Stratasys与Desktop Metal即将就合并进行股东投票

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3D打印技术参考注意到,Stratasys与Desktop Metal于近日共同宣布,双方将各自在2023年9月28日召开特别股东大会,双方股东将就与对方公司的合并计划进行投票。

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双方首席执行官Yoav Zeif (Stratasys) 和 Ric Fulop (Desktop Metal) 表示,双方股东的批准对于完成合并至关重要。

此前,Stratasys已与竞争对手3D Systems进行了会谈,探讨其7月13日的收购要约是否优于与Desktop Metal交易。根据美国证券交易委员会的文件,两家公司的代表于8月22日会面。据报道,在会议上Stratasys告知3DSystems,经过彻底审查后,它对此次交易和合并后的公司感到担忧。他们还表示,目前的报价不是他们目前可以同意的

尽管如此,Stratasys表示希望继续与3D Systems进行讨论。不过,董事会仍然一致支持与Desktop Metal的合并计划,并建议股东在年度股东大会上进行相应投票。根据美国证券交易委员会的文件,这是完成增值合并的唯一途径。

因此,9月28日举行的特别股东大会将表明Stratasys股东是否最终批准 Desktop Metal交易,或者与3D Systems的谈判是否会再次为该计划带来进展。

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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