主页 > 国内 >

刑法试题

Yukiahui放弃了对雅芳母公司的收购,并希望在2019年接管日常运营。

    原名:Yukiahui放弃收购雅芳母公司,并希望在2019年接管日常运营。

    雷建平,雷迪网络,12月26日

    被宣布为A股上市公司一部分的雅芳精油(AvoEs.al.),由于对未来几年增长表现的绝对信心,在重组道路上遭遇挫折。

    于家汇A股公司近日宣布,自本次重大资产重组启动以来,公司及各方积极推动此次重大资产重组工作,并组织中介机构开展尽职调查。

    在推进这一重大资产重组的过程中,公司和交易对手面临的外部环境,特别是资本市场环境发生了巨大的变化。

    于家汇在认真听取各方意见并与各方充分沟通后,决定从保护上市公司和所有股东利益的角度终止此次重大资产重组。

    雅芳自然护理区的主要布局

    据介绍,Ave Mother公司成立较早,自2003年成立以来,已经在自然护理领域工作了十多年,并创造了许多优秀的产品。

    在精油产品方面,雅芳母公司目前拥有薰衣草精油、茶树精油、玫瑰精油、生彩美眉复合油、祛痘复合油、北仑补水调理油、荷荷芭油、玫瑰果油等单一精油。

    油及各类纯油、精油产品齐全,并创造了“雅芳是精油”的品牌形象。

    从2017年1月至6月和2018年6月,“大道官方旗舰店”在天猫的主要类别(化妆品皮肤护理/身体护理/精油芳香疗法)中排名第一。

    在营销渠道方面,雅芳母公司建立了多层次的营销渠道。公司既有互联网品牌基因,也有离线强大的护理品牌基因。

    在网上渠道方面,雅芳母公司与天茂、威柴、京东、巨梅等电子商务平台建立了良好的合作关系,将进一步拓展集聚、震颤、小红树、威信生态等内容流渠道。

    至于作为高端个人护理和化妆品最重要的离线渠道的百货商店和购物中心的布局,雅芳母公司到2018年6月底在全国拥有96个直营柜台和256个分销柜台。通过店铺陈列和消费者咨询、定制服务、体验品牌内涵等多维用户体验。

    余家汇表示,阿富母公司将继续扩大和升级门店,优先发展成熟市场和批发商,并将发展成为第二、三、四、五线空白市场。在未来五年内,将增加4-500家直销店和专营店,同时增加商店的平均单位产量,并开发CS和KA渠道。

    同时,在未来,Ave Mother公司将进一步促进在线和离线的有机结合,发展新的零售业,通过在线开发新用户和爆炸物,提高用户覆盖的广度和规模,通过离线现场体验和轻型美容服务开发深层用户,深化实际成本。网上用户对精油的了解,提高消费粘性。

    2019年预计净利润超过1亿

    根据原资产收购协议,从2019年1月1日起,上市公司将接管雅芳母公司的日常运营,并有权向目标公司指派管理团队、高级管理人员和主要管理人员。

    也就是说,自2019年以来,雅芳母公司的经营活动将由上市公司主导,主要经营收入和风险将得到享受和负责。雅芳母公司的原股东将不再控制目标公司的日常经营活动。因此,对方只承诺履行2018年的义务,这是合理的。

    收购母公司60%和随后收购上市公司剩余40%的股权不是两项独立的收购,基于一揽子全面的交易安排,计划进行非经营性发展规划。会计也被视为“一揽子交易”。

    考虑到标的公司对上市公司未来发展的战略意义和良好的协同效应,最终确定北京茂思60%股权的交易价格为102万元,溢价率为3.56%。

    假设剩余40%的股权价值为18.25亿元,100%的股权总价值为17.5亿元,与16.4121.65亿元的估值相比,溢价6.63%。

    根据《资产购买协议》的协议,在签署本协议和完成第二阶段收购的交付之间,不向标的公司支付现金股利。

    根据沃克森发布的资产评估报告([2018]第142号),目标公司预计在2018年7月-12月的净利润为5307万元,2019年全年净利润为102427万元。

    基于2018年6月30日,考虑到上述两个时期的净利润对净资产的影响,到2019年12月31日,标的公司的估值将达到19.3亿元,高于18.25亿元。

    然而,余家辉与雅芳母公司的交易一直受到深圳证券交易所的询问。10月8日和11月7日,余家汇接到深圳证券交易所关于其重组的询问。

    十月,询价信质疑于家汇以7倍的溢价收购雅芳母公司,并要求于家汇作出合理的解释。去年11月,深圳证券交易所就该公司更高的市盈率和更高的增值率进行了第二次调查。

    随着余家辉放弃对雅芳母公司的收购,也意味着雅芳母公司的创始人钓鱼公司粉碎了他将雅芳公司纳入A股公司的梦想。

    雷迪触摸是由资深媒体人雷建平创办的。如果它是复制的,请指定来源。

    本文原由《第一点》的作者撰写,未经授权不得复制。

当前文章:http://www.tt1tv.net/5arvr8whe/1162463-1235980-85597.html

发布时间:01:17:13

广州设计公司  二四天天正版免费资枓大全  二四天天正版好彩免费资246  二四天天正版好彩免费资246  特码神偷大特围  喜中网  正版免费大全资料  喜中网  二四天天正版免费资枓大全  喜中网报码  正版免费大全资料  

{相关文章}

深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

  火影忍者598_海南港澳资讯网  翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

 &nb最强传说_奥尼尔总冠军网sp;  Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励勤学故事_精神活性物质网,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问干花的制作_体育报道网题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

  浪淘尽千古风流人物_洋泾中学东校网  数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

   &非爱不可巫哲_北京探路者户外用品股份有限公司网nbsp;深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

相关文章
推荐图文
最热文章
http://4xx9.com/articlelist-395.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-379.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-386.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-414.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-368.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-394.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-421.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-352.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-365.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-334.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-437.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-429.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-330.htmlhttp://4xx9.com/articlelist-306.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-397.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-384.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-380.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-343.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-359.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-349.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-421.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-442.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-438.htmlhttp://www.4xx9.com/articlelist-406.htmlhttp://www.4xx9.com/baoma.htmlhttps://www.4xx9.com/articlelist-401.htmlhttps://www.4xx9.com/articlelist-408.htmlhttps://www.4xx9.com/articlelist-395.htmlhttps://www.4xx9.com/articlelist-375.htmlhttps://www.4xx9.com/articlelist-358.htmlhttps://www.4xx9.com/articlelist-344.htmlhttps://www.4xx9.com/articlelist-347.htmlhttps://www.4xx9.com/articlelist-437.htmlhttps://www.4xx9.com/articlelist-430.htmlhttps://www.4xx9.com/baoma.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-398.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-401.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-387.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-386.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-414.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-341.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-361.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-362.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-345.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-437.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-433.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-428.htmlhttps://4xx9.com/articlelist-330.htmlhttp://www.4xx9.com/baoma.htmlhttps://www.4xx9.com/baoma.html