站长之家(ChinaZ.com) 1月9日 消息:今日，滴滴共享汽车宣布试行免押金政策。目前运营中的杭州和宁波两地的滴滴共享汽车新用户可以免押金享用服务，原有押金用户于 1 月 10 日起可以申请退押金。未来，滴滴共享汽车将以开放平台的模式拓展至更多城市。
根据免押金规则，杭州和宁波新注册用户可直接在滴滴出行App“共享汽车”入口下单，点击“我要用车”下单，不需缴纳押金即可使用;已经缴纳押金的杭甬老用户从本月 10 日起，可在滴滴出行App内“押金”页面操作退款，退还到账户余额的押金款项可提现，也可用于支付滴滴共享汽车的服务以及滴滴平台上的其他出行服务。
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小米SU7作为目前最热门的汽车之一，也被很多别有用心的人盯上了，甚至有人在社交平台发帖称可以优惠购车。小米汽车发布提醒称，目前官方渠道暂无额外优惠。此外还有空气悬架、四档可调电动尾翼、主驾驶位主动侧翼支撑、56英寸HUD、豪华音响25扬声器、普利司通舒适轮胎等。
在最新一期问答中，小米官方详细介绍了SU7顶棚的SOS按键作用。SOS按键为紧急呼叫功能，当车辆发生人伤事故或遇到其他紧急情况时，车主可手动触发，或车辆自动触发紧急呼叫，请求呼叫中心帮助和救援。值得注意的是，呼叫救援功能需要在车辆连接网络状态下才能使用，救援中心在紧急情况下会回呼到车机，并自动接起。
一、用户简介某省人民检察院，负责地方各级人民检察院和专门人民检察院依法履行法律监督职能，保证国家法律的统一和正确实施。二、项目背景本次项目建设旨为建设省人民检察院基础虚拟化平台，对各信息化系统进行信息整合、并支撑多种类型的业务系统，为上层业务提供服务，提高检察院案件办理的效率及执行力，是未来信息平台建设的发展方向。三、浪潮产品及方�
小米汽车今日晚间发布了小米SU7答网友问对于手机上视频软件的会员登陆到车机后会员可以同步吗的问题除了小米HyperOS系统外所有系统手机都能体验到小米汽车APP流转高德地图同账号流转微信地址流转等功能
快科技4月7日消息，近日，上海市卫生健康委启动首批营养健康指导试点项目”，指导居民如何选择健康食品，其中就包括饮料分级制度。据介绍，饮料共分A、B、C、D四个等级，综合反映饮料中的糖、脂肪等含量，推荐程度逐步递减。参与试点的企业在包装、菜单等处清晰标注分级标识。据企业反映，加标后，A、B等级产品销量占比明显提升。根据规定，每100毫升所含糖分在5�
今日晚上7点，小米SU7上市发布会正式举行。雷军介绍了小米的两套智驾方案XiaomiPilotPro和XiaomiPilotMax，并且宣布小米城市NOA将于4月开始用户测试，5月开通10城，8月全国开通。基于智能感知算法，小米SU7能够最远探测150米路面情况，提前以1000次/秒的频率控制CDC减振器阻尼，配合500次/秒实时动态调节扭矩，从容应对减速带、路面湿滑等复杂的场景，实现穿越颠簸、如履平地。
小鹏汽车官方宣布正式进入大众汽车总部所在的德国市场，并向德国市场推出了小鹏G9上市版和小鹏P7上市版两款车型。其中小鹏G9售价区间为5.76-6.96万欧元，当前约45.2-54.6万元人民币；小鹏P7售价区间为4.96-6.96万欧元，当前约38.9-54.6万元人民币。此次进入德国，标志着小鹏汽车在全球化道路上又迈出重要一步，未来小鹏还将进入包括法国、意大利和英国在内的其他欧洲市场。
近日继提灯验房”事件之后，又出现了提灯验车”的情况。有一位大学生网友发帖表示，他在成都租了一天车车时商家称大灯有一处3毫米”左右的划痕，肉眼几乎看不见，但却要价68800元。经调解已由该公司退还了租车人全部押金，对调查中发现该公司未按规定办理备案从事汽车租赁服务的违法行为，依据《小微型客车租赁经营服务管理办法》有关规定，依法依规作出了行政处罚。
安全是人类生存和发展的最基本需求。杭州亮通打造园区轻量化安防方案，聚焦企业办公园区、校园园区、制造园区等中小园区安防场景，解决安防靠人眼、通行效率低、端网运维难等痛点，打造既轻量又智能的园区安防方案。一、客户痛点01不智能:仅满足“看的见”·摄像头主要供事后取证，无法事前/事中预警·人车通行管理方式落后，效率低02不方便:操作复杂·事件处理依�
国内领先的数字化SaaS服务商客如云发布了2024年度服务商激励政策，旨在进一步激发渠道服务商的积极性和创造力，共同推动公司业务的持续发展和创新。客如云在餐饮SaaS领域已深耕十二年，一直以来力求构建餐饮行业SaaS生态系统，促进餐饮行业连锁化、品牌化进程，并以自身数字化SaaS系统结构提质，深耕数字化餐饮SaaS营销渠道、对商家深度赋能为核心，开展共赢共享模式。所以即便是餐饮SaaS行业的创业新人，也不用担心上手慢、增长难的问题，客如云将为服务商提供从运营、售前、售后各个维度成熟策略方法，并持续陪跑帮助服务商落地执行。
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。
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