合并与收购

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出版者:第1版 (2003年4月1日)
作者:H. J.) 哈泽尔·约翰逊 (Johnson
出品人:
页数:167
译者:韩红英
出版时间:2003-4
价格:23.50
装帧:平装
isbn号码:9787504928597
丛书系列:
图书标签:
  • 金融
  • 并购
  • 重组
  • 投资银行
  • 公司财务
  • 公司法
  • 资本运作
  • 企业战略
  • 财务分析
  • 估值
  • 交易结构
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具体描述

合并与收购的决策是一门科学同时也是一门艺术。把两个独立的公司合并在一起将引出合并后公司发展的战略,公司文化差异等诸多问题,这些问题的解决要在合并后新的公司的基础上进行综合的分析和判断,才能使新公司的发展步入正轨。 本书回答了3个重要问题: 第一是企业在什么时候应该考虑合并与收购。 第二是企业应怎样建立收购队伍和采用何种收购方法。 第三是企业如何确定合并伙伴或收购目标的正确价

好的,这是一本名为《科技前沿:人工智能与量子计算的未来图景》的图书简介,内容详尽,不涉及《合并与收购》的相关主题。 --- 科技前沿:人工智能与量子计算的未来图景 引言:开启新纪元的双螺旋 在二十一世纪的第二个十年即将收尾之际,人类社会正站在一个由颠覆性技术驱动的巨大转折点上。曾经只存在于科幻小说中的概念,正以惊人的速度转化为现实的驱动力。本书《科技前沿:人工智能与量子计算的未来图景》,并非对单一技术趋势的肤浅罗列,而是一次深入的、跨学科的探索,旨在剖析驱动未来十年乃至更长时间的技术核心——人工智能(AI)与量子计算(QC)这两大支柱如何相互交织、相互赋能,共同重塑我们的世界。 本书的叙事结构围绕着“理解基础”、“应用爆发”和“伦理边界”三个核心维度展开,力求为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角。我们相信,理解这两项技术的底层逻辑,是把握未来经济格局和社会形态的关键。 第一部分:人工智能的深度演进与通用智能的曙光 人工智能不再是简单的算法优化,它已经渗透到社会肌理的每一个层面。本书首先聚焦于当前AI技术栈的最新进展,特别是深度学习范式下的三大突破:自监督学习、多模态融合以及可解释性AI(XAI)。 第一章:从大数据到“小数据”的范式转移 我们详细探讨了当前主流的深度学习模型——尤其是大型语言模型(LLMs)和扩散模型(Diffusion Models)——的内在工作原理。然而,挑战在于数据依赖性的无限增长。本章深入分析了如何通过迁移学习、元学习(Meta-Learning)以及少量样本学习(Few-Shot Learning)来降低对海量标注数据的依赖,使AI能力向更接近人类的学习方式靠拢。我们不仅展示了这些技术的理论模型,还通过具体的案例分析了它们在资源匮乏领域(如罕见病诊断或小语种处理)中的实际效能。 第二章:具身智能与物理世界的交汇 人工智能的终极目标之一是实现对物理世界的有效控制与交互,即“具身智能”(Embodied AI)。本章将超越纯粹的软件层面,探讨机器人学、感知系统与高级决策算法(如强化学习的最新变体)如何结合。我们将分析视觉-语言导航(VLN)、触觉反馈系统以及自主决策框架在复杂、非结构化环境(如灾难救援、深海探索)中的部署挑战与最新突破。重点在于如何平衡模型的鲁棒性、实时响应能力与能源效率之间的矛盾。 第三章:迈向通用人工智能(AGI)的理论探索 通用人工智能仍然是科技界的“圣杯”。本章不谈炒作,而是严肃地审视当前实现AGI的几种主流理论路径:符号主义的复兴、神经符号系统(Neuro-Symbolic AI)的融合、以及基于复杂性科学的涌现理论。我们审视了当前大型模型的“涌现能力”究竟是量变到质变的标志,还是需要引入全新计算范式的信号。此外,对意识理论在AI架构中的借鉴意义也进行了探讨。 第二部分:量子计算:颠覆性的计算革命 如果说AI代表了信息的“智能化处理”,那么量子计算则代表了对信息“底层架构”的彻底重构。量子计算并非旨在替代经典计算机,而是作为一种强大的协处理器,解决特定类型的、经典计算机无法企及的复杂问题。 第四章:量子比特的物理实现与噪声的博弈 本书详细介绍了当前主流的量子计算硬件平台:超导电路(Transmons)、离子阱、中性原子、拓扑量子位。我们深入分析了每种技术在相干时间、门保真度、可扩展性方面的优缺点。核心挑战在于“退相干”和“错误率”。本章详述了量子纠错码(如表面码)的最新进展,以及如何通过硬件工程与软件算法协同,将有噪声的中等规模量子计算机(NISQ)推向容错量子计算(FTQC)的时代。 第五章:量子算法的实际潜力与应用蓝图 量子计算机的价值体现在其算法上。本书对几种关键的量子算法进行了深入的数学和物理层面的解析:秀尔算法(Shor's Algorithm)对公钥加密的潜在威胁、格罗弗算法(Grover's Algorithm)的加速潜力。更重要的是,我们聚焦于对当前NISQ设备更具可行性的应用:变分量子本征求解器(VQE)在分子模拟和新材料发现中的应用,以及量子近似优化算法(QAOA)在组合优化问题(如物流调度、金融投资组合优化)中的初步成果。 第六章:量子传感与量子网络:信息基础设施的重塑 量子技术的潜力远不止计算本身。本章探讨了量子传感(Quantum Sensing)如何利用量子叠加态实现前所未有的精度,应用于重力测量、时间同步和高分辨率成像。同时,我们详细阐述了量子通信与量子互联网的构想,包括量子密钥分发(QKD)的实用化进展,以及纠缠分发在构建安全、低延迟的全球信息网络中的核心作用。 第三部分:交汇点、挑战与未来治理 人工智能与量子计算并非孤立发展,它们的交汇点预示着真正的范式转变。 第七章:AI驱动的量子优化(AI for QC & QC for AI) 这是本书最引人入胜的交叉领域。一方面,我们探讨了如何利用经典AI技术(如强化学习)来优化量子电路的脉冲序列、优化量子比特的校准过程,加速量子硬件的迭代速度。另一方面,我们分析了量子计算如何赋能AI,例如利用量子机器学习(QML)的优势,处理高维特征空间,或在特定任务中加速大型神经网络的训练过程。 第八章:安全边界与计算伦理的重构 技术的巨大力量必然伴随着深刻的伦理和社会挑战。本书严肃讨论了“后量子密码学”(PQC)的紧迫性——即开发能够抵御量子计算机攻击的新型加密标准。在AI领域,本书探讨了模型偏见(Bias)、责任归属(Accountability)以及“黑箱”决策的社会影响。我们呼吁建立一套前瞻性的全球治理框架,确保这两项技术的发展服务于人类的共同利益,而非加剧不平等或引发系统性风险。 结论:通往未知世界的航图 《科技前沿:人工智能与量子计算的未来图景》以一种审慎而乐观的态度收尾。技术进步的速度是惊人的,但其发展轨迹并非命中注定。本书旨在为工程师、政策制定者、投资者以及所有对未来怀有好奇心的读者,提供一份详实的航图,帮助我们在即将到来的智能与量子纪元中,做出明智的判断与决策。 ---

作者简介

目录信息

前言
第一章 与合并与收购有关的概念
引言
欧洲日益增长的合并趋势
企业联合的基本原理
并购的结构方面
评估概念
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的语言风格非常独特,它不像传统的学术著作那样枯燥乏味,反而带着一种近乎散文诗般的叙事节奏,尤其是在描述那些惊心动魄的商业谈判场景时。作者似乎很擅长在严肃的商业术语中穿插一些引人入胜的轶事或者历史背景。我发现,这种叙事技巧极大地降低了阅读门槛,让我这个非金融科班出身的人也能快速抓住核心要义。我记得有一章专门讲了跨境交易中的政治风险规避,作者没有直接堆砌法律条文,而是引用了几个跨国公司在特定区域受挫的案例,通过故事化的方式,阐述了尊重当地商业文化和政治生态的必要性。这种“润物细无声”的教育方式,比生硬的灌输要有效得多。此外,书中对“叙事构建”的强调也让我印象深刻。作者指出,在一次重大的交易中,如何向市场、员工和监管机构讲述一个清晰、有吸引力的未来故事,与交易本身的财务结构同等重要。这本书,与其说是一本工具书,不如说是一部关于“商业博弈艺术”的深度剖析,它教会我的不仅是“如何做”,更是“如何思考”。

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这本书的封面设计简直太引人注目了,那种深沉的蓝配上烫金的字体,一看就知道里面藏着真材实料。我是在一个偶然的机会,在一家独立书店的书架上发现它的。当时我正为手头一个复杂的商业案例焦头烂额,需要一些扎实的理论指导和实际案例分析来充实我的论据。拿到手里沉甸甸的份量,就让人对手册的内容充满了期待。我记得翻开扉页时,一股油墨的清香扑面而来,这种实体书特有的质感,是电子阅读无法替代的。这本书的排版设计非常考究,字体大小适中,段落之间的留白恰到好处,即便是初学者,在阅读那些复杂的财务模型和法律条款时,也能保持相对轻松的心态。而且,书中的图表和流程图清晰明了,很多概念性的难点,通过视觉化的方式呈现出来,效率比单纯依靠文字描述高出太多。我特别欣赏作者在每一个章节末尾设置的“思考题”,它们不是那种敷衍了事的问题,而是真正能引导读者深入剖析商业逻辑的深度提问,迫使我不能只是走马观花地浏览,而必须停下来,结合自身经验进行反刍。这套书的系统性规划,从宏观的战略布局到微观的尽职调查细节,层层递进,构建了一个完整的知识体系框架,为我的专业提升打下了坚实的基础。

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这本书的价值,远远超出了我最初购买时对它的期待。它不仅仅是一本关于交易执行的技术指南,更像是一部关于商业智慧和领导力的深度教材。它教会我理解交易背后的“人性”和“权力动态”。作者在分析谈判策略时,很少直接教导“如何欺骗”或“如何施压”,而是着重阐述如何通过建立信任、展示透明度以及预判对方的底线来达成最优解。这种基于长期价值和可持续关系的视角,与当下追求短期利益的浮躁风气形成了鲜明的对比。我记得书中有一段话描述了“耐心是最好的谈判筹码”,这对我触动很大。它让我重新审视自己在压力下倾向于快速决策的习惯。这本书的论证逻辑严密,逻辑链条清晰可见,即便涉及到复杂的金融工具或法律约束,作者总能用最直观的方式将其还原到商业决策的本质。总而言之,这是一部值得反复研读、并将在我的职业生涯中长期作为参考的宝典,它的每一次重读,都会带来新的感悟和更深层次的理解。

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我过去读过不少关于企业战略和管理学的书籍,但对于如何真正将两个不同的实体无缝地结合起来,一直感到迷茫。这本书在这方面提供了极其细致的操作手册。我尤其看重它对“整合路线图”的详细规划。它把一个复杂的整合过程分解成了Pre-Deal、Day One、短期(3个月)、中期(1年)和长期(3年以上)等多个阶段,并明确了每个阶段的核心任务和关键绩效指标(KPI)。这对我当前负责的项目非常具有指导意义,我可以直接借鉴书中的框架,去定制我们自己的整合计划。更难能可贵的是,作者在讨论人力资源整合时,并没有停留在简单的组织架构调整层面,而是深入探讨了薪酬体系的对齐、企业文化的冲突调和以及高管团队的激励留任方案,这些往往是实务操作中最容易被忽视,但又是决定成败的关键因素。这种对细节的执着和对复杂性的耐心梳理,体现了作者深厚的行业积累和严谨的治学态度,让我感觉手中的这本书,就像是一份经过实战检验的顶级项目管理文档。

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说实话,我一开始对这种偏向商业实操的书籍抱持着一丝怀疑的态度,总觉得很多市面上的“干货”最后都会沦为东拼西凑的二手知识。但是,这本书彻底颠覆了我的看法。它的深度和广度令人震撼。我尤其欣赏作者对于不同行业背景下,交易结构差异性的细致区分。比如,它并没有用一套“万能公式”去套用所有交易,而是深入探讨了科技初创企业与传统重资产行业的交易在估值方法、监管审批以及整合难度上的天壤之别。我记得读到关于“文化协同性”那部分时,简直茅塞顿开。以往我总关注财务数据和法律风险,但这本书提醒了我,人员和管理理念的冲突往往是交易失败的隐形杀手。作者用了几个非常著名的失败案例,将那些“软性”的整合问题剖析得入木三分,让我对交易的整体风险评估有了更全面的视角。这种注重实践中“坑点”的写作风格,比那些只谈成功的教科书要实在得多,读起来让人感觉像是在听一位经验丰富的前辈在传授多年血泪换来的经验,充满了真诚的力量。

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