CnOpenData美股上市公司资产负债表

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截至2025年9月


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美股上市公司资产负债表
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样本数据

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NVDA20250727Q2英伟达负债及股东权益合计140740000000中报
NVDA20250727Q2英伟达股东权益合计100131000000中报
NVDA20250727Q2英伟达归属于母公司股东权益100131000000中报
NVDA20250727Q2英伟达其他综合收益170000000中报
NVDA20250727Q2英伟达股本溢价11200000000中报
NVDA20250727Q2英伟达留存收益88737000000中报
NVDA20250727Q2英伟达普通股24000000中报
NVDA20250727Q2英伟达总负债40609000000中报
NVDA20250727Q2英伟达非流动负债合计16352000000中报
NVDA20250727Q2英伟达资本租赁债务(非流动)1831000000中报
NVDA20250727Q2英伟达其他非流动负债6055000000中报
NVDA20250727Q2英伟达长期负债8466000000中报
NVDA20250727Q2英伟达流动负债合计24257000000中报
NVDA20250727Q2英伟达预收及预提费用15193000000中报
NVDA20250727Q2英伟达应付账款9064000000中报
NVDA20250727Q2英伟达总资产140740000000中报
NVDA20250727Q2英伟达非流动资产合计38521000000中报
NVDA20250727Q2英伟达非流动资产其他项目2084000000中报
NVDA20250727Q2英伟达其他非流动资产7216000000中报
NVDA20250727Q2英伟达递延所得税资产(非流动)13570000000中报
NVDA20250727Q2英伟达商誉5755000000中报
NVDA20250727Q2英伟达无形资产755000000中报
NVDA20250727Q2英伟达物业、厂房及设备9141000000中报
NVDA20250727Q2英伟达流动资产合计102219000000中报
NVDA20250727Q2英伟达有价证券投资(流动)45152000000中报
NVDA20250727Q2英伟达预付款项(流动)2658000000中报
NVDA20250727Q2英伟达存货14962000000中报
NVDA20250727Q2英伟达应收账款27808000000中报
NVDA20250727Q2英伟达现金及现金等价物11639000000中报
NVDA20250427Q1英伟达负债及股东权益合计125254000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达股东权益合计83843000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达归属于母公司股东权益83843000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达其他综合收益186000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达股本溢价11475000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达留存收益72158000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达普通股24000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达总负债41411000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达非流动负债合计14869000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达资本租赁债务(非流动)1521000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达其他非流动负债4884000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达长期负债8464000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达流动负债合计26542000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达预收及预提费用19211000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达应付账款7331000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达总资产125254000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达非流动资产合计35319000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达非流动资产其他项目1810000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达其他非流动资产6788000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达递延所得税资产(非流动)13318000000一季报
NVDA20250427Q1英伟达商誉5498000000一季报

数据更新频率

年度更新

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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