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Q TECHNOLOGY (GROUP) COMPANY LIMITED 丘钛科技...
截至二零二三年十二月三十一日止年度的年度业绩公告摘要 丘钛科技（集团）有限公司（「本公司」）及其附属公司（统称「本集团」）截至二零二三年十二月三十一日止年度（「年度」）的收益约为人民币12,530,799,000元，较截至二零二二年十二月三十一日止年度（「上年度」）减少约8.9%。收益减少主要由于：受宏观因素影响，本年度全球智能手机销量较上年度有所下降，导致应用于智能手机的摄像头模组及指纹识别模组需求下降，本集团摄像头模组销量同比下降约11.9%。 • 本年度集团毛利约为人民币508,856,000元，较上年度减少约6.0%，本年度毛利率约为4.1%（2022年：约3.9%）。毛利率维持较低水平，主要由于：（i）受宏观因素影响，全球智能手机销量下降，市场竞争加剧，挤压单价及利润率，同时，集团智能手机相机模组销量同比下降，导致集团收入较上年度减少，单位产品折旧等固定成本增加； (ii)本年度人民币兑美元汇率持续弱势，中间价由2023年初的6.9646调整至2023年末的7.0827，贬值约1.7%，本年度各交易日平均汇率约为7.0467，较上年度约6.7261贬值约4.77%，且人民币兑美元即期汇率普遍高于上述中间价，导致以美元计价的进口物料成本较高，对毛利率造成负面影响；及(iii)虽然车载摄像头模组业务较上年度已有较大进展，但总体仍处于投入及市场开拓阶段，因此产能利用率仍有待提升，影响综合毛利率。 • 本年度集团的利润约为人民币83,531,000元，较上年度减少约50.9%。利润减少主要由于：(i)收入较上年度减少约8.9%；及(ii)本年度集团于一家联营公司的投资持续经营不理想，亏损较上年度扩大。• 本年度每股基本盈利及摊薄盈利分别约为人民币0.069元及人民币0.069元。
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丘钛科技（集团）有限公司（「本公司」）及其附属公司（统称「本集团」）截至二零二二年十二月三十一日止年度的收益约为人民币13,759,170,000元，较二零二一年减少约26.3%。收益减少主要由于：(i)受新冠肺炎疫情复发及全球经济增长放缓影响，全球智能手机市场尤其是高端机型需求不佳，智能手机用摄像模组及指纹识别模组销量同比分别下降约12.4%及2.7%；及(ii)智能手机用摄像模组及指纹识别模组高规格产品占比下降，导致摄像模组及指纹识别模组平均销售单价同比分别下降约15.8%及34.8%。
Q技术（集团）公司有限公司丘钛科技（...
二零二二年二零二二年二零二一年附注人民币千元人民币千元收益收益21 13,759,170 18,662,626销售成本（13,217,828）（16,900,644）（16,900,644）毛利541,3421,761,761,982其他收益3196,839 153,410其他收益196,839153,410 其他净收入╱（亏损（22,867）行政及其他经营开支（142,166）（161,452）研发开支（469,626）（642,267）（642,267）经营溢利203,5981,039,029融资成本4（a）（a）（a）（59,874）（59,874）（30,0,050） 5（a）63,146（94,451）年内溢利170,230862,846
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印度丘钛系一家于印度注册成立的公司，主要从事摄像头模组业务并同时从事少量指纹识别模组业务，由保留集团中的Q Technology (Great China) Inc. （「 丘钛大中华」）及Kunshan Q Technology (Hong Kong) Limited （「 香港丘钛」）合计持有100% 股权。为划分分拆集团和保留集团之间的摄像头模组业务和指纹识别模组业务运营，昆山丘钛中国通过其附属公司向丘钛大中华及香港丘钛收购印度丘钛100% 的股权，并向印度政府提交了股权转让申请。此外，分拆集团与保留集团已签署一份委托经营管理协议，在上述股权转让获印度政府批准之前，由分拆集团通过委托经营管理方式对印度丘钛进行控制。同时，丘钛大中华及香港丘钛已向印度政府提交申请于印度设立一家生物识别公司，以用于向印度丘钛收购印度丘钛的指纹识别模组资产业务（「 新公司设立」）。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
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