Infosys完成对Lodestone收购

全球咨询与技术领导者Infosys宣布完成了对Lodestone Holding AG的收购,这是一家总部位于瑞士的管理咨询公司。此次收购增强了Infosys的全球管理咨询服务,并为其增加了750多名咨询师及200家新客户。

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    通过收购协议打造世界一流团队,帮助客户加速转型,以创新驱动增长

       印度班加罗尔2012年10月31日电 /美通社/ -- 全球领先的咨询与技术公司Infosys (印孚瑟斯)于日前宣布其已完成对 Lodestone Holding AG 的收购。Lodestone Holding AG 是全球领先的管理咨询公司,总部设在瑞士。

 


    该项收购根据 Infosys 于 9月 10日所宣布的协议条款进行。完成收购后,Infosys 的全球管理咨询业务将得到增强, Infosys将新增750多名经验丰富的咨询师以及 200 家来自制造、汽车和生命科学等行业的客户。

    Infosys 首席执行官兼董事总经理S.D. Shibulal先生表示:“我们的客户希望我们帮助他们推动转型,从而使其在当前极具挑战而不断变化的市场中取得成功。结合 Infosys 的全球业务规模和 Lodestone 在咨询领域的传统优势,我们将打造一支世界一流的团队,为客户提供咨询、系统集成和外包等众多领域的服务。”

 

    印孚瑟斯技术(中国)有限公司简介

    印孚瑟斯技术(中国)有限公司是Infosys有限公司(纳斯达克代号:INFY)的全资子公司,成立于2003年,总部坐落于中国上海。自建立之初,Infosys便立志在中国成立世界级的研发交付中心,为客户提供咨询和信息技术服务。Infosys中国通过提供业务咨询、技术、工程和外包服务,帮助客户建设未来型企业。更多信息请访问:www.infosys.com/china

 

    安全港声明

    本新闻稿中有关该公司未来发展前景的某些陈述属于前瞻性陈述。这些前瞻性陈述受到众多风险与不确定性的影响,可能会导致实际业绩与前瞻性陈述中所描述的业绩存在重大差异。与这些陈述有关的风险与不确定性包括但不限于盈余波动、外汇汇率波动、该公司实现增长的能力、IT 服务业的激烈竞争(包括那些可能影响该公司成本优势的因素)、印度薪资水平的提高、该公司吸引和留住高技能专业人员的能力、固定价格与固定时间合同的时间与成本超支、客户集中度、迁移限制、行业集中度、该公司管理其国际业务的能力、重点关注领域技术需求的降低、电信网络中断或系统故障、该公司成功完成和整合潜在收购的能力、服务合约相关赔偿金债务、Infosys 战略投资的公司的成功、政府财政激励机制的取消或到期、政治不稳定与区域冲突、在印度以外地区筹集资金或收购公司的法律限制、对该公司知识产权的擅自使用以及影响该公司所处行业的总体经济情况。该公司提交给美国证券交易委员会的文件中更详细地描述了可能影响其未来经营业绩的其他风险因素,其中包括截至2011年3月31日的会计年度 20-F 表年度报告以及截至2011年9月30日和2011年12月31日的 6-K 表季度报告。可登录http://www.sec.gov查看这些文件。Infosys 随时可能做出其它书面和口头前瞻性陈述,包括该公司提交给美国证券交易委员会的文件以及该公司的股东报告中包含的陈述。该公司不承担任何更新不时由该公司做出或以该公司名义做出的前瞻性陈述的义务。

   消息来源 印孚瑟斯技术(中国)有限公司

 

 

内容概要:本文档是Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的操作手册,详细介绍了设备的基本功能、安装步骤和操作指南。手册首先感谢用户选择Kenwood产品,并强调了设备的安全性和合规性,包括FCC警告和政府法律禁止未经授权的无线电台操作。接着,手册逐步指导用户进行设备的拆箱检查、安装准备(如工具、电源连接)、安装步骤以及熟悉设备的前面板、后面板和麦克风布局。此外,还涵盖了基本操作(如开关机、音量调整、频道选择和通话)以及辅助功能(如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等)。最后,提供了关于DTMF呼叫(手动拨号、重拨、自动拨号)的具体操作步骤。 适合人群:适用于需要使用Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的专业用户或技术人员,特别是那些负责安装和维护移动通信设备的人员。 使用场景及目标:①帮助用户正确安装和配置Kenwood TK-6110 VHF FM收发器,确保其在车辆或其他移动平台上安全可靠地运行;②指导用户掌握设备的基本操作技能,如频道选择、通话、信号发送等;③提供详细的辅助功能设置说明,使用户能够充分利用设备的各种高级功能,如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等。 其他说明:用户应仔细阅读并遵守所有安全警告和操作指南,以避免潜在的危害和法律问题。建议在安装和使用过程中咨询授权经销商或专业技术人员,以确保设备的正常运行和最佳性能。
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的Crossformer-Transformer跨变量注意力增强模型,用于多变量时间序列预测。项目旨在提升预测精度、构建高效且可扩展的深度学习架构、实现完整的模型实现与调试、深入分析变量间的时序依赖及交互机制、提升模型泛化能力和鲁棒性、促进多领域应用的智能化升级以及推动跨领域学术与技术交流。文档涵盖项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、模型架构、代码实现、特点与创新、应用领域、注意事项、数据生成、目录结构设计、部署与应用、未来改进方向、总结与结论以及详细的程序设计思路和代码实现。 适用人群:具备一定编程基础,对深度学习、时间序列预测感兴趣的科研人员和工程师,特别是工作1-3年的研发人员。 使用场景及目标:①用于金融市场、智能制造、气象预报、交通流量、医疗健康、能源管理、生态环境、供应链等多领域的时间序列预测;②提升多变量时间序列预测的精度和泛化能力;③实现MATLAB环境下高效的模型训练与调试;④深入分析变量间的动态关系和时序依赖;⑤推动智能预测技术在实际场景中的应用与推广。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现,还详细介绍了模型架构、训练过程和应用场景,读者在学习过程中应结合具体的应用场景进行实践,重点关注数据预处理、模型参数调整和结果解释,以确保理论与实践相结合,更好地理解和应用Crossformer-Transformer模型。
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