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金流明集团于2025年5-6月开展质量管理体系培训,通过理论讲解+案例分析+视频教学的方式,强化全员质量意识。培训旨在打破"质量只是品管部门的事"的认知壁垒,推动从经验管理转向流程管理,减少人为失误。集团以ISO9001认证为新起点,将技术应用与体系优化同步,使质量管理体系转化为生产力助推器,实现从"质量达标"到"质效跃升"的跨越。未来将持续完善质量管理机制,通过定期培训巩固全员质量意识,以标准化建设提升产品品质,在激烈市场竞争中树立质量标杆。
6月22日,企知道与宁波立明集团签署战略合作协议,双方将联合推广"科创空间"与"商贸空间"产品,助力浙闽企业突破创新瓶颈。此次合作是企知道在东南地区的重要布局。立明集团总部位于宁波,在浙闽两省制造业重镇设有分公司,拥有700人专业团队,累计培育高新技术企业5000多家。企知道依托380亿科创大数据与AI技术,打造智能化平台,为企业提供创新赋能。双方将通过"AI+全球科创资源+本地化服务"新模式,为东南沿海经济高质量发展注入新动力。
小米SU7 Ultra在纽北赛道以7分04.95秒成绩打破量产电动车圈速纪录,超越Rimac Nevera成为新晋冠军。英国权威汽车节目《Top Gear》报道称,小米首次尝试便创下这一佳绩。此前保时捷和特斯拉长期垄断该榜单,这是中国汽车品牌首次登顶。雷军发文表示对获得国际认可感到非常开心。该车今年早些时候就因性能强劲获得"大胆"徽章认证。《Top Gear》作为BBC旗下知名汽车节目,以其专业测评和大胆挑战闻名全球。
朱雀玄武敕令在个人社交账号上发布消息,称他成功改名为周景明。 据当事人介绍,这个新名字的寓意是,周是跟他妈妈姓,然后景明两个字出自成语春和景明,有春气和煦,景物明丽的意思;景明两个字也出自范仲淹《岳阳楼记》至若春和景明,波澜不惊”,描绘春日和煦、万物清明的景象,寓意生活安宁顺遂、内心平和开阔。
快科技6月14日消息,近日,小米SU7 Ultra量产车型首次征战纽北,斩获7分04 秒957的史上最佳成绩,成为纽北史上最速量产电动车。央视新闻点赞了小米SU7 Ultra量产版的纽北征战视频,表示中国汽车崛起离不开真功夫和硬实力。这是中国汽车品牌首次上榜即夺得电动车类别冠军。新华社也称赞道:这是中国汽车品牌首次上榜即夺得电动车类别冠军,充分体现中国汽车工业技术硬实力。今天下午,雷军转发道:小米SU7 Ultra 这次纽北破记录,只是开始。我相信,更多的中国车企会加入拼创新的赛道,在核心技术攻坚中竞速突破。”雷军还表示,高性能的背
7家国产大模型参加2025年辽宁高考模拟测试,结果显示:腾讯元宝在文科考试中以667.5分夺冠,接近清北录取线;豆包、讯飞星火分别以655分和652分紧随其后,均达985高校水平。理科方面,豆包以635分领先,元宝和Kimi分别获得632.5分和629分。测试发现大模型在文科表现优于理科,尤其在语文作文和数学解题能力突出,元宝数学获得149分高分。但在理科综合科目存在短板,物理化学的解题过程和知识点推导不够完整,图像符号理解不足。相比去年,今年大模型整体能力显著提升,已从"文科一本、理科二本"水平进步到冲击顶尖高校的水平,展现了国产AI的快速发展。
今日,小米CEO雷军宣布,小米SU7 Ultra量产版首次征战纽北,刷新德国纽北赛道量产电动车圈速纪录,跑出7分04秒957的成绩,成为纽北史上最速量产电动车。 目前,纽北赛道官网榜单已更新小米SU7 Ultra成绩。 小米SU7 Ultra不仅打破了被保时捷和特斯拉近5年多在纽北榜单上双雄割据的格局,还一举超越HyperCar级别的Rimac,成为纽北史上最速量产电动车。
今日,小米CEO雷军宣布,小米SU7 Ultra量产版首次征战纽北,刷新德国纽北赛道量产电动车圈速纪录,跑出7分04秒957的成绩,成为纽北史上最速量产电动车。 为了打消外界的质疑,现在小米汽车官方公布了一刀未剪纽北赛道官方认证视频,并欢迎用户前往观看,感受下第一视角打破记录的全过程。 有网友看完后感慨称,这次挑战纽北的量产版应该就是带碳纤维前盖的竞速套装S
今日,小米公司CEO雷军正式宣布,小米SU7Ultra量产版在德国纽北赛道上创造了新的历史,以7分04秒957的成绩刷新了量产电动车的圈速纪录,成为纽北赛道上迄今为止最快的量产电动车。 雷军在发布会上表示,这一纪录的取得是小米汽车团队不懈努力的结果,同时他也相信,在不久的将来,这一纪录还将被进一步刷新。他强调,小米汽车将在纽北赛道长期驻扎,与全球顶尖的汽�
文章探讨了全球化背景下跨语言沟通面临的"鸡尾酒会问题"——在嘈杂环境中精准捕捉目标语音的难题。讯飞双屏翻译机2.0通过硬件创新(五麦克风星型阵列)和算法突破(注意力机制模拟人类听觉系统),实现了复杂场景下的语音降噪和定向拾取。该技术突破使翻译设备从"被动接收"进化为"智能倾听",能够主动理解声学环境并做出决策,真正解决了用户在展会、工厂等嘈杂场景中的核心痛点。这不仅标志着翻译技术的进步,更预示着人机协同感知时代的到来——让每个声音都被精准听见,每次沟通都充满效率与温度。