香港交易及結算所有限公司及香港聯合交易所有限公司對本公告的內容概不負 責，對 其 準 確 性 或 完 整 性 亦 不 發 表 任 何 聲 明，並 明 確 表 示 不 會 就 因 本 公 告 全 部 或任何部分內容而產生或因倚賴該等內容而引致的任何損失承擔任何責任。 TIAN YUAN GROUP HOLDINGS LIMITED 天源集團控股有限公司 於 本 公 告 日 期，本 集 團 主 要 從 事 散 貨 裝 卸 服 務、相 關 配 套 增 值 港 口 服 務 及 油 產 品 的 供 應 及 銷 售。除 致 力 發 展 現 有 主 要 業 務 外，本 公 司 亦 一 直 致 力 探 索 新 業 務 的可能性與機遇，以實現業務多元化發展、擴充業務組合、擴闊收入來源，並強 化 未 來 盈 利 能 力 與 發 展 潛 力。誠 如 本 公 司 截 至2024年12月31日止年度的年報所 披 露，本 集 團 洞 悉 大 健 康 產 業 帶 來 的 商 機，尤 其 是 有 見 於 中 國 出 現 人 口 老 年 化 的趨勢及對健康管理的需求將日益增加。 （於開曼群島註冊成立的有限公司） （股份代號：6119） 自願性 ...

Core Insights - ADNOC Distribution plans to invest between $250 million and $300 million annually in the UAE, Saudi Arabia, and Egypt to drive business growth [1] - As of the first nine months of 2025, the company has invested 772 million dirhams, with over 50% allocated to growth projects [1] - The company aims to add 100 new gas stations, with 70 located in Saudi Arabia, bringing the total to 1,150 stations by 2028 [1] - ADNOC Distribution utilizes an AI fuel demand forecasting model, achieving a 95% accuracy rate in predicting fuel demand for over 550 stations, enhancing operational efficiency and reducing waste [1]

Core Insights - The newly developed big data AI technology for cetane number fitting by Sinopec Sales Company significantly reduces testing time and costs, achieving a prediction accuracy of 95% [1][2] Group 1: Technology Development - Sinopec Sales Company's application technology research institute has developed an AI-based model for predicting cetane number, which can complete the fitting in just 2 minutes, saving 2 hours compared to traditional methods [1] - The technology addresses the limitations of existing cetane number testing methods, which are costly and time-consuming, especially given the limited number of standard cetane number testing machines available [1] Group 2: Cost and Efficiency Benefits - Since its pilot application from June last year, the technology has been used for cetane number testing in 1,168 batches across three companies, resulting in a cost reduction of 1,400 yuan per test and a total savings of 1.6352 million yuan [2] - If fully implemented across 39 oil sales companies in 2024, the technology is expected to save over 10 million yuan annually in testing costs [2]