《中通快递赴美IPO 计划融资15亿美元》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
据国外媒体报道，中通快递已于9月30日向美国证券交易委员会提交了招股书，计划募集资金达15亿美元，将于2016年年底前在纽约证券交易所上市，股票代码为ZTO...
中通快递是一家集快递、物流、电商、印务于一体的中国大型物流快递公司，2002年在上海成立...
根据招股书显示，中通快递2015年总营收60.86亿元人民币，净利润13.32亿人民币，营业毛利率34.30%；2015年业务量29.5亿件，占市场份额14.3%；员工2.6万名，网点约2.3万个...
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微软公司宣布将向一家总部位于阿拉伯联合酋长国的科技公司投资15亿美元，该公司由该国强大的国家安全顾问领导。微软和科技控股公司G42周二宣布了这项交易。“在得到负责任的管理后，像今天宣布的这样的投资有可能进一步推动全球数字技术的创新”，发言人布列塔尼・卡普林在一份书面声明中表示。
亚马逊宣布已完成对OpenAI竞争对手Anthropic的40亿美元投资计划。这意味着亚马逊又向Anthropic注资了27.5亿美元，这笔金额比去年最初承诺的12.5亿美元多出了许多。考虑到微软是OpenAI的主要投资者，亚马逊希望在云服务领域拥有自己的强大人工智能初创公司是完全合理的。
国内民营商业火箭公司箭元科技”近期与淘宝，启动了一项利用低轨道可重复使用运载火箭技术运送快递包裹的研究项目。火箭快递”项目若是进展顺利，未来在淘宝下单后，有望在全球范围内实现小时达”。该公司表示，计划于近期开展首次海上溅落回收飞行试验，同时进行首次火箭送快递的测试。
最近，美国商务部根据《芯片与科学法案》批准向三星电子提供最多64亿美元补贴，但要求其在美国得克萨斯州泰勒市建设一座新的晶圆厂。三星早在1996年就开始在得州奥斯汀建厂制造芯片了，之前总投资达180亿美元，接下来将进入泰勒市，首批投资至少170亿美元，成为当地引入最大的一笔外资。值得一提的是，美国商务部供应链竞争力咨询委员会联合主席乌苏拉伯恩斯将进入台积电董事会，她还是白宫国家科学、技术、工程和数学项目前负责人、美国总统出口委员会前主席，其确实在一定程度上影响了美国的出口政策。
国家邮政局通报2023年快递服务满意度调查和时限测试结果。在9家品牌中，顺丰继续位居快递服务公众满意度得分排名首位，这是顺丰连续第15年在国家邮政局快递服务满意度中排名第一。满意度调查采用在线调查等方式，由2023年使用快递服务的用户对受理、揽收、投递、售后和信息5个方面进行满意度评价，共获得有效样本17.5万个。
日前，中央广播电视总台《焦点访谈》曝光快递盲盒猫腻引起网络热议。《焦点访谈》播出的《快递何以变盲盒”》报道了韵达速递义乌北苑营业网点涉嫌违法售卖退件等问题。这些货源都是来自快递公司内部，一般人拿不到，快递盲盒”是商家不来找的件，名字错的或者退货的，这些东西都是内部买去的。
淘宝今日针对实验性火箭快递项目做出回应，称:“许多伟大的事业，最初往往被视作笑谈。”据悉，昨日有报道称，国内知名的民营商业火箭公司“箭元科技”已经携手淘宝，共同启动了一项前沿研究项目，旨在利用低轨道可重复使用的运载火箭技术来运送快递包裹。其箭体直径达4.2米，不仅适合运送大量的中小件快递能轻松应对普通轿车及小型货车等大件货物的运输需求。
截至4月20日，小米SU7的锁单量已经突破了7万台。在小米的投资者大会上，小米董事长兼CEO雷军更是宣布了2024年小米SU7的交付目标将超过10万辆。雷军还特意转发了一条关于SU7是第一款纯电动车与特斯拉Model3具有竞争力”的微博，表示特斯拉是全球行业的标杆，小米汽车希望认真向特斯拉学习。
人工智能编码辅助初创公司AugmentInc.今日宣布完成2.27亿美元的B轮融资，投后估值达9.77亿美元。本轮融资由SutterHillVentures、IndexVentures、InnovationEndeavors、LightspeedVenturePartners和MeritechCapital等投资机构参与。该公司正是凭借这种独特优势，致力于改变软件开发的完成方式。
日前，《焦点访谈》曝光的快递盲盒”引起许多网友热议。在网购平台，充斥着各种各样的快递盲盒”，闲置快递按斤卖，4块钱一斤，5斤起拍”。涉事韵达速递浙江义乌北苑公司网点客服表示，退件正常是会整理好退回给商家的，有接到领导通知有这个问题，会有人过来调查。
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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