站长之家（ChinaZ.com）11月2日消息:蔚来汽车公告，10月交付量为10059辆，同比增长174.3%;今年累计交付了92，493辆汽车，同比增长32.0%。截至2022年10月31日，蔚来汽车累计交付量达到259，563辆。
目前智能电动轿跑蔚来ET5已开启交付。ET5为蔚来旗下第二款轿车，搭载蔚来新一代电驱系统，搭载75kWh标准续航电池包，CLTC续航里程为500-550km，搭载100kWh长续航电池包时续航里程为640-700km。
在智能化方面，蔚来ET5搭载33个高性能感知硬件，包括1颗超远距高精度激光雷达、7颗800万像素高清摄像头、4颗300万像素高感光环视专用摄像头、5颗毫米波雷达等，标配19项辅助驾驶功能。
此外，蔚来ET7已经于10月在挪威、德国等欧洲五国市场开启交付。
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据小鹏汽车官方数据，3月份其交付9026辆新车，相比于去年同期增加了29%，环比2月份成绩更是猛涨了99%，今年第一季度，小鹏汽车累计交付新车共21821辆，同比增长20%3月份交付的9000辆台新车里，X9为3946辆，任谁也没想到，一款起售价30多万的纯电MPV，竟然成了小鹏的销量担当，占比高达43%这款车上市三月累计交付近八千辆。值得一提的是，日前，小鹏P7i702Max鹏翼版正式发布，并推出两款限定专属色，限时优惠4万元，售价仅为24.99万元。4月份小鹏汽车还将官宣推出全新子品牌，首车定位于15万级的纯电轿车，并且具备小鹏引以为傲的XNGP高阶智驾能力，首车预计北京车展期间发布。
今日，雷军在北京车展发布会上宣布，小米SU7已经锁单75723台，有许多网友关心，现在下定SU7会不会等待太久？小米汽车在小米SU7答网友问”中表示，将在6月达成月交付10000台，并持续提升交付速度，恳请大家能给我们一些时间和耐心，我们有信心小米SU7这样的好产品，一定值得您的等待。此前雷军还在小米投资者大会上透露，小米SU72024年交付目标是超过10万辆。
鸿蒙智行今日公布了问界品牌3月份的销量数据，令人瞩目的是，全系车型共交付新车31727辆。从车型分布来看，问界新M7在3月份的交付量达到了24598辆，成功夺得了中国新势力车型销量冠军的宝座。这一升级使得问界车型实现了全国都能开、越开越好开的智能驾驶体验，进一步提升了消费者的驾驶乐趣和用车便利性。
4月24日19:00，iQOOZ9系列新品发布会正式开始。此次iQOOZ9系列一共包含了三款手机：iQOOZ9x、iQOOZ9以及iQOOZ9Turbo。它不仅有着旗舰级的设计和规格，甚至还敢有超越旗舰的超狠配置。
雷军在2024年中关村论坛年会开幕式暨全体会议上透露了小米汽车今年的目标。自发布以来，小米汽车已锁定约75600辆订单，其中已交付5700辆车。相信小米汽车在北京崛起后，将对北京乃至整个京津冀地区的汽车产业都产生积极的拉动效应。
知乎发布了其2023年第四季度及全年财报业绩，展现出了稳健的发展态势。在第四季度，知乎实现总收入11.38亿元，同比增长2.2%，显示出公司业务的持续增长势头。公司也将积极拓展新的业务领域，寻求更多的增长点，为用户和利益相关方创造更多价值。
小米集团总裁卢伟冰今日在其微博发文中披露了关于小米汽车SU7的重要消息。根据卢伟冰的分享，小米集团创办人、董事长兼CEO雷军在近期的小米投资者大会上透露，截至4月20日，小米SU7的锁单量已经突破了令人瞩目的7万台大关。未来随着产能和交付速度的提升以及市场竞争的加剧，相信小米汽车将在市场上取得更加出色的表现。
近年来，智能穿戴设备在全球范围内持续受到热捧，其需求呈现出不断增长的趋势。3月27日，京东与小米宣布达成新的战略合作，双方将在营销推广、新品首发、资源支持三大核心板块展开深度合作，2024年小米智能穿戴设备（智能手表、智能手环）京东年销量目标剑指300万台，其中智能手表实现销量同比增长150%，共同推动智能穿戴品类快速发展。当前，随着底层硬件创新逐步
3月26日，商汤集团正式公布了其截至2023年12月31日的全年业绩报告。在过去的一年里，商汤集团对自身的业务布局进行了清晰定位，确立了生成式AI、传统AI和智能汽车三大核心板块。这一成绩的取得，得益于各行各业对大模型的训练和推理的广泛需求，预示着中国硬科技投资的新周期正式开启。
快科技4月23日消息，今天小米召开了小米投资者大会，雷军在会上透露，截止到4月20号，小米SU7锁单量已经超过7万台。雷军还宣布，小米SU7 2024年交付目标是超过10万辆。据悉，小米内部在SU7上市前也没预料到会这么火，目前官方已经紧急提升产能，日产增加到400辆以上，全年产能需求提升至12万辆。雷军在最新一期抖音视频中表示，最近订单多得不得了，所有同事都在加班加�
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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