国庆强势来袭,50亿票房或再次上演,哪些A股公司能押对宝?

国庆强势来袭,50亿票房或再次上演,哪些A股公司能押对宝?

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国家电影资金办数据显示,9月13日,国内票房3.63亿元,相对去年中秋档首日票房1.58亿,同比增长近130%。其中《诛仙Ⅰ》在档期首日拿下1.42亿,截止发稿拿下了2.8亿票房,排名第一。
事实上,虽然今年以来出现了《流浪地球》《哪吒》等超级爆款电影,但截至9月15日,全年票房较18年同期仍有近20亿元差距。接下来的国庆档成为今年能否逆转的关键。
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从目前预售数据来看,今年中秋叠加国庆档《我和我的祖国》、《攀登者》和《中国机长》三部电影成为最大赢家,中秋档的《诛仙》超出此前预期。
而考虑到去年国庆档的基数较低,今年国庆档有望实现恢复性增长,从而成为提振消费中的一大亮点,短期影视板块或将迎来布局机会。
《攀登者》再现了1960年我国登山队成员王富洲、贡布、屈银华三人完成中国人首次登顶珠峰的故事,传奇色彩浓厚。《攀登者》将镜头置于世界最高海拔的珠穆朗玛峰,这是国产影片以前从未有过的。此外,因为影片主演为百亿影帝吴京,《攀登者》自开启拍摄后热度便一直很高。
《我和我的祖国》是由七个故事组合而成的多段式剧情电影,七个故事主题分别为《前夜》《相遇》《夺冠》《回归》《北京你好》《白昼流星》《护航》,聚焦中国成立以来的北京奥运会、中国女排夺冠、香港回归等经典“瞬间”。影片不仅主演阵容强大,导演阵容更是震撼,集结了陈凯歌、管虎、张一白、宁浩、文牧野等人。
《中国机长》讲述了机组在万米高空突遇驾驶舱风挡玻璃爆裂脱落、座舱释压的极端罕见险情并化险为夷安全降落的故事,是国内首部真实事件改编的民航题材影片。在《湄公河行动》《红海行动》之后,“博纳式主旋律”在观众心中已经是质量保障,虽此次导演不是林超贤,但《无间道》导演刘伟强执导,也是一大保障。
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板块受益上市公司方面:
北京文化、上海电影:参与电影《攀登者》的投资和宣发工作。

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金逸影视(002905),位于广东,以院线发行和电影放映闻名,院线数量位于中国电影院线的前列,主要经营电影的制作、发行和放映,产业链多元化,中国电影力量雄厚的投资商和运营商。
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上海电影(601595),2012年由上海电影集团有限公司和上海精文投资有限公司共同成立,主要业务是电影发行及放映,包括电影发行和版权销售、院线经营以及影院投资、开发、和经营。
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万达电影(002739),万达集团下的子公司,除了在国内有众多影院,在国外(澳大利亚、新西兰)拥有众多影院,拥有39个杜比影院,获得“21世纪中国最佳商业模式创新奖”。

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风险提示:股市有风险,投资需谨慎。文中所提板块,个股均只作为逻辑分析于技术交流之用,不作为操作建议,据此操作风险自担。
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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
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