【TechWeb】8月24日消息，昨天晚间，京东对外发布了截至6月30日的2021年第二季度财报，数据显示，京东集团第一季度净营收2538亿元，同比增加26.2%，市场预期2484.7亿元。净利润7.943亿元，Non-GAAP净利润46亿元，调整后每ADS收益2.90元，市场预估2.12元。
截至美股周一收盘，京东股价上涨3.32%，报收于65.73美元，目前总市值约1024.72亿美元。
财报数据显示，截至2021年6月30日，京东过去12个月的活跃购买用户数为5.32亿。除兼职人员以及实习生外，京东有超过320000名员工。
截至2021年6月30日，京东现金及现金等价物、受限资金及短期投资共计1,781亿元（约276亿美元）。截至2020年12月31日，京东现金及现金等价物、受限资金及短期投资共计1,511亿元。
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知乎发布了其2023年第四季度及全年财报业绩，展现出了稳健的发展态势。在第四季度，知乎实现总收入11.38亿元，同比增长2.2%，显示出公司业务的持续增长势头。公司也将积极拓展新的业务领域，寻求更多的增长点，为用户和利益相关方创造更多价值。
3月26日，商汤集团正式公布了其截至2023年12月31日的全年业绩报告。在过去的一年里，商汤集团对自身的业务布局进行了清晰定位，确立了生成式AI、传统AI和智能汽车三大核心板块。这一成绩的取得，得益于各行各业对大模型的训练和推理的广泛需求，预示着中国硬科技投资的新周期正式开启。
近年来，智能穿戴设备在全球范围内持续受到热捧，其需求呈现出不断增长的趋势。3月27日，京东与小米宣布达成新的战略合作，双方将在营销推广、新品首发、资源支持三大核心板块展开深度合作，2024年小米智能穿戴设备（智能手表、智能手环）京东年销量目标剑指300万台，其中智能手表实现销量同比增长150%，共同推动智能穿戴品类快速发展。当前，随着底层硬件创新逐步
独立第三方检测、检验和认证机构德国莱茵TÜV集团正式向超星未来颁发ISO26262功能安全管理体系ASILD认证证书。超星未来7名骨干以100%的通过率通过了功能安全工程师认证。在汽车功能安全和网络安全领域，TÜV莱茵提供的服务涵盖ISO/SAE21434、ISO26262、AutomotiveSPICE、GDPR，渗透测试等，满足企业“全面安全”的需要。
据小鹏汽车官方数据，3月份其交付9026辆新车，相比于去年同期增加了29%，环比2月份成绩更是猛涨了99%，今年第一季度，小鹏汽车累计交付新车共21821辆，同比增长20%3月份交付的9000辆台新车里，X9为3946辆，任谁也没想到，一款起售价30多万的纯电MPV，竟然成了小鹏的销量担当，占比高达43%这款车上市三月累计交付近八千辆。值得一提的是，日前，小鹏P7i702Max鹏翼版正式发布，并推出两款限定专属色，限时优惠4万元，售价仅为24.99万元。4月份小鹏汽车还将官宣推出全新子品牌，首车定位于15万级的纯电轿车，并且具备小鹏引以为傲的XNGP高阶智驾能力，首车预计北京车展期间发布。
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。
近日印度方面表示，采用日本新干线模式的印度首条高铁预计最快2026年前后开通。印度高铁项目计划联结艾哈迈达巴德和孟买，连通孟买、塔那、苏拉特、艾哈迈达巴德等大型经济中心。该项目将沿高铁走廊建设24座河桥、28座钢桥和7条山地隧道，以及建设一条7公里长的海底隧道，这也是印度首条海底隧道。
4月24日19:00，iQOOZ9系列新品发布会正式开始。此次iQOOZ9系列一共包含了三款手机：iQOOZ9x、iQOOZ9以及iQOOZ9Turbo。它不仅有着旗舰级的设计和规格，甚至还敢有超越旗舰的超狠配置。
正当国内新能源车企价格战”如火如荼进行时，特斯拉却反向操作”突然涨价。ModelY售价上调至263900元，ModelY长续航版售价上调至304900元，ModelY高性能版售价上调至368900元，涨价幅度均为5000元。ModelY是特斯拉最畅销车型，2023年凭借超120万辆的交付量打破纪录，成为全球乘用车销冠。
华为发布2023年成绩单，去年华为共实现营收7042亿元，净利润870亿元。ICT基础设施业务保持稳健，终端业务表现符合预期，云计算和数字能源业务实现了良好增长，智能汽车解决方案业务开始进入规模交付阶段。华为轮值董事长胡厚崑表示，2023年华为整体经营情况符合预期。
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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