深度强化学习
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【财报深度解读】马斯克膨胀的Cybercab梦,追不上默默无闻的百度?
作 者 | 梦萧了解更多金融信息 | BT财经数据通正文共计4499字,预计阅读时长12分钟 “ 马斯克搞定了星舰回收,却搞砸了无人驾驶发布会。 ”&
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【财报深度解读】半年研发砸202亿,谁说比亚迪靠“人海战术”?
作 者 | 梦萧了解更多金融信息 | BT财经数据通正文共计4081字,预计阅读时长11分钟 “车市素来有“金九银十”的说法,而今年的“金九银十”成为车企打响销量决战的舞台
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【财报深度解读】小米汽车销量反超小鹏,何小鹏还能和雷军“两小无猜”吗?
作 者 | 梦萧 了解更多金融信息 | BT财经数据通正文共计3875字,预计阅读时长10分钟 “雷军到访小鹏汽车广州总部,何小鹏打出了“两小无猜”的标语
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中国汽车出海东盟:学习日本,决战日本
导语 Introduction 真正的汽车强国,一定是海外销量明显高于国内销量。 作者丨杜余鑫 责编丨杜余鑫 编辑丨何增荣 汽车出口、关税交火成为当前汽车行业和产业热门的话题
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【深度】中国新能源汽车快速发展 充电模块市场前景广阔
充电模块是随着新能源汽车以及充电桩行业发展起来的新兴行业,中国新能源汽车产业的进步有效推动了充电模块行业发展。 充电模块是一种用于充电的电子模块,指可以直接焊装在印刷电路板上的、以模块方式体现的电源供应器,主要由电源管理电路、充电控制电路和充电保护电路等部分组成
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深度|造车10年,贾跃亭欲当“网红”赚钱“抢救”FF,他在效仿谁?
远在大洋彼岸的贾跃亭,又有新动作了。5月7日,法拉第未来Faraday Future(简称“FF”)创始人贾跃亭,在其社交平台上发布视频,称为救FF做了几个决定,包括将向公司提议出任联席CEO,以及将通过个人IP商业化,尽量尽快赚些钱,部分还债,部分救公司用来补贴造车
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学习雷军,余承东功成身退,ALL IN 汽车?
近日,有媒体报道称,余承东担任华为终端BG董事长,而原华为终端BG首席运营官何刚接任华为终端BG CEO。原本终端BG是没有董事长这个职位的,这次算是特意为余承东设立的。 终端BG,是指包括手机、笔记本电脑、智慧屏等这些面向终端产品用户和生态伙伴的端到端业务组织
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学习雷军营销、喜提50亿投资,销量疲软的哪吒汽车正艰难自救
作者:龚进辉 昨晚,哪吒汽车(以下简称“哪吒”)正式发布哪吒L,新车定位为面向年轻小家庭的增程SUV,共有四款版本,包括220闪充版、310闪充版、310闪充Pro和310闪充红衣版,售价为12.99-15.99万元
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哪吒销量明显下滑,向小米学习能翻盘吗?
导语 | Lead 近日,造车新势力接连公布3月销量数据,虽然整体市场欣欣向荣,“蔚小理”稳定发挥、零跑汽车异军突起,但是哪吒汽车举步维艰,全系车辆交付达8317台,同比下降17.55%
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雷军能否深度搅局汽车业?
《港湾商业观察》李镭 稍改于狄更斯那句著名的“这是一个最好的时代,这也是一个异常残酷的时代”来看待今天的新能源汽车竞争惨状,似乎很贴切。 在2024年行业大打价格战的当下,雷军携小米第一款新车SU7终于参战其中
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问界大卖,赛力斯巨亏,深度绑定华为真的有未来吗?
1月24日,赛力斯预亏公告一出,“华为赔本赚吆喝”,“越卖越亏”的声音马上就热闹起来了。预计2023年度实现营业收入355亿元—365亿元,同比上升4.09%到 7.02%;预计2023年实现归属于母
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从学习小米到学习比亚迪,零跑何时能领跑?
文/天玑 2015年,朱江明与友人在西班牙旅游时,无意间看到一个西班牙高端社区里停着好几辆雷诺电动小车。他意识到国内对这种电动汽车应该有很大的需求,而大华股份在电子设备领域积累的技术可以复用到汽车上,朱江明就萌生了创业的念头
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深度绑定的汽车经销商,2023与2024的痛苦挣扎!
我国车市发展愈加成熟,国内汽车行业已从卖方市场向买方市场加速演变。作为整个汽车消费产业链下游的汽车经销商也面临着更大的竞争压力。2023年中国车市的关键词之一就是降价,车企官方在降价,经销商终端也在降价
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对话特斯拉北美车主:FSD什么水平?深度用户解密V11
作者|Amy编辑|德新近期中国四部委联合印发通知,部署开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作,要求具备量产条件L3、L4 级别智能网联车在限定区域内开展上路试点,并且首次明确事故责任判定。通知下发后,市场传闻:特斯拉FSD进入国内有望进入倒计时
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深度合作上汽仅是“第一步”,奥迪新能源攻势还要从中国打响
7月26日晚,大众与小鹏用一场新旧造车势力的“联姻”,引发了汽车圈的新“地震”。与此同时,奥迪与上汽集团进行深化合作的消息也随之公布,从另一个角度也为此前奥迪欲购买中国电动车平台授权的传闻,给予了最终的回答
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自动驾驶降本增效为行业发展趋势,智能座舱具备深度演绎潜力
随着自动驾驶等级的提升,在传感方面,摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器的数量需要不断增加,并且计算平台的算力要求逐步提升,软件成本的占比将不断提升。 根据安波福统计,随着智能驾驶系统的不断升级
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