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Mergers & Acquisition in der Autotmobilindustrie am Beispiel der Übernahme der Rover Group Holding Plc. durch die BMW AG

為了解決bmw ca的問題，作者Adari, Johannes-Cornelius 這樣論述：

Inhaltsangabe: Zusammenfassung: Am 31. Januar 1994 gab das BMW Management die bernahme der britischen Rover Group bekannt, die f r 800 Mio. britische Pfund (GBP, derzeit ca. 1,023 Mrd. EUR) gekauft wurde. Nach Investitionen von mehreren Mrd. GBP in Modelle und Produktionsanlagen sowie hoher Verlust

e im operativen Bereich verkaufte BMW Rover im Jahr 2000 an das britische Phoenix Konsortium f r symbolische 10 GBP. Dieser Fall ist ein Lehrst ck zur Verdeutlichung der Folgen, wenn unvollst ndige Informationen ber Markenwert und Unternehmenskultur eines bernahmekandidaten beim K ufer-Unternehmen

auf ein risiko- und f hrungsscheues Management treffen: Schon aufgrund fehlender Integrationskonzepte kam es zu unvereinbaren Zielkonflikten zwischen Rover und BMW, deren Tragweite zu sp t erkannt und wogegen zudem mit ungeeigneten Ma nahmen reagiert wurde. Am Beispiel der Rover- bernahme durch die

BMW AG werden die allgemeing ltigen M&A-Kriterien herausgearbeitet und die Gr nde des Scheiterns der bernahme analysiert, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Zentrale Aussage ist die Notwendigkeit, vor Unternehmens bernahmen und Fusionen eine umfassende „Due Diligence" durchzuf hr

en, die neben finanziellen Aspekten auch technologische, produkt- und markenpolitische als auch kulturelle und personelle Belange aller beteiligter Unternehmen zu ber cksichtigen hat. Andernfalls ist eine reibungslose Integration des bernommenen Unternehmens nicht zu gew hrleisten mit der Folge, da

ss Effizienzgewinne (z.B. in Form von Skalen- und Synergieeffekte) nicht oder nur ungen gend realisiert werden k nnen. Hierzu z hlt z.B. auch die Unvertr glichkeit gemeinsamer Marken- und Produktpolitik eines Massenproduzenten (Rover) unter dem Dach eines Premiumherstellers (BMW). Nach einer kurzen

Darstellung der Problematik im 1. Teil folgt u.a. die ausf hrliche Darstellung der Phasen, Typologie und rechtlichen Rahmenbedingungen von M&A-Transaktionen im 2. Teil. Dort werden auch die Zielvo Zur Biographie siehe https: //www.xing.com/profile/JohannesCornelius_Adari und http: //www.experte-ha

ftpflichtversicherung.de/profil Bilbliographie: 1. Geschaftsmodell fur den Online-Vertrieb von Versicherungen fur Privatpersonen, Bachelorarbeit (case study), 2002 2. Focusing on premium brands. BMW’s core strategy, Bachelorarbeit (case study), 2002 3. Introduction of IAS / IFRS by the BMW AG in 200

0. Needs, effects and consequences for the group, Bachelorarbeit (case study), 2003 4. The effective reorganization of BMW Group applied to the New MINI. New strategies in the automotive manufacturing processes, sales and marketing, Bachelorarbeit (case study), 2003 5. The Spartanburg Plant Investme

nt by BMW AG. Financial reasons for building the U.S. plant, Bachelorarbeit (case study), 2004 6. The takeover of Rover Group Ltd. by BMW AG. Goals, investments, mistakes and consequences of international investment decisions, Bachelorarbeit (case study), 2004 7. Mergers & Acquisition in der Autotmo

bilindustrie am Beispiel der Ubernahme der Rover Group Holding Plc. durch die BMW AG, Diplomarbeit, 2004 8. Risikomanagement und Berufs-Haftpflichtversicherung fur (Zahn-) Arztpraxen im Zeitalter des Patientenrechtegesetzes, 2014

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基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測

為了解決bmw ca的問題，作者林明志 這樣論述：

本論文主要開發一套基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測，如行人或車輛無預期性的突然闖入車道、行人不遵守道路規則橫跨馬路等道路危險情境，藉由所發展的深度學習演算策略預測動態物件的短期軌跡，以進一步達到駕駛安全預警輔助系統之功效。首先，為了提取道路環境中動態物件一小段連續時間的辨識結果，故本論文主要是採用深度學習模型進行物件辨識，並於辨識後使用件追蹤演算法，以確保獲得的邊界框為同一行人、四輪車輛或者兩輪車輛。接著我們發展一套基於目的地導向之社交行為預測模型，並搭配自我迴歸訓練策略，以實現物件彼此之間的社交軌跡預測，其中該網路模型主要分成五大部分 (1)特徵提取器；(2)編碼器；(2)目的地導

向預測器；(3)條件變分自動編碼器；(4)解碼器。首先，透過特徵提取器由輸入資訊中提取動態物件與自車彼此間的距離、動態物件速度、動態物件軌跡以及自車的狀態等時序特徵。接著，輸入至編碼器中進行編碼，此編碼器主要由長短期記憶與多頭自注意力機制組成，分別針對目標物件的時序特徵以及社交關係進行編碼。接著，目的地導向預測器則是透過長短期記憶與多頭自注意力機制先行預測未來軌跡，並分別向前回饋給編碼器以輔助特徵編碼生成；同時向後輸出至後續的條件變分自動編碼器，以用來輔助最終的軌跡預測結果。第三部分為條件變分自動編碼器將未來軌跡做為條件，生成符合條件的未來軌跡多模態(multimodal)分佈。最終透過基於多

頭自注意力機制的解碼器，有效預測出更準確的軌跡路徑。最後本文主要是採用TITAN公開資料庫，以進行本文所發展的演算模型驗證與量化分析。經實驗結果發現，本文所提方法其預測軌跡的平均位移誤差(ADE)能有效改善5%、最終位移誤差(FDE)更能有效改善21%，同時最終交並比(FIOU)也提升9%。