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。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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