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時間:2022-08-17 來源:本站 點擊:258次
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美航借道南航入华 航空联盟格局生变 ******

undefined资料图:美航客机。

按照所能提供的运力计算,世界上最大的航空公司美国航空公司(下称美航)与亚洲最大的航空公司中国南方航空股份有限公司(下称南航)正因为一笔潜在的股权交易而被联系在一起。

上海证券交易所3月23日发布消息称,南航董事会发布公告称正在筹划重大战略合作,鉴于该事项存在不确定性等因素,股票自2017年3月23日起连续停牌。据《华夏时报》从多个信源处得到的消息表明,这一重大战略合作事项很有可能是向美航出售一部分股权,并在两家公司之间推动进一步的业务合作。

收购将成?

日前,彭博社报道称,美航准备出资2亿美元收购南航股权,并借此在南航董事会谋得一个观察员席位,但目前为止除了南航的公告之外双方都没有对此事发表过正面评论。

一位接近南航的人士在接受《华夏时报》记者采访时透露,之前听说了双方在谈判的消息,但目前似乎并没有达成最终的协议。

而在一位参与过并购谈判的人士看来,通常这种涉及到上市公司之间的投资或者并购谈判在有结果之前对消息的控制都比较严,但此次尚未谈成便有消息流出,不排除是谈判陷入某种僵持阶段时,某一方为了“破局”而故意放风做出的举措。

在官方宣布正式的合作细节之前,所有关于收购方式和金额的信息都只是猜测,但2亿美元这样一个甚至不足以购买一架新型远程宽体飞机的资金量级,对于总市值高达百亿美元的南航而言,似乎也只能作为略表诚意的“开胃菜”。

外资航空公司收购中国航空公司股权并非首次,2007年中国东方航空股份有限公司(下称东航)试图引入新加坡航空成为股东,从而拓展双方的合作,但这一计划最终因未能通过股东大会决议而失败。

东航在2015年向美国达美航空公司(下称达美)出售了3.55%股份,总价值约为4.5亿美元。

近来,国有企业进行混合所有制改革被提倡,其中包括允许向私人和外国投资者出售部分股权,在三大国有航空公司中东航一直较为积极地推进这一政策的实施。

虽然南航此前并未明确表示其在混合所有制改革的目标和方向,但作为一家中国国内航线网络最好的航空公司,也吸引到众多想在中国拓展更多业务的外资航企试图通过这样的方式与之展开合作,其中就包括南航所在的天合联盟中的部分成员。

美国三大航空公司中,美航在中国的业务规模要落后于美国联合航空公司(下称美联航)和达美,因此有着较为强烈的扩张需求。

但美航最近受到了一些打击,他们“虎口夺食”从达美手中抢到的北京-洛杉矶航权在获批之后,因为无法拿到首都机场的起降时刻而不得不推迟,目前美国交通部批准这条航线暂缓半年开航,不过这并不意味着半年之后美航一定可以获得一个起降时刻。

北京与洛杉矶之间的航线是中美之间最受欢迎的航线,按照不完全的数据统计,去年前九个月这条航线就运送了近40万旅客,增长幅度超过13%。而洛杉矶与中国三大航空枢纽之间的客流量是中美航线里最大的。

但中美之间新的航权谈判没有结果之前,美国航企已经几乎用尽了手中现有的热门区域航权,北京到洛杉矶就是“瓶底最后一口酒”,因此才引发美航和达美的激烈争夺。

比较有意思的一点在于,达美在看到美航无法获得时刻之后向美国交通部提出自己可以通过东航获得时刻,希望将航权重新抢回自己手中,虽然这个提议被美国交通部驳回,但一个紧密的本地合作伙伴在关键时刻发挥的作用显而易见。

美航与中国一些航空公司有一些诸如代码共享这样的业务合作,但因为其所在的寰宇一家航空联盟(OneWorld)在中国大陆地区并没有成员,所以远不如美联航和达美获得的支持多。

但即使是这样,美航也没有与同在寰宇一家的合作伙伴香港国泰航空进一步拓展合作关系,而是直接选择了130多公里之外的南航。

联盟乱局

虽然寰宇一家对于联盟成员与盟外航空公司的合作持开放态度,但作为联盟中最大的公司,同时也是创始成员,忽然去收购一家天合联盟成员公司的股份,也进一步凸显出这个联盟如今所面临的窘境。

寰宇一家目前一共有14家成员企业,规模小于另外两大联盟。与星空联盟那样有诸多老牌传统航企压阵,以及天合联盟在新兴市场大量吸收新成员的基底相比,寰宇一家近年来显然日子不好过。

2011年美航经历破产重组,最终被全美航空并购;日本航空公司也经历了一次死而复生的重整;马来西亚航空公司在接连两起事故之后一蹶不振;澳洲航空在和奉行不结盟政策的阿联酋航空“深度捆绑”之后也只是名义上留守在联盟中;柏林航空则因为持续亏损,被重整之后一分为三;国泰则刚刚发布了一份难看的财报,正待内部新一轮大规模重整。

英航和伊比利亚航空、芬兰航空、卡塔尔航空等其他成员也面临着地区安全以及全球经济不确定性带来的经营压力,虽然另外两大联盟也面临这样的问题,但像寰宇一家这样“主心骨”受损的情况并未显现。

寰宇一家还有一个与另外两大联盟相比更为致命的问题:在中国大陆和印度这样仍处在上升期的航空市场没有成员伙伴,这也给盟内其他成员在这些地区的业务扩张带来了极大的困难。

目前星空联盟已经有了国航、深圳航空作为成员公司,同时还吸纳了基地位于上海的吉祥航空作为预备成员。天合联盟则拿下了中国三大国有航空公司中的两家,同时在亚洲等新兴市场接纳了大量规模较小的航空公司,从而形成了完善的航线网络布局。

反观寰宇一家在大中华区唯一一个合作伙伴国泰,因为与国航交叉持股,所以尽管身在寰宇一家,但某种意义上也在同时为星空联盟服务,并且其通过国泰港龙在中国内地的布局也完全没法与三大国有航空在内的企业为其联盟伙伴提供的服务相比。

正因为如此,寰宇一家内部也出现裂隙。芬兰航空首席执行官PekkaVauramo近日就公开表示,缺少中国和印度的合作伙伴对其业务影响很大。

“或许这一次国泰会被抛弃。”一位接近美航的人士在23日接受《华夏时报(公众号:chinatimes)》记者采访时透露,而与南航展开谈判就是一个明确的信号,美航和寰宇一家需要一个强有力的地区合作伙伴,作用不仅仅可以帮助其获得航权,更能对其在这个地区扩张获得帮助。

而南航在国际业务上的拓展需求也使得其需要美航这样一个强大的合作伙伴给予支持。国航通过与国泰的关系以及收购深航,在华南地区对广州形成了极大牵制,以至于居于中国第三大航空枢纽的白云机场在国际业务上已经远远被北京和上海拉开距离,近几年吸引力甚至已经不如一些客流量较高的二线机场。

同时虽然与东航同一个联盟,但两家公司在业务合作方面始终是雷声大雨点小,这使得南航在中国最好的航空枢纽上海也难以获得更多市场份额。这也不难看出南航为何举全公司之力也要在北京新机场“扎根”。

“当然转换联盟是非常麻烦的事情,所以即使美航想把南航拉进寰宇一家短期内也很难,毕竟南航与天合联盟之间合作非常紧密,”一位国际航空业分析机构的人士对《华夏时报(公众号:chinatimes)》记者表示,“当然如果中国的航空公司出现新的重组机会时,转换联盟会变得相对简单并且顺理成章,就像之前上海航空公司从星空联盟转到天合联盟那样。”

沈诗萌本文来源:华夏时报 作者:王潇雨 责任编辑:沈诗萌_NN4890

China wins gold, bronze in team sprint at ISU speed skating World Cup in Norway******

COPENHAGEN, Nov. 20 (Xinhua) -- The second day competitions at the ISU speed skating World Cup in Norway saw China win a gold and bronze from five medal events at the Sormarka Arena in Stavanger on Saturday.。

The three-strong Chinese men's team took their first gold in Norway at the men's team pursuit, while powerhouse and title favorite Netherlands missed out on a medal after one of the Dutch skaters fell down during the race.。

China's Wang Haotian, Lian Ziwen and Ning zhongyan triumphed with a time of 1:20.122 with Norway's Magnussen, Rukke and Lorentzen at 1:21.025 taking silver for the homeside and Kania, Michalski, and Zurek grabbing the bronze for Poland.。

In the final medal event of the day, Team Sprint Women Division A, China again reached the podium with a spirited bronze-winning performance, much to the obvious surprise and excitement of team members Zhang Lina, Jin Jingzhu and Li Qishi.。

Poland's A. Wojcik, K. Ziomek, N. Czerwonka won the gold with 1:28.36, with Canada taking silver and China's much-prized bronze achieved in 1:28.574.。

In the first 500m Women's Division final, former inline roller skating champion Erin Jackson from the U.S. produced another lightning fast performance to earn the gold medal, Jackson's third in the 500m in a week, after winning both 500m events in Poland last week.。

Despite Jackson's speed she was unable to break Nao Kodaira track record set at 37.07, but the American's performance was sufficient to push her Japanese rival, who recorded 37.708 to take silver.。

The bronze medal went to Kaja Ziomek of Poland with a personal best time of 37.746。

China's Jin Jingzhu came in the 10th, in a field of twenty competitors, following a mistake in the final sprint which caused a loss of balance and impacted her momentum.。

In the first 500m Men's Division A final, Laurent Dubreuil of Canada secured gold in 34.573 followed by Artem Arefyev of Russia taking silver and Marek Kania, on his debut at this level, taking the bronze in 34.653.。

More medals flowed in the high endurance, 10,000m Men's final saw world record holder and Swedish speed skating prodigy Nils van der Poel, 25, chalk up both a new track record and a gold medal-winning performance of 12:38.928, followed by Canadians Jan Bloemen at 13:00.230 and Graeme Fish at 13:07.739.。

The ISU WC Speed Skating in Stavanger, running from Nov. 19 until Nov. 21, serves as the second installment of four ISU speed skating World Cup events, doubling as Olympic Winter Games Beijing 2022 qualifiers. Enditem。

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亚马逊云科技在中国区域上线机器学习新服务******5月11日,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 (AI/ML)工具集。

现如今,越来越多的企业认识到机器学习对于现代企业的重要性,在机器学习/人工智能层面上投入更多资金。根据IDC预测,到2023年AI支出将达到979亿美元,比2019年增长2.5倍。机器学习项目正从试点到生产迅速发展,不断向纵深发展。Gartner预测,到2024年将有75%的公司从试生产过渡到生产。

5月11日,在完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker落地中国区域一周年之际,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 (AI/ML)工具集。亚马逊云科技针对不同需求的客户在机器学习技术堆栈三个层面提供广泛而深入的机器学习服务,包括顶层-人工智能服务、中间层-机器学习服务以及底层-框架和基础架构。

在人工智能(AI)服务层面,亚马逊云科技在北京区域推出了Amazon Personalize,客户无需具备机器学习专业知识,即可方便、快速地构建个性化推荐系统;在中间层,将Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七项新功能在北京区域和宁夏区域上线,让客户可以更轻松地构建端到端的机器学习管道;在算力层面,亚马逊云科技在北京区域和宁夏区域推出了Amazon EC2 Inf1实例,该实例基于亚马逊云科技自研机器学习推理芯片Amazon Inferentia,与当前成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最高降低45%。

亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示,“Amazon SageMaker落地中国区域一年以来,我们见证了中国各个行业各种类型客户积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新,我们希望通过将更多服务落地到中国区域,并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’,甚至更进一步‘扶上马,送一程’的方式,帮助客户更快应用机器学习技术,把机器学习的能力交到每一位构建者手中,加速人工智能和机器学习的普惠。”

目前,全球数以十万计的客户选择亚马逊云科技运行机器学习工作负载。在中国,亚马逊云科技机器学习服务得到医疗健康、教育、出行、工业智能、游戏、新媒体等各个行业客户的青睐,益体康、晶泰科技、新世纪医疗、LEMONBOX、有道乐读、叽里呱啦、全美在线、首汽约车、德比软件、Momenta、图森未来、行者AI、天和荣、中科创达、华来科技、大宇无限、陕西科技大学、易点天下、淄博热力等一批企业和机构的广泛采用,在各行各业实现了丰富多样的人工智能应用创新。

为进一步加速人工智能/机器学习的普惠,亚马逊云科技构建了强大的合作伙伴网络,通过合作伙伴网络成员构建行业机器学习模型,帮忙更多客户解决行业算法模型构建难题并落地行业解决方案。上海音智达信息技术有限公司是亚马逊云科技合作伙伴网络成员之一,提供围绕人工智能和大数据技术的预测性分析及商务智能解决方案的技术专家服务,帮助客户实现数字化转型。

如今,各种规模、各种类型的企业和机构,都在积极探索人工智能和机器学习技术的应用并希望能尽快发挥实际效应。为满足不同客户的创新需求,亚马逊凭借在人工智能/机器学习领域20多年深厚的技术积累,提供了广泛而深入的、并且不断迭代创新的机器学习服务组合。

亚马逊云科技针对企业应用机器学习提出四点建议:

1、企业要找到一个适合机器学习的场景作为切入点,先突破创新业务,再改造核心业务;

2、避免重复造轮子,充分利用平台能力。让数据科学家、开发人员专注于的自己的应用和业务创新;

3、拒绝闭门造车,数据科学家要业务化;

4、与真正可以赋能的厂商合作, 牢牢把握住企业对数据和算法模型的所有权

·无需具备机器学习专业知识,即可通过Amazon Personalize构建个性化推荐系统

在人工智能服务层面,针对没有机器学习专业知识和能力的客户,亚马逊云科技提供开箱即用的人工智能服务。Amazon Personalize,一项用于构建个性化推荐系统的完全托管型机器学习服务,已在北京区域上线。开发人员无需具备机器学习专业知识,即可通过该服务训练、调整和部署自己定制的机器学习模型,构建个性化推荐系统,可用于产品推荐、个性化营销、个性化搜索和定制化直销等广泛的个性化推荐场景。

·打造包罗万象的AI/ML工具集,七项新功能让Amazon SageMaker更强大

作为亚马逊云科技机器学习服务层面的核心产品,Amazon SageMaker是业界首个面向机器学习开发者的集成开发环境,它消除机器学习过程中的繁重工作,使客户能专注于自身的业务和应用创新,在提高客户工作效率的同时还大幅降低机器学习的总体拥有成本。去年12月在亚马逊云科技全球大会re:Invent 2020上刚刚亮相的七项 Amazon SageMaker新功能,近期已经在北京区域和宁夏区域落地。

1.Amazon SageMaker Data Wranger,简化机器学习的数据准备工作。通过该功能,客户可以将各种数据存储中的数据一键导入。Amazon SageMaker Data Wrangler内置了300多个数据转换器,让客户无需编写任何代码,就可以对机器学习用到的特征进行规范化、转换和组合。

2.Amazon SageMaker Feature Store,一个完全托管且专门构建的特征存储库,用于存储、更新、检索和共享机器学习特征。客户可以在其中存储和访问特征,以便更轻松地在各个团队中对其进行命名、共享和重复使用。

3.Amazon SageMaker Pipelines是业界首个针对机器学习专门构建、易于使用的持续集成和持续交付服务,通过编排和自动化提高机器学习工作的效率。借助该服务,用户可以大规模地创建、自动化和管理端到端机器学习工作流。

4.Amazon SageMaker Clarify让机器学习开发人员可以更好地掌控其训练数据和模型,从而识别和限制偏差并解释做出相关预测的原因。

5.Amazon SageMaker Distributed training libraries为训练大型深度学习模型和数据集提供了易用的方法,与现有分布式训练实现相比,以最高快 40% 的速度完成分布式训练,并且帮助用户减少手动实施数据并行和模型并行策略所需时间。

6. Amazon SageMaker Model Monitor帮助客户时刻保持机器学习模型的准确性,它能够自动检测生产环境中部署的模型,并在检测到不准确的预测时发出警报,从而帮助客户维护高质量的机器学习模型。

7.Amazon SageMaker Debugger,可以通过实时捕获训练指标,自动识别机器学习训练任务中正在出现的复杂问题,例如梯度值变得过大或过小等。它可以实时监控系资源(例如GPU、CPU、网络和内存等)的利用率,帮助用户提高资源利用率,对训练过程中的资源瓶颈进行告警,让开发者及时调度资源,快速采取纠正措施,减少时间和成本浪费。

·基于高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1实例落地中国区域

在机器学习底层的框架和基础架构层面,亚马逊云科技全面提供基于各家芯片供应商的最新技术选项,提供从小到大多种配置,支持市面上流行的各种机器学习框架和算法。同时,为了不断给客户提供更好性价比的算力,亚马逊云科技自主设计芯片,推出了高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia。基于Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1实例落地北京区域和宁夏区域,让中国区域客户又多一种云端高性能和更低成本机器学习推理的算力选择。

生产中,机器学习从业者正在构建越来越复杂的模型,运行机器学习模型的推理占据了机器学习应用程序的总体开发和运行基础架构成本的绝大部分,甚至高达90%。亚马逊设计的机器学习芯片Inferentia与成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最多降低45%。亚马逊Alexa团队将其高度复杂的“文本转语音”模型迁移到了Inferentia,该模型生成了类似于人的语音。目前,亚马逊Alexa团队在Inf1实例上合成了80%的Alexa语音响应,从而节省了30%的成本。与基于GPU的实例相比,Inferentia的响应延迟降低了25%。更快的Alexa语音响应可提供更好的用户体验,并允许在Alexa语音上进行更多创新。

亚马逊云科技的人工智能与机器学习服务,还受益于亚马逊云科技在计算、存储、数据库和数据分析等方面广博深厚的能力,以及它们优异的安全性、可靠性、可扩展性和成本效率,这些服务无缝集成、有效支撑,赋能更多组织和个人进行数字化转型和创新。

西安市再增1例本土确诊病例轨迹公布******



3月5日14:30,西安市新增1例本土确诊病例,为此前公布的省外来陕确诊病例的同航班人员。
目前,该病例已转运至市级定点医疗机构隔离治疗,市、区两级立即启动疫情防控应急处置机制,追踪到的密切接触者及密接的密接已全部集中隔离医学观察,各项防控措施正在有序进行。
该病例为男性,36岁,3月5日8:15,第三方检测机构核酸检测结果弱阳性,5日12:18,市疾控中心检测结果为阳性,经市级专家组综合流行病学史、临床表现、实验室检测和影像学检查等结果,诊断为新冠肺炎确诊病例(轻型)。
该病例主要活动轨迹如下:

3月1日,09:30-12:35,乘坐MU2226航班抵达西安;12:35-14:00,乘坐地铁14号线(北客站)转地铁4号线(五路口)转地铁1号线至汉庭酒店(万寿路地铁站店);14:00-14:50,汉庭酒店(万寿路地铁站店);14:50-16:00,陕小拾美食广场(韩森路与幸福路交会处幸福林带);19:00陕小拾美食广场就餐后返回,其余时间在酒店未外出。

3月2日,12:00-12:40,兰州拉面馆(万寿路地铁C口附近),随后在旺福便利店(万寿中路11号)购物。18:15-18:45 美食街秦之都冒菜香锅(万寿路地铁站负一层),其余时间在酒店未外出。

3月3日,12:00-12:45,兰州拉面馆(万寿路地铁C口附近),随后在旺福便利店(万寿中路11号)购物;18:20-19:00 牛羊肉泡馍店(华山饭店旁),其余时间在酒店未外出。

3月4日,10:00-10:25长乐中路卫生服务中心;10:25-11:00,善和堂(新城区长乐中路190号);11:40-12:15:兰州拉面馆(万寿路地铁C口),14:30-17:40:华山饭店会议室;17:40陕小拾美食广场就餐后返回,其余时间在酒店未外出。

3月5日7:00被隔离。
    华商报记者   李琳


来源:华商网-华商报

编辑:方正

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