站长之家(ChinaZ.com) 1月18日 消息：今天，小米集团发布公告表示，将于 2019 年 1 月 17 日，小米于公开市场购回 614 万股B类股份，平均价为每股B类股份9. 7625 港元，总金额约为 5994 万港元，这也是小米上市后的首次回购。近段时间，小米集团股价下跌挺多，回购目的可能是稳定股价。
公告还表示，小米董事会认为，于现况下进行股份购回可展示小米公司对自身业务展望及前景充满信心，且最终会为公司带来裨益及为股东创造价值，公司现有财务资源足以支持股份购回同时维持稳健的财务状况。
在互联网商业模式及公司“智能手机+AIoT双引擎”策略的推动下，公司以股份回购表达对现时及长期业务前景充满信心。公司将继续提供“感动人心，价格厚道”的产品，相信该价值定位在现时市场状况下会更具竞争力。
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媒体报道称，日产汽车公布了最新的产销数据。在国内市场，日产中国3月份的汽车产量为57522辆，同比减少39.7%，销量为59914辆，同比增长10.0%。需要注意的是，日产的销量支柱车型日产轩逸受到了比亚迪秦PLUSDM-i荣耀版的竞争，其2月份销量仅为19878辆，罕见地跌破了2万大关。
小米汽车正式踏入交付阶段，这一时刻标志着雷军三年前许下的承诺如今已化为现实。首批小米SU7车主将欣喜地接收他们心仪已久的新车，成为这款备受瞩目的车型的先锋用户。这一决策却凸显了小米对于品质与用户体验的执着追求，以及对于未来市场的长远布局。
雷军今晚终于公布了小米SU7的价格。首发共三款车型，售价21.59万-29.99万元。小米SU7全系拥有跑车、时尚、豪华、经典四种色系，首发9款配色，具体如下：跑车色系：海湾蓝、熔岩橙时尚色系：雅灰、流星蓝、霞光紫豪华色系：橄榄绿、寒武岩灰经典色系：珍珠白、钻石黑提供了4款配色可选，分别是银河灰、暮光红、迷雾紫色、和曜石黑，灵感均取自大自然，与外观配色搭配和实现36种组合。
昨晚小米SU7终于正式发布，起售价21.59万元，上市仅27分钟，大定50000台。网友惊讶的发现，21.59万元的标准版，减去大定赠送的冰箱、豪华音箱、真皮座椅三大件1.6万元，恰好19.99万元。在小米SU7发布会上，雷军表示不少友商说大定赠送xx万的权益，其实没啥真正值钱的东西。
4月6日是小米公司生日，此后，小米就将这一天定义为米粉节”。进入4月，2024年的米粉节”正式拉开帷幕，小米官方将开启线上促销活动。小米CEO雷军表示，全等深微曲屏用了2年预研，投入18倍研发费用，专利申请超过130项，其中已授权超60项。
近期，网传小鹏P7优惠近10万元，起售价降至14.09万元。宣传海报显示，小鹏P7性价比之王重现江湖，官方指导价23.99万元，叠加限时优惠84000元、深圳区补5000元、置换补贴10000元后，综合优惠价仅为14.09万元，购车合计补贴优惠达9.9万元。小鹏P7作为与Model3对标的中级纯电轿车，在舒适配置、智能体验以及动力续航部分，与Model3相比都有明显优势；今，2023款的586E版本，优惠补贴后的价格仅为14.09万元，性价比优势极大。
年轻人奶茶上瘾，市场规模在2023年同比上涨了44.3%。在当前竞争激烈的茶饮赛道上，众多茶饮品牌各显神通，通过联名款、节日营销、季节限定等方式打开销路，提高品牌声量。可以预见，2024年茶饮市场的“战事”又将升级。这不，被很多网友戏称为“上海嫂子”的沪上阿姨最近又有新动作，为了在存量里找增量，在白热化的竞争力冲出一条路，“沪上阿姨鲜果茶”在抖音开�
邓某某在路上行走时突然被一只从高空飞落的公鸡砸伤。邓某某发现公鸡的饲养人黄某未采取必要的安全措施，导致公鸡飞出阳台撞伤他人，因此要求黄某承担责任并赔偿损失。根据法院的判决，公鸡伤害他人的责任应由公鸡的饲养人承担，并需要对受害者进行赔偿。
小米汽车终于发布，价格也揭晓了，觉得贵吗？根据官方公布的信息，小米SU7有三款车型：小米SU7后驱长续航智驾版、小米SU7Pro后驱超长续航高阶智驾版和小米SU7Max双电机四驱超长续航高阶智驾版。小米原来计划定价23.9万元起，最后开会决定就是要比特斯拉Model3便宜3万，给出诚意；顶配原先计划定价是35万，后来定到29.9万也是吐血的。
今晚小米电视SMiniLED系列电视发布，号称MiniLED电视普及风暴。小米电视SMiniLED系列推出了55英寸、65英寸、75英寸和85英寸四种尺寸，价格分别定为2799元、3499元、4599元以及5999元。这款小米电视SMiniLED系列的发布，无疑将为消费者带来更高品质的观影体验，同时也推动了MiniLED电视的普及。
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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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