英迈购神码分销追踪:传联想控股可能购亚信

传闻联想控股将利用神州数码分销业务出售所得收购亚信,并推动联想集团与英迈国际合作,提升联想在全球PC市场的竞争力。
英迈购神码分销追踪:传联想控股可能购亚信[@more@]

  英迈收购神州数码分销渠道的传言仍然不甚明朗,3月2日,一位神州数码的前员工对新浪科技透露了更惊人的消息,联想控股可能以神州数码出售分销业务获得的收益,买下境况不佳的亚信,目前联想控股持有神州数码50%的股份,而联想控股旗下的联想集团则持有亚信15%的股份。

  收购传言两个版本

  目前,关于英迈收购神州数码分销业务流传最广的传言版本是,英迈以2.6亿美元收购神州数码通本60%的股份。

  不过日前又出现另外一种传言版本,英迈国际以10%的股份换取神州数码通本60%的股份,目前在纽约证券交易所上市的英迈国际市值约为33.7亿美元,亦即英迈国际大约以3.4亿美元的价格收购神州数码通本60%的股份,不过目前一切都没有获得神州数码或英迈国际的证实。

  神码英迈双赢?

  虽然还然没有得到两家公司的官方承认,但英迈国际收购神州数码分销业务的传言似乎已经是板上钉钉的事了。据神州数码的一位前员工表示,英迈与神州数码的接触可能已有一年之久,达成合作是完全有可能的,事实上,这对英迈国际、神州数码乃至联想控股都有好处。

  这位不愿透露姓名的人士表示,虽然分销业务在深州数码的收入中占据最大的比例,但是利润率非常低,而象惠普这种大公司的渠道政策也趋向于扁平化,对神州数码这种全国性的渠道商来说,日子越来越难过。2005年,神州数码代理东芝的业务甚至首次出现了亏损,因此分销业务尽管收入颇多,但神州数码认为发展前景很小。

  而对作为全球最大渠道商的英迈国际来说,通过整合全球资源,仍然具有一定的资源。而英迈在中国市场不仅落后于神州数码,也落后于佳杰,通过收购神州数码的渠道业务,可以一举奠定在中国渠道市场的龙头地位。

  这位人士表示,董事会以及郭为本人应该是对此交易是赞成的,但其他管理层对此并购的态度则可能有点微妙,据他透露,他听到的一个版本是,如果英迈收购的只是通本(通用信息产品系统本部),则高级副总裁毛向前将继续负责通本,如果英迈收购的部分包括企本(企业系统事业本部),则常务副总裁将出任此部分业务的总经理。这位人士称,目前一切都只是猜测,但他认为神州数码应该不会出售企本,因为神州数码在出售分销业务之后,必将专注于做IT服务,而企本的业务堆IT服务来说,是有价值的。

  联想控股扮演推手角色?

  神州数码为联想控股旗下的子公司,联想控股持有神州数码50%的股份,而联想控股的另一家子公司联想集团则已通过收购IBM PC部门成为全球第三的PC公司,有报道称,此次交易事实上是联想控股在背后推动,因为联想控股希望借用英迈的全球性渠道为联想集团的国际化助一臂之力。

  不过前文所述的神州数码前员工认为,这一说法值得未必完全确切,因为英迈在美国PC市场并不具有优势,美国的PC主要是通过bestbuy等卖场销售的。不过另一位业内人士表示,美国PC市场确实如此,但英迈在欧洲等地的PC市场仍然具有分销优势,宏碁之所以能在欧洲市场取得突破,英迈的作用不可低估,而欧洲市场同样是联想所看中的,因此存在联想控股以神州数码分销业务换取联想PC全球化推力的可能。

  联想控股可能收购亚信?

  这位人士还透露一个更惊人的消息,据他从联想内部人士处得到的信息,联想控股将把出售神州数码得到的收益,转而收购亚信。

  2004年7月,联想集团以旗下IT服务部门换取亚信集团15%的股份,成立联想亚信科技有限公司,隶属于亚信集团,但2005年12月,却爆发了联想亚信高层人员集体辞职事件,亚信集团也境况不佳,目前市值仅为2亿美元,处于被收购的边缘。

  不过,此传言尚存疑问,神州数码卖掉分销业务之后,将专心做IT服务,这与亚信的业务有潜在的冲突可能,联想控股又将如何整合两者的关系? 所有传言都仍有待证实。

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在计算机视觉的研究范畴内,针对书面文字的定位与辨识构成了一项基础而关键的工作。尤其对于汉字这类结构繁复、形态多样的书写系统,相关技术面临更为显著的困难。本文旨在探讨一种基于深度学习的解决方案,该方案整合了角点文本提议网络与密集连接卷积网络两项模型,以应对汉字文本的检测与识别挑战。下文将系统阐述这两个模型的基本原理及其在汉字处理任务中的具体应用。 角点文本提议网络最初于2016年由He等人提出,其核心目标在于实现文本行的精确定位。该模型在区域提议网络的基础上进行了重要改进,通过引入方向性锚点机制,使模型能够同时预测文本行的上下边界与左右角点位置,从而显著提升了文本框定位的精度。结合滑动窗口策略与多尺度检测技术,该网络能够在复杂图像背景中稳定地识别出文本行区域。 密集连接卷积网络则由Huang等人在2017年提出,是一种具有创新连接结构的深度卷积经网络。该网络的核心思想是建立密集连接,即每一层的特征输出都会直接递至后续所有层作为输入。这种设计不仅有效缓解了深层网络中的特征退化问题,还大幅减少了模型参数数量,提升了训练过程的效率。在汉字识别任务中,该网络凭借其强大的特征表征能力,能够从图像中提取出判别性强的文本特征,进而提高字符分类的准确性。 在本方案的实施流程中,首先利用角点文本提议网络对输入图像进行扫描,定位出所有潜在的文本行区域并生成对应的候选边界框。随后,将这些候选区域裁剪出的图像块送入密集连接卷积网络进行特征编与字符分类。识别过程通常采用逐字符预测的方式,并借助时序分类或序列转换器等序列建模技术,将离散的字符预测结果整合为连贯的文本字符串。 项目的完整实现通常涵盖以下几个关键环节:其一,数据预处理阶段,涉及对汉字文本图像的标准化操作,如尺寸归一化、对比度调整等,以优化模型输入质量;其二,模型构建与训练阶段,包括网络结构的代实现、损失函数定义以及超参数配置;其三,性能评估阶段,需在公开的汉字文本基准数据集上进行定量测试,以验证模型的有效性;其四,推断应用阶段,提供将训练完备的模型部署于新图像并完成端到端文本识别的功能代。 此类综合性研究项目有助于学习者深入掌握深度学习技术在视觉信息处理中的实际应用,特别是针对汉字这一特定对象的处理方法。通过完整的开发实践,研究者能够进一步熟悉主流深度学习框架的操作,并提升解决复杂工程问题的能力。 综上所述,本方案通过融合角点文本提议网络的定位优势与密集连接卷积网络的识别效能,构建了一个能够对汉字文本进行可靠检测与识别的完整系统。该工作为相关领域的研究与实践提供了有价值的参考范例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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