公司业务展示 - 公司受邀参加华为全联接大会2025并设立展台 面向全球金融机构客户展示数智支付和信贷 智能化金融风险管理等领域最新成果与前沿探索 [1] - 在支付现代化专题下重点展示CreditX发卡解决方案 Consulo消费贷款解决方案和供应链金融解决方案 旨在为海外金融行业客户构建覆盖信用卡发卡 信贷管理 风控 运营为一体的现代化数字金融基础设施 [1] - 供应链金融解决方案通过提供订单融资 反向保理 动态库存融资等20余类产品 深度融合产业场景助力中小微企业融资提速 [1] 产品解决方案特性 - CreditX发卡解决方案以场景化信用额度与定价 无卡优先在线服务 实时交易记账与分析等功能引领数字时代信用卡发行新风尚 [1] - Consulo消费贷款解决方案覆盖从营销获客到贷后管理的全周期零售信贷需求 以先进算法实现自动化决策并对贷款组合进行实时监管 [1] - 在重塑数字时代专题下展示大模型和数据驱动下的智能化解决方案群 包括Algo市场风险管理系统和边缘计算行为模式分析系统 [2] 技术合作与生态布局 - Algo市场风险管理系统具备多重风险视角 开放API框架 终端用户自主分析 基于风险因子的透明估值等差异化优势 是公司与SS&C达成Algorithmics软件中国大陆独家合作后推出的解决方案 [2] - 边缘计算行为模式分析系统在操作风险实际业务场景中深度融合基于人工智能的视频分析技术 有效实现实时内控与用户体验优化 [2] - 控股公司魔数智擎展示Magic Engine交互式机器学习平台海外版 彰显公司在人工智能与机器学习领域的生态布局与创新实力 [2]

PCIe 8.0规范开发进展 - PCI-SIG已发布PCIe 8.0的0.3版草案规范，这是下一代协议的首个官方描述 [2] - PCIe 8.0预计将提供当今尖端PC组件可用带宽的八倍，但消费者实际应用还需数年时间 [2] - PCIe 8.0的主要目标是延续每代产品总带宽翻倍的趋势，从PCIe 1.0到7.0版本该模式一直延续 [2][4] PCIe 8.0性能规格目标 - PCIe 8.0在256.0 GT/s的原始比特率下，通过x16配置可实现高达1.0 TB/s的双向传输速率 [3][8] - 协议旨在通过x16通道突破每秒TB的双向连接障碍 [5] - 开发目标包括实现更快的速度，可能需探索光纤连接器技术，同时满足延迟目标并保持可靠性 [7] PCIe技术发展路线图 - 目前消费类PC多使用PCIe 3.0或4.0，分别支持8 GT/s和16 GT/s传输速率，x16通道带宽分别为32 GB/s和64 GB/s [4] - PCIe 5.0传输速率达32 GT/s，最高带宽128 GB/s，许多兼容SSD读取速度已超过10 GB/s [4] - PCIe 6.0于2022年初发布最终规格，可实现64 GT/s和高达256 GB/s带宽 [4] - PCIe 7.0规格将速率和带宽再次翻倍至128 GT/s和512 GB/s，最终规范已发布，合规计划于2028年启动 [4] - 若开发顺利，PCIe 8.0的1.0规范也有望在2028年问世 [5] PCIe 8.0的开发重点与应用前景 - 开发工作重点包括降低功耗、确保与早期PCIe版本的向后兼容性以及开发协议增强功能以提高带宽 [7][8] - PCI-SIG预计PCIe 8.0将在支持AI、机器学习、边缘计算、量子计算、超大规模数据中心及军事、航空航天和汽车应用等要求苛刻的工作负载方面发挥至关重要作用 [9]

文章核心观点 - UWB技术正进入爆发前夜 在智能手机和汽车厂商推动下加速普及[2] - Qorvo通过技术积累和市场布局成为UWB领域重要参与者[2][5][6] UWB技术优势 - 定位精度达亚米级 点到点测距精度为正负六厘米 平面定位精度20-30厘米[5] - 具备与NFC同等级别的安全性 可应用于支付等高安全要求场景[5] - 可靠性高 在任何环境下都能确保定位准确性[5] - 数据传输速率达数百Mbps 可支持无压缩高保真音频传输[8] 应用场景拓展 - 消费电子领域：智能手机、物品/人员定位、智能门锁应用[2] - 汽车领域：汽车门锁、车内雷达（因隐私特性受青睐）[2] - 工业领域：工厂、矿山、物流等高精度定位场景[8] - 新兴应用：存在检测自动化、非接触式生命体征监测、个性化内容体验[6] Qorvo技术突破 - 通过收购Decawave强化UWB市场地位[5] - 开发单基站定位技术 通过天线阵列实现360度角度加距离计算 大幅降低基站部署成本[6] - 推出首款全集成低功耗UWB片上系统QM35825 采用TWR和TDoA融合定位技术[6][8] - 芯片具备104dBm链路预算 集成AI/ML处理能力提升测距精度与稳定性[8] 市场竞争态势 - 低功耗蓝牙试图通过信道探测进入RTLS市场 但需升级至蓝牙6.0硬件且定位精度仅米级[9] - UWB具备厘米级精细定位优势 蓝牙技术普及仍需数年时间[9] - 公司正与国内厂商推进合作 UWB发展速度超预期[9]

Mavenir 语音与消息安全套件斩获最高荣誉——其在提升移动用户信任度与安全方面的卓越贡献而获认可Mavenir 的欺诈防护套件每月为一级通信服务供应商节省超过 50 万美元，充分彰显其价值 得克萨斯州理查森市和新加坡, Sept. 19, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- 云原生网络基础设施供应商 Mavenir 凭借其在语音与消息安全领域以客户为中心的人工智能创新，在 FutureNet Asia Awards 2025 中斩获重要行业殊荣。 Mavenir 斩获备受瞩目的“客户体验”大奖，该奖项旨在表彰泛亚地区在提升移动用户体验方面最具创新力的人工智能应用。 Mavenir 的人工智能驱动型 欺诈与安全套件 获奖项评委认可——该套件整合了公司在全球范围内部署的 SpamShield 和 CallShield 技术。 Mavenir 高度集成的欺诈与安全套件为通信服务提供商（CSP）提供主动、人工智能驱动型安全防护，助力其实时抵御消息与语音欺诈。 菲律宾的 Globe Telecom 通过采用 Mavenir 的 SpamShield 解决方案，成功将拦截的垃圾短信和诈骗短信数量大幅减少 ...

在第二篇论文的研究中，论文共同通讯作者、中国清华大学张强和郑博与合作者一起，利用一个机器学 习框架预测了全球到21世纪末的野火排放和相应的过早死亡，他们预计，从2010-2014年到2095-2099 年，火灾导致的全球碳排放可能在中等排放情景下增加23%。 他们的预测显示，到2095-2099年，野火烟雾导致的年过早死亡可能升至每年140万左右，几乎是当前水 平的6倍。在中等排放情景下，预计的健康负担存在明显差异，非洲预计会受到最重的影响(火灾相关死 亡预计为2010-2014年的11倍)，而欧洲和美国的死亡率可能是原来的1到2倍。 这两项最新气候变化研究的结果共同表明，必须寻找有望降低火灾风险并减少野火烟雾健康负担的干预 措施。(完) 来源：中国新闻网 最新气候变化研究：野火烟雾造成超额和过早死亡人数预计会增加 中新网北京9月19日电 (记者 孙自法)国际知名学术期刊《自然》最新同时发表两篇气候变化建模研究论 文显示，与未来预测气候变化相关的野火增加，预计会显著增加超额和过早死亡。其中一篇论文认为， 在高排放情景下，到2050年，野火烟雾可能会导致美国每年约7万例超额死亡。另一篇论文指出，全球 范围内，2 ...

研究背景与方法 - 全球变暖加剧野火发生 影响碳循环、生态系统、空气质量和人类健康 但预测研究尚不完整阻碍政策干预[2] - 清华大学团队开发可解释机器学习框架 预测全球过火面积和野火排放 综合考虑气候变化对火灾活动影响 量化PM2.5导致的过早死亡和辐射强迫效应[3][6] - 利用卫星观测数据、机器学习和化学传输模型 量化加拿大野火导致的全球PM2.5暴露及健康影响[8][10] 碳排放与气候影响 - 中等排放情景（SSP 2-4.5）下 2010-2014年至2095-2099年火灾碳排放预计增长23%[3][6] - 火灾相关气溶胶增加使北纬60°以北地区冷却效应降低0.06 W/m²[6] 健康影响预测 - 野火烟雾导致过早死亡人数将达年均140万（95%CI:66万-225万） 约为当前水平6倍[3][6] - 非洲成为火灾相关死亡率增幅最大地区（增长11倍） 欧洲和美国面临1-2倍增长率[6] - 2023年加拿大野火导致北美5400例急性过早死亡 北美和欧洲64300例慢性过早死亡[10] 区域暴露水平 - 2023年加拿大野火使全球年均PM2.5暴露量增加0.17微克/立方米[10] - 北美地区年均PM2.5暴露量增幅最大达1.08微克/立方米 欧洲增幅0.41微克/立方米 加拿大本地增加3.82微克/立方米[10] - 美国PM2.5浓度升高1.49微克/立方米 是本土野火影响的4倍[10] - 北美和欧洲3.54亿人每日暴露于加拿大野火造成的PM2.5污染[10] 全球影响与政策含义 - 健康负担在不同发展水平国家间呈现更均衡分布 凸显全球协同应对必要性[7] - 极端野火事件对全球空气污染和人群健康产生巨大影响[11]

文章核心观点 - LSEG通过结合宏观经济预测与市场微观结构分析，为卖方研究和投资决策提供关键驱动力，旨在帮助专业人士在海量信息中精准识别信号，提升研究效率与投资回报 [1] LSEG量化解决方案 - 解决方案将宏观预测与微观交易分析相结合，帮助投资者识别信号并规避噪音 [1] - 提供分钟级别的股票交易数据和机器学习算法，以实时识别聪明资金的建仓或减仓行为 [1] - 运用文本分析技术将非结构化数据转化为可操作的洞察，以发掘新的阿尔法收益机会 [7][8] - 文本分析解决方案融合自然语言处理、机器学习与新闻分析技术，提供企业情绪分析、文本相关性及新颖性评估等元数据 [8] 全球宏观预测服务 - LSEG与Exponential Technology合作推出全球宏观预测服务，为机构投资者提供全球经济趋势洞察 [9][10] - 预测服务涵盖美国CPI变动影响、零售销售数据、经济咨商局消费者信心指数及密歇根大学消费者信心指数等关键指标分析 [10] 新闻与转录分析 - 新闻分析服务采用自然语言处理技术，量化企业情绪、文本相关性与新颖性，增强量化策略的交易信号识别能力 [12] - 新闻分析数据覆盖股票、大宗商品与能源领域，数据可追溯至2003年，涵盖超过40,000家企业 [12] - MarketPsych转录分析运用自然语言处理技术解析企业电话会议内容，洞察情绪倾向、相关企业及提及话题 [13][14] - 转录分析专为机构及量化公司设计，为企业电话会议的深层含义提供数据驱动视角 [14] 专题活动信息 - LSEG将举办题为“从微观交易到宏观经济：LSEG量化洞察上海交流会”的量化专题活动 [1][2] - 活动将于2025年11月6日在上海陆家嘴举行，设有主题分享、行业讨论及交流环节 [2][3] - 主讲嘉宾包括LSEG亚太区Front Office解决方案总监Arman Sahovic博士、锐天投资创始人徐晓波以及FFT Investment合伙人李怡康 [2][5]

公司概况与定位 - 公司为一家科技驱动的量化私募基金公司，创始团队自2016年起专注于量化投资，是国内较早应用深度学习技术进行量化交易的团队之一 [2] - 截至2025年8月底，公司旗下产品平均收益位列1-8月准百亿量化私募榜前十名 [2] - 公司旗下产品"托特沪深300指增增强2号"在2025年截至8月底的收益，在5亿元以上规模私募中位列沪深300指增超额收益前十名 [2] 核心团队与人力资源 - 核心策略团队均毕业于北京大学计算机系和智能科学系，学术背景涵盖机器学习多个前沿领域 [2][10] - 创始团队自2016年初开始致力于量化策略的研究、创新与实践 [10] - 投研团队共计12人，其中7人负责策略研究，5人负责IT技术支持；核心成员共6人，平均金融从业年限为7年，在公司平均任职年限也为7年 [10] - 核心投研团队离职率为0% [18] - 总经理丛榕拥有中央财经大学国民经济管理学士和劳动经济学硕士学位，2007年至2016年任职于新华社中国证券报证券研究中心主任，2016年至2021年8月担任杭州易股资产管理有限公司法人代表及总经理 [11] - 基金经理张豪拥有北京大学计算机系本科及经济学双学位、人民大学金融硕士，8年证券投资经验，对机器学习在文本情感分析、量化金融等领域的应用有丰富研究经验，2017年至2021年10月担任杭州易股资产管理有限公司基金经理 [12] - 基金经理邢亚杰拥有北京大学信息科学技术学院智能科学与技术专业本科及北京大学计算机科学与技术专业硕士，8年证券投资经验，长期从事深度学习研究，研究方向包括深度卷积网络、图像语义分割等，2017年至2021年10月担任杭州易股资产管理有限公司基金经理 [13] 核心优势与技术能力 - 机器学习经验丰富，在机器学习模型尤其是多模态因子的研发上具备技术壁垒 [3][16] - 相较于传统量价多因子模型，机器学习方法能统计输入变量与目标间更深层次的关系，更具阿尔法属性 [3][16] - 采用多周期多频率收益预测模型，预测能力覆盖从日内小时级别到季度频级别的多个频率，并能综合利用做出更优决策 [2][15] - 严格控制风险敞口，追求长期可持续的超额累积，超额波动可控，策略能很好应对市场风格大幅波动，未出现明显超额回撤 [3][17][19] - 在指数增强策略中，行业偏离不超过申万一级行业2.5%，Barra风格因子偏离不超过0.3倍标准差，以获取更稳定的Alpha收益 [19] 产品线与策略 - 产品线以量化多因子研究框架为基础，通过多因子、多周期的预测和决策获取多样化收益来源 [19] - 代表产品"托特春晓中证1000指数增强2号"为指数增强产品，在指数收益基础上追求相对稳定的超额收益 [19] - 代表产品"托特市场中性1号"通过使用多样化对冲工具（如IC、IM、融券）对冲市场风险，力求获取较稳的超额收益 [19] - 代表产品"托特量化优选1号"以绝对收益为最终目标 [20] - 公司产品策略涵盖量化选股、市场中性、商品CTA等 [5][21] 公司发展历程与规模 - 公司于2021年9月工商注册成立，2022年3月私募牌照落地，2022年4月备案首只产品 [6] - 2022年公司规模为18亿元，员工16人；2023年规模增长至35亿元，员工17人；2024年规模为40亿元，员工23人；2025年规模达到50亿元，员工23人 [6][7] 股权结构 - 公司股权结构为：丛榕持股30%，张豪持股15%，邢亚杰持股15%，上海寅玉企业管理咨询合伙企业（有限合伙）持股40% [5] 所获荣誉 - 2025年8月获私募排排网量化私募十强（50-100亿规模） [22] - 2024年4月获私募排排网股票策略十强（20-50亿规模） [22] - 2024年1月至6月获"潜龙杯"量化多头优秀私募管理人 [22] - 2023年11月获私募排排网股票策略十强（20-50亿规模） [22] - 2023年上半年获私募排排网股票策略季军（20-50亿规模） [22] - 2023年5月获私募排排网股票策略季军（10-20亿规模） [22]

技术突破与核心发现 - 公司研制的血液检测工具"HPV-DeepSeek"能在症状出现前10年识别出与人乳头瘤病毒（HPV）相关的头颈癌 [1] - 该检测方法采用全基因组测序技术，可识别从肿瘤脱落进入血液的微量HPV的DNA片段 [1] - 在28例癌症患者中，检测工具成功在22例血液样本中检测到HPV肿瘤DNA，最早阳性样本采集于确诊前7.8年 [2] - 通过引入机器学习技术，检测灵敏度提高至可识别28例癌症中的27例，包括确诊前10年采集的样本 [2] 临床性能与验证 - 该检测方法在临床应用时可达99%的特异性和99%的灵敏度，优于现有检测方法 [1] - 所有28份健康对照者样本的检测结果均为阴性，显示出高度特异性 [2] - 研究验证基于马萨诸塞州布莱根生物银行的56份样本，其中28份来自确诊患者，28份来自健康对照者 [1] 市场潜力与未满足需求 - 在美国，70%的头颈癌由HPV引起，且发病率逐年上升 [1] - 目前尚无针对HPV相关头颈癌的筛查手段，患者往往在肿瘤已发展至数十亿个细胞、出现症状甚至扩散后才被确诊 [1] - 研究团队正基于美国国家癌症研究所"前列腺癌、肺癌、结直肠癌和卵巢癌筛查试验"中收集的数百份样本开展进一步研究 [2]

技术突破与核心优势 - 研制出名为DeepInMiniscope的小型成像系统 能以高分辨率 无创方式实时观测小鼠大脑活动 [1] - 采用新型掩模设计 集成了100多个微型高分辨率透镜 克服了强烈光散射和低对比度信号带来的挑战 [1] - 借助融合多种机器学习方法的神经网络 将来自各透镜的图像整合 快速精准地重建出高质量三维影像 [1] - 系统算法兼具可解释性 高效性 可扩展性与精确性 仅需少量训练数据即可高速稳健处理大规模图像信息 [2] 产品规格与设计 - 相比以往体积庞大的同类设备 新显微镜尺寸仅3平方厘米 约一颗葡萄大小 重量约10克 [2] - 设备符合身体工程学设计 小鼠在自由活动时能舒适且安全地携带 [2] - 研究的最终目标是开发出仅2平方厘米大小的无线设备 [2] 应用前景与行业影响 - 该系统有望为神经科学研究开辟全新路径 并推动脑部疾病新疗法的开发 [1] - 该工具已成功实时记录了自由活动小鼠大脑内神经元的活动 [1] - 新技术有望帮助神经科学家实时观测行为背后的脑活动 深化对大脑信息处理与行为机制的理解 [2]