独家观察！威高股份宣布派发末期股息 每股0.1035港元

威高股份宣布派发末期股息 每股0.1035港元

威海，2024年6月16日 - 山东威高集团医用聚合物有限公司（威高股份，01066.HK）今日宣布，将向股东派发截至2023年12月31日止的末期股息，每股派息0.1035港元。

此次派息须经公司股东大会批准。股东大会将于2024年7月10日召开。如获股东大会批准，派息将于2024年7月12日发放。

威高股份在2023年全年实现营业收入1303.2亿元，同比增长14.6%；归属于上市公司股东的净利润181.9亿元，同比增长13.0%。公司拟派发的末期股息派息率为27.7%，体现了公司对股东的持续回报。

关于威高股份

威高股份是一家领先的医疗器械和耗材供应商，在中国和全球市场拥有广泛的业务。公司产品涵盖骨科、心血管、介入、普外科、麻醉、体外诊断等领域。公司致力于为全球患者提供优质、安全、可及的医疗产品和服务。

消息来源

• 威高股份公告：http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vCB_AllBulletin/stockid/002559.phtml?ftype=yjdbgzy
• 智通财经：https://www.moneydj.com/kmdj/news/newsviewer.aspx?a=5b2f9776-c627-4f45-bce7-e93ea6427157

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超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。