价值投资交流园01.18

    指数的大幅振荡,你怕了吗?我想说:别怕,别怕!大不了下跌20%。

    作为价值投资者,目前最重要的还是看看手中的股票值不值这个价格,而不是大盘会下跌多少?

    朋友们!我们还是交流基本面的信息吧,大盘、股价的涨涨跌跌就让他去,因为这不是我们所能够控制的问题,我们能够控制的是我们手中的股票是不是值这个价?如果手中的股票价值低估,那么我们怕什么呢?下跌是为了更好的上涨嘛,你说是不是?

    我们今天就等待着000898先生说鞍钢的股权融资问题。

 

附件:

  摩根:预期国内钢价07年将上升5%
    摩根大通指出,因国内钢库存减少及产量下降,预期中国钢价于07年及08年将分别上升5%及2%。官方公布06年国内钢价按年上升约12%,但该行认为实际增幅应不止於此,因国内钢库存於同期减少,发电产能亦相对增加,该行相信06年钢价的真正升幅应不少於15%。

    注:呵呵,外国同行有点想啥说的,其实你可不能相信的,就好比是不能完全相信我一样的道理。他们比我还乐观,是不是想卖出呢?

    该行指出,工业生产及建筑各占钢一半的消耗量,随著国内工业生产继续上升,加上该行预期国内建筑楼面面积在未来两年将录得15%增长。此等因素可令钢的需求在未来两年保持约17%的升幅。

    注:这个消费量增长好像也太乐观了点。

    摩根大通续称,国家政府正在关闭规模较小的钢铁厂,虽然目前小型钢铁只占国内原钢产量的一成,但此举可防止原钢产量突然激增,有利钢价的未来走势。该行预计,国内钢价於今年第二及第三季会略为受压,主要因国家政策所致,但随著原钢需求增长仍超过供应,预期钢价可於第四季反弹,并於08年维持升幅。

     注:我还是无法看好落后产能的淘汰工作。

    该行补充,环球钢生产商的平均巿盈率为8.1倍,国内钢业股的现价巿盈率已略为偏高,但国内钢的需求强劲,加上当地钢生产商的股东回报通常较高,故预料其巿盈率保持高企。

     注:这个对于市盈率的判断又觉得好像太保守了点,目前国内钢铁股的平均动态市盈率仅仅是在大约13倍左右,就算是到20倍又如何?他们显然不了解我国基金同志们的投资热情。

    摩通:马钢目标价5.5元 维持该股“增持”投资评级
来源于: 香港商报 博友把握自己先生提供:

    摩根大通指出,调高马鞍山钢铁(323)目标价,由4.8元升至5.5元,并维持该公司‘增持’评级。
  摩根大通预期内地钢价于07至08年将录得5%及2%的升幅,配合该公司有能力透过提高产品质素来增加钢材售价,预料马鞍山钢铁股份07至08年的纯利均可上升50%,预测每股盈利约为0.32元(人民币下同)、0.46元及0.66元。

  该行更预料,马鞍山钢铁的钢材销量在未来两年将分别增加14%及9%,而公司旗下的钢轮轪业务保持增长平稳。

    博友把握自己先生评论:

    钢材销量我感觉预测得很不准确,06年销量1080万吨,07年顾总定下来的目标是1370万吨,以这个来看,摩通的预测太保守了!

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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