Groupon重启IPO,可能于十月底或十一月初上市

团购巨头Groupon在动荡的市场环境下决定重启IPO计划,预计在今年十月底或十一月初上市。尽管市场波动,Groupon仍看好自身上市后的前景,但新一轮股市动荡可能会影响其上市进程。Groupon已克服了上市前的一个关键障碍,并与SEC达成和解,部分上市工作已开始路演。

Groupon之前因为动荡的市场本打算暂不上市,但现在又将此重新提上议程,就算市场仍然不稳定。

据相关人员透露,在本月初将自己的财务报表呈递给投资者后,这位团购的巨头打算今年十月底或十一月初上市。Groupon的CEO向员工发布了一条备忘录,此备忘录违背了了SEC有关IPO静默期的规定,随着备忘录的修路,人们对它关注也日渐上升,不过Groupon和SEC已就此达成和解,部分上市工作已开始路演。

Groupon怎么又想重启IPO了?十有八九是因为近几周来股市的动荡。此公司现在认为自己上市之后能走得更远。而相关人员透露,新一轮的股市震动可能还会让此公司的上市延迟。已经有许多的公司因为现在的股市状况而延迟上市了,包括由亿万富翁Wilbur L.ross所掌控的全球汽车配件集团。一些公司的上市则存在变数,例如Facebook的上市问题一直都备受关注,虽然时代周刊报道说,Facebook可能在2012年年底上市,但知情人士透露,Facebook仍于明年上半年上市。

许多公司和他们的银行都是通过股票的发售获得最大收益的,但今年股票暴跌,标准普尔指数500显示,股指在过去的三个月下降了7.7%,前景令人担忧。从路透社的信息看,今年在美国上市的97家公司,64%的公司股票都低于卖出价在交易,不过,Groupon已经克服了上市的一个潜在障碍,虽然CEO Andrew Mason泄露的方案险些让公司与SEC的谈判变得复杂化。公司内部方案的泄露促使SEC对Groupon的招股书进行重审,此机构通常要看公司上市的备案,防止一些不正当的股票交易活动,SEC曾担心Groupon之前的招股书只是表面的财务状况。

SEC此前曾经对Groupon第一版招股书中的会计记账方式表达了担忧,认为一些罕见的指标可能会导致投资者误以为Groupon已经盈利。Groupon随后在修订版招股书中删除了相关内容。备忘录泄露事件和04年Google的有几分相似,解决办法也差不多,修改招股书,只显示Mason的部分方案,再加一些详细有利内容(比如八月份的数据)来帮助上市申报工作。

不到三年,Groupon就成为新一代互联网公司的宠儿,外界对它上市的期待不亚于对Facebook上司的期待,此公司雇用当地商人负责交易,其收入和成长速度让人瞠目结舌。甚至有人估计,在上市之后,其市值可能从之前的200亿美金涨到300亿。同时,一些零售商和分析家也怀疑Groupon是否能维持自己的增长率,但该公司第二季度的净收入仍然实现了36%的增长,达到8.78亿美元。

Via NYtimes

annie雷锋网专稿,转载请注明!)
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值