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云从科技 存货／收入 : 0.32 (2023年12月 最新)
* 除每股数值，比率，百分比，其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。
云从科技存货／收入（Inventory-to-Revenue）的相关内容及计算方法如下：
存货／收入衡量了公司管理其库存水平的能力。它测量公司当前拥有的库存以支持当前的收入的比率。 截至2023年12月， 云从科技 过去一季度 的 存货／收入 为 0.32。
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云从科技 存货／收入 （688327 存货／收入） 历史数据
云从科技 存货／收入的历史年度，季度/半年度走势如下：
| 云从科技 存货／收入 年度数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 2017-12 | 2018-12 | 2019-12 | 2020-12 | 2021-12 | 2022-12 | 2023-12 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 存货／收入 | 0.38 | 0.15 | 0.12 | 0.17 | 0.19 | 0.33 | 0.15 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 云从科技 存货／收入 季度数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 2021-09 | 2021-12 | 2022-03 | 2022-06 | 2022-09 | 2022-12 | 2023-03 | 2023-06 | 2023-09 | 2023-12 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 存货／收入 | - | 0.74 | 0.86 | 0.83 | 2.31 | 1.98 | 2.76 | 1.01 | 0.64 | 0.32 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
* 除每股数值，比率，百分比，其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。
云从科技 存货／收入 （688327 存货／收入） 行业比较
在软件基础构架（三级行业）中，云从科技 存货／收入与其他类似公司的比较如下：
* 选自同一行业，市值最接近的公司；x轴代表市值，y轴代表存货／收入数值；点越大，公司市值越大。
云从科技 存货／收入 （688327 存货／收入） 分布区间
在软件（二级行业）和科技（一级行业）中，云从科技 存货／收入的分布区间如下：
* x轴代表存货／收入数值，y轴代表落入该存货／收入区间的公司数量；红色柱状图代表云从科技的存货／收入所在的区间。
云从科技 存货／收入 （688327 存货／收入） 计算方法
存货／收入衡量了公司管理其库存水平的能力。它测量公司当前拥有的库存以支持当前的收入的比率。
截至2023年12月，云从科技过去一年的存货／收入为：
| 存货／收入 | |||||||
| = | 平均 年度 存货 | / | 年度 营业收入 | ||||
| = | （期初 年度 存货 | + | 期末 年度 存货 ） | / | 期数 | / | 年度 营业收入 |
| = | （125.59 | + | 63.83） | / | 2 | / | 628 |
| = | 0.15 |
截至2023年12月，云从科技 过去一季度 的存货／收入为：
| 存货／收入 | |||||||
| = | 平均 季度 存货 | / | 季度 营业收入 | ||||
| = | （期初 季度 存货 | + | 期末 季度 存货 ） | / | 期数 | / | 季度 营业收入 |
| = | （118.50 | + | 63.83） | / | 2 | / | 169 |
| = | 0.32 |
* 除每股数值，比率，百分比，其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。
云从科技 存货／收入 （688327 存货／收入） 解释说明
如果存货／收入比率季度值相比上一季度有所增加，则表明发生了以下情况之一：
a.存货投资的增长比收入增长快
b.收入下降
无论是由哪种情况引起的问题，存货／收入比率的增加都可能预示着即将到来的现金流问题。
a.存货投资的增长比收入增长快
b.收入下降
无论是由哪种情况引起的问题，存货／收入比率的增加都可能预示着即将到来的现金流问题。
同样，如果存货／收入比率季度值相比上一季度有所下降，则表明发生了以下情况之一：
a.库存投资相对于收入在减少.
b.收入在增加.
无论是由哪种情况引起存货／收入比率的下降，都表明企业的存货和现金流活动受到了有效管理。
a.库存投资相对于收入在减少.
b.收入在增加.
无论是由哪种情况引起存货／收入比率的下降，都表明企业的存货和现金流活动受到了有效管理。
1. 存货周转天数 是指企业从取得存货开始，至消耗、销售为止所经历的天数。
2. 存货周转率 衡量公司一年内库存周转的速度。
* 除每股数值，比率，百分比，其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。
云从科技 存货／收入 （688327 存货／收入） 相关词条
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云从科技 （688327） 公司简介
一级行业：科技
二级行业：软件
公司网站：www.cloudwalk.com
公司地址：上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋
公司简介：公司一方面凭借着自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态的核心入口，为客户提供信息化、数字化和智能化的人工智能服务；另一方面，公司基于人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。公司自主研发的跨镜追踪、3D结构光人脸识别、双层异构深度神经网络和对抗性神经网络技术等人工智能技术均处于业界领先水平，其中：跨镜追踪(ReID)技术获得了首届全国人工智能大赛冠军；3D人脸重建、OCR、语音、机器阅读理解等技术在世界权威数据集刷新纪录；深度学习、视觉识别等领域论文在国际人工智能领域顶级学术会议与期刊上发表。
二级行业：软件
公司网站：www.cloudwalk.com
公司地址：上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋
公司简介：公司一方面凭借着自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态的核心入口，为客户提供信息化、数字化和智能化的人工智能服务；另一方面，公司基于人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。公司自主研发的跨镜追踪、3D结构光人脸识别、双层异构深度神经网络和对抗性神经网络技术等人工智能技术均处于业界领先水平，其中：跨镜追踪(ReID)技术获得了首届全国人工智能大赛冠军；3D人脸重建、OCR、语音、机器阅读理解等技术在世界权威数据集刷新纪录；深度学习、视觉识别等领域论文在国际人工智能领域顶级学术会议与期刊上发表。