站长之家(ChinaZ.com) 8月7日 消息:据新华社报道,近日,交通运输部透露,从 2020 年 1 月 1 日起,ETC单卡用户(未安装车载装置的ETC用户)不再享受原则上不小于5%的车辆通行费基本优惠政策。目的是鼓励车辆安装使用ETC,提高通行效率,促进节能减排,同时降低高速公路运营成本。
昨日,交通运输部发布数据称,截至 8 月 2 日,全国ETC用户已累计突破 1 亿,当前ETC日均发行量已突破 58 万。截至 7 月 29 日, 29 个省份(海南、西藏无收费公路)均已开工建设改造ETC门架系统。
5 月 28 日,国家发展改革委与交通运输部表示,到 2019 年 12 月底,全国ETC用户数量将突破1. 8 亿,高速公路收费站实现 ETC全覆盖,ETC车道会成为主要收费车道,货车实现不停车收费,高速公路不停车快捷收费率达到 90%以上。
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据市场研究机构Counterpoint最新数据显示，苹果公司第一季度iPhone在中国的销量下降19%，为2020年以来最差季度表现。苹果公司在竞争激烈的中国市场的排名跌至第三，与华为大致相当华为销量却增长近70%，明显抢占了以往苹果主导的高端市场。在全球整体份额方面，苹果的表现不断被小米拉近，差距不断缩小。
知名网络文学作家唐家三少，近日宣布将暂停更新作品，表示自己已经连续创作了20年，身心疲惫，需要休息调整。唐家三少自2004年2月写下处女作《光之子》以来，便踏上了网络文学的创作之路。期待他在休息调整后，能够再次为我们带来更多优秀的作品。
4月19日，由openEuler社区发起，江苏润和软件股份有限公司承办的2023-2024年openEuler技术委员会会议在南京圆满召开。润和软件董事长兼总裁周红卫代表承办方致辞，openEuler委员会执行总监、开放原子开源基金会TOC副主席熊伟，openEuler技术委员会主席胡欣蔚，润和软件高级副总裁钟毅，润和软件副总裁于萍及多位openEuler技术委员会委员齐聚一堂，围绕openEuler社区技术规划建设及openEuler未来发展方向开展深入研讨。润和软件亮相FOSSASIASummit2024展示openEuler创新方案未来，润和软件将持续深耕优势行业，结合自身在数据要素、人工智能等技术领域的核心优势，打造深度融合行业属性的应用级解决方案，释放科技开源所带来的澎湃创新力量，助力千行百业发展新质生产力。
量子位在中国AIGC产业峰会上正式发布“2024年最值得关注的AIGC企业”榜单，中关村科金凭借领先的大模型技术能力及AIGC应用商业化落地价值，与百度、阿里云、腾讯、华为、科大讯飞、商汤等头部企业一同荣誉登榜。量子位作为国内人工智能领域的媒体，本次发布的榜单经过了严格的评选流程，综合考量了企业的技术实力、产品创新力、商业落地能力等多重维度，同时结合AIGC企业在过去一年的产品应用与发展实践，以及对2024年技术和市场趋势的深度洞察作出评选。将进一步加强与国内外优秀企业和机构的合作与交流，共同推动人工智能产业发展。
这些年，Intel在制程工艺上非常激进，正在推进7、4、3、20A、18A组成的四年五代节点”公布了未来的14A，也就是1.4nm。20A工艺相当于2nm级别，2022年下半年就在实验室完成了IP测试晶圆，今年量产上市，首发产品是ArrowLake，预计命名为二代酷睿Ultra。至于Intel14A，具体投产节点仍未公布，看起来应该能在2026年落地。
在快节奏的都市生活中，居住环境的舒适与美观愈发受到人们的重视。家，不仅是休憩的港湾，更是展现个人品位和生活态度的舞台。以上内容均为个人见解。
随着人工智能技术的飞速发展，AI声音克隆产品已经成为现实世界中的一项令人兴奋的创新。2024年，我们见证了AI声音克隆技术的突飞猛进，这些产品不仅在技术上取得了显著的进步在应用范围上也大大扩展。随着伦理和法律问题的日益受到关注，相关技术和应用的发展也将更加注重责任和透明度。
生成人工智能正在改变人们的工作方式，以及在当今以技能为基础的招聘环境中获得工作所需的技能。根据一项新的招聘网站研究和教育行业数据，生成人工智能的采用已经改变了企业对专业人才在2024年所需的顶级技能列表。“genAI正在改变我们的工作方式，重新定义专业人士和组织成功所需的技能。
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CBInsights最近发布了2024年度Top100人工智能公司报告。该报告选择了来自16个国家/地区最具潜力的100家人工智能公司进行评选。该报告全面评估了来自16个国家/地区100家最具潜力的人工智能初创公司，为投资者和行业提供了有价值的参考。
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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