2017年新年伊始,天途M6FC消防无人机通过青海省林业厅验收并成功交付使用...青海省林业厅首次在春节期间,投入天途M6FC安防无人机,排查森林防火隐患...
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今年清明假期期间,广东交通集团所属揭博高速水墩互通路段,出现了空中交警”无人机在空中智能巡检执勤”。为更好了解管辖路段交通状况,及时疏导交通,揭博高速选取车流量较大的路段为试点,首次部署无人机自动起降系统。对于轻微事故,无人机还配备了喊话器,即时拍照取证后,可喊话现场事故人员尽快驶离,避免二次事故。
2024年3月25日,薪享宏福成功举办面向全体学员及教职工的消防演习活动,消防安全关乎每个人的生命与财产安全,是日常生活中不容忽视的重要课题,旨在进一步增强大家的安全意识,提高应对火灾等突发事件的自救互救能力。本次消防演习由人力与行政部牵头,总负责人汪洋分楼层制定了详细的演习计划,并对逃生路线以及逃生后的集合地点等安排做了清晰的规划。在此也呼吁广大市民和企事业单位加强消防安全意识,定期进行消防安全检查和演练,共同营造一个安全、稳定的社会环境。
快科技4月4日消息,据航空工业集团消息,西飞民机自主研发的航空无人运输系统验证机HH-100”,近日陆续顺利完成了低速、中速、高速自主滑行试验,以及数据采集、控制律调参。各项试验中,飞机平台状态稳定,自主滑行控制性能良好。目前,整个滑行试验已经完成,接下来将进入首飞阶段。HH-100航空无人运输系统采用主机+供应商+战略合作伙伴”的研制模式,机体结构、系统成品等由航空工业内部单位和民营企业配套。2021年9月项目立项,2022年7月完成初步设计,2022年12月完成详细设计,2023年12月完成总装集成,转入地面试验。HH-100飞机最
3月26日,金领冠50°超凡守护公益行动首站捐赠活动在青海省玉树州杂多县成功举办,金领冠向当地母婴家庭和重点帮扶对象捐赠了总价值超百万元的婴幼儿奶粉和孕妇奶粉,用高品质营养守护中国宝宝健康成长。青海省玉树州杂多县县委副书记、县政府副县长,伊利集团青海省总经理及中国人口福利基金会副理事长等领导、嘉宾共同出席了本次活动。金领冠向青海省玉树州杂�
2024北京车展开幕首日,比亚迪仰望U8越野玩家版正式上市,价格为109.8万元起。U8越野玩家版针对越野性能作了有效提升,采用了更适配越野路况的热管理系统,车顶有独立可拆装行李框,可有效拓展利用空间,增加装载能力。动力系统方面,其配备了四电机,最大马力超过1100匹,依靠易四方对四轮扭矩的独立矢量控制,能实现车辆的极致稳定和安全,具备超强的越野实力,同时综合续航可达1000km,支持6kW外光电。
君润人力《逆流上-人力资源在变革时代的困惑与机遇》物业行业专题私享会圆满举办。来自龙湖物业、万科物业、中交物业等20余家知名物业企业人力资源负责人齐聚一堂,共同探讨当前物业行业在变革大潮中的困境与机遇,寻求人力资源管理崭新航向。此次私享会已圆满闭幕,面对新的发展阶段,君润将继续秉承“客户为本、正直本分、开放共赢”的企业价值观,以更“高质量、有温度”的人力资源服务,精准回应物业企业在变革浪潮中的需求痛点,助力企业把握住转型升级的机遇,护航物业企业稳健发展。
据中国地震台网正式测定,今天8时39分在青海海西州茫崖市发生5.5级地震,震源深度10公里,震中位于北纬38.39度,东经90.93度。根据中国地震台网速报目录,震中周边200公里内近5年来发生3级以上地震共27次。在车内躲地震是较危险的做法,汽车的钢板不足以承受高处跌落物体的任何一击。
近期一位汽车博主披露了2024年第14周国内主要新能源汽车品牌的交付数据。小米汽车在本周首次交付中便跻身榜单。非创始版型号的小米SU7/小米SU7Max预计将提前交付,计划在4月下旬开始分批交付小米SU7Pro则预计在5月下旬逐步开始交付。
雷军在2024年中关村论坛年会开幕式暨全体会议上透露了小米汽车今年的目标。自发布以来,小米汽车已锁定约75600辆订单,其中已交付5700辆车。相信小米汽车在北京崛起后,将对北京乃至整个京津冀地区的汽车产业都产生积极的拉动效应。
今日,雷军在北京车展发布会上宣布,小米SU7已经锁单75723台,有许多网友关心,现在下定SU7会不会等待太久?小米汽车在小米SU7答网友问”中表示,将在6月达成月交付10000台,并持续提升交付速度,恳请大家能给我们一些时间和耐心,我们有信心小米SU7这样的好产品,一定值得您的等待。此前雷军还在小米投资者大会上透露,小米SU72024年交付目标是超过10万辆。
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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