Stratasys和Desktop Metal合并终止:一方同意,一方反对

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9月28日,Stratasys与Desktop Metal双方股东分别将就与对方公司的合并计划进行了投票。高达78.6%的Stratasys股东对交易条款投了反对票——合并终止。

Stratasys表示,其不会在终止后浪费任何时间。公司董事会已启动全面流程,以实现股东价值最大化。该战略审查的范围可能包括一系列可能性,例如新合并、业务合并,甚至出售公司。而3D Systems也已停止讨论与Stratasys的潜在合并事宜。

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外媒指出,Stratasys正在艰难的财务困境中前行。该公司的经营现金流一直为负,目前尚未盈利,这自然给投资者带来了危险信号。尽管面临这些现金流挑战,但该公司仍保持稳定的最终现金状况,这可能是由于其融资活动。资产基础稳健,约为12.6亿美元,负债相对较低,使其拥有强大的股本地位。然而,现金流和盈利指标的负面趋势使人们对公司的运营效率和当前业务模式的有效性产生了怀疑。

需要指出的是,Desktop Metal的股东批准了合并协议,Stratasys因此将支付商定的费用补偿

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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