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2017-10-20 13:05:54 香港性别检测机构
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  问:做验血有什么要求吗?

  香港专家回答:


  A,一年内没有分娩过男胎。

  B,一年无重大手术,输血

  C,半年内无流产情况。

  提醒:

  1.孕妇必须经B超确认足了7周以上才可检测.

  2.不足7周都香港指定权威检验中心均不受理检测

  3.必须B超确认宝宝发育一切良好以及达到抽血时间.以免引起不必要的麻烦.

  4.条件:孕妈一年内无生过男孩.近半年内不存在l流产.输血等.客观上发生这些情况都会使准确率降低.


  5.不要贪小便宜去做一些没有凭证的检测.目前只有香港可以

  做此鉴定并会出具有法律效力的报告化验单.为方便一些没有通行证的孕妇.我司可人性化安排在内地进行.

闽系房企冲击千亿业绩需防范运营及资金风险

闽系房企冲击千亿业绩

近两年来,随着阳光城、泰禾、融信等企业的异军突起,闽系房企一跃成为市场关注的焦点。今年前三季度进入房地产企业销售30强的闽系企业,除世茂、阳光城、旭辉外,正荣、泰禾、融信强势入围,闽系房企队伍迅速扩大。记者发现,目前提出千亿目标的房企已多达六七十家,其中不乏闽系房企。在这批闽系房企中,谁能率先冲上千亿?快速扩张背后,闽企采取了怎样的发展模式?千亿路上又暗藏哪些机遇与挑战?

高速布局全国

闽商的冒险精神,决定了闽系房企不甘心偏居福建一隅。近两年来,旭辉、阳光城、泰禾等纷纷大刀阔斧地进行全国化布局,凭借高周转策略,在销售业绩方面取得质的飞跃。随之,“无规模不成器”成为很多房企经营的共识。业内预计,包括旭辉、世茂、阳光城等房企,年底有望达千亿。

今年1-9月,旭辉累计销售金额约689.2亿元。按这个数据来看,旭辉已完成全年合同销售目标800亿的86.15%。世茂房地产今年前九月累计销售总额约为685.6亿元,同比上升34%。

在2017年中期业绩报告发布会上,世茂调高年度销售目标10%至880亿元。对此世茂集团董事局主席许荣茂表示:“世茂于2015年及2016年的企业战略是放缓规模及追求有质量的增长,2017年则是规模和利润并重。”

阳光城、泰禾、融信等企业距千亿也已不远。易居企业集团首席执行官丁祖昱表示,从销售规模来看,2017年前9月,泰禾、正荣、融信三家企业的增速都超过了50%。其中,泰禾的销售金额同比增长最高,达到近103%;正荣集团在销售规模方面达545.8亿元,为三家企业中销售金额最高的。

克而瑞数据还显示,阳光城、福晟今年前三季度的业绩同比增速明显高于行业水平,名次提升显著。

多元化渠道拿地

为了冲击千亿目标,闽系房企对土地储备获取上较为积极。克而瑞数据显示,截至9月中旬,旭辉集团拿地总额达到了去年全年拿地金额的2倍多;今年前9月,泰禾集团共拿地建筑面积940.2万平米,拿地金额323.1亿元;今年上半年,融信的土地储备已达1301万平方米。

在拿地方式上也越来越多元化。今年土地市场火热依旧,闽系房企合作拿地的现象开始增多。同时,在非公开市场上,通过收并购方式也取得大量土储。并购令企业以相对较低的成本增加土地储备,还可降低资金成本、为财务指标增添亮色。

据不完全统计,泰禾集团2016年大半新增项目以并购方式获得,进入2017年,其并购势头有增无减。丁祖昱指出,今年前9月泰禾以收购方式获取的项目占比约86%。

在合作拿地方面旭辉表现也较为抢眼。数据显示,截至9月中旬,旭辉通过合作方式获取的土地,已高于去年全年合作拿地总数25幅,合作地块占比达60%左右,未来还有加大之势。

“在近两年高价地的获取方面,闽系企业最多。”易居研究院智库中心研究总监严跃进表示,近两年外贸出口受冲击、传统制造加工业相对疲软,各类投资有所转变,而地产行业相对强劲,吸引较多资本进入。福州、厦门等市场的火爆,进一步加深闽系房企强化地产投资力度。此外,闽系房企在融资方面实力较强,总体具备较好的投资潜力。

核心能力成制胜关键

“闽系房企在战略上较为清晰,投资周期把握较好。阳光城、泰禾、融信、正荣冲千亿都有可能。”亿翰智库中国上市房企研究中心主任张化东表示。

不过,并非所有的企业都可以冲千亿。业内人士表示,业绩的高速增长对企业的整体管控能力也是一种考验,在未来冲击千亿的过程中,企业核心能力将成为制胜的关键。

兰德咨询总裁宋延庆指出,泰禾、阳光城、旭辉这三家企业的共同特点在于,市场敏锐度很高,市场与产品两大翅膀比较协调。比如旭辉上市时聚焦刚需,这两年把主流产品调整为改善,每个节点踩准市场的供需节奏;阳光城在整体战略中,提倡“精准投资,高效运营,适销产品”;泰禾院子系较知名,目前泰禾院子系往上端衍生到大院系,下端延伸到小院系。

泰禾主要聚焦于核心一二线城市。在最近一年多中,泰禾还陆续进入郑州、合肥、济南、太原、南昌、武汉等强势热点城市,收购一些对院子系等改善型产品能产生溢价的项目。在业内看来,泰禾杠杆用得熟练,可充分利用市场机会实现弯道超车。

阳光城2016年下半年以来,扩张步伐加快,目前业绩规模在600亿-700亿元,纵观其历年的销售表现,从2011年的23亿到2016年突破400亿,成功实现了三连跳,五年销售金额复合增长率高达84%。今年原碧桂园高管吴建斌、朱荣斌分别加入阳光城,“双斌”加盟后,阳光城调整资产结构和降负债的动作趋势更加明显。丁祖昱表示,阳光城引进“双斌”组合,引入跟投机制,此外,原世茂高管阚乃桂也加入阳光城,这对阳光城来说可能是一种挑战,但更多是机遇。

把握市场周期控制风险

为缓解强扩张带来的资金压力,高周转的运作模式成众多闽系房企的必然选择。但今年市场普遍受调控政策影响,对此同策咨询研究部总监张宏伟指出,比较激进的企业需把握好加杠杆后运营风险,把握好市场周期的变化,要控制风险,尤其是企业运营层面与资金层面的风险。不过,在宋延庆看来,只要周转快,企业负债稍高问题不大。

在业内看来,这些房企未来业绩能否实现再突破,除政策和市场因素外,还需要关注高溢价地块所面临的运营风险。实际上,成本趋高带来的利润压缩是“硬伤”,如何提升高价地项目的附加值,是房企需关注的重点。此外,收购是企业低成本快速扩张规模的捷径,但相对而言,收并购市场更加“鱼龙混杂”,房企如何结合自身现有布局,捡到“便宜货”,也关乎房企业绩能否更上一层楼的关键因素。

“冲千亿过程中,要解决好一些致命的问题,比如一些企业在原有地产业务上,增加了非地产业务,很多业务和贸易有结合,要防范其他非地产业务带来的波动。”严跃进表示。

本版采写/新京报记者张晓兰新版阿尔法狗从零开始40天称王仅3天就击败前辈

新版“阿尔法围棋”从零开始40天称王

人工智能“阿尔法围棋”在几次世界瞩目的人机大战后站在围棋之巅,又以一种新的方式超越了自己:新版本“从零开始”学习围棋,仅用3天就击败前辈版本,40天成为新的王者。

自己与自己对弈

英国“深度思维”公司开发出“阿尔法围棋”,该公司团队在新一期英国《自然》杂志上发表题为《在没有人类知识条件下掌握围棋游戏》的论文,介绍了最新版的“阿尔法围棋-零”。

该公司将“阿尔法围棋”的发展分为四个阶段:第一个版本是“阿尔法围棋-樊”,它在2015年战胜欧洲围棋冠军樊麾,标志着人工智能首次战胜人类职业棋手;第二个版本是“阿尔法围棋-李”,它在2016年战胜曾多次夺得世界冠军的韩国棋手李世石,标志着人工智能战胜人类顶级棋手;第三个版本是“阿尔法围棋-大师”,在今年战胜现在世界排名第一的柯洁,并在与多位有世界冠军头衔的人类棋手“群战”中完胜。

这些版本在刚开始学习围棋时,都要依靠人类知识,即先教它们一些人类摸索出的基本下法,然后再开始自己学习。

“阿尔法围棋-零”摆脱了这个限制,研究人员没有给它除棋盘和棋子外的任何输入,它完全是“从零开始”,自己与自己对弈,通过更为优秀的算法,取得飞速进步。

自学3天即击败“前辈”

开始学习围棋3天后,“阿尔法围棋-零”就以100比0的成绩战胜“阿尔法围棋-李”;40天后,它又战胜了在所有人类高手看来已不可企及的“阿尔法围棋-大师”。

研究人员认为,从需要预先输入人类知识,到能完全依靠自己摸索,“阿尔法围棋”的进步标志着人工智能的巨大突破,这意味着人工智能可以更好地进入对它来说本是一片空白的领域。

“深度思维”公司首席执行官哈萨比斯说,他希望人工智能的这种进步能够被用于分析蛋白质结构、设计新材料等领域,为人们生活带来积极有益的影响。

揭秘

“阿尔法围棋-零”如何自学成才?

“深度思维”(DeepMind)团队发表的论文提到,“阿尔法围棋-零”最大突破在于,实现“白板理论”。

白板理论认为,婴儿是一块白板,可以通过后天学习和训练来提高智力。人工智能(AI)的先驱图灵认为,只要能用机器制造一个类似于小孩的AI,然后加以训练,就能得到一个近似甚至超越人类智力的AI。

与经过亿万年演化的生物体相比,计算机是真正的“白板一块”。自学成才的“阿尔法围棋-零”正是实现了这一理论。

如何让机器从零开始获得智能?

论文中提到,“阿尔法围棋-零”是无监督学习的产物(机器自己摸索、发现规律),而它的双胞胎兄弟“阿尔法围棋-大师”则用了监督学习的方法(人把经验教给机器)。40天后,前者以89:11的成绩战胜后者。

除学习原理外,新版本“阿尔法围棋-零”使用了单一的神经网络。

此前版本的“阿尔法围棋”都用了两种神经网络:一种用来预测下一步棋最好的走法,另一种用来计算,根据这些走法谁更有可能获胜。

“阿尔法围棋-零”则只让神经网络预测获胜者,从而能够得到更高效的训练和评估。它也不再使用快速而随机的走子方法,而是通过高质量的神经网络来评估棋局。它和不同版本的自己下棋,然后用胜者思路来训练新的版本,如此不断重复。

通过这一方法,“阿尔法围棋-零”完全摸索出开局、收官、定式等以前人类已知的围棋知识,也摸索出新的定式。

新京报记者黄钟方辰潘佳锟

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