布朗500万抛售波城房产!美媒模拟4方交易赴火箭 队记反对:不合理

北京时间6月6日,根据美媒Daily Mail Sport的报道,绿凯球星杰伦-布朗正在兜售他波士顿的豪华公寓,这个公寓是位于顶楼,抛售的价格为500万美元。

根据《露天看台》的报道,杰伦-布朗目前已经陷入交易流言当中,联盟内部有多支球队跟布朗的名字联系起来,比如:火箭、老鹰、开拓者、鹈鹕等球队。

布朗目前正在中国行当中,他本赛季场均34.4分钟,拿到28.6分6.9篮板5.2助攻0.9抢断0.34盖帽,命中率47.5%,三分命中率34.7%,他带领绿凯打到东部第二,他个人也入选了最佳第二阵容。因为绿凯今夏的目标依旧是避免高额奢侈税,所以布朗才进入了交易流言当中。

《福布斯体育》记者埃文-斯迪瑞转发了比尔-西蒙斯对绿凯、鹈鹕、掘金三方交易的分析:
鹈鹕:布朗;
绿凯:墨菲、琼斯、卡约、米西、2026年26号签、2030年鹈鹕首轮互换权;
掘金:豪瑟、2026年40号签。

除此之外《露天看台》也为火箭模拟了一套四方交易方案,这笔交易火箭队送出了多个未来资产。
绿凯:萨迪克-贝、墨菲、小贾巴里史密斯、太阳27年首轮(来自火箭);
火箭:布朗、豪瑟;
鹈鹕:芬尼史密斯、勒维尔、活塞21号签、绿凯27号签、火箭27年首轮、火箭29年首轮;
活塞:范弗利特、火箭2026年39号签。
这笔交易火箭等于送出:范乔丹、39号签、芬尼史密斯、小贾、太阳27年首轮、火箭27年首轮、火箭29年首轮才得到布朗、豪瑟。

美媒《SI》火箭记者马纳瓦-古普塔发文反对BR这笔四方交易,他明确表示这笔交易是不合理的,火箭对这样的交易流言不会有任何兴趣。
相关推荐
-
智能眼镜芯片的故障收敛:从选型陷阱到生产现场的隐性损耗
0智能眼镜芯片的故障收敛:别被标称数据忽悠了在实际交付中,我们发现智能眼镜芯片的故障收敛问题远比想象中复杂。很多厂商在选型时只盯着功耗、算力这些标称参数,却忽略了底层架构对故障收敛的直接影响。听起来可能反直觉,但芯片的故障收敛能力,80%取决于设计阶段对异常路径的预判,而不是事后靠软件打补丁。选型误区:别被“低功耗”带偏了很多标称数据背后的真相是——低功耗芯片往往在故障收敛上偷工减料。比如某款标称0...
查看全文 -
保护芯片标定:别让标称数据蒙蔽双眼
6保护芯片标定:别让标称数据蒙蔽双眼在实际交付中,我们发现很多客户对保护芯片的标定存在严重误区。他们往往只看纸面参数,却忽略了这些数据背后的真实场景适配性。很多标称数据背后的真相是——实验室环境与实际生产环境的差异,足以让一颗标称过载能力200A的保护芯片,在真实工况下连150A都扛不住。选型误区:标称值≠实际可用值听起来可能反直觉,但保护芯片的标定不是简单的数字游戏。比如某国际大厂的某款保护芯片,...
查看全文 -
蓝牙耳机芯片容错率:从选型陷阱到生产损耗的真相揭秘
3容错率不是参数游戏,是生死线在实际交付中,我们发现一个扎心的事实:90%的蓝牙耳机项目失败,都栽在“容错率”这三个字上。很多标称数据背后的真相是——芯片厂商的测试环境是恒温恒湿、无电磁干扰的实验室,而你的生产现场是温度波动±10℃、电源纹波超标的流水线。这种落差,直接让容错率从“理论值”变成“纸面数据”。选型误区:别被“高容错”参数忽悠了听起来可能反直觉,但蓝牙耳机芯片的容错率,从来不是越高越好。...
查看全文 -
PIR恢复时长:选型陷阱与生产现场的隐性损耗
0PIR恢复时长:选型陷阱与生产现场的隐性损耗在实际交付中,我们发现很多客户对PIR(被动红外传感器)的‘恢复时长’参数存在严重误解。标称数据上写着‘2秒恢复’,但实际批量测试时,部分器件的恢复时间波动超过30%,甚至在高温环境下直接翻倍。听起来可能反直觉,但恢复时长不是简单的‘参数表游戏’,它直接决定了系统在动态场景下的可靠性——比如安防摄像头误报率、智能照明响应延迟,这些痛点都和恢复时长的稳定性...
查看全文 -
PIR选型与颗粒度:揭开模拟芯片的「隐形杀手」
1选型陷阱:当「参数党」撞上「生产墙」在实际交付中,我们发现一个扎心现象:很多工程师拿着datasheet里的「黄金参数」选型,结果在量产阶段被现实狠狠打脸。比如某客户去年采购的PIR传感器,标称「检测距离15米,响应时间200ms」,但在实际生产线上,当环境温度超过35℃时,误报率直接飙升300%——这就是典型的「参数陷阱」。颗粒度才是关键变量。很多标称数据背后的真相是:它们是在实验室理想环境下测...
查看全文 -
SoC芯片边际增量:从选型陷阱到生产损耗的真相揭秘
7SoC芯片边际增量:从选型陷阱到生产损耗的真相揭秘在实际交付中,我们发现很多客户对SoC芯片的边际增量存在严重认知偏差。他们往往被供应商标称的‘性能提升15%’‘功耗降低20%’等数据吸引,却忽视了这些数字背后的真实场景适用性。这里面的水很深,很多标称数据背后的真相是:实验室环境与实际生产环境的差异,足以让这些‘漂亮数字’瞬间失效。选型误区:边际增量的‘数字游戏’很多企业在选型时陷入‘唯参数论’的...
查看全文

hth·华体