19、日本战后医疗科技行业发展剖析

日本战后医疗科技行业发展剖析

1. 日本医疗科技行业并购情况

全球医疗科技巨头在日本的并购活动较少。例如通用电气(GE)自1982年在日本成立合资企业后,仅在1993年收购了田中X射线制造公司,1999年收购了NEC医疗系统的一个部门。西门子和美敦力则未收购任何日本医疗科技公司的股份。

有趣的是,多数日本医疗科技公司被相对较小的企业收购。从表1中可以看出,10大创新企业在并购活动中所占份额极小(19起案例,占比8.1%)。收购日本公司并非大型企业通过多元化强化统治地位的方式,大型企业凭借其内部研发能力和与外国公司的合并实现持久统治。而小型专业公司则倾向于通过国内并购来扩大业务范围并内化新知识。

以日机装株式会社(Nipro)为例,该公司1954年成立于大阪,60年代专注于小型玻璃制品,尤其是医疗用途产品的制造。1996年在东京证券交易所上市后,进行了一系列收购以支持多元化发展:
- 2009年收购东洋纺的机械心脏部门;
- 2013年收购心脏病产品公司古德曼公司;
- 2015年收购合成橡胶制造商尤尼吉可的医疗部门;
- 2017年收购外科器具和用品生产商NexMed;
- 2018年收购生产广泛医疗仪器的町田内窥镜公司。

这些收购使日机装成为一家综合性医疗科技公司,其医疗部门的销售额从2000财年的647亿日元增长到2010年的1328亿日元,2017年达到3000亿日元。

公司 收购年份 收购对象
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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