凤凰网科技讯10月12日消息，天眼查App显示，近日，浙江吉利控股集团有限公司、宁波吉利汽车研究开发有限公司申请的“遥控泊车推荐方法、装置、设备及存储介质”专利公布。
图源:天眼查
摘要显示，该方法包括:检测到车辆存在泊车需求，获取车位的点云数据以及获取车位的边缘特征;基于点云数据和边缘特征，确定车位的空间大小;若空间大小小于或等于预设空间大小，则输出推荐信息，以推荐用户使用遥控泊车功能。本申请可在车位的空间大小会导致车内人员难以下车时，推荐用户下车后再泊车，方便车内人员下车。
此前，吉利公布过一种车载体温检测系统及车辆来有效的检测乘客的体温，增加乘客体温检测的精确性。
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博主搞机王腾霄体验了一加Ace3V新的ColorOS系统，不管应用上滑退出打断还是侧滑退出打断都相当丝滑，没有一丁点掉帧，特别流畅。一加科技李杰表示，一加Ace3V又增加了一个罕见卖点，ColorOS14的新动效已率先推送给一加Ace3V，越用越流畅。该机起售价是1999元。
根据最新公开的信息，美国商标和专利局近期披露了一份清单，苹果公司成功获得了一项关于折叠屏幕手机的创新专利。这项专利的核心在于引入了一种新颖的弹簧层概念，旨在显著减轻折叠屏在折叠过程中所承受的压力。这一创新设计显著提高了折叠屏设备的耐用性，为用户带来了更加可靠和耐用的使用体验。
苹果公司最近获得了一项关于充电系统的专利，这项专利允许模块化可拆卸电池的设计，旨在使设备更具灵活性以适应各种使用场景。根据专利描述，这些模块可拆卸电池包括A、B、C、D等不同规格，电芯部分采用常规的可充电电池，外层配有专用的接口，采用标准化连接。不过也有观点认为，可拆卸电池可能会对设备的防尘防水功能造成影响，这与当前智能手机的设计理念不符，同时也可能会影响官方售后服务。
虽然苹果迟迟未能推出折叠屏iPhone，但其实内部已经研发多年，只是尚未解决一些硬性问题没有量产，比如屏幕折痕、不耐摔等。不过最新专利信息显示，苹果已经找到了提升屏幕耐摔性的方法。种种迹象都表明，苹果折叠屏技术储备正在趋于完善，在折叠屏iPhone问世之后或许会大幅领先友商。
小米SU7已经具备代客泊车功能，可以在停车场让车自己开到跟前吗？对于这个问题，小米汽车官方回应称：不支持。到达目标车位后，如果被占用，SU7也能自主选择旁边空余车位，并且泊入速度非常快，适合新手司机或者不想自己停车的用户。
快科技4月11日消息，在今天下午的发布会上，余承东表示:智界S7智能泊车能力行业第一。智界S7可实现泊车代驾、超窄车位和机械车位等全场景智能泊车，有位就能停。在演示画面中可以看到，智界S7在机械车位停车时相当丝滑，自动检测最优路径，丝滑入位，停车能力超越人类。泊车代驾功能还可以自动停车，而且途中会自主识别会车场景，双车博弈必要时自行倒车、前进”�
2024年4月2日，悦享控股有限公司，一家以技术驱动的新一代移动互联网基础设施与平台服务提供商今天宣布，公司自主研发的《一种NFT交易方法及系统》获得国家知识产权局颁发的发明专利证书。该发明解决了数字藏品交易过程中的交易安全问题和未对数字藏品的内容保护的缺陷，实现对交易的安全保护与对数字藏品的内容保护，安全实现了对不可替代代币的交易和转移，这代表公司在区块链技术领域的雄厚实力。悦享控股致力于以"悦享"为核心的产业生态布局，巩固和强化核心竞争力，实现长期可持续的规模化发展。
小米官方正式对外公布，SU7系列汽车将于3月28日晚7点揭开神秘面纱。这款新车的一大亮点在于全系标配了智能辅助驾驶系统，包括XiaomiPilotPro和XiaomiPilotMax两个版本，展现了小米在智能驾驶领域的强大实力。值得一提的是，SU7系列汽车不仅全系标配了高速领航功能具备一键代客泊车和智能泊车辅助等高阶智能驾驶功能，确保驾驶者在全国范围内的行驶都能得到智能化的辅助。
小米SU7Max和阿维塔12分别代表目前小米和华为智驾的尖端技术。那么这两款车在断头路自动泊车方面，谁更胜一筹呢？综合测试结果来看，小米SU7Max在这次自动泊车能力的对比中展现了较高的智能化水平，阿维塔12的表现可能受到了其较大车身尺寸的影响。
在今天的小米汽车发布会上，雷军介绍小米SU7时表示，小米SU7的智能泊车辅助完成率超过95%，稳居行业第一。SU7的智能泊车辅助支持超过200种车位，完成率超过95%居行业第一。这两者都是NVIDIADRIVEOrin算力平台、均为11个摄像头的视觉方案，全部采用变焦BEV感知技术和端到端大模型，并且全部能够支持体验领先的智能辅助驾驶功能。
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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