政府对打车软件说不! 忽如一夜春风来?
与团购行业多少有些相似,从萌芽到一夜间如雨后春笋般出现,从野蛮生长再到优胜劣汰,短短一年间,打车APP行业在所难免地经过了一轮商战的洗礼,甚至,相比前者,它的“生老病死”轮回更激烈。
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与团购行业多少有些相似,从萌芽到一夜间如雨后春笋般出现,从野蛮生长再到优胜劣汰,短短一年间,打车APP行业在所难免地经过了一轮商战的洗礼,甚至,相比前者,它的“生老病死”轮回更激烈。
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凤凰网科技讯9月27日,中秋与国庆假期合体的“超级黄金周”即将来临,探亲、旅游需求交织,叠加亚运热、演出潮、深度游等今年文旅消费新趋势,出行有望迎来年度新高峰。滴滴发布高峰时间段预警,启程最高峰预计出现在9月28日,预计当天15时-21时前往机场、火车站等路段易出现拥堵。“有车一族”中,预计成都、重庆、南京、青岛、郑州等城市的电车充电需求相比去年将上涨超60%。
王女士在某网约车平台约车,司机赵师傅接单。然直到8点46分,王女士才坐上出租车。但是本案中,司机在接单时无法预见到,不存在故意耽误王女士行程的行为,不能要求承运人予以赔偿。
乘网约车前往机场,却因迟到未赶上已购买的航班,能否就误机损失向网约车司机及平台主张赔偿?北京市通州区人民法院审结一起出租汽车运输合同纠纷案件,认定出租司机及出租车公司并无违约行为,乘客王女士误机的原因是其未预留充足时间,相关责任应当自行承担。若本案中司机赵师傅存在私自改变行车路线、未按约定时间到达上车地点、途中发生交通事故、故意龟速行使”等违约行为,造成王女士误机,则应当赔偿王女士的损失。
今年中秋与国庆双节叠加,形成8天超长黄金周”,今年出行有望迎来年度新高峰,明天准备打车的同学要注意了,可能车会不太好打。根据滴滴出行数据预测,2023年中秋国庆假期期间出行需求同比去年上涨近八成,其中9月28日、9月29日和9月30日将是出行需求最旺盛的3天。成都、重庆、南京、青岛、郑州等城市的电车充电需求相比去年将上涨超60%,开纯电汽车的同学记得提前规划好充电线路。
随着科技的不断发展,智能家居行业技术与市场环境日渐成熟,消费者对智能家居的认知度、认可度也正逐渐提升,行业发展迎来了新契机。当智能家居走到了消费者的日常生活中,将倒逼行业将注意力从外在的技术、功能进一步转移到对人本身的关注之上。已成功卡位AI智慧睡眠产品领域的慕思将有望持续立于潮头,以先见性思维引领行业未来发展。
凤凰网科技讯北京时间10月9日,美国科技公司职场社区Blind的调查显示,热门人工智能芯片公司英伟达的华裔CEO黄仁勋是美国最受员工欢迎的CEO,支持率高达96%。硬盘制造商西部数据CEO大卫格克勒则成为最令人讨厌的CEO,支持率居然为0。美国媒体指出,支持率靠前的科技公司CEO往往有一个财务共性:公司股价在2023年大幅上涨。
凤凰网科技讯10月8日,据《科创板日报》援引消息人士消息,百度正在加紧训练文心大模型4.0,或将在10月17日百度世界大会上发布。文心大模型4.0的进展比预期快很多,将是基础模型的大升级,理解、生成、逻辑、记忆四大核心能力都将提升,尤其在逻辑推理、代码和数学等方面提升最明显。在百度披露的一张测试图中,prompt为:“如果一个公司想要在他们的产品线中添加新的手表,以应对市场中的新趋势和客户的新需求,那么他们如何利用已有的数据和工具进行有效的商业分析,以确定这个新产品的商业潜力呢?”文心一言从市场调研、数据分析、目标客户分析、预测分析等方面给出了操作建议。
科技与设计总是密不可分。在高质量发展的当代,衡量一个品牌科技创新能力的背后,不仅要看科技成果解决了哪些问题,也要看设计创新优化了哪些问题。可以预见的是,随着用户需求的不断提升,海尔智家的创新成果也将持续升级,在未来开拓更多不一样的美好生活方式。
优衣库中国宣布自2023年10月起实施薪酬调整,据悉,本轮调薪对象主要是北上广深的店铺全职员工和实习生,以及作为中坚力量的员工群体。本次调薪后,员工平均年薪涨幅跟调薪前相比,平均可提高28%左右,最高可提升44%左右,未来可能将调薪拓展到北上广深之外的其他中国大陆城市。本次加薪包括基本工资和奖金,覆盖约8400人,包括迅销总部、门店员工,其中,员工的起薪将从目前的25.5万日元增加到30万日元,约合人民币1.54万元;新上任门店经理的起薪将从29万日元升增加到39万日元,约合人民币2.0万元。
她已经拿到了小米14新品的试用机会,并对其中的人像样张赞不绝口。小米14预计将成为小米史上性能最强劲的旗舰手机,最快在本月底正式发布。作为小米品牌的年度旗舰之作,小米14系列无疑将带来一系列全新的惊喜和体验。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件,旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块,覆盖12个视频理解任务,展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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