搭载人工智能顺风的IBM,价值可能被低估了?

美股研究社 2023-09-24 20:27

作者|Millennial Dividends

编译|华尔街大事件 

IBM 拥有强大的技术创新传统,但在过去十年中,它落后于市场的幅度高达 178%。
未来十年,IBM 将更加专注于人工智能,将其作为主要的增长催化剂,尤其是在其能够真正大放异彩的企业解决方案领域。
到 2032 年,人工智能市场规模将达到 2.6 万亿美元,而 IBM 已经做好了茁壮成长的准备,目标是在未来十年实现 5%-7% 的收入稳定增长。
根据我的分析,该公司目前的股价被低估了 47%。

01

概述

IBM(纽约证券交易所代码:IBM)拥有丰富的历史,过去一直走在技术发展的前沿。IBM 成立于 1911 年,在开发和推广打孔卡系统方面发挥了先驱作用,该系统在 20 世纪初彻底改变了数据处理和计算方式。

第二次世界大战期间,IBM 的制表机在协助战争方面发挥了重要作用,帮助处理了大量数据,促进了早期计算技术的发展。
20 世纪 50 和 60 年代,IBM 推出了 IBM 700 系列大型计算机,成为全球企业和政府进行大规模数据处理的基石。
20 世纪 80 年代,IBM 是个人电脑革命的领导者,其推出的 IBM PC 确立了行业标准,并帮助将计算带入大众生活。
尽管其历史历程令人印象深刻,但过去十年对 IBM 及其投资者来说都是充满挑战的十年。准确地说,该公司已经大大落后于市场,过去十年的总回报率落后了惊人的 178%。现在,有人可能会说,标准普尔500指数(SPY)受少数几个科技巨头的影响过大,这些巨头为其增长提供了动力。然而,IBM 不也是在同一行业运营吗?难道它不应该在过去十年中找到一种方法,在技术驱动的环境中茁壮成长吗?

总回报(Seeking Alpha / YCHARTS)

当我们站在以人工智能为特征的下一场技术革命的黎明前,我们将见证我们与技术互动的深刻转变。这些发展不仅有望重新定义我们与机器的关系,而且还有可能提高未来几代人的生产力。一个自然而然的问题是,作为长期的技术创新者,IBM 能否再次在这场正在进行的革命中扮演先锋角色?
让我们一起来看看。

02

人工智能处于IBM议程的最前沿

要了解人工智能会如何影响 IBM 的发展,我们先来看看 IBM 如今是如何赚钱的。
2022 年,IBM 的总营收为 605.3 亿美元,与前一年相比增长了 5.5%。其中大部分收入来自软件部门,该部门收入高达 250 亿美元,占总收入的 41.4%。值得注意的是,这恰好是公司最赚钱的业务部门,毛利率高达 79.6%,令人印象深刻。第二大关键业务部门是咨询部门,占总收入的 31.6%,而基础设施部门以 25.3% 的收入占比位居第三。

各部门收入(IBM IR)

许多人认为,人工智能革命真正开始于 ChatGPT 的首次亮相。这标志着人工智能技术开始向公众开放,并展示了其实际应用,使其成为主流意识。
IBM 在生成式人工智能领域的冒险实际上可以追溯到 2020 年,不过在围绕 ChatGPT 的热议出现之前,它在很大程度上一直不为人所关注。IBM 凭借其混合云和人工智能能力占据了独特的地位。
这一切都始于对基础设施的大量投资,为最终成为变压器实验早期阶段的开创性训练平台奠定了基础,为生成式人工智能和大型语言模型铺平了道路。
IBM 的软件产品 Watsonx 并没有将精力转向以消费者为中心的引擎,而是坚决致力于提供专为企业量身定制的生成式人工智能解决方案。这一战略重点横跨人力资源解决方案、客户服务提升和应用现代化等关键领域。
IBM 正集中精力于存在大量重复性任务的领域,这些领域的企业渴望投资数字化解决方案,以提高运营效率和生产力。

我认为这种以企业为导向的做法相当令人鼓舞,因为该公司似乎终于找到了一个可以大显身手的利基市场。面向个人消费者的人工智能解决方案似乎已经饱和,竞争激烈。

IBM 正专注于自己的核心优势,以自己熟知的数据集为基础构建模型,包括代码、自然语言处理、IT 数据等。

此外,他们的软件和咨询产品组合还通过 WatsonX 扩展到人工智能助手领域,该平台具有显著提高客户劳动力生产力和效率的潜力。

IBM 还致力于增加投资并加强其在数据平台市场的影响力,重点是实现与客户数据的无缝交互——这是成功实施人工智能计划的关键因素。

此外,他们还提供数据服务和混合云人工智能工具,有效拓宽了产品阵列,丰富了核心竞争力。这种扩展最终为客户提供了全面、完善的产品包。

产品供应(IBM IR)

从人工智能市场的广阔前景来看,预计到 2032 年,该市场的规模将达到约 2.6 万亿美元,其中一半以上的价值将归功于生成式人工智能解决方案,而这正是 IBM 积极参与竞争的领域。这意味着,我们预计生成式人工智能市场将呈现约 42% 的强劲年复合增长率。
这是一个巨大的机遇,必然会面临来自众多公司的激烈竞争。尽管如此,我仍然乐观地认为,IBM 已做好充分准备,在其软件和咨询业务领域有效地抓住这一机遇。

人工智能增长预测(Precedence Research)

不可否认,人工智能市场的增长潜力是巨大的,但关键的问题是,IBM 能够有效开发的市场有多大。鉴于这一新兴行业尚处于早期阶段,要准确地确定一个数字仍然具有挑战性。
为了让我们对这一行业有一个大致的了解,截至2023年第二季度,IBM软件部门的年同比增长率达到了8%,数据与人工智能部门的增长率更是高达11%。相比之下,咨询部门的增长率较为温和,仅为 6%。
基于这些信息,我认为 IBM 的潜力在于,如果人工智能计划执行得当,在未来 10 年内,软件和咨询业务的年收入增长率将保持在 5% 至 7% 左右。

03

价值被严重低估,增长前景广阔

如前所述,人工智能革命的早期阶段无疑具有改善许多人生活的潜力,但考虑到与之相关的固有风险,要精确量化 IBM 能够在多大程度上抓住这一机遇仍然具有挑战性。为了谨慎起见,我假设未来十年的年增长率为 5%,而且不考虑 IBM 运营利润率的任何改善。
尽管如此,值得注意的是,拥有 288,000 名员工的 IBM 将从人工智能中获益匪浅,因为它可以实现众多流程的自动化,从而提高效率,并有可能提高营业利润率。
在采用人工智能的 "熊市 "情景下,我预计到 2032 年底,该公司将实现近 940 亿美元的收入。这将比目前的收入水平增长 55%。同时,营业利润率有望超过 150 亿美元。

IBM 财务预测(作者图表)

为了计算 IBM 的公允价值,我使用了 DCF 模型。
DCF 分析的其他假设如下
税率为 21.0%。
D&A 和 CAPEX 分别占息税前利润的 56% 和 26%。
加权平均资本成本为 10.5%。
EV/EBITDA 倍率为 23.09%。
最终增长率定为 1.5%。
将这些价值在未来 10 年折现后,FCF 的 PV 约为 836 亿美元,而 TV 的 PV 则达到 1 475 亿美元。因此,企业总价值估计为 2,311 亿美元。在对现金、有价证券、短期和长期债务进行调整后,股权价值被评估为 1,970 亿美元。

DCF 模型(作者制图)

根据我的计算,该公司目前的估计公允价值为 216 美元,与目前 148 美元的价格相比,被大幅低估了约 47%。

04

结论

自成立以来,IBM 一直走在技术发展的最前沿,有着辉煌的历史。

然而,必须承认的是,过去的十年给该公司带来了挑战,其特点是收入不断下降,与大盘相比表现大幅落后,落后幅度高达 178%。

然而,我们发现自己正处于一场新的人工智能革命的初始阶段,这场革命有望提高许多人的生产力和生活质量。

自 2020 年以来,IBM 一直深耕于人工智能领域,并确定了自己在企业领域的定位,提供数据服务和混合云人工智能工具。这些工具有望大幅提高众多公司的效率。

预计未来十年,在节约成本和提高生产率的诱人前景推动下,企业对人工智能解决方案的需求将十分强劲,我们可以预见,企业在寻求更好、更快的人工智能解决方案的同时,也将实现更快的增长和更高的盈利。

考虑到在我的 "熊市假设 "中,人工智能应用的保守增长率约为 5%,我相信 IBM 已经做好了取得优异业绩的准备。再加上它目前的估值被严重低估,估计比其公允价值低 47% 以上,对于那些寻求利用人工智能热潮的人来说,我有信心将该公司评为 "强力买入"。

END

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  • [完结11章]技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统
    大家好,今天我将给大家分享关于如何开发一个数据库系统的知识,将从0到1手把手带着一步步去开发这个项目,希望我的分享对大家的学习和工作有所帮助,如果有不足的地方还请大家多多指正。

    一、什么是数据库系统
    数据库系统一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员构成 

    二、数据库管理系统的主要功能包括
    数据定义功能:DBMS提供数据定义语言(Data Definition Language,DDL),用户通过它可以方便地对数据库中的对象进行定义
    数据组织、存储和管理:DBMS要分类组织、存储和管理各种数据,包括数据字典、用户数据、数据的存取路径等。
    数据操纵功能:DBMS提-供数据操纵语言(Data Manipulation Language,DML),用户可以使用DML操纵数据,实现对数据库的基本操作,如查询、插入、删除和修改等
    数据库的事务管理和运行管理:数据库在建立、运用和维护时由数据管理系统统一管理、统一控制,以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用以及发生故障后的系统恢复
    数据库建立和维护功能:数据库初始数据的输入、转换功能,数据库的转储、恢复功能,数据库的重组织功能和性能监视、分析功能等。

    三、数据库系统结构
    1.1模式(概念模式或逻辑模式)
    定义:数据库中全体数据的逻辑结构特征的描述,是所有用户的公用数据库结构。

    特性:

    一个数据库只有一个模式
    模式与应用程序无关,只是数据的一个框架
    1.2子模式(外模式或用户模式)
    定义:数据库用户所见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是用户所用的数据库结构

    特性:

    子模式是模式的子集
    一个数据库有多个子模式,每个用户至少使用一个子模式
    同一个用户可以使用不同的子模式,每个子模式可为不同的用户所用
    1.3内模式(存储模式)
    定义:是数据物理结构和存储方法的描述。它是整个数据库的最低层结构的表示。

    特性:

    一个数据库只有一个内模式,内模式对用户透明
    一个数据库由多种文件组成,如用户数据文件,索引文件及系统文件
    内模式设计直接影响数据库的性能

    以下是开发流程:
    在idea中构建如下几个子模块工程:
    @PostMapping("/doLogin")
    @ApiOperation(value = "一键注册登录接口", notes = "一键注册登录接口", httpMethod = "POST")
    public GraceJSONResult doLogin(HttpServletRequest request,
                                   HttpServletResponse response,
                                   @RequestBody @Valid RegisterLoginBO registerLoginBO,
                                   BindingResult result);
    验证的字段上方可以写一些相关的注解,系统识别后会自动检查
    RegisterLoginBO.java
    public class RegisterLoginBO {

        @NotBlank(message = "手机号不能为空")
        private String mobile;
        @NotBlank(message = "短信验证码不能为空")
        private String smsCode;

        public String getMobile() {
            return mobile;
        }

        public void setMobile(String mobile) {
            this.mobile = mobile;
        }

        public String getSmsCode() {
            return smsCode;
        }

        public void setSmsCode(String smsCode) {
            this.smsCode = smsCode;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "RegisterLoginBO{" +
                    "mobile='" + mobile + '\'' +
                    ", smsCode='" + smsCode + '\'' +
                    '}';
        }
    }

    如果校验有问题,那么可以直接获得并且放回给前端即可。
    BaseController.java
    /**
     * 验证beanBO中的字段错误信息
     * @param result
     * @return
     */
    public Map<String, String> getErrors(BindingResult result) {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        List<FieldError> errorList = result.getFieldErrors();
        for (FieldError error : errorList) {
            // 发生验证错误所对应的某一个属性
            String errorField = error.getField();
            // 验证错误的信息
            String errorMsg = error.getDefaultMessage();
            map.put(errorField, errorMsg);
        }
        return map;
    }
    一般来说,admin系统不会有主动注册功能,账号都是分配的,那么默认就会存在一个基本账户,这也是预先通过代码生成用户名和密码的。直接手动生成即可:
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>

    同理,查询操作也是类似JPA的操作,再继承Repository后直接使用其内置api即可:
    FriendLinkMngControllerApi.java
    @PostMapping("getFriendLinkList")
    @ApiOperation(value = "查询友情链接列表", notes = "查询友情链接列表", httpMethod = "POST")
    public GraceJSONResult getFriendLinkList();
    首先可以在数据库通过写sql脚本实现查询
    SELECT
    c.id as commentId,
    c.father_id as fatherId,
    c.article_id as articleId,
    c.comment_user_id as commentUserId,
    c.comment_user_nickname as commentUserNickname,
    c.content as content,
    c.create_time as createTime,
    f.comment_user_nickname as quoteUserNickname,
    f.content as quoteContent
    FROM
    comments c
    LEFT JOIN
    comments f
    on
    c.father_id = f.id
    WHERE
    c.article_id = '2006117B57WRZGHH'
    order by
    c.create_time
    desc
    目前我们所搭建的eureka是单机单实例的注册中心,如果挂了,那么整个微服务体系完全不可以,这是不应该的,所以为了实现eureka的高可用,我们可以搭建集群。
    在进行集群构建之前,大家先参照目前的eureka再去构建一个一模一样的工程,可以取名为 springcloud-eureka-cluster。
    为集群中各个eureka节点配置host
    eureka:
      instance:
        hostname: eureka-cluster-${port:7001}    # 集群中每个eureka的名字都要唯一
      # 自定义eureka集群中另外的两个端口号
      other-node-port2: ${p2:7002}
      other-node-port3: ${p3:7003}
      client:
    #    register-with-eureka: false
    #    fetch-registry: false
        service-url:
          # 集群中的每个eureka单实例,都需要相互注册到其他的节点,在此填入集群中其他eureka的地址进行相互注册
          defaultZone: http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port2}:${eureka.other-node-port2}/eureka/,http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port3}:${eureka.other-node-port3}/eureka/
    我们自己测试的时候时间可以设置为10秒内有10次,我认定非法请求,直接限制这个ip访问15秒,15秒后释放。(像有的网站会出现二维码让你扫描通过,或者手机验证码或者人机交互判断你当前是否是人还是机器,因为有可能是爬虫请求)
    开发步骤:
    首先在yml中设置基本参数:
    @Override
    public Object run() throws ZuulException {
        System.out.println("执行【IP黑名单】Zuul过滤器...");

        // 获得上下文对象requestContext
        RequestContext requestContext = RequestContext.getCurrentContext();
        HttpServletRequest request = requestContext.getRequest();

        // 获得ip
        String ip = IPUtil.getRequestIp(request);

        /**
         * 需求:
         * 判断ip在10秒内请求的次数是否超过10次,
         * 如果超过,则限制访问15秒,15秒过后再放行
         */
        final String ipRedisKey = "zuul-ip:" + ip;
        final String ipRedisLimitKey = "zuul-ip-limit:" + ip;

        // 获得剩余的限制时间
        long limitLeftTime = redis.ttl(ipRedisLimitKey);
        // 如果剩余时间还存在,说明这个ip不能访问,继续等待
        if (limitLeftTime > 0) {
            stopRequest(requestContext);
            return null;
        }

        // 在redis中累加ip的请求访问次数
        long requestCounts = redis.increment(ipRedisKey, 1);

        // 从0开始计算请求次数,初期访问为1,则设置过期时间,也就是连续请求的间隔时间
        if (requestCounts == 1) {
            redis.expire(ipRedisKey, timeInterval);
        }

        // 如果还能取得到请求次数,说明用户连续请求的次数落在10秒内
        // 一旦请求次数超过了连续访问的次数,则需要限制这个ip了
        if (requestCounts > continueCounts) {
            // 限制ip访问一段时间
            redis.set(ipRedisLimitKey, ipRedisLimitKey, limitTimes);

            stopRequest(requestContext);
        }

        return null;
    }

    private void stopRequest(RequestContext requestContext){
        // 停止继续向下路由,禁止请求通信
        requestContext.setSendZuulResponse(false);
        requestContext.setResponseStatusCode(200);
        String result = JsonUtils.objectToJson(
                GraceJSONResult.errorCustom(
                        ResponseStatusEnum.SYSTEM_ERROR_BLACK_IP));
        requestContext.setResponseBody(result);
        requestContext.getResponse().setCharacterEncoding("utf-8");
        requestContext.getResponse().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);
    }
    上面这些都是通过不同key要执行多次才能得到结果,一般来说我们会使用es的aggs功能做聚合统计,会更好。
    通过一个脚本来统计男女数量:
    POST http://192.168.1.203:9200/fans/_doc/_search
    {
        "size": 0,
        "query":{
            "match":{
                "writerId":"201116760SMSZT2W"
            }
        },
        "aggs": {
            "counts": {
                "terms": {
                    "field": "sex"
                }
            }
        }
    }

    以下就是数据库系统开发的整个流程讲解,感谢大家的阅读

  • 基于单片机的工业级液晶图形显示控制芯片RA8889ML3N-Datasheet
    TFT-LCD液晶显示控制芯片RA8889ML3N的优势:
    低功耗及功能强大:这款芯片最大支持分辨率为1366x2048,内置128Mb SDRAM,可为内容显示进行快速刷新,同时内置视频解码单元,支持JPEG/AVI硬解码播放,为普通单片机实现视频播放提供可能。
    支持多种接口:RA8889ML3N支持MCU端的8080/6800 8/16-bit 非同步并列接口和3/4线SPI及IIC串列接口,以及最大驱动1366x800分辨率的TFT LCD。
    显示功能强大:RA8889ML3N提供多段的显示记忆体缓冲区段,支持多图层功能,并提供画中画(PIP)、支持透明度控制与显示旋转镜像等显示功能。

    应用范围广:这款芯片广泛应用于自动化控制设备、电力监测控制、测量检测仪器仪表、电教设备、智能家电、医疗检测设备、车用仪表及工控自动化等领域。

    技术咨询与交流:QQ2851189731, 微信13760238805

  • RadarSensors_ARS404-21_cn数据手册​
    RadarSensors_ARS404-21_cn数据手册
  • RadarSensors_ARS408-21_cn数据手册
    RadarSensors_ARS408-21_cn数据手册
  • ECG前置电路设计
    TI出的一个经验文档,讲的很不错
  • 基于单片机的工业级液晶显示控制芯片
    TFT-LCD液晶显示控制芯片RA8889ML3N的优势:
    低功耗及功能强大:这款芯片最大支持分辨率为1366x2048,内置128Mb SDRAM,可为内容显示进行快速刷新,同时内置视频解码单元,支持JPEG/AVI硬解码播放,为普通单片机实现视频播放提供可能。
    支持多种接口:RA8889ML3N支持MCU端的8080/6800 8/16-bit 非同步并列接口和3/4线SPI及IIC串列接口,以及最大驱动1366x800分辨率的TFT LCD。
    显示功能强大:RA8889ML3N提供多段的显示记忆体缓冲区段,支持多图层功能,并提供画中画(PIP)、支持透明度控制与显示旋转镜像等显示功能。
    应用范围广:这款芯片广泛应用于自动化控制设备、电力监测控制、测量检测仪器仪表、电教设备、智能家电、医疗检测设备、车用仪表及工控自动化等领域。
  • 风力发电机组机结构与原理-2018年-赵万清
    风力发电机组机结构与原理,中国电力出版社,PDF版本。
  • XPM52C规格书 65W USB PD 多协议降压芯片
    XPM52C 是一款集成同步开关的降压转换器,支持多种输出快充协议、支持 USB Type-C 和 PD 等多种快充协议,包括 USB Type-C 和 PD 协议,高通 QC2.0/3.0/3.0+,华 为 FCP/SCP/HVSCP,VOOC 2.0/4.0 协议,联发科 PE,三星 AFC,USB BC1.2 DCP 以及 Apple 2.4A 充电规范,为车载充电器、各种快充适配器、智能排插等供电设备提供完 整的解决方案。
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  • 导语:CINNO Research统计数据表明,Q3'23全球半导体设备厂商市场规模前十大公司合计超250亿美元,同比下降9%,环比增长3%。CINNO Research统计数据表明,Q3'23全球半导体设备厂商市场规模Top10营收合计超250亿美元,同比下降9%,环比增长3%。Q3'23全球半导体设备厂商市场规模排名Top10与1H'23的Top10设备商相比,日立高新(Hitachi High-Tech)排名跌出Top10,泰瑞达(Teradyne)排名回归第十。荷兰公司阿斯麦(ASML)
    CINNOResearch 2023-12-06 14:04 105浏览
  • 光耦合器是一种在现代科技中发挥关键作用的设备,其应用领域横跨通信、医疗、工业等多个行业。光耦合器通过巧妙地将光电子器件结合起来,实现了光与电的高效转换和传输,为光电子领域的发展提供了强大的支持。光耦合器是什么光耦合器是一种用于隔离、耦合和传输光信号的器件。其主要功能是将一个光学系统的光信号转换成电信号,或者将电信号转换为光信号,以实现光与电之间的高效转换。在各类光电子设备中,光耦合器起到了桥梁的作用,实现了不同部分之间的无缝衔接。光耦合器的原理及结构光耦合器的基本原理是通过光电二极管和光电晶体管
    克里雅半导体科技 2023-12-06 10:58 31浏览
  • #这段代码是一个基于C语言的嵌入式程序,用于在HPMicro平台上运行。它的主要功能是初始化一个LED灯,并使其以一定的时间间隔闪烁。#以下是对代码的解析:#```c#include #include "board.h"#include "hpm_debug_console.h"#define LED_FLASH_PERIOD_IN_MS 300int main(void){    int u;    board_init(); // 初始化板子 
    丙丁先生 2023-12-06 14:22 105浏览
  • 背景   随着汽车行业的不断迭代发展,市场及消费者对汽车提出了更高的要求,智能网联、自动驾驶等新技术的应用推动整车厂对车载芯片、汽车软件等方面投入了更多的精力,SOA(面向服务的架构)逐渐成为大多整车厂顺应市场趋势和技术趋势的首选。SOA架构使服务间的通讯变得更加简单,ECU更新、软件升级等变得更加灵活,使系统的健壮性和拓展性获得了大幅提高。但是在SOA架构开发阶段,由于市面上的IDL(接口描述语言)众多,例如FIDL、Protobuf、vCDL、ARXML、OMG IDL、CAN
    北汇信息 2023-12-06 11:41 73浏览
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