中国创业板徒有虚名,何时能真正变革?

创业板即将启动申购,但其严格的规定使其失去了初衷。首批企业资产规模已较大,盈利稳定,不符合创业企业的定义。现行规则使得真正初创企业无法进入,投资者错失分享高成长收益的机会。

万众瞩目的创业板明日即将迎来申购,市场比较热捧,但偶却十分冷静,因为这个“创业”板徒有虚名,根本不是“创业”板,也根本成就不了纳斯达克曾有的辉煌。

创业板,顾名思义,理应为迅速成长的中小企业提供做大做强的融资平台,相对稳定的主板市场,这里的规则应完全不同于主板市场,应该是宽进宽处的策略,但偶们的创业板规则却扼杀了创业板理应提供的功能。各种严格的审核策略和盈利要求,使得能上创业板的企业几乎都是成熟的企业,虽然规避了很多风险,同样,也使得投资者无法分享优质企业高速成长的收益。

通过阅读首批10家企业的财报,净资产都是过亿的企业,最近一年的净利润都在3000-10000W,资产质量远超许多主板企业,这样的企业,再发展一两年完全可以通过主板的上市审核,而且他们都是度过了业绩连续大增的年份。这样的企业,离创业二字已经差距甚远了。我们总是抱怨A股的企业只会融资,圈钱,不会分红,投资者难以取得收益,抱怨我们A股没有走出微软,谷歌这样的伟大企业。事实上,需要反思的是我们自己,我们的发行制度,这些年,中国也出现了许多优秀的企业,百度,尚德,腾讯,这都是美股,港股的明星企业,给那里的投资者带来丰厚的收益,他们主营业务在我们中国,我们却只能望洋兴叹。这几家明星企业在申请海外上市的时候,距离A股的上市要求相距甚远,根本不可能上市,而且当时还不允许大股东通过二级市场减持,帮助他们成长的VC们自然也不会让企业选择A股上市。

作为创业型企业发展,国外已经有成熟的模式,天使投资-VC-PE-上市,通过天使投资和VC/PE的帮助,大部分创业型企业在取得百万级别的盈利,千万级别的资产时候,急需通过更大的平台融资来扩大规模,做大做强,这个平台才是创业板的本质功能,纳斯达克之所以成功,就是迎合了这样的需求,为更多的中小企业提供了平台。虽然这个级别的企业倒下可能很大,但取得成功的几率和收益率也是巨大的,任何投资领域,风险和收益是成正比的。雅虎创立不到一年就上市成功,这在A股是完全不可能的事情,所以百度,腾讯,尚德等即便来自中国的企业,也不可能通过A股走出来,更不能与A股投资者分享巨大收益。

首批通过创业板的企业基本不能再算中小企业了,更不算创业型企业,都是接近成熟的企业。股市的本质是为企业提供融资平台,并给投资人分享企业融资后高速发展的收益。只有成熟才能登陆A股,没有成长性,大股东上市只会圈钱那就是必然的了。按照现在的创业板规则,它只是一个迷你主板,画蛇添足,无任何实际意义,也注定会失败。

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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