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排名
|
公司标志
|
中文常用名称
|
总部所在地
|
主要业务
|
营业收入百万美元
|
1
|
 |
沃尔玛 |
美国 |
一般商品零售 |
378,799
|
2
|
 |
埃克森美孚 |
美国 |
炼油 |
372,824
|
3
|
 |
皇家壳牌石油 |
荷兰 |
炼油 |
355,782
|
4
|
 |
英国石油 |
英国 |
炼油 |
291,438
|
5
|
 |
丰田汽车 |
日本 |
汽车 |
230,201
|
6
|
 |
雪佛龙 |
美国 |
炼油 |
210,783
|
7
|
 |
荷兰国际集团 |
荷兰 |
银行 |
201,516
|
8
|
 |
道达尔 |
法国 |
炼油 |
187,280
|
9
|
 |
通用汽车 |
美国 |
汽车 |
182,347
|
10
|
 |
康菲 |
美国 |
炼油 |
178,558
|
11
|
 |
戴姆勒 |
德国 |
汽车 |
177,167
|
12
|
 |
通用电气 |
美国 |
多元化 |
176,656
|
13
|
 |
福特汽车 |
美国 |
汽车 |
172,468
|
14
|
 |
富通 |
比利时/荷兰 |
银行 |
164,877
|
15
|
 |
安盛 |
法国 |
保险 |
162,762
|
16
|
 |
中国石化 |
中国 |
炼油 |
159,260
|
17
|
 |
花旗集团 |
美国 |
银行 |
159,229
|
18 |
 |
大众汽车 |
德国 |
汽车 |
149,054
|
19 |
 |
Dexia Group |
比利时 |
银行 |
147,648
|
20 |
 |
汇丰控股 |
英国 |
银行 |
146,500
|
21 |
 |
法国巴黎银行 |
法国 |
银行 |
140,726
|
22 |
 |
安联 |
德国 |
保险 |
140,618
|
23 |
 |
农业信贷银行 |
法国 |
银行 |
138,155
|
24 |
 |
国家电网 |
中国 |
公用事业 |
132,885
|
25 |
 |
中国石油天然气 |
中国 |
炼油 |
129,798
|
26
|
 |
德意志银行 |
德国 |
银行 |
122,644
|
27
|
 |
埃尼 |
意大利 |
炼油 |
120,565
|
28 |
 |
美国银行 |
美国 |
银行 |
119,190
|
29 |
 |
美国电话电报公司 |
美国 |
电信 |
118,928 |
30
|
 |
伯克希尔哈撒韦 |
美国 |
保险 |
118,245
|
31 |
 |
瑞银集团 |
瑞士 |
银行 |
117,206
|
32
|
 |
摩根大通 |
美国 |
银行 |
116,353
|
33
|
 |
家乐福 |
法国 |
食品、药品店 |
115,585
|
34 |
 |
忠利保险 |
意大利 |
保险 |
113,813
|
35 |
 |
美国国际集团 |
美国 |
保险 |
110,064
|
36 |
 |
苏格兰皇家银行 |
英国 |
银行 |
108,392 |
37 |
 |
西门子 |
德国 |
电子、电气设备 |
106,444
|
38
|
 |
三星电子 |
韩国 |
电子、电气设备 |
106,006
|
39 |
 |
安赛乐米塔尔 |
卢森堡 |
金属 |
105,216 |
40 |
 |
本田汽车 |
日本 |
汽车 |
105,102
|
41
|
 |
惠普 |
美国 |
计算机办公设备 |
104,286
|
42
|
 |
墨西哥石油 |
墨西哥 |
原油生产 |
103,960
|
43 |
 |
兴业银行(法兴银行) |
法国 |
银行 |
103,443
|
44
|
 |
麦克森 |
美国 |
保健品批发 |
101,703
|
45 |
 |
哈利法克斯苏格兰银行 |
英国 |
银行 |
100,267 |
46 |
 |
国际商用机器 |
美国 |
信息技术服务 |
98,786
|
47 |
 |
俄罗斯天然气工业 |
俄罗斯 |
能源 |
98,642 |
48
|
 |
日立 |
日本 |
电子、电气设备 |
98,306
|
49
|
 |
瓦莱罗能源 |
美国 |
炼油 |
96,758
|
50
|
 |
日产汽车 |
日本 |
汽车 |
94,782
|
排名
|
公司标志
|
中文常用名称
|
总部所在地
|
主要业务
|
营业收入百万美元
|
51 |
 |
特易购 |
英国 |
食品、药品店 |
94,703 |
52 |
 |
意昂 |
德国 |
能源 |
94,356 |
53 |
 |
韦里孙通讯 |
美国 |
电信 |
93,775 |
54 |
 |
日本电报电话 |
日本 |
电信 |
93,527 |
55 |
 |
德国邮政 |
德国 |
邮政包裹快递 |
90,472 |
56 |
 |
麦德龙 |
德国 |
食品、药品店 |
90,267 |
57 |
 |
雀巢 |
瑞士 |
食品 |
89,630 |
58 |
 |
西班牙国际银行 |
西班牙 |
银行 |
89,295 |
59 |
 |
国家石油 |
挪威 |
炼油 |
89,224 |
60
|
 |
卡地纳健康 |
美国 |
保健品批发 |
88,364
|
61 |
 |
高盛 |
美国 |
证券经纪 |
87,968 |
62 |
 |
摩根士丹利 |
美国 |
证券 |
87,879 |
63 |
 |
巴西石油 |
巴西 |
炼油 |
87,735 |
64 |
 |
德国电信 |
德国 |
电信 |
85,570 |
65 |
 |
家得宝 |
美国 |
专业零售 |
84,740 |
66
|
 |
标致 |
法国 |
汽车 |
82,965
|
67 |
 |
乐金 |
韩国 |
电子电气设备 |
82,096 |
68 |
 |
法国电力 |
法国 |
公用事业 |
81,629 |
69 |
 |
英杰华 |
英国 |
保险 |
81,317 |
70 |
 |
巴克莱银行 |
英国 |
银行 |
80,347 |
71 |
 |
菲亚特 |
意大利 |
汽车 |
80,112 |
72 |
 |
松下电器 |
日本 |
电子、电气设备 |
79,412 |
73 |
 |
巴斯夫 |
德国 |
化学 |
79,322 |
74 |
 |
瑞信 |
瑞士 |
银行 |
78,206 |
75 |
 |
索尼 |
日本 |
电子、电气设备 |
77,682 |
76 |
 |
西班牙电信国际集团 |
西班牙 |
电信 |
77,254 |
77 |
 |
意大利联合信贷银行 |
意大利 |
银行 |
77,030 |
78 |
 |
宝马 |
德国 |
汽车 |
76,675 |
79 |
 |
宝洁 |
美国 |
家居个人用品 |
76,476 |
80 |
 |
CVS Caremark |
美国 |
食品、药品店 |
76,330 |
81
|
 |
联合健康 |
美国 |
医疗保健和保险 |
75,431
|
82 |
 |
现代汽车 |
韩国 |
汽车 |
74,900 |
83 |
 |
美国邮政 |
美国 |
邮政包裹快递 |
74,778 |
84 |
 |
法国电信 |
法国 |
电信 |
72,488 |
85 |
 |
沃达丰 |
英国 |
电信 |
71,202 |
86 |
 |
鲜京 |
韩国 |
炼油 |
70,717 |
87 |
 |
克罗格 |
美国 |
食品、药品店 |
70,235 |
88 |
 |
诺基亚 |
芬兰 |
网络通讯设备 |
69,886 |
89 |
 |
蒂森克虏伯 |
德国 |
金属 |
68,799 |
90 |
 |
卢克石油 |
俄罗斯 |
炼油 |
67,205 |
91 |
 |
东芝 |
日本 |
电子、电气设备 |
67,145 |
92 |
 |
雷普索尔YPF |
西班牙 |
炼油 |
67,006 |
93 |
 |
波音 |
美国 |
航天国防 |
66,387 |
94 |
 |
保诚 |
英国 |
保险 |
66,358 |
95 |
 |
马石油 |
马来西亚 |
炼油 |
66,218 |
96 |
 |
美国人伯根 |
美国 |
保健品批发 |
66,074 |
97 |
 |
苏伊士 |
法国 |
能源 |
64,982 |
98 |
 |
慕尼黑再保险 |
德国 |
保险 |
64,774 |
99 |
 |
好市多 |
美国 |
专业零售 |
64,400 |
100 |
 |
美林 |
美国 |
证券经纪 |
64,217 |
排名
|
公司标志
|
中文常用名称
|
总部所在地
|
主要业务
|
营业收入百万美元
|
101 |
 |
博世 |
德国 |
汽车零件 |
63,401 |
102 |
 |
塔吉特 |
美国 |
一般商品零售 |
63,367 |
103 |
 |
全球保险集团 |
荷兰 |
保险 |
62,383 |
104 |
 |
州立农业保险 |
美国 |
保险 |
61,612 |
105 |
 |
Wellpoint |
美国 |
保健 |
61,134 |
106
|
 |
戴尔 |
美国 |
计算机办公设备 |
61,133
|
107 |
 |
强生 |
美国 |
制药 |
61,095 |
108 |
 |
马拉松石油 |
美国 |
炼油 |
60,044 |
109 |
 |
意大利电力 |
意大利 |
公用事业 |
59,778 |
110 |
 |
圣戈班 |
法国 |
建材玻璃 |
59,433 |
111 |
 |
劳埃德TSB集团 |
英国 |
银行 |
59,226 |
112 |
 |
法国国家人寿保险 |
法国 |
保险 |
59,071 |
113 |
 |
雷曼兄弟 |
美国 |
证券经纪 |
59,003 |
114 |
 |
莱茵集团 |
德国 |
能源 |
58,383 |
115 |
 |
日本生命 |
日本 |
保险 |
57,859 |
116 |
 |
印度石油 |
印度 |
炼油 |
57,427 |
117 |
 |
新日本石油 |
日本 |
炼油 |
57,049 |
118 |
 |
三菱联合金融控股集团 |
日本 |
银行 |
55,988 |
119 |
 |
雷诺 |
法国 |
汽车 |
55,684 |
120 |
 |
瓦乔维亚银行 (美联银行) |
美国 |
银行 |
55,528 |
121 |
 |
苏黎世金融 |
瑞士 |
保险 |
55,163 |
122
|
 |
联合利华 |
英国/荷兰 |
食品、消费品 |
55,006
|
123 |
 |
联合技术 |
美国 |
航天国防 |
54,759 |
124 |
 |
Groupe Caisse d'epargne |
法国 |
银行 |
53,992 |
125 |
 |
沃尔格林 |
美国 |
食品、药品店 |
53,762 |
126 |
 |
富国银行 |
美国 |
银行 |
53,593 |
127 |
 |
欧洲航空防务航天公司 |
荷兰 |
航天国防 |
53,550 |
128 |
 |
陶氏化学 |
美国 |
化学 |
53,513 |
129 |
 |
大都会人寿 |
美国 |
保险 |
53,150 |
130 |
 |
三菱商事 |
日本 |
贸易 |
52,808 |
131 |
 |
马士基集团 |
丹麦 |
海运 |
52,381 |
132 |
 |
鸿海精密 |
中国台湾 |
电子、电气设备 |
51,828 |
133 |
 |
中国工商银行 |
中国 |
银行 |
51,526 |
134 |
 |
西班牙对外银行 |
西班牙 |
银行 |
51,449 |
135 |
 |
泰国国家石油 |
泰国 |
炼油 |
51,192 |
136 |
 |
微软 |
美国 |
计算机软件 |
51,122 |
137 |
 |
皇家阿霍德 |
荷兰 |
食品、药品店 |
50,739 |
138 |
 |
西尔斯 |
美国 |
一般商品零售 |
50,703 |
139
|
 |
欧尚 |
法国 |
食品、药品店 |
50,465
|
140 |
 |
三井物产 |
日本 |
贸易 |
50,252 |
141 |
 |
7&I控股 |
日本 |
零售 |
49,768 |
142 |
 |
联合包裹运输 |
美国 |
邮政包裹快递 |
49,692 |
143 |
 |
辉瑞 |
美国 |
制药 |
48,418 |
144 |
 |
联合圣保罗银行 |
意大利 |
银行 |
48,305 |
145 |
 |
劳氏 |
美国 |
专业零售 |
48,283 |
146 |
 |
东京电力 |
日本 |
公用事业 |
47,980 |
147 |
 |
荷兰合作银行(拉博银行) |
荷兰 |
银行 |
47,388 |
148 |
 |
中国移动通信 |
中国 |
电信 |
47,055 |
149 |
 |
富士通 |
日本 |
计算机办公设备 |
46,680 |
150 |
 |
时代华纳 |
美国 |
娱乐 |
46,615 |
排名
|
公司标志
|
中文常用名称
|
总部所在地
|
主要业务
|
营业收入百万美元
|
151 |
 |
葛兰素史克 |
英国 |
制药 |
45,447 |
152 |
 |
卡特彼勒 |
美国 |
工农业设备 |
44,958 |
153 |
 |
威立雅 |
法国 |
公用事业 |
44,750 |
154 |
 |
永旺 |
日本 |
食品、药品店 |
44,706 |
155 |
 |
拜耳 |
德国 |
化学 |
44,664 |
156 |
 |
美可保健 |
美国 |
医药保健 |
44,506 |
157 |
 |
Supervalu |
美国 |
食品、药品店 |
44,048 |
158 |
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内容概要:本文探讨了基于MATLAB2020b平台,采用CNN-LSTM模型结合人工大猩猩部队(GTO)算法进行电力负荷预测的方法。首先介绍了CNN-LSTM模型的基本结构及其在处理多变量输入(如历史负荷和气象数据)方面的优势。随后详细解释了如何通过GTO算法优化超参数选择,提高模型预测精度。文中展示了具体的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络层搭建、训练选项设定等方面的内容,并分享了一些实践经验和技术细节。此外,还讨论了模型的实际应用效果,特别是在某省级电网数据上的测试结果。 适合人群:从事电力系统数据分析的研究人员、工程师,以及对深度学习应用于时间序列预测感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于需要精确预测未来电力负荷的情况,旨在帮助电力公司更好地规划发电计划,优化资源配置,保障电网安全稳定运行。通过本研究可以学习到如何构建高效的CNN-LSTM模型,并掌握利用GTO算法进行超参数优化的具体步骤。 其他说明:文中提到的一些技巧和注意事项有助于避免常见错误,提高模型性能。例如,合理的数据预处理方式、适当的超参数范围设定等都能显著改善最终的预测效果。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
内容概要:本文详细介绍了STM32F103的CAN通讯和IAP升级Bootloader的源码实现及其硬件设计。首先,针对CAN通讯部分,文章深入探讨了CAN外设的初始化配置,包括波特率、位时间、过滤器等重要参数的设置方法,并提供了一段完整的初始化代码示例。接着,对于IAP升级Bootloader,文中讲解了通过CAN总线接收HEX文件并写入Flash的具体实现步骤,以及如何安全地从Bootloader跳转到应用程序。此外,文章还附上了原理图和PCB文件,有助于理解和优化硬件设计。最后,作者分享了一些实用的调试技巧和注意事项,如终端电阻的正确使用、CRC校验的应用等。 适合人群:嵌入式系统开发者、硬件工程师、从事STM32开发的技术人员。 使用场景及目标:适用于正在开发STM32相关项目的工程师,尤其是那些需要实现CAN通讯和固件在线升级功能的人群。通过学习本文提供的源码和技术要点,可以帮助他们快速掌握相关技能,提高开发效率。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码示例,还包含了丰富的实践经验分享,能够帮助读者更好地理解和解决实际开发中遇到的问题。
工具集语音、监控、摄像头、画笔等功能于一体!清晰语音录入,确保声画同步;监控级画面录制,操作细节无遗漏;摄像头多视角呈现,让内容更生动。录制时,画笔可标注重点,快速传递关键信息。自带视频播放,无需第三方;快捷键操作便捷,录制高效。强大解码器兼容多格式,不同设备随心播放。无论是教学、办公还是创作
内容概要:本文详细介绍了西门子S7-1500 PLC在制药厂洁净空调建筑管理系统(BMS)中的应用案例。重点讨论了硬件配置(1500 CPU + ET200SP分布式IO)、温湿度控制策略(串级PID、分程调节)、以及具体的编程实现(SCL语言)。文中分享了多个技术细节,如PT100温度采集、PID控制算法优化、报警管理和HMI界面设计等。此外,作者还提到了一些调试过程中遇到的问题及其解决方案,如PID_Compact块的手动模式设定值跳变问题、博图V15.1的兼容性问题等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,特别是那些对PLC编程、温湿度控制和洁净空调系统感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于制药厂或其他对温湿度控制要求严格的行业。主要目标是确保洁净空调系统的高效运行,将温湿度波动控制在极小范围内,保障生产环境的安全性和稳定性。 其他说明:本文不仅提供了详细的编程代码和硬件配置指南,还分享了许多实践经验,帮助读者更好地理解和应用相关技术。同时,强调了在实际项目中需要注意的关键点和潜在问题。
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内容概要:本文详细介绍了一种用于解决车间调度问题的遗传算法(Matlab实现),即JSPGA。文章首先介绍了遗传算法的基本概念及其在车间调度问题中的应用场景。接着,作者展示了完整的Matlab源码,包括参数设置、种群初始化、选择、交叉、变异、适应度计算以及结果输出等模块。文中还特别强调了适应度计算方法的选择,采用了最大完工时间的倒数作为适应度值,并通过三维甘特图和迭代曲线直观展示算法性能。此外,文章提供了多个调参技巧和改进方向,帮助读者更好地理解和应用该算法。 适合人群:对遗传算法感兴趣的研究人员、工程师以及希望深入理解车间调度问题求解方法的技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要优化多台机器、多个工件加工顺序与分配的实际工业生产环境。主要目标是通过遗传算法找到最优或近似最优的调度方案,从而减少最大完工时间,提高生产效率。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释和技术细节,还包括了大量实用的代码片段和图表,使读者能够轻松复现实验结果。同时,作者还分享了一些个人经验和建议,为后续研究提供了有价值的参考。
内容概要:本文深入探讨了永磁同步电机(PMSM)的最大转矩电流比(MTPA)控制算法,并详细介绍了基于Simulink的仿真模型设计。首先,文章阐述了PMSM的数学模型,包括电压方程和磁链方程,这是理解控制算法的基础。接着,解释了矢量控制原理,通过将定子电流分解为励磁电流和转矩电流分量,实现对电机的有效控制。随后,重点讨论了MTPA控制的目标和方法,即在限定电流条件下最大化转矩输出。此外,文章还涉及了前馈补偿、弱磁控制和SVPWM调制等关键技术,提供了具体的实现代码和仿真思路。最后,通过一系列实验验证了各控制策略的效果。 适合人群:从事电机控制系统设计的研究人员和技术人员,尤其是对永磁同步电机和Simulink仿真感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解PMSM控制算法并在Simulink环境中进行仿真的技术人员。主要目标是掌握MTPA控制的核心原理,学会构建高效的仿真模型,优化电机性能。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导,还有丰富的代码示例和实践经验,有助于读者快速理解和应用相关技术。同时,强调了实际工程中常见的问题及解决方案,如负载扰动、弱磁控制和SVPWM调制等。
内容概要:本文详细介绍了三机并联的风光储混合系统在Matlab中的仿真方法及其关键技术。首先,针对光伏阵列模型,讨论了其核心二极管方程以及MPPT(最大功率点跟踪)算法的应用,强调了环境参数对输出特性的影响。接着,探讨了永磁同步风机的矢量控制,尤其是转速追踪和MPPT控制策略。对于混合储能系统,则深入讲解了超级电容和蓄电池的充放电策略,以及它们之间的协调机制。此外,还涉及了PQ控制的具体实现,包括双闭环结构的设计和锁相环的优化。最后,提供了仿真过程中常见的问题及解决方案,如求解器选择、参数敏感性和系统稳定性等。 适合人群:从事电力电子、新能源系统设计与仿真的工程师和技术人员,以及相关专业的研究生。 使用场景及目标:适用于希望深入了解风光储混合系统工作原理的研究人员,旨在帮助他们掌握Matlab仿真技巧,提高系统设计和优化的能力。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和代码示例,还分享了许多实践经验,有助于读者更好地理解和应用所学知识。
本书由国际发展研究中心(IDRC)和东南亚研究院(ISEAS)联合出版,旨在探讨亚洲背景下电子商务的发展与实践。IDRC自1970年起,致力于通过科学技术解决发展中国家的社会、经济和环境问题。书中详细介绍了IDRC的ICT4D项目,以及如何通过项目如Acacia、泛亚网络和泛美项目,在非洲、亚洲和拉丁美洲推动信息通信技术(ICTs)的影响力。特别强调了IDRC在弥合数字鸿沟方面所作出的贡献,如美洲连通性研究所和非洲连通性项目。ISEAS作为东南亚区域研究中心,专注于研究该地区的发展趋势,其出版物广泛传播东南亚的研究成果。本书还收录了电子商务在亚洲不同国家的具体案例研究,包括小型工匠和开发组织的电子商务行动研究、通过互联网直接营销手工艺品、电子营销人员的创新方法以及越南电子商务发展的政策影响。
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内容概要:本文档《Java经典面试笔试题及答案.docx》涵盖了广泛的Java基础知识和技术要点,通过一系列面试题的形式,深入浅出地讲解了Java的核心概念。文档内容包括但不限于:变量的声明与定义、对象序列化、值传递与引用传递、接口与抽象类的区别、继承的意义、方法重载的优势、集合框架的结构、异常处理机制、线程同步、泛型的应用、多态的概念、输入输出流的使用、JVM的工作原理等。此外,还涉及了诸如线程、GUI事件处理、类与接口的设计原则等高级主题。文档不仅解释了各个知识点的基本概念,还提供了实际应用场景中的注意事项和最佳实践。 适合人群:具备一定Java编程基础的学习者或开发者,特别是准备参加Java相关岗位面试的求职者。 使用场景及目标:①帮助读者巩固Java基础知识,提升对Java核心技术的理解;②为面试做准备,提供常见面试题及其详细解答;③指导开发者在实际项目中应用Java的最佳实践,优化代码质量和性能。 其他说明:文档内容详实,涵盖了Java开发中的多个方面,从基础语法到高级特性均有涉及。建议读者在学习过程中结合实际编程练习,加深对各个知识点的理解和掌握。同时,对于复杂的概念和技术,可以通过查阅官方文档或参考书籍进一步学习。