今年以來,小米CDR招股書一直以來都受到相關(guān)人士的關(guān)注,今天小米CDR招股書剛發(fā)布,就引起了國內(nèi)各大券商及互聯(lián)網(wǎng)公司研究范本,此次小米CDR招股書新增了今年Q1季度財務(wù)數(shù)據(jù),這是與5月3日提交的港股招股書,相比較而言的不同之處。
除了新增Q1季度財務(wù)數(shù)據(jù),小米CDR招股書還披露了“公司扣除非經(jīng)常性損益后歸屬于母公司普通股股東的凈利潤”。單從信息量方面來說,此次的小米CDR招股書提供的數(shù)據(jù)更加完善。
CDR招股書顯示,2018年第一季度小米營業(yè)收入為344.12億元,經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤為16.99億元,扣除非經(jīng)常性損益后歸屬于母公司普通股股東的凈利潤為10.38億元。
之前小米在香港IPO披露了小米2017年經(jīng)營利潤為122.1億元,經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤為53.6億元,凈利潤為虧損438.9億元。此次小米CDR招股書開篇“重大事項提醒”,新增加了一個“公司扣除非經(jīng)常性損益后歸屬于母公司普通股股東的凈利潤”,2017年小米該項數(shù)字為39.45億元。
但是值得注意的是,A股招股書中披露了“扣非后歸屬于母公司普通股股東的凈利潤”,這與港股披露的“經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤”類似,但由于扣除標(biāo)準(zhǔn)不同,所以最終數(shù)值差異較大。
證券專家解釋,CDR招股書公布的“扣除非經(jīng)常性損益后歸屬于母公司普通股股東的凈利潤”與港股招股書公布的“經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤”,兩者主要差異為:股權(quán)支付費用算不算非經(jīng)常性損益,要不要扣除理財產(chǎn)品投資收益和政府補助等。
證券專家指出,看新經(jīng)濟和互聯(lián)網(wǎng)公司是否盈利,不能單純只看公司凈利潤。最重要的是看“經(jīng)營利潤”和“經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤”,這兩個數(shù)字,可以排出財務(wù)會計等干擾性因素,從本質(zhì)上看公司的真實經(jīng)營情況。
2017年小米經(jīng)營利潤為122.1億元(這個數(shù)據(jù)僅在港股招股書里被披露),經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤為53.6億元,歸屬母公司普通股股東的凈利潤為39.5億元。
經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤為53.6億元是怎么算出來的?小米CDR招股書第334頁詳細(xì)介紹:港股招股說明書披露的經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤,是扣除了前述優(yōu)先股公允價值變動損失、投資項目公允價值變動、股份支付費用及無形資產(chǎn)攤銷等的影響,小米2017年的經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤為53.6億元。
本次小米在港股招股書中披露的經(jīng)調(diào)整經(jīng)營凈利潤是扣除優(yōu)先股公允價值變動損失、投資項目公允價值變動、股份支付費用及無形資產(chǎn)攤銷等的影響。因此,港交所披露的2018年一季度“扣非凈利潤”為17億元,而內(nèi)地CDR披露的扣非凈利潤僅為10億元。
需要注意的是,由于中國企業(yè)會計準(zhǔn)則和國際財務(wù)報告準(zhǔn)則編制的財務(wù)報表在營業(yè)成本核算方面存在差異。港股披露小米2017年營業(yè)成本為994.7億元,毛利率為13.2%,而根據(jù)中國企業(yè)會計準(zhǔn)則小米營業(yè)成本則為964.8億元,毛利率為15.8%。
好文章,需要你的鼓勵
這項研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準(zhǔn)測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團隊承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻、多角度收集觀點的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗證有效性。
清華大學(xué)研究團隊首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團隊通過創(chuàng)新的多智能體強化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。