受“反內(nèi)卷”政策預(yù)期影響，市場看多情緒逐漸發(fā)酵，7月以來多晶硅期貨主力合約持續(xù)上漲，成為期貨市場最火熱的品種之一。
多晶硅期貨主力合約續(xù)創(chuàng)新高
7月22日午后，多晶硅期貨主力合約快速拉升觸及漲停，漲幅為8.99%，續(xù)創(chuàng)新高。
7月以來，現(xiàn)貨N型復(fù)投料平均價從33元/千克上漲至43元/千克，漲幅約30%。期貨主力合約也跟隨大幅上漲，從33090元/噸上漲至40855元/噸，漲幅約23%。
興業(yè)期貨研報觀點(diǎn)顯示，多晶硅方面，整體成交已經(jīng)開始松動，部分拉晶廠陸續(xù)接受上調(diào)報價，多晶硅現(xiàn)貨成交價格漲勢進(jìn)一步鞏固。
廣發(fā)期貨認(rèn)為，盡管多晶硅期貨價格上漲對行業(yè)利潤修復(fù)具有顯著正面作用，但企業(yè)受益程度取決于成本控制能力、產(chǎn)品質(zhì)量和銷售能力等，優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品在同樣的價格下更有競爭優(yōu)勢，高成本產(chǎn)能或?qū)⒅鸩奖惶蕴?。短期來看，多晶硅?yōu)質(zhì)企業(yè)盈利有望快速回升。從中長期來看，需關(guān)注利潤修復(fù)后產(chǎn)量變化對價格的影響。
7月以來多晶硅概念股漲幅喜人
據(jù)證券時報·數(shù)據(jù)寶統(tǒng)計，A股多晶硅概念股有30余只，包含陽光電源、隆基綠能、上海電氣3只超千億元市值巨頭。
從行情表現(xiàn)來看，7月以來，隨著期貨價格節(jié)節(jié)攀升，多晶硅概念股7月以來股價幾乎全部錄得上漲，弘元綠能、大全能源和東岳硅材的股價漲幅居前，7月以來均累計上漲超30%。拉長時間區(qū)間來看，11只概念股年內(nèi)股價漲幅居前，均上漲超10%，樂山電力年內(nèi)累計上漲141.99%，居首。恒星科技、東岳硅材、京運(yùn)通和有研新材的股價漲幅居前。
目前13只概念股發(fā)布2025年上半年業(yè)績預(yù)告，有研新材、中晶科技、保變電氣上半年業(yè)績預(yù)喜。今年一季度，多晶硅利潤在原材料硅粉價格下跌和自身價格小幅提升的帶動下有所修復(fù)。二季度雖然多晶硅的價格持續(xù)下跌，但因原材料工業(yè)硅粉跌幅更大，多晶硅的虧損收窄。
光伏龍頭通威股份預(yù)計上半年歸母凈利潤虧損49億元至52億元。今年一季度通威股份虧損25.93億元，這意味著公司第二季度虧損23.07億元至26.07億元。
保變電氣、有研新材、中晶科技上半年業(yè)績預(yù)增幅度下限（無下限則取公告數(shù)值）分別為229.15%、179%和137.06%。京運(yùn)通、弘元綠能和隆基綠能上半年業(yè)績預(yù)告類型為續(xù)虧，但同比虧損規(guī)模大幅度減小。具體來看，京運(yùn)通預(yù)計凈利潤虧損1.65億元至2.3億元；弘元綠能預(yù)計凈利潤虧損2.9億元至3.5億元。
國聯(lián)民生證券認(rèn)為，光伏產(chǎn)業(yè)鏈供給側(cè)調(diào)整繼續(xù)深化，多晶硅板塊有望成為率先完成調(diào)整的環(huán)節(jié)之一。硅料行業(yè)成本曲線相對陡峭，重資產(chǎn)環(huán)節(jié)開工率對邊際成本影響較大，產(chǎn)能調(diào)整有望率先完成，推動行業(yè)利潤向頭部企業(yè)集中。
9只概念股2025年業(yè)績有望增長
從資金面來看，截至7月21日，超半數(shù)概念股7月以來獲融資資金加倉，通威股份、合盛硅業(yè)、國電電力和東岳硅材月內(nèi)融資凈買入額居前，均超1億元。
從今年全年業(yè)績來看，5家及以上機(jī)構(gòu)給予評級的多晶硅概念股中，有9只概念股2025年業(yè)績有望增長，機(jī)構(gòu)一致預(yù)測大全能源、隆基綠能和通威股份的凈利潤同比增長分別為82.44%、76.66%和56.44%。
（文章來源：證券時報）
計算機(jī)視覺的應(yīng)用與發(fā)展詳解
◇ 1. 目標(biāo)檢測背景及重要性目標(biāo)檢測作為計算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的核心課題，在多個領(lǐng)域如機(jī)器人導(dǎo)航、智能視頻監(jiān)控、工業(yè)檢測以及航空航天等均發(fā)揮著重要作用_。這一技術(shù)能夠通過計算機(jī)視覺來降低對人力資源的依賴，從而在現(xiàn)實生活中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用價值——。同時，它也是圖像處理和計算機(jī)視覺學(xué)科不可或缺的分支，更還有呢？
無人機(jī)圖像目標(biāo)檢測技術(shù)詳解
綜上所述，目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向。通過圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，目標(biāo)檢測可以自動識別圖像或視頻中的物體，并確定其位置和類別|_。目標(biāo)檢測技術(shù)在智能交通系統(tǒng)、視頻監(jiān)控、自動駕駛等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。雖然目標(biāo)檢測面臨一些挑戰(zhàn)，但隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率不斷提高到此結(jié)束了？。
深度學(xué)習(xí)在圖像分割與目標(biāo)檢測中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)
圖像中的“偵探”：早期目標(biāo)檢測技術(shù)的新突破在人工智能的廣闊領(lǐng)域中，目標(biāo)檢測（Object Detection, OD）占據(jù)了舉足輕重的地位，它是計算機(jī)視覺的基石，廣泛應(yīng)用于自動駕駛、機(jī)器人視覺、視頻監(jiān)控等諸多領(lǐng)域。然而，當(dāng)面臨遠(yuǎn)距離小目標(biāo)的檢測時，現(xiàn)有的算法往往束手無策——。這些小目標(biāo)在圖像中占比甚微，數(shù)據(jù)量不足，使得說完了-_。
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