亚搏体育app苹果端:思科第一财季净利润29亿美元 同比下滑18%
栏目:新闻资讯 发布时间:2019-11-14
据外媒报道,思科周三盘后发布了该公司截至2019年10月26日的2020财年第一财季财报。财报显示,思科当季营收为132亿美元,同比增长1%;净利润为29亿美元,较去年同期的净利润35亿美元下滑18%。 营收: 思科第一财季的净营收为132亿美元,比
据外媒报道,思科周三盘后发布了该公司截至2019年10月26日的2020财年第一财季财报。财报显示,思科当季营收为132亿美元,同比增长1%;净利润为29亿美元,较去年同期的净利润35亿美元下滑18%。 营收: 思科第一财季的净营收为132亿美元,比去年同期的131亿美元增长1%。 按地域划分,思科第一财季美洲业务营收79.77亿美元,比去年同期增长3%;EMEA(欧洲、中东和非洲)业务营收为32.83亿美元,比去年同期增长2%;APJC(亚太、日本和中国)业务营收为18.99亿美元,比去年同期下滑9%。 按业务类别划分,思科第一季度产品营收为98.78亿美元,与去年同期的98.90亿美元基本持平;服务营收为32.81亿美元,比去年同期的31.82亿美元增长3%。其中,基础平台营收为75.38亿美元,比去年同期下滑1%;应用程序营收为14.99亿美元,比去年同期增长6%;安全业务营收为8.15亿美元,比去年同期增长22%;其他产品业务营收为2600万美元,比去年同期下滑85%。 支出: 思科第一季度总运营支出为48.85亿美元,高于去年同期的43.41亿美元。其中,第一季度研发支出为16.66亿美元,高于去年同期的16.08亿美元;销售和营销支出为24.80亿美元,高于去年同期的24.10亿美元;总务和行政支出为5.19亿美元,高于去年同期的2.11亿美元;已收购无形资产摊销支出为3600万美元,高于去年同期的3400万美元;重组及其他支出为1.84亿美元,高于去年同期的7800万美元。 利润: 思科第一季度毛利率为64.3%,其中产品业务的毛利率为62.3%,服务业务的毛利率为61.6%。不按照美国通用会计准则,思科第一季度毛利率为65.9%,其中产品业务的毛利率为66.1%,服务业务的毛利率为65.4%。 思科第一季度运营利润为36亿美元,比去年同期下滑6%,运营利润率为27.2%。不按照美国通用会计准则,思科第一季度运营利润为44亿美元,比去年同期增长6%,运营利润率为33.6%。 思科第一季度净利润为29亿美元,较去年同期的35亿美元下滑18%;每股收益为0.68美元,不及去年同期的0.77美元。不按照美国通用会计准则,思科第一季度调整后净利润为36亿美元,较去年同期的35亿美元增长5%;调整后每股收益为0.84美元,较去年同期的0.75美元增长12%。 思科第一季度调整后每股收益和营收均超出华尔街分析师此前预期。汤森路透的调查显示,分析师平均预期思科第一季度净营收为130.9亿美元,每股收益(不按照美国通用会计准则)为0.81美元。 其他财务信息: 2020财年第一季度,思科的运营现金流为36亿美元,与去年同期的38亿美元相比下滑5%。截至2012财年第一季度末,思科持有的现金、现金等价物以及投资总值为280亿美元,相比之下截至2019财年第四财季末为334亿美元。 2020财年第一季度,思科回购了约1600万股普通股,平均回购价格为每股48.91美元,总计支出7.68亿美元。在第一财季中,思科派发了每股普通股0.35美元的现金股息,总支出为15亿美元。 业绩展望: 思科预计,2020财年第二财季该公司的营收将同比下滑3%到5%;不按照美国通用会计准则的每股收益将在0.75美元到0.77美元之间,与此相比按照美国通用会计准则的每股收益将为0.61美元到0.67美元。市场分析师平均预计,思科第一财季每股收益为0.79美元,营收为127.7亿美元。 股价变动: 当日,思科股价在纳斯达克常规交易中上涨0.09美元,报收于48.46美元,涨幅为0.19%。在随后的盘后交易中,受业绩展望不及市场预期的影响,思科股价在盘后交易中下跌2.26美元,至46.20美元,跌幅为4.66%。过去52周,思科的最低股价为40.25美元,最高股价为58.26美元。按照周三的收盘价计算,思科市值约为2057亿美元。(腾讯科技编译/明轩)巨头执着校园社交2019年的社交赛道有点热闹,在微信、QQ两座大山之下,新的产品不断涌现。拯救脱发、治愈癌症...医疗互联网越慢越好?事实上,这大概是中国互联网创业的本质:技术领域的一个概念、一段视频、一份PPT,都会让资本市场异常兴奋,大家都喜欢先奔跑起来,再寻找方向,如团购、外卖、共享单车、特供智能机,莫不如此,医疗互联网身处其中,自然也免不了沾染癫狂习气,只是医疗行业的特殊性不言而喻,或许,越慢越好!高尚大的人工智能背后:真的只是单调、枯燥和密集劳总得来说,人工智能有两个重要的支柱,一个是海量的数据、大大的数据;另一个则是高精度算法,显然,算法需要一小撮的天才来编辑和优化,而海量的大数据,除了机器本身的收集能力之外,还需要大量的人工操作,给相关的数据贴上固定的标签。