【TechWeb】杭可科技6月15日晚间公告,因原合同技术协议发生变更,公司6月11日收到宁德时代的《PO变更通知单》,经协商,双方同意解除5月18日签订的原合同。此次交易的解除不会影响公司正常经营。
据悉,原合同涉及金额为4.8亿元,涉及产品为锂电设备。
据此前公告,杭可科技于2021年4月19日收到宁德时代新能源科技股份有限公司发送的中标通知。
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全球动力电池龙头宁德时代的抖音直播间,将在4月开播,联合车企高管在直播间做日常互动,正式启动线上传播。宁德时代还计划在今年8月开设首个线下品牌展示门店,选址在成都,打造新能源生活广场”。在最新的电池新品上,宁德时代已推出了神行超充电池、麒麟电池、钠离子电池等。
今天下午,宁德时代官方再次发文预热小米汽车发布会,欢迎其入场智能汽车新时代。在此前的小米汽车技术发布会上,雷军透露小米SU7将采用101kWh宁德时代麒麟电池和CTB一体化电池技术。宁德时代旗下的神行电池全能系列、麒麟电池全能系列也将在今晚的小米汽车发布会上首发亮相。
小米SU7将于今晚正式上市,宁德时代发布了欢迎新同学”的预热,宣布神行电池全能系列、麒麟电池全能系列正式亮相,并将于今天公布首发落地车型。官微还特别带上了#小米汽车#的话题标签小米汽车官微更是现身评论区表示今晚见”,显易见,小米SU7将首发宁德时代的两款电池。小米SU7Max更是达到800公里,成为国内唯一同时实现2秒级加速和800公里续航的电车。
今天市场研究机构Counterpoint发布了全球电动汽车电池跟踪报告,中国电池厂商占据了超过三分之二的市场份额。2023年全球电动汽车电池装机容量增长44%,每辆车的平均电池容量也有所增加增加。Counterpoint研究副总裁NeilShah称,对于宁德时代来说,规模是一个很大的竞争优势,但它也使供应商更容易受到电动汽车需求放缓以及限制欧洲和美国增长的潜在努力的影响。
4月11日,京东方科技集团股份有限公司发布2024年第一季度业绩预告,当季归属于上市公司股东的净利润8亿元-10亿元,比上年同期增长223%-304%,并在营业收入、扣除非经常性损益后的净利润同比均有所增长。凭借稳健的经营策略和引领行业的技术优势,BOE持续以技术创新和绿色发展,推动“屏之物联”战略落地,各项业务亮点纷呈,为公司在2024年的高质量发展叩响“开门红”。2024年是BOE面向下一个三十年的开局之年,BOE将坚定不移落实“聚焦主业、高质发展”的经营策略,赋能产业链上下游生态伙伴共同发展和产业新质生产力加快形成,持续推动“显示技术物联网技术数字技术”深度融合,加快绿色科技创新和先进绿色技术推广应用,护航企业发展行稳致远。
今天,知乎发布2023年第四季度和全年财报业绩,在第四季度知乎净亏损在上市以来首次低于1亿元,为9130万元。在2023年第四季度,知乎总收入为11.38亿元,同比增长2.2%。截至2023年底,知乎累计内容创作者已达到7130万,同比增长13.0%,累计内容数达7.75亿条,同比增长19.3%。
华为投资控股有限公司今日在上清所公布了一则引人注目的公告,内容关于其即将实施的股利分配方案。经过公司内部决策机构的审议,公司决定向股东派发高达77,094,500,197.50元的股利,相较于前年的61,403,559,073.76元,实现了近25.55%的显著增长。净利润达到870亿元人民币,同比增长144.5%。
3月26日晚,海底捞发布2023年年度报告,业绩创历史新高。2023年,海底捞的整体营收为414亿元,同比增长33.6%;净利润近45亿元,同比增长174.6%。在“中国最牛服务员”的带领下,海底捞能否熬过价格战,保住服务与口碑的同时进一步画出更大的版图有待观察。
在欧盟的限制引流”整改要求下,苹果更新了AppStore相关条款,在欧盟支持Spotify等流媒体应用内置链接或购买按钮,引导用户进入外站购买订阅等。指定区域内的音乐流媒体应用可以通过MusicStreamingServicesEntitlements”权利,在其应用中插入链接,引导用户跳转到开发者网站,告知其购买数字音乐内容或服务的其他方式。此次处罚的重点是苹果公司的限制引流,即苹果公司阻止音乐流媒体告知消费者,在苹果应用商店之外的优惠信息、产品价格、购买方式。
在当地时间24日美股收盘之际,特斯拉股价迎来了惊人的涨幅,超过12%的涨幅创下了自2022年1月以来的最大单日涨幅纪录。此次股价的飙升不仅使特斯拉市值大涨556亿美元,更使其总市值强势重返5000亿美元上方,达到了惊人的5170亿美元。这一消息无疑进一步提振了投资者对特斯拉的信心,推动了其股价的飙升。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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