《AliOS成为中国汽车质量技术联盟成员 参与智能网联汽车标准制定》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：
其中AliOS是该联盟内唯一汽车操作系统厂商，未来也将参与智能网联汽车软件相关标准指定、检测、认证等工作，共同推动中国智能网联汽车标准体系的落实...
工信部和国家标准委联合印发了《国家车联网产业标准体系建设指南》、《国家车联网产业标准体系建设指南》和《国家车联网产业标准体系建设指南》等一系列指南，进一步证明智能网联汽车的标准体系建设已上升到国家的战略层面...
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4月22日，三六零（601360.SH，下称“360”）集团创始人周鸿祎发微博，解答自己卖掉迈巴赫，坚定选择国产新能源汽车品牌的原因，并全面分析了中国智能网联车发展所具有的五大优势，称在智能网联车、新能源车这个领域，自己绝 对相信这是一次创新的机会，一次改天换地彻底颠覆的机会，也是中国品牌全面领先的机会，自己用实际行动为我们国家的智能网联车、新能源车呐�
在今日北京车展小米汽车盛大发布会上，雷军郑重地发出求贤令，诚邀天下英才共同加入小米的行列。雷军通过个人公众号再次强调了这一诚挚的邀请:“我们渴望与全球的英才携手，共同打造梦想之车。小米汽车诚挚地邀请每一位有志之士，共同开启这段充满挑战与机遇的旅程，共同书写汽车工业的辉煌篇章。
小米汽车今日晚间发布了小米SU7答网友问”。智己汽车在智己L6发布会上，误将小米SU7的前后双碳化硅电机，称作前IGBT后SiC电机，引起网友热议。全系全域SiC碳化硅高压平台，指的是小米SU7高低配不仅在驱动电机上都使用了SiC碳化硅功率模块。
快科技4月4日消息，小米SU7首批交付仪式昨天在小米汽车工厂总装车间举行，小米CEO雷军出席仪式，亲手向首批车主交车。在交付现场，雷军除了和每位车主交流，为其送上编号证书，雷军还为首批车主打开车门，并挥手目送每位车主离开。首批小米SU7交付后，有不少网友关心第一位车主会是谁。据双林汇俱乐部”公众号介绍，小米SU7首位车主为第十三届全国人代表、双林汇商务俱乐部主席、林达集团董事局主席李晓林。交付仪式上，雷军为李晓林颁发小米SU7首位车主NO.0001号证书。李晓林表示：20年前的今天，劳斯莱斯汽车为我颁发全新豪华版劳斯莱斯
快科技4月9日消息，据媒体报道，特斯拉CEO马斯克在接受采访时表示，中国汽车制造商对特斯拉构成的极大竞争挑战”，是全球最有竞争力的”。马斯克坚称，电动车的普及仍在相当快地”进行，同时其表示依旧关注来自中国在电动车和更广泛的汽车行业的竞争。对于时下的热门话题人工智能，马斯克表示：如果将通用人工智能定义为智力超过最聪明的人类，我认为可能就是明
快科技2月28日消息，小米汽车将于今日晚间19:00举办小米SU7上市发布会，新车已于3月25日开启展车静态鉴赏。日前，有网友发布视频显示，一位小米汽车销售在介绍小米汽车的车标时称，正面看是MI米，是小米的标准LOGO，如果从驾驶位倒过来看，就是心”字少了一点，意思是为用户省一点心。据悉，小米汽车的车标是由原研哉操刀设计，采用了超椭圆的「MI」字图标。这个标志�
近年来，我国的制造业转型势头强劲，高技术含量、高附加值的高新技术制造企业保持较快增长，不断助推我国制造业加速升级。联纲光电科技股份有限公司深耕光电信号传输领域16年，现旗下拥有6家子公司以及东莞总部生产基地、江西赣州生产基地、广西南宁生产基地、越南北宁生产基地，供应链资源遍布全球，现已荣获国家高新技术企业、国家 级专精特新小巨人企业等称�
在深度学习领域，扩散模型作为生成建模的前沿方法已经得到广泛应用。DMs的一个关键缺点是其较慢的采样速度，这主要是由于需要通过大型神经网络进行多次顺序函数评估。在视频生成方面进行了研究，发现使用优化计划可以在视频生成过程中产生更加稳定的视频，减少随时间推移的颜色失真。
快科技4月20日消息，周鸿祎要卖到自己的迈巴赫S600换一台国产新能源体验，视频一经发布就吸引了很多网友和国内厂商的关注，有人甚至直接推荐金龙大客车，理由就在于空间大。周鸿祎最新发布视频感谢网友和车圈朋友，明确拒绝了金龙大客车，并表示自己挑花了眼，然后认真思考了下，于是公布自己选车的6项标准。他声称，自己至今没有驾照，也没开过车，不但不是老司机，连司机都不是，所以自己对车的要求更多在于后排，1、空间足够大：自己之所以选那台迈巴赫就是因为它是奔驰S600的加长版，空间大，后座舒服点。2、要足够安全：安全是最大的
北京国际车展开幕在即，4月23日，快手举办2024汽车行业峰会，广邀行业专家、车企以及汽车产业上下游合作伙伴，以全新视角看待当下汽车营销局面，共同探讨营销破局之法。同时，快手发布“品运效汽车智能营销解决方案”及“快手汽车生态报告”。快手引领行业“向烟火”、“向经营”、“向智能”，让汽车品牌营销和线索经营更科学。报告则围绕用户、内容、创作者、�
Image to text是一个免费的在线工具，它能够从多种图片中提取文本。这项技术对于数字化办公文档、社交媒体内容的整理以及报纸等印刷媒体的电子化非常有用。它主要的优点包括操作简便、处理速度快以及完全免费。
LLM Price Check是一个在线工具，它允许用户比较和计算不同大型语言模型（LLM）API的价格，这些API由领先的提供商如OpenAI、Anthropic、Google等提供。该工具可以帮助用户优化他们的AI预算，通过比较不同模型的价格和性能，用户可以做出更明智的选择。
suno-api是一个开源项目，旨在通过API调用suno.ai的音乐生成AI，允许用户轻松地将音乐生成功能集成到各种AI代理中，如GPT。该项目具有开放源代码许可证，便于自由集成和修改，支持自定义模式，允许用户设置歌词、音乐风格、标题等，并且可以一键部署到Vercel。
多平台AI艺术生成器是一个集成了多个AI艺术生成平台的在线工具，如MidJourney、DALL-E 3、Leonardo等，为用户提供了丰富的艺术创作选项。它通过简单的操作流程，允许用户选择不同的AI平台和模型，设置分辨率，输入提示语，并生成艺术作品。该产品的主要优点在于其便捷性、创意性和多样性，它不仅适用于专业设计师寻找灵感，也适合普通用户进行个性化艺术创作。目前，该产品的具体价格和定位信息未在页面上提供。
免费AI绘画提示词聚合工具是一个为艺术家和设计师提供灵感的平台，它聚合了适用于多个AI绘画平台的提示词，帮助用户快速生成创意图像。该工具每天更新，确保用户能够获得最新的创意提示，从而激发创作灵感。
Free AI Anime Filter Online 是一个在线动漫滤镜工具，利用先进的AI技术将用户上传的照片转换为动漫风格的图像。该产品以其高度的定制化选项、用户友好的界面、高质量的转换效果、实时转换能力和快速处理速度而受到用户的喜爱。它不仅适用于个人娱乐，还能提升数字艺术作品和社交媒体内容的吸引力。
Suno AI Download是一个免费的工具，允许用户下载由Suno AI生成的音乐。这项技术的重要性在于它为音乐爱好者提供了一个便捷的方式来获取他们喜欢的音乐作品，同时也支持了AI音乐创作的发展。Suno AI Download的背景是随着AI技术在音乐创作领域的应用日益广泛，它使得音乐的创作和分发变得更加高效和个性化。产品定位为免费工具，旨在促进音乐的分享和AI音乐的普及。
流畅阅读（FluentRead）是一款基于人工智能翻译引擎的浏览器插件，它能够将网页上的文字翻译成任何语言，支持快捷键翻译、滑动翻译等多种翻译方式，并具备翻译缓存与回译功能。该插件采用TypeScript + Vue3 + Element-Plus + WXT框架编写，支持编译成可安装在绝大多数浏览器的插件。它的重要性在于为非母语读者提供流畅的阅读体验，减少语言障碍，提高信息获取效率。
Assista是一个革命性的技术公司，通过先进的AI助手转变数字化时代的生产力。该平台能够通过简单的文本或语音消息执行端到端的讨论和任务，类似于Siri，但具有跨多个生产力应用集成的能力，如Google、HubSpot、Notion、Trello和Slack。
必剪 Studio 是一款数字分身工具，支持形象驱动和音色定制。用户可以定制专属数字分身，用于配音、口播等场景。产品背景为解决用户在音频制作中个性化需求的问题，定位于提供便捷的数字分身创作工具。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
