增量资金

摘要： 在3月悲观情绪完全宣泄后,港股估值已逐步修复。从当前的宏观面、政策面、资金面及情绪面这“四个面”来看,虽然还不支持港股出现单边上涨,但进入4月后展开一个周期大致在三个月左右的“小蜜月期”仍然具备较高概率。在缺乏增量资金流入的情况下,我们维持港股在大型区间震荡,反复磨底的判断。但这一时期的板块轮动及交易机会较多,可以积极把握板块估值修复的节奏。

摘要： 4月27日探底反弹之后,各大指数走势分化明显。经过16个交易日,中证1000指数从最低5164点,上涨到6345点,幅度超过22%,而同期上证50指数涨幅却不到6%,这从一个侧面反映了增量资金不足。(见图一)在K线形态上,沪深300指数走出了一个向右上方倾斜的收敛楔形,暂且仍将此视为5-4浪反弹。

摘要： 根据中报业绩预告,接下来A股的运行趋势如何?投资方向在何处?三季度哪些行业业绩有望明显改善?对于房地产局部风险事件的敏感反应,说明当前市场交易中情绪的特征非常显著。在4月底开启的反弹过程中,市场处于现实向预期靠拢的阶段,出现对一系列利空因素(包括房地产局部信用风险事件)的钝化,在流动性逻辑的支撑下,伴随着增量资金流入市场,A股震荡走强。当上证综指在3400点滞涨时,市场开始从预期向现实回归时,交易的情绪又会对这些利空因素重新敏感起来,过程中出现震荡调整。

摘要： 本统计期内(8月11日至8月17日),宏观流动性宽松延续,各期Shibor持续回落,短期利率和国债利率低位震荡,但增量资金入市延续弱势,外资与两融贡献增量但以回流为主;市场情绪低位有所回升,外资交易盘、杠杆情绪和股民情绪均小幅抬升;交易重心继续向TMT扩散,半导体成交占比明显抬升.

摘要： 近日,沪深交易所分别发布公告称,扩大融资融券标的股票范围,两融标的数量由1600只扩大至2200只。这一调整自10月24日起实施。分析人士认为,第七次融资融券标的股票扩容具有多重积极意义:1、有利于进一步提升市场交易活跃度;2、吸引增量资金流入,增强市场信心;3、满足投资者多元化的投资需求。特别是标的中纳入更多的中小盘股票和更多的先进制造、数字经济、绿色低碳等重点领域上市公司股票,从而更好地满足投资者对相关股票的融资融券交易需求,提高投资者参与融资融券业务的积极性。

摘要： 本统计期内(9月8日至9月14日),市场情绪趋弱,成交明显缩量,成交结构继续收敛。9月以来,新高股与强势股回落,股民情绪与杠杆情绪继续下行,增量资金延续弱势,全A成交明显缩量;交易结构层面,个股涨跌分化与换手分化均降至年内低位,泛新能源与TMT成交占比继续回落,基建地产明显回暖,其中住宅开发、火力发电、铝、基建市政建设等成交占比抬升居前,而白酒、输变电设备、航运、电网自动化设备等成交占比回落居前。

摘要： 今年以来爆款基金频现,“日光基”数量越来越多,为市场提供了源源不断的增量资金。仅2021年1月,权益类基金发行总规模就创下4503亿元单月纪录。尽管春节前夕新基金发行略有降温,己披露的将于春节假期后陆续发行的新基金超过90只,市场普遍预计新产品发行热潮将再度来袭。

摘要： 刘昆今年,财政部会同有关中央部门,研究建立常态化财政资金直达机制,规模达到2.8万亿元,比上年增加比较多,上年主要是增量资金,今年更多是预算安排中的存量资金,基本实现了中央财政民生补助资金的全覆盖。--7月30日,在国务院新闻办举行的财政支持全面建成小康社会新闻发布会上,财政部部长刘昆表示。

摘要： 近年来,养老金入市步伐明显提速,并为资本市场带来了源源不断的增量资金补充。自《基本养老保险基金投资管理办法》出台以后,养老金投资运营的效率开始明显提速,且近年来开始在资本市场中收获了不错的投资成果。据数据显示,2020年基本养老保险基金权益投资收益额1135.77亿元,投资收益率10.95%。另外,据数据统计,从2016年12月受托运营以来。

摘要： 本发明公开了一种增量成形装置及利用这种增量成形装置进行增量成形的方法，用于解决现有板材动圈电磁渐进成形装置成形精确度差的技术问题。技术方案是工业机器手和C形框分别固定在底座的两端，夹持框位于C形框的开口处，加热成形头安装在工业机器手的夹持端，加热成形头的控制系统与高能脉冲电源连接。加热成形时，将板料放在夹持框上并夹紧，然后将C形框安装在工业机器手上，并且将加热成形头安装好，通过压缩弹簧对板料施加挤压力，同时，C形框可以保证加热成形头的运动协调一致。由于加热成形头采用电磁感应进行加热，在成形过程中加热成形头与板料接触变形区的局部热效应能够降低材料的变形抗力，使塑性提高，成形精度高。

摘要： 本发明涉及一种用于填充骨(3)中的缺陷(2)的骨增量件(1)，其具有基体(5)，所述基体适于无隙地被插入所述缺陷(2)，其中所述基体(5)具有由连接片(6)和空腔(7)构成的桁架状结构。本发明还涉及一种由这种骨增量件(1)构成的套件，所述骨增量件具有插入其中的植入物，如种植牙。本发明还涉及一种根据本发明类型的骨增量件(1)作为钻孔模板(18)的应用。

摘要： 本发明涉及口腔种植同期骨增量医学领域，公开了一种骨增量与种植义齿联合设计方法及骨增量模型的制造方法。本发明的骨增量与种植义齿联合设计方法中硬组织模型与口腔模型无需进行数据融合，只需要将医学图像、硬组织模型以及口腔模型进行配准重合，便可以分别在口腔模型上设计修复体和种植体，在硬组织模型上设计骨增量，不但数据的操作上更加简单，而且相较于融合后的数据，依据原始口腔模型设计的修复体和种植体准确度更高，并且设计时，以原始的能够完整展现口腔及颌骨软硬组织的医学图像作为参考调整修复体、种植体以及骨增量，可以更好地从全局角度适配患者个体情况，保证设计的适配性为后续种植修复手术的成功打下良好的基础。

摘要： 本发明实施例公开了一种增量升级包生成、增量更新方法及装置，生成方法包括：获取差异文件的特征值，根据特征值生成增量加密文件，根据增量加密文件及差异文件，生成增量升级包，以利用增量升级包进行增量更新；由此可见，本方案中的增量升级包中增加了增量加密文件，相比于现有方案仅根据差异文件生成的增量升级包，提高了增量更新的安全性。

摘要： 一种可变反馈增益的增量调制器，包括增量调制器的模数转换器及通信装置。所述增量调制器包括：电容器群组，共同连接到第一端子，且分别被分类成第一电容器群组及第二电容器群组；比较器，基于所述第一端子的电压依序产生n位数字输出信号；以及开关群组，包括分别连接到所述电容器的开关，其中所述开关分别被分类成分别连接到所述第一电容器群组及所述第二电容器群组的第一开关群组及第二开关群组，且所述第一开关群组及所述第二开关群组分别根据第一控制信号及第二控制信号来操作，所述第一控制信号及所述第二控制信号是基于所述n位数字输出信号及所述可变反馈增益确定的。根据本公开的增量调制器可被实施成具有较低的功耗及小的实作面积。

摘要： 本发明公开了一种增量成形装置及利用这种增量成形装置进行增量成形的方法，用于解决现有板材动圈电磁渐进成形装置成形精确度差的技术问题。技术方案是工业机器手和C形框分别固定在底座的两端，夹持框位于C形框的开口处，加热成形头安装在工业机器手的夹持端，加热成形头的控制系统与高能脉冲电源连接。加热成形时，将板料放在夹持框上并夹紧，然后将C形框安装在工业机器手上，并且将加热成形头安装好，通过压缩弹簧对板料施加挤压力，同时，C形框可以保证加热成形头的运动协调一致。由于加热成形头采用电磁感应进行加热，在成形过程中加热成形头与板料接触变形区的局部热效应能够降低材料的变形抗力，使塑性提高，成形精度高。

摘要： 本发明公开一种增量聚类方法及系统、还公开一种分布式增量聚类方法及系统，涉及数据处理领域，其中增量聚类方法包括以下步骤：获取待聚类数据和已聚类数据；基于所述待聚类数据对所述已聚类数据进行增量聚类，获得若干个第一聚类簇，各第一聚类簇均包含至少一个目标特征；检测各第一聚类簇中的异常特征，并基于所得异常检测结果对相应的第一聚类簇进行更新，获得聚类结果；增量聚类过程中存在某个聚类簇被异常特征污染，使该聚类簇包含大量不属于该聚类簇的特征，本发明通过检测各第一聚类簇中的异常特征，基于所得异常检测结果对相应的第一聚类簇进行更新，以确保所得聚类结果的准确性。

摘要： 本申请公开了一种增量包生成方法、装置及服务器，其中，该方法包括：获取目标应用在目标渠道的第一安装包及第二安装包，以及所述目标应用在非目标渠道的第三安装包，其中，所述第一安装包及所述第三安装包均属于第一版本，所述第二安装包属于第二版本，且所述第二版本高于所述第一版本；将所述第一安装包与各个第三安装包进行比对；基于比对结果，将所述第二安装包与各个第三安装包的部分或全量进行差分运算，以得到所述第二安装包相对于各个第三安装包的增量包。本申请方案可基于同一应用的不同的渠道包生成对应的增量包，以实现对各个不同的渠道包的更新操作。

摘要： 提供一种增量包生成方法、装置及服务器。该方法包括：获取一个以上原始安装包；将每一个原始安装包均确定为待差分安装包；将待合成安装包与各个待差分安装包分别进行差分运算，得到本轮各个差分运算所分别对应的差分结果；基于预设的筛选条件对差分结果进行筛选，得到预设数量的目标差分结果；将与任意两个目标差分结果相关联的原始安装包进行拼接，得到一个以上拼接安装包；将待差分安装包更新为拼接安装包；返回执行将待合成安装包与各个待差分安装包分别进行差分运算的步骤及后续步骤，直至满足预设的停止条件。

摘要： 本发明公开了一种基于定长记忆窗口增量学习和增量模型重构的工业机器人定位误差在线补偿方法，首先研究机器人位姿与定位误差之间的定性关系并确定不同误差等级下机器人位姿坐标阈值，接着提出机器人定位误差在线补偿方法，利用增量模型重构算法自动生成表征机器人末端实际位姿与目标位姿对应关系的深度学习映射模型，将误差提前补偿至规划路径中。在线补偿算法执行过程中，根据机器人位姿变化判断误差等级变化并触发对映射模型的精度验证，当模型精度不满足要求时则依次触发增量学习和模型重构机制，直至映射模型满足精度要求。以上特点使得本发明方法能有效实现工业机器人定位误差的在线补偿与实时校准。