北京市交通委 18 日发布指导文件，规范推动自动驾驶技术发展。
根据新规，在中国境内注册的独立法人单位，可申请自动驾驶车辆临时上路行驶。自动驾驶车辆须具备自动、人工两种驾驶模式，可在两种模式间随时切换。上路测试期间，车辆属于“有人驾驶”状态，特殊或紧急情况下，由测试驾驶员接管测试车辆进行驾驶操作。上路后，测试单位必须购买交通事故责任保险或赔偿保函。
据悉，北京市交通委、公安交管局等部门将综合考虑道路技术条件和交通流量等因素，选择第一批可用于实际测试的道路，所选择的测试道路将包括城市主干道、支路、红绿灯路口等多种交通场景。
此前，百度无人驾驶车上路被罚引起社会关注。李彦宏表示，我们确实收到了一张罚单。
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现在很多朋友经常用微粒贷做应急周转，小编也不例外，微信上就能申请，随借随还确实挺方便的。但现在仍有不少人向小编咨询微粒贷开通的相关事情，今天索性写详细点，让更多小伙伴了解一下微粒贷开通、借款的详细流程。1、认准官方入口。微粒贷开通很简单，微粒贷的借钱入口在微信服务或手Q钱包页面，是一个带有“微粒贷借钱”或“微粒贷”字样的图标。不过要注
自动驾驶圈正被“去高精地图”风暴席卷。今年6月中旬，一年一度的AI顶会CVPR2023在加拿大举行，同期还有场自动驾驶国际挑战赛，这场挑战赛吸引了来自15个国家的270多支队伍参赛，有2300多件作品投稿，赛况激烈。
快科技4月15日消息，马斯克认为，未来所有汽车都将实现自动驾驶，乘车将变得如同乘坐电梯一般。近日，一位X用户在社交媒体上发帖称:全自动驾驶一旦普及，这个说法就将不再被使用。当我们都不再开车时，我们将如何形容驾驶?”马斯克回应称:未来人们进入汽车就像进入电梯一样，你甚至都不会想到它。曾经有一段时间，电梯是由一个拿着电源开关的人手动操作的。这是�
面对年增数亿的数据对象，自动驾驶领域的人工智能技术公司毫末智行采用了国产数据库OceanBase。4月25日，记者了解到，目前毫末智行已经完成数十亿数据表的迁移工作，获得了更强的数据可靠性、可用性、扩展性。OceanBase的客户数已经超过1000家，其中30%将其应用于核心系统。
快科技4月8日消息，据媒体报道，特斯拉CEO马斯克在其个人账号上发文表示，特斯拉今年将在自动驾驶领域的投入将超过100亿美元。此前，有人对特斯拉自动驾驶辅助系统（FSD）的训练过程进行了猜测。特斯拉自动驾驶技术的训练一直备受关注，特别是在公司宣布FSD车队累计行驶里程突破10亿英里之后。马斯克表示：实现通用自动驾驶的难度令人震惊，它需要我们上面所描述的�
特斯拉CEO马斯克最近发布全员信，为特斯拉北美业务设立了新规定:员工在向北美客户交付汽车之前，必须陪同客户开启FSD功能进行一次短途试驾。马斯克强调，这是一项硬性要求，即使这可能会影响到交车速度。特斯拉自FSDv12起就引入了马斯克一直推崇的“端到端神经网络”，这项技术改变了汽车操控逻辑，将其交由神经网络处理非传统的程序员编写的代码，被誉为“改变游戏规则的技术”。
为抢抓通用人工智能产业发展新机遇，推动大模型技术创新应用，北京市经信局联合市科委中关村管委会、市发改委共同启动“北京市通用人工智能产业创新伙伴计划”。在7月2日举办的2023全球数字经济大会人工智能高峰论坛上，北京市经信局公布了最新的伙伴名单，旷视获选“模型伙伴”。作为“伙伴计划”的模型伙伴，旷视将充分发挥自身优势，与合作伙伴携手推动大模型技术的创新和应用落地，助力北京市通用人工智能产业的发展。
快科技4月14日消息，一位特斯拉车主最近分享了一段经历：他成功地利用特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，在没有人工干预的情况下迅速送往医院，从而挽救了自己的生命。这位车主表示，作为一位拥有保时捷、奔驰、宝马、讴歌和凯迪拉克等豪车的车主，我毫不犹豫地认为，特斯拉是当前汽车创新的巅峰。特斯拉在关键时刻的应用能力凸显了其优越性。从传统汽车到特斯拉全自动驾驶功能的跃升，就像从普通手机升级到智能手机一样。我要感谢埃隆马斯克，感谢他在推动科技进步方面的卓越领导，这不仅在交通领域有所体现，也在其他领域有所贡献。他对
特斯拉下大决心要推广FSD自动驾驶了。特斯拉对FSD全自动驾驶月度订阅费价格进行调整，由之前每个月199美元降低至99美元，直降了100美元，砍去了一半还多。因为现在几乎没有客户真正知道FSD的价值，虽然这样做会减慢交付速度，但这是一个硬性要求”，马斯克写道。
最近几年，各平台都流行主推自动续费的付费、会员项目，以首月、首期超低折扣来吸引用户开通。很多年长的用户甚至无法取消，每个月都不停的扣费，甚至设备/App都不用了还在持续扣费。4.应用自动续费协议中需明确展示说明在自动续订、自动续费前5日以短信、消息推送等显著方式提醒用户，告知服务内容、扣款金额等事项。
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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