Fortinet 公布2015年全年财报 同比增长37%

Fortinet公布2015年第四季度及全年财报,第四季度账单收入达3.809亿美元,同比增长35%;全年账单收入12.3亿美元,同比增长37%。创始人兼CEO谢青表示,公司的高增长验证了其以技术为导向的战略成功。

全球高性能网络安全领导厂商Fortinet公司于今日发布了2015年第四季度以及全年财报。

"Fortinet2015年第四季度的卓越表现为我们2015年全年划上了完美的句号,同比2014年,Fortinet的账单收入增长了37%,超过10亿美金。与Fortinet规模相当的公司,很少能如同Fortinet这样保持多年来的高增长,这正印证了我们以技术为导向、以用户需求至上的拓展战略的成功。随着安全在企业IT中越来越高的优先级提升,进入2016年,我们同样有信心保持这样的增长并获得更多的市场份额。"Fortinet创始人兼CEO谢青说到。

2015年第四季度财报摘要

"账单收入为3.809亿美金,同比增长了35%。

"营收为2.965亿美金,同比增长了32%。

"非GAAP每股摊薄收益为0.18

"营运产生的现金流为6860万美金

"净现金流为6020万美金

"现金、现金等价物与投资额为11.6亿美金

"递延收入为7.913亿美金,同比增长了42%

2015年全年财报摘要:

"账单收入为12.3亿美金,同比增长37%。

"全部营收为10.1亿美元,同比增长31%。

"非GAAP每股摊薄收益0.51

"营运产生的现金流为2.825亿美金

"自由现金流为2.452亿美金

本文转自d1net(转载)

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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