国电科环年度业绩亏转盈至3.02亿元

国电科环2016年持续经营业务收入为157.75亿元,同比减少21.0%;毛利约为35.68亿元,同比减少6.3%。公司实现扭亏为盈,净利润为3.02亿元。收入减少主要因行业市场影响,各项业务量减少。

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国电科环公布,于2016年,公司持续经营业务收入约157.75亿元(人民币,下同),同比减少21.0%;毛利约35.68亿元,同比减少6.3%。

此外,公司权益股东应占净利约3.02亿元(含已终止经营业务),较上年亏损46.4亿元转盈;每股盈利0.05元,不派息。

与2015年相比,集团收入减少,主要由于是受行业和市场影响,各业务板块业务量减少所致。与2015年相比,环保、节能解决方案、风电产品及服务和太阳能产品及服务业务(已终止经营)收入分别减少约18.37亿元、17.24亿元、5.79亿元和4.89亿元,减少率分别为23.7%、55.2%、6.7%及71.4%。

毛利下降主要是因为环保业务、节能解决方案的毛利减少幅度高于风电产品及服务毛利增加幅度所致。集团所有分部平均毛利率从17.6%增长至22.4%,主要由于节能解决方案毛利率大幅增加,风电产品及服务业务、环保业务毛利率略有增加。

节能解决方案的毛利率大幅提高,主要是因为电站总承包业务毛利率增幅较高,电站总承包业务是本集团近年来新开拓的业务领域,虽然开展时间较短,但受益于前期脱硫、水务工程等单项EPC项目的执行经验和人员技术储备,短短两年已经成为支撑集团发展的一个重要利润增长点。

本文转自d1net(转载)

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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