中国互联网史最大规模合并案 阿里巴巴全资收购UC

阿里巴巴集团与UC优视宣布,UC优视全资并入阿里巴巴集团,并组建UC移动事业群。UC董事长俞永福担任事业群总裁,并加入阿里集团战略决策委员会。此次整合主要以阿里巴巴集团股票加部分现金的方式进行,对UC的估值远超百度对91的19亿美元。UC移动事业群将负责浏览器、搜索、LBS、移动游戏平台等业务。

  6月11日上午消息,阿里巴巴集团与UC优视今日联合宣布,UC优视全资融入阿里巴巴集团,并同时组建UC移动事业群。UC董事长俞永福担任事业群总裁,并进入阿里集团战略决策委员会。

  俞永福在内部信中表示,本次整合将大部分以阿里巴巴集团股票,配合部分现金的方式进行,整个交易对UC的估值远远超过之前中国互联网最大并购交易“百度对91的19亿美元估值”。但具体金额并未透露。

  据悉,阿里UC移动事业群是阿里巴巴集团在阿里电商事业群、云计算大数据事业群之后组建的新业务集群。该事业群除了现有UC集团业务团队,还将整合阿里集团其他相关业务和团队,负责包括浏览器业务、搜索业务、LBS业务、九游移动游戏平台业务、PP移动应用分发业务、爱书旗移动阅读等业务的建设和发展。

  针对这次全资收购,马云在内部邮件中表示UC成功地打造了中国移动互联网最重要的一个“端”,阿里与UC的融合必将让阿里的战略更加充实。马云表示,双方走在一起,不是因为面临市场的选择,而是因为要创造双方共同坚信的未来。

  谈及合作,俞永福说,“依托UC在移动上的优势,结合阿里在相关行业的深耕布局,让彼此成为对方发展壮大中的更大变量,催化出更加惊人的化学反应,成就更加超越期待的未来,实现更大的梦想。这是班委经过深思熟虑,选择与阿里结盟的最重要的原因。”

  根据阿里巴巴向SEC递交的招股书显示,阿里先前已经收购了UC约66%的股份。2013年3月阿里花费31.3亿元对UC战略投资,2013年12月,再支付11亿元现金进一步增持,最近一次投资完成于今年4月。

  马云也已于去年4月加盟UC董事会,在今年的5月,UC与阿里巴巴宣布共同发布旗下移动搜索引擎品牌——神马搜索,其中阿里巴巴占股30%,UC占股70%。

  关于UC优视

  UC优视成立于2004年,目前旗下拥有UC浏览器、神马搜索、九游、PP助手等多个款产品。其中,UC浏览器已有5亿活跃用户,其在国内移动浏览器市场的月度覆盖人数占比达到了65.9%;神马搜索的活跃用户已经超过1亿,占有国内20%的移动搜索市场,未来将对百度的搜索业务构成挑战。同时UC旗下UC九游游戏平台预计到2015年将给合作伙伴全年分成超15亿人民币。

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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