据北京日报消息，北京市市场监管局近日公布《互联网租赁自行车系统技术与服务规范》，新规范将从今年4月起实施。
新规范要求，共享单车企业的运营平台，应具备识别承租人注册身份证号码和姓名，校验承租人身份证号码和姓名与全国公民身份信息系统”信息是否一致、判断承租人是否满足租车条件的功能。
承租人客户端除了应具备周边可租用车辆查询、租用、结算、在线支付等功能之外，还应明确规定骑车年龄、骑行规则，提示承租人遵守交通规则等；并展示承租人的信用信息，包括当前信用分值、信用划分等级、增减规则。
其实，早在4年前，国家发改委关于共享单车的专题会议已经强调要用信用体系管理共享单车，而实现这一点的前提就是实名制。
此外，新规范专门对共享单车调度”提出要求，加强车辆日常调度管理，缓解车辆潮汐现象。
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有网友爆料称，美团单车、哈啰单车等共享单车在节假日期间实施了涨价策略，原先的起步价1.5元/15分钟现已提升至1.8元/15分钟。此举引发了部分网友的质疑，他们认为企业在未经公告的情况下悄然涨价，颇有刺客”之嫌。面对共享单车节假日涨价的现象，部分网友表达了不满情绪，他们认为这一举措使得原本相对昂贵的共享电瓶车在性价比上显得更为突出，3元20分钟的电瓶车开始变得更有吸引力。
今年清明节为4月4日，可能会有不少网友疑惑，为何清明节的节日不固定，毕竟去年和前年均是4月5日。天文科普专家表示，我国民间虽有四五清明”之说，即清明是在4月5日，事实上，清明的时间并不固定，在每年公历的4月4日至6日之间变动。因为地球围绕太阳运转周期，每年都有一定的波动范围，所以清明时节的时间并不完全固定。
快科技4月22日这消息，小米汽车最新宣布，将于4月25日（本周四） 上午09:20召开小米汽车北京车展发布会。届时，雷军将公布上市28天的锁单交付成绩，并透露一些小米SU7在2024年的新计划。据上周博主孙少军透露的数据，目前小米SU7的锁单量已经超过6万，大定退单率约为 55%。值得一提的是，在SU7上市后官方已经紧急提升产能，日产增加到400辆以上，全年产能需求提升至12万辆�
2024年4月20日，得到新商学的趋势大课《餐饮企业的增长之道》在上海开讲。此次趋势大课邀请了嘉御资本董事长兼创始合伙人卫哲、餐饮老板内参创始人秦朝、高筑墙羊肉串联合创始人田克、中国饭店协会外卖专业委员会副理事长闫寒等餐饮行业的专家大咖进行主题分享，为现场500名餐饮老板提供行业建议和指导。趋势大课是其重要内容之一，紧跟商业前沿，月月开讲，今年已经请了新榜CEO徐达内、绿洲资本创始合伙人张津剑、北京大学国家发展研究院经济学教授周其仁进行了分享。
今日，“暴雪 回归”登上微博热搜，即暴雪游戏有望回归国服。据新浪科技报道，网易方面表示，暴雪国服回归的官宣将在4月10日正式发布。而此次合作的宣布将由网易雷火事业群负责，保密程度极高，显示出双方对此次合作的重视和谨慎。值得一提的是，近日有博主晒出了网易CEO丁磊和暴雪新CEO Johanna Faries会面的照片，进一步证实了双方合�
出门问问在港交所发布公告称，于2024年4月16日-2024年4月19日招股，拟全球发售8456.8万股，另有15%超额配股权。发售价将为不超过每股发售股份4.10港元。公司将继续引进世界领先的技术和人才，加强对底层基础模型的模型训练和垂直优化。
10日7时至9时将迎来本年度首个龙年龙月龙日龙时”。今年共会出现3次龙年龙月龙日龙时”，分别在4月10日、4月22日和5月4日的7时至9时。代表龙的时间也就是辰时，对应现代时间的七时至九时。
今日，电影《飞驰人生2》网播定档4月30日，届时，将上线爱奇艺、腾讯视频、优酷等国内视频平台。《飞驰人生2》于2024大年初一春节档上映，累计票房33.96亿元。有网友表示，比第一部好看，结尾很好，很好地拍出了成年人的梦想与现实，沈腾翻车跟范丞丞笑那段仿佛看到了星爷”。
小米SU7自从上市以来，已经积累了无数订单，如今下单交车时间超过半年。需要注意的是，因为当天晚上很多车主都在赶时间抢购，希望早日提车，所以下定的配置可能并没有经过仔细思考，经过这段时间的思考之后希望能够修改部分配置。改配后提车时间相较原本会大大增加，且改配后不可反悔，各位一定要谨慎。
4月15日，5E对战平台公告宣布，公会系统将在本周内上线，届时玩家用户可通过公会系统进行全新的交流合作体验。5E对战平台最新一期环境治理公告显示，针对CS外挂作弊的专项打击再次凸显成效，累计封禁12098人。包括启动公会系统等，同样是服务于玩家游戏环境，为喜爱CS竞技的玩家打造一个绿色、和平的游戏环境。
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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