拓日新能

<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"></script>★中财网讯:拓日新能中签率0.027% 超额认购达3694倍
今日,拓日新能公布了该公司首发4000万股A股的网下配售情况,根据该公司的公告显示,有490个机构参与了该公司总额为800万股的网下配售股的配售,490家机构的申购均为有效申购,申购总量为342440万股,冻结资金总额为3694927.6万元人民币,有效申购获得配售的配售比例为0.233618%,超额认购倍数为428.05倍,配售对象的获配股票自此次发行中网上发行的股票在深交所上市交易之日起锁定3个月,上市流通前由中登公司深圳分公司冻结。
同时,拓日新能还公布了该公司网上申购的中签号。此次拓日新能网上定价发行有效申购户数为979419户,有效申购股数为11820157.95万股,配号总数为236403159个,此次网上定价发行的中签率为0.0270723963%,超额认购倍数为3694倍。根据安排,拓日新能定于2008年2月15日上午在深圳市红荔路上步工业区10栋2楼进行摇号抽签,并将于2008年2月18日公布摇号中签结果。
 
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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