风险可控的核心策略。通过科学合理的资产配置，投资者能够在不 同的市场环境中实现收益最大化，同时有效降低潜在的投资风险。 资产配置的重要性主要体现在以下几个方面：首先，它能够帮助投 资者分散风险，避免将资金过度集中于单一资产类别或市场，从而 减少因市场波动带来的损失。其次，资产配置有助于优化投资组合 的风险收益比，通过平衡高风险高收益资产与低风险低收益资产， 使投资组合在不同市场周期中保持相对稳定的表现。此外，资产配 金类资产的 比重，而对于风险偏好型投资者，则可以增加股票和另类投资的配 置。  分散风险：通过多元化的资产配置，降低单一资产波动对整体 投资组合的影响。  优化风险收益比：合理配置不同风险等级的资产，实现收益与 风险的平衡。  量身定制策略：根据投资者的风险承受能力和投资目标，制定 个性化的资产配置方案。 通过引入 DeepSeek 应用方案，资产配置规划能够进一步提升 科学性和精准度。DeepSeek 可以实时监测市场波动和潜在风险，并提供风险预 警和应对策略，帮助投资者及时调整配置。 - 动态优化建议：基于 实时数据和历史表现，DeepSeek 能够生成动态的投资组合优化建 议，确保在不同市场环境下实现收益最大化。 - 个性化配置方案： 根据投资者的风险偏好、投资目标和资金规模，DeepSeek 能够提 供量身定制的资产配置方案，满足不同用户的需求。 此外，DeepSeek 技术还支持可视化分析，通过直观的图表和

为何能改变制药行业的游戏规则 十月 2024 封面 Just_Super/iStock AI 可提升制药企业的营收和利润 AI 能够在制药价值链中释放巨大价值。应用得当时，它可以同时提高效率和收益，并在更短时间内为患者提供更好的药物。 在研发环节， AI 能够生成更好、更有效的候选药物，加速从药物发现到临床前候选阶段的进程。 在运营和生产环节， AI 通过释放全价值链改进潜力、实现除自动化以外的效率提升。 • 采购 • 供应风险管理 • 需求预测 • 库存 / 生产规划 • 质量管理 • 供应商关系管理 获取 AI 收益 收益和效率的提高，具体取决于价值链所属环节 AI 主要应用领域 • 产品组合优化 • 药物发现 • 分子生成 • 生物标记开发 • 临床试验设计 • 临床试验数据分析和报告撰 关键意见领袖（ KOL ） 管 理 • （医疗）知识管理 应用得当时， AI 可以同时提高有效性和效率，在更短的时间内为患者带来更好的药物。然而，效率和收益的提升潜力因价值链环节而异。因此，合理管理 AI 预期以调整 AI 投资至关重要。 获取收益 AI 在制药价值链中的应用（部分示例） 制药价值链 资料来源 : GenerativeAi.net, Techtarget, Press 3

请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 2 测如下：预计 2023-2025 年公司的营业收入为 582/672/787 亿 元，归母净利润为 2.88/4.95/8.35 亿元，每股收益（EPS）为 0.25/0.43/0.73 元，对应 2023 年 7 月 7 日收盘价 32.37 元， PE 分别为 128/74/44 倍，强烈推荐，维持公司“买入”评级。 风险提示 835 YoY（%） 81.1% -141.9% 277.7% 71.5% 68.9% 毛利率（%） 12.0% 11.4% 12.5% 12.7% 12.9% 每股收益（元） 0.39 -0.14 0.25 0.43 0.73 ROE 6.2% -2.9% 5.0% 7.9% 11.8% 市盈率 82.98 -227.16 127 公司产业服务稳健增长，云+数据要素有望高增。维持盈利预测如下：预计 2023-2025 年公司的营业收入为 582/672/787 亿元，归母净利润为 2.88/4.95/8.35 亿元，每股收益（EPS）为 0.25/0.43/0.73 元，对应 2023 年 7 月 7 日收盘价 32.37 元，PE 分别为 128/74/44 倍，强烈推荐，维持公司“买入”评级。 4.风险提示

、国防军工 (14.0%) 、有色金属 (12.3%) 图 10: 四阶段下的行业表现 （超额收益） 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 资料来源： Wind ， 国信证券经济研究所整 理 基于短周期的大类资产和风格配置规律图 图 11 : 四象限下股债配置和风格 / 行业规律 债券 + 商品 万得全 A 中信风格 + 债券 + 商品 大中小盘 + 债券 + 商品 高低估值 + 债券 + 商品 红利 + 债券 + 商品 万 得全 A 年化收益率 4.00% 3.18% 3.24% 3.97% 2.81% 年化收益率 4.27% 3.49% 3.45% 4.27% 2.81% 波动率 0.04 0.04 0.03 0.03 0.21 波动率 0.04 0.04 0.04 0 债券胜率进行配置，具体方法为： 用牛市概率 - 熊市概率代表资产打分，只保留打分为正的股票风格 / 债券，根据分数大小计算配置比例（债券比例 ≥ 80% ） AI 资配框架下，组合风险收益表现继续优化，年化收益率上升 0.27% ，夏普比上升 1.08 倍 图 31: 传统配置框架下的组合表现

接重定位、配置新IP地址等操作[３８]. (２)虚拟机迁移指在虚拟机运行的状态下,周期性地或随 机地将虚拟机从一个物理主机或虚拟机迁移到另一个物理主 机或虚拟机. Penner等开发设计了执行迁移所有 VM、只迁移攻击者 收益最高的 VM、在每个节点中保留所有 VM 副本进行停用 和迁移３种虚拟机迁移方案[３９].Debroy等在进行虚拟机迁 移的同时,对迁移频率优化,并根据候选 VM 的容量、可用带 宽、历史信誉情况来选择最佳迁移位置[４０] 并根据其他参与者的决策获得相应收益. Jiang仅考虑单阶段博弈系统,提出了一种基于信号博弈 的移动目标防御决策模型,根据贝叶斯法则求解最优防御策 略.但单阶段博弈模型只考虑了攻防过程中各种随机因素稳 定不变的情况,并不符合真实网络攻防情景[５５]. ②多阶段博弈指所有参与者可以在多个阶段进行决策, 根据其他参与者的决策及时调整策略,每个阶段的决策都可 能影响后续阶段的决策和收益.参与者之间进行相互博弈 参与者之间进行相互博弈, 力求自身收益最大化.多阶段博弈模型考虑了长期攻防对抗 中,攻防策略改变等随机因素的影响,扩大了移动目标防御机 制在攻防场景下的适用范围. Chen等根据攻防具有多阶段多状态的特性,提出一种移 动目标 Markov信号博弈模型,引 入 贝 叶 斯 决 策 重 新 量 化 双 方收益,加强高权重阶段中防御策略的制定[５６]. ２)根据博弈时间性分类 ①基于离散时间的博弈指在博弈过程中时间被离散化为

依靠动态供需调节和多层次的博弈激励来实现价格锚定 -目标利率反馈机制 （TRFM）(动态调整目标利率（正/负利率），改变生成或持有 DAI 的成本与收益) + 超 额抵押与清算 + 套利 DAI价 格 CDP借款人 DAI持有者 套利者 系统响应 <1美元* 减少生成，或买入 DAI偿还债务 持有DAI（赚取利 息收益） 市场低价买入DAI用 于偿还或套利 利率↑ → 需求↑ → 价格↑ >1美元 增加抵押生成DAI （低成本） lls发行的增加可以降低整体平均久期，从而稳定长端收益率  保守估计稳定币储备对 T-Bills 投资比例为50%，将带来1万亿美元T-Bills的增量需求  “大而美”法案增加基础赤字3.4万亿，考虑到关税收入的抵充，凭借稳定币的增量需求，财政部可以提高T- Bills发行比例以填补融资缺口，从而降低美债久期供给，消弭久期需求不佳对收益率的负面影响  如果稳定币规模高速增长的情景实现 人民币计价和结算，特别是在一带一路倡 议沿线，向基于区块链的结算系统过渡代表了一种自然演变，将提高效率并减少交易中的摩擦。  离岸人民币稳定币的发行需要稳健地获得相应的人民币资产，特别是香港固定收益市场的发展。 28 离岸人民币稳定币市场潜力分析 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。

营业收入（百万元） 2197 2445 3244 4787 增长率 (%) 47 11 33 48 归母净利润（百万元） 608 552 827 1080 增长率 (%) 33 -9 50 31 摊薄每股收益（元） 1.46 0.95 1.42 1.85 ROE(%) 6 5 7 8 P/E 126.22 62.92 42.06 32.20 P/B 7.20 3.13 2.91 2.66 P/S 营业收入（百万元） 954 1403 1940 2591 增长率 (%) 96 47 38 34 归母净利润（百万元） 168 307 419 572 增长率 (%) 39 82 37 36 摊薄每股收益（元） 1.70 2.84 3.88 5.29 ROE(%) 14 21 23 25 P/E 76.03 59.60 43.64 31.98 P/B 11.80 12.78 10.22 7.94 182585 207180 232564 增长率 (%) 15 15 13 12 归母净利润（百万元） 5415 6548 8072 9235 增长率 (%) 17 21 23 14 摊薄每股收益（元） 0.89 1.07 1.32 1.51 ROE(%) 10 11 12 12 P/E 8.92 9.85 7.99 6.99 P/B 0.92 1.09 0.96 0.84 P/S 0

净利润(归母) 29 31 44 110 232 (+/-)% 138.3% 9.2% 41.5% 148.8% 110.1% 每股净收益(元) 0.06 0.07 0.10 0.25 0.52 净资产收益率(%) 4.4% 4.8% 6.4% 13.7% 22.4% 市盈率(现价&最新股本摊薄) 392.40 359.31 253.92 102 EBIT 39 47 60 130 262 固定资产 6 5 5 5 5 其他收益 4 2 3 5 5 在建工程 0 0 0 0 0 公允价值变动收益 0 0 0 0 0 无形资产及商誉 45 44 45 45 45 投资收益 1 -2 2 2 3 其他非流动资产 64 50 49 52 53 财务费用

........................................................................................126 6. 成本与收益分析................................................................................................. ........................................................................................135 6.2 预期收益评估................................................................................................. 留周期不低于 5 年。 合规监控模块内置超过 200 个监管规则，覆盖《保险法》《个 人信息保护法》等法规要求。例如，针对保险销售环节，智能体会 ” ” 实时检测话术合规性，自动拦截 保本保收益 等违规表述，并生成 预警报告。 风险识别与预警 通过多维度数据分析构建风险评分模型： 风险类型 数据来源 监测频率 响应动作 欺诈风险 理赔申请、客户行为轨迹 实时 自动冻结并转人工复核

多维数据支撑 车厢 / 场站 客流 轨道列车运行位置 营运事件 车载定位 公交车辆班次 城市实时路况 … 关联分析算法 运力满载率 运营收益率 客流特性分析 … 客流分担率 运行态势分析 换乘客流分析 智能中枢 数据使能 AI 使能 集成使能 / 场站 客流 轨道列车运行位置 营运事件 车载定位 公交车辆班次 城市实时路况 … 关联分析算法 运力满载率 运营收益率 客流特性分析 … 客流分担率 运行态势分析 换乘客流分析 智能中枢 数据使能 AI 使能 月 -2 周 ↓ 25% ↑ 80% 收益 2 ：技术共享 技术整合统一标准易维护 降低技术应用难度易上手 跨场景跨应用降本易复用 收益 3 ：数据共享 打破信息孤岛数据资源共享 构建数据模型数据融合分析 数据质量可靠对外统一服务 收益 4 ：能力共享 一站式开发平台业务敏捷上线 AI 人工智能平台算法开发高效