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“财经名嘴”克莱默：美联储现在更有可能成为市场的朋友
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性银行。他还点名了卡特彼勒、福特汽车、通用汽车和斯坦利百得（SWK.O）。克莱默表示：“如果经济保持目前较慢的发展势头，美联储不仅不再是我们的敌人，而是更有可能成为我们的朋友……这就是多头正在等待的转变。”
金融界2023-12-15
美股盘前必读：三大股指期货上扬 Adobe跌逾6%
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货暂涨0.14%；热门中概股盘前走低；通用汽车自动驾驶汽车部门Cruise首席运营官辞职；Etsy将裁员11%；AdobeQ4业绩超预期，2024财年指引不及预期。
金融界2023-12-14
LAC被低估了嘛？
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虑到联邦政府希望确保美国生产的锂，阻止通用汽车为Thacker Pass项目和4万吨/年的第一阶段产能提供贷款的举动似乎是不合逻辑的。结论基于当前的锂价格，LAC的股价将一直大幅波动。从长期来看，进军电动汽车的步伐似乎与短期内进军混合动力车的步伐没有什么不同。更不用说，LAC现在甚至没有生产锂，当市场预计锂价格将随着锂需求的增长而再次上涨时，这对Thacker Pass项目的长期净现值造成的影响有限。而目前疲软的价格，或许对长期投资者来说，是一个好机会。 $Lithium Americas Corp.(LAC)$ $美国雅保(ALB)$
老虎证券2023-12-13
常润股份上涨5.01%，报25.99元/股
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商超、汽车修配连锁店。公司是福特汽车、通用汽车、大众集团、雷诺、日产等国际知名汽车厂商，以及上汽、北汽、广汽、重汽、比亚迪、吉利、长城和奇瑞等国内整车厂商的一级供应商。截至9月30日，常润股份股东户数9372，人均流通股4897股。 2023年1月-9月，常润股份实现营业收入21.44亿元，同比增长1.13%；归属净利润1.26亿元，同比减少1.51%。
金融界2023-12-11
全球股市或已超买，但分析师仍看好这些股，潜在涨幅均超20%
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%分析师给予了买入评级。汽车制造商如通用汽车（股票代码：GM）和梅赛德斯-奔驰（股票代码：MBG-DE）也榜上有名，分析师分别给予它们38.7%和27%左右的潜在涨幅。在科技领域，德国半导体公司英飞凌Infineon（股票代码：IFX-DE）也在名单中。
金融界2023-12-09
通用汽车将与Autocar合作开发氢动力重型车
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通用汽车公司和Autocar工业公司周四表示，两家公司已同意联合开发氢动力重型车，该车由通用旗下燃料电池部门Hydrotec提供动力。两家公司预计首批新型零排放车辆将于2026年在Autocar位于阿拉巴马州伯明翰的工厂投产。 Autocar公司总裁Eric Schwartz在一份声明中表示：“随着法规的变化，我们认为Hydrotec燃料电池为我们的客户提供了一条新的途径，使他们能够使用零尾气排放车辆满足美国国家环境保护局（EPA）的要求。”
金融界2023-12-08
三祥科技上涨5.16%，报15.08元/股
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业协会推荐品牌产品，并与上汽通用、美国通用汽车、O'reillyAutoParts、吉利汽车、比亚迪等国内外知名企业形成长期稳定的合作关系。截至9月30日，三祥科技股东户数1.08万，人均流通股3634股。 2023年1月-9月，三祥科技实现营业收入6.16亿元，同比增长18.85%；归属净利润7099.66万元，同比增长36.23%。
金融界2023-12-07
三祥科技下跌5.42%，报14.67元/股
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业协会推荐品牌产品，并与上汽通用、美国通用汽车、O'reillyAutoParts、吉利汽车、比亚迪等国内外知名企业形成长期稳定的合作关系。截至9月30日，三祥科技股东户数1.08万，人均流通股3634股。 2023年1月-9月，三祥科技实现营业收入6.16亿元，同比增长18.85%；归属净利润7099.66万元，同比增长36.23%。
金融界2023-12-06
通用汽车CEO：公司有关电动汽车目标的承诺要取决于客户需求
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通用汽车首席执行官Mary Barra表示，公司到2035年汽车产品全部为电动汽车的承诺要取决于消费者的接受度。 Barra周二在底特律举行的媒体活动上表示，通用汽车的目标仍然是到那时让旗下所有汽车都转换为电池动力。不过，通用汽车将保持灵活性，如果消费者还没有准备好改变，那么公司可能会暂缓。 “我们将根据客户需求进行调整，”Barra说。“我们将以客户为主导。” 面对销售增长放缓，通用汽车和其他汽车制造商已经收缩了对电动汽车的投资。Barra最近将底特律郊区一家工厂的电动卡车产能扩张计划推迟一年，至2025年底。
金融界2023-12-05
通用汽车取得深度学习专利，能有效去混叠和配置雷达系统
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12月5日消息，据国家知识产权局公告，通用汽车环球科技运作有限责任公司取得一项名为“用于去混叠和配置雷达系统的深度学习“，授权公告号CN111521998B，申请日期为2020年2月。专利摘要显示，雷达系统中的深度学习包括从第一雷达系统中获取未混叠时间样本。一种方法包括：对未混叠时间样本进行欠采样以获得第一配置的混叠时间样本；对未混叠时间样本进行匹配滤波以获取未混叠数据立方体并且对混叠时间样本进行匹配滤波以获得混叠数据立方体；以及使用第一神经网络来获得去混叠数据立方体。训练第一神经网络以获得训练的第一神经网络。重复未混叠时间样本的欠采样，以获得第二配置的第二混叠时间样本。该方法包括训练第二神经网络以获得训练的第二神经网络，比较结果以选择与选择的配置相对应的选择的神经网络，以及将选择的神经网络与具有选择的配置的第二雷达系统一起使用以检测一个或多个物体。
金融界2023-12-05

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