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1）连锁门店优化有望带来业绩的超预期。公司积极进行连锁 ➡门店的优化 ⛔，并推进“新零售+轻餐饮”新店型，跑通后将通过加盟 ♓模式推广至全国范围。当前公司连锁门店恢复良好，已经基本恢复至 ☼疫情前盈利水平，我们预计公司23年连锁门店有望减亏或实现盈亏 ♌平衡，从而带来业绩的超预期。
负债方面，截至一季度末，存款余额647亿 ⛲美元，同比减少129亿美元，跌幅17%。具体来 ❥看，相较于去年同期，无息存款、货币市场和计息支票存款、储蓄存 ♋款均出现不同程度减少 ⛄，抵消了客户存款证（CD）和其他定期存款 ♑的增加额。存款余额中的无息存款占比51% ♍。联信银行在一季报中 ❗称，自今年3月9日以来，存款减少了37亿美元。根据监管指导计 ♏算，未投保存款减少了105亿美元，降至350亿美元 ➨，占存款总 ⛳额百丽宫网站常用地址的54%；不包括附属机构存款 ⏱，未投保存款总额为307亿美元 ♏，占总存款的47%。
北京市盈科（深圳）律师事务所徐劲律师（执业证号14403200610948623）认为，于上市后到2023年6月2 ♑日期间买入股票，且在2023年6月2日收盘时继续持有的受损投 ⛔资者，或有索赔机会（索赔条件仅代表律师观点，不作为任何证券投 ♎资决策和买卖建议，最终以法院的认定结果为准）。
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展望后续地方财政运行，多位专家和学者指出，虽然今年财政 ⛄收入预计恢复向好，但挑战和风险仍存。
据印度媒体6月4日报道 ⚡，印度铁道部长阿什维尼·维什瑙 ⛲表示，铁路安全专员已经就印度列车脱轨相撞事故进行调查并发布了 ❗调查报告，确定了事故发生的原因和相关责任人。他指出 ♌，初步调查 ✅显示，本次事故是由于电子联锁装置发生变化而导致的。（总台记者 叶丽丽）
本周公布的两份就业报告受到关注。美国ADP就业报告显示 ❎，5月美国私营部门就业人数经季节性调整后增加了27.8万人， ❡远高于市场预期的18万人，略低于4月份下调后的29.1万人。 ♐美国5月新增非农就业人口为33.9万，几乎是市场预期增加人数 ➧的两倍。
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05时42分：
在行业主题ETF方面，本周份额增长较多的是证券ETF、 ⚓科创芯片ETF、光伏ETF。半导体ETF、家电ETF、养殖ETF则遭遇较多资金净流出。
从股价来看，2023年5月10日至2023年5月31日，中 ♎汽股份区间跌幅为13.61%，在此期间股东户数减少3925.0户，减幅为8.32%。
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其实 ♐，去年一级市场就已弥漫悲观情绪，中概 ☽股退市风险、全球二级市场“杀估值”、经济衰退风险等都导致业务 ❢量急剧放缓 ☻，而今年并没有明显好转。这直接影响了投行业务——并 ♒购、杠杆融资、IPO等。
3）高端化举措：①通过渠道、区域、场景扩张来持续引领高 ☸端行业增长②利用超高端的产品组织优势和渠道优势打造超高端成为 ⚽下一片蓝海③锚定消费场景多元渠道发展④地域拓张奠基未来高端化 ⛵⑤清晰聚焦 ♐，规模化跨啤酒品类。
市场重点再次回到
06时17分：
供应方面，5月如预想中的 ⌚，俄罗斯并未出现承诺的减产。从 ⛸目前的贸易流数据来看 ☸，出口是持续保持在高位的，至5月19号的 ♓装载数据仍然有380万桶/天左右。虽然对波兰的友谊管道在几周 ❗前断供，但是其实管道运输量已经较少，可能20万桶/天左右，就 ♓算海运要进行管道运输的补运，增量也没有贸易数据显示的这么多。 ⛽而从俄罗斯的动机上来看，现在市场越来越确信俄罗斯没有减产动力 ⛳。自从12月的石油禁运之后，欧洲遏制俄罗斯收入的效果还是非常 ♈明显的，俄罗斯的原油出口税收入从去年4季度平均的每周大概1.3亿美元，到现在大概只有5000万美元左右。俄罗斯今年整体的 ⌛财政情况一直也都很差 ⛔，去年一年的财政盈利在一季度被扭转至财政 ⚓赤字，二季度情况可能更加糟糕。所以在这种情况下，现在市场也在 ☸一步步计价俄罗斯不减产的情况。唯一在考量外的一种可能，是俄罗 斯确实在进行减产，目前的高出口更多是建立在去库的基础上，但是 ⚓至少从目前来看，这样的论调并没有能够去进行数据检验的可能，之 ♎后也不太会被市场所计价。。
在数据交易安全合规制度中 ⛷，除法律规定、行政机关监督管理 ♎、数据交易所的规则规范、交易主体自身合规管理外，数据商与第三 ☼方机构作为市场化力量 ♍，能够发挥自身特点，对数据交易中的交易标 ♋的进行“溯源”核查，确保数据加工、处理在合法范围内 ⏪，对数据的 ♍使用场景进行合规评估 ⚾，避免数据被非法利用 ⏪。同时，数据商和第三 ❌方机构能够针对更高等级的合规需求推出合规服务，辅助交易企业进 ♈行数据交易相关的合规建设，对交易合同进行合规审查。
数据闭环方面，大模型有助于玩家实现更好的数据挖掘和管理 ⛹效果，提升数据利用效率，同时通过自动标注大幅降低成本。仿真方 ☾面，生成式大模型可助力生成特定的场景，加速算法成熟 ♒。在算法方 面，感知算法中云端的大模型可作为车载端模型的“老师”通过“蒸 ⌛馏（教授）”帮助小模型实现更优性能。