神情况。

摘要： 今天，郁金香狂潮已经成为“疯狂投机”的代名词。每次金融市场出现泡沫和危机——例如2008年发生的金融海啸，或者2000年的网络股热潮——总会有人将这件400年前的旧事拿出来比较，结论永远都是：历史又再重演，人类死性不改。

摘要： 非常引人注目，5月以来的第一周，纳斯达克中国指数（NASDAQ：China）下挫了5．46％。几天时间内，中国概念的代表个股新浪（NASDAQ：SINA）、搜狐（NASDAQ：SOHU）和百度（NASDAQ：BIDU）股价分别下挫了9．27％、13．48％和5．61％。

摘要： 第1波：1999年——2003年代表企业：中华网、新浪、网易、搜狐1999年7月／科技股与互联网股带动纳斯达克市场狂飙，当第一只中国互联网概念股中华网登陆纳斯达克，该股发售时超额认购十几倍，发行价20美元，开盘即飙升至60美元，全日涨幅200％，为随后中国概念网络股的接踵而至打响了头炮。

摘要： 一种考虑流股热容变化的换热网络优化设计方法，包括如下步骤：步骤S1:网络初始化，创建一个可行的初始网络；步骤S2:将多分段流股转为单分段流股；步骤S3:初始化参数；步骤S4:将当前网络变化产生一个新的网络；步骤S5:建立线性规划模型优化新网络；步骤S6:判断是否接受新网络：如果是，用新网络替换当前网络；步骤S7:判断是否降温：如果是，更新模拟退火温度；步骤S8:判断是否达到终止条件：如果没达到，返回步骤S4；步骤S9：转回多分段流股，判断网络是否需要调整,如果不需要调整，结束;步骤S10:调整网络；S11:结束。本发明实现换热网络的自动优化设计，在设定的约束条件下找到最优的换热网络，处理了流股热容随温度变化的问题，使优化结果符合生产实际。

摘要： 一种包含相变流股的换热网络优化设计方法，属于工业热交换网络的设计领域。步骤：1)提取流股的工艺参数和物性数据；2)判断流股类型；3)根据相变流股温焓图特征，将相变流股分为多个区间，分别确定每个区间的热容流率；4)建立混合整数非线性规划模型：混合整数非线性规划模型包括目标函数、流股热平衡约束、每一级热平衡约束、公用工程热平衡约束、换热量边界约束、温差约束和温度可行性约束；5)初始化模型参数；6)根据步骤4)建立的混合整数非线性规划模型和步骤5)初始化后的模型参数，求解该优化问题的模型获得优化设计后的换热网络。能实现相变换热网络优化设计，以便提升工业过程能量利用率，降低工业过程生产成本，节能降耗。

摘要： 一种基于神经网络的导线开股识别的方法及系统。该方法涉及图像识别技术、机器学习技术领域，包括：建立缺陷样本系统，包含导线开股故障图片，导线故障图片检测结果；利用人工标注故障图片生成标签文件，转换标签文件生成数据训练集和测试集；利用SSD目标检测算法与故障图片标注信息对候选框进行分类回归，利用MobileNet网络与数据集，调整超参数训练导线开股故障检测模型；将导线开股故障检测模型装入导线开股缺陷识别智能设备；导线开股缺陷识别智能设备将检测的导线开股图片传输到服务器，扩充缺陷样本库。

摘要： 本发明公开了一种识别效率较高、不会漏检的基于卷积神经网络的导线分股缺陷图像识别方法。该方法先通过基于卷积神经网络构建的用于识别导线分股缺陷图像的图像缺陷识别模型对待测的输电线路导线图进行识别得到具有导线分股的缺陷图像；然后再对待测的输电线路导线图进行一系列图像处理得到具有导线分股的缺陷图像；将先得到的具有导线分股的缺陷图像和后得到的具有导线分股的缺陷图像进行并集运算，得到最终的导线分股缺陷图像集，使得待测得输电线路导线图中导线分股缺陷都能够被检测出来，识别率较高且避免了导线分股缺陷被漏检得情况发生。适合电力输运系统缺陷检测技术领域推广应用。

摘要： 本发明提供了一种基于LSTM网络的A股仓位动态调整方法，包括：首先获取沪深300的历史指数数据；然后对获取的数据进行预处理；进而将预处理后的数据分为训练数据集和预测数据集；再构建基于LSTM网络的仓位动态调整模型，并利用训练数据集对构建的模型进行训练；最后根据预测数据集，采用训练好的模型对沪深300的待调整工作日的收益率进行预测，并将收益率转化为A股股票的可持有仓位。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案设计了一个基于LSTM的股票仓位动态调整模型，可对每个工作日的A股中个股的持有仓位进行动态调整，为股票投资者提供一个比较可靠的参考，相对于别的方法，可取得更高的精度，拥有更好的预测能力。

摘要： 本实用新型涉及包覆丝机领域，具体为一种多股式氨纶网络包覆丝机的防线缠绕装置，包括包覆丝机主体以及安装在包覆丝机主体表面的控制面板，包覆丝机主体内部设置有在两侧的支撑板以及从上至下依次设置在支撑板上的放线轴、绕线轴以及收线轴；包覆丝机主体顶部设置有进线口，包覆丝机主体底部设置有出线口，支撑板上设置有用于驱动绕线轴周向转动的第一电机，支撑板上设置有用于驱动收线轴周向转动的第二电机；绕线轴上设置有绕线盘，收线轴上设置有收线盘。本实用新型通过增设限位盘与分隔板解决了线长时间缠绕时容易发生线与线交缠在一起的问题。

摘要： 本实用新型提供了一种适用于网络线生产的捻股机，包括驱动装置、机身、机座、防震基座和防震台；其中，驱动装置设置于机身的一端，机身设于机座上；防震基座设于机座下方，包括防震板、防震底座以及若干第一弹簧；其设于防震板抵接和机座抵接之间；防震台包括防震立柱和防震横梁，防震横梁设于防震板的上方，其一端与防震立柱连接固定；防震板上还设有防震螺栓，防震横梁上开设有供防震螺栓穿过的防震通孔；还包括防震螺母，设置于防震横梁上方，与防震螺栓相匹配。本实用新型提供的一种适用于网络线生产的捻股机，其对现有的捻股机的底座进行了有针对性的改进，采用了多重防震的设计，具有结构简单，防震效果好等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于循环神经网络股市分析模型的工作方法，对股市数据进行收集，且进行数据的分析和整理，对数股市数据的特征值进行提取，定义特征值为X，且按照序列输入学习数据X＝{X

摘要： 本发明涉及一种基于遗传算法改进RNN神经网络股指预测分析方法，包括获取股指数据，全面选取特征参数；采用遗传算法，将每一代的特征参数分别代入RNN神经网络模型训练及预测，以均方误差作为适应度，以一定的迭代次数为模型终止条件，选择预测特征最优化组合。本发明从优化神经网络模型和优化特征参数选取两个角度对模型预测能力进行提升，采用RNN神经网络模型可以从原始数据提取到更加抽象和更有代表性的特征，且具有时序与定向循环的优势特性；同时，应用启发式全局搜索算法遗传算法进行特征组合，提升模型的预测精度。从而使得在股票波动较小的阶段准确度得到显著提升，在股票波动较大的阶段也可对其基本趋势进行预测。

摘要： 本发明提供一种结合财经新闻的卷积神经网络股票价格波动预测方法，本发明利用自然语言处理技术来提取相关新闻中的特征，从而分析、观测财经新闻与股票价格走势的关联程度。本文结合新闻报道的有效信息，提出了一种基于卷积神经网络的股票价格波动预测方法。首先，将新闻分词，并提取主要事件，利用出现次数最多的前3000个词语作为关键词，并使用Glove模型将其表示为低维稠密的词向量；其次，将新闻特征和股票价格对应起来，把时间划分成短、中、长三个时间段，用卷积神经网络来模拟新闻事件对股票价格变动的短期和长期影响；最后，通过训练好的模型预测股票的涨跌情况。