业界资讯

6月6日消息，中国工程院院士孙逢春近日在宇通集团商用车技术品牌全球发布会上宣布，截至6月4日，中国的新能源汽车保有量已经突破1500万辆，这一数字超过了一年前的1310万辆。据小编了解，这意味着在短短不到一年的时间里，中国的新能源汽车保有量增加了近500万辆，平均每月增加超过40万辆。孙逢春指出，新能源汽车作为产业发展的中坚力量，在国家“双碳”战略目标和汽车“新四化”浪潮的推动下正逐渐崭露头角。他表示，在电动化革命中，中国汽车产业首次处于全球的前沿地位;而在智能化革命中，中国正在进入电动化和智能化深度融合

普通最小二乘法（OLS）回归是一种优化策略，旨在在线性回归模型中找到与数据点最接近的直线。OLS被广泛认为是线性回归模型中最有效的优化方法，因为它能够提供关于alpha和beta的无偏估计值。通过最小化残差平方和，OLS能够找到最优的参数值，使得回归直线与数据点的拟合度最高。这种方法不仅可以帮助我们了解自变量与因变量之间的关系，还可以进行预测和推断分析。总的来说，OLS回归是一种简单而强大的工具，可以帮助我们解释和预测OLS如何应用于线性回归线性回归是一种用于监督机器学习任务的算法。它主要应用于回归问题，

广义线性模型和logistic回归是密切相关的统计模型。广义线性模型是一个通用的框架，适用于建立各种类型的回归模型，其中包括线性回归、logistic回归、Poisson回归等。logistic回归是广义线性模型的一个特例，主要用于构建二元分类模型。通过将logistic函数应用于线性预测变量，logistic回归可以将输入值转化为一个0-1之间的概率值，用于预测某个样本属于某一类别的概率。与广义线性模型相比，logistic回归更加适用于处理二元分类问题，因为它能够提供样本属于不同类别的概率估计。广义线

京东物流最近发布了一则公告，针对“年货节”和“春节”期间的快递和快运服务，他们决定在原合同约定的价格基础上额外收取高峰期资源调节费用。针对散单客户，在2024年1月17日-2024年2月17日期间，京东物流将对快运业务对不同线路加收0.3-0.6元/kg的高峰期资源调节费；在2024年2月10日-2024年2月17日期间，将对快递产品加收5元/票的高峰期资源调节费。本站附公告全文如下：尊敬的客户：您好！为了满足您在“年货节”和“春节”期间的快递服务需求，考虑到高峰期交通和资源调度的影响，我们会在原合同约定

6月3日消息，英国造车新势力AtlasE-Mobility近日宣布，他们计划在非洲本土推出一款全新的纯电动汽车。该公司希望通过结合英国汽车行业的专业知识和摩洛哥的创造性设计以及成熟的产能，打造出技术先进、价格亲民的电动汽车。这款车型的设计灵感来源于摩洛哥的传统风格，AtlasE-Mobility希望能够在欧洲、中东和非洲市场上吸引更多消费者。据小编了解，AtlasE-Mobility的首款电动车将主要面向中产阶级消费群体销售，这也意味着他们将直接面对来自宝马iX1、奔驰EQA以及特斯拉ModelY等车型的

归纳偏差是机器学习算法在学习过程中对特定解决方案的偏好或倾向。它在算法系统架构中扮演着关键的角色。归纳偏差的作用是帮助算法在面对有限数据和不确定性时，能够做出合理的预测和泛化。通过归纳偏差，算法可以根据已有的经验和知识，对输入数据进行筛选和加权，以选择出最有可能的解决方案。这样的偏好可以是基于先验知识、经验规则或者特定的假设。归纳偏差的选择对于算法的性能和效果至关重要，因为它会直接影响到算法归纳偏差的两种主要类型：偏好偏差（BiasforPreference）：算法对一组假设或解决方案有明显的偏好。例如，

本站1月24日消息，B站今日宣布与全球最大规模的手办模型展WonderFestival（以下简称“WF”）主办方、日本知名玩具制造商海洋堂达成合作，获得WF中国大陆地区独家主办权。B站表示，自1984年以来，WF一直深受全球手办模型爱好者欢迎。2018年首次走出日本来到上海，就开创了国内同类展销会首届观众数之最。从2024年起，B站将在中国大陆地区举办WF线下展会活动。B站会员购事业部总经理张可帅表示，B站将充分发挥自身优势，全面创新升级WF，以提供更好的展示平台和参展体验，满足品牌和创作者的需求。宮脇修

大型语言模型是指参数超过一亿的自然语言处理模型。由于其庞大的规模和复杂性，训练这样的模型需要大量计算资源和数据。因此，迁移学习成为训练大型语言模型的重要方法，通过利用已有的模型和数据，可以加速训练过程，同时提升性能表现。迁移学习可以将在其他任务上训练好的模型的参数和知识迁移到目标任务上，从而减少数据需求和训练时间。这种方法在研究和工业界都得到广泛应用，为构建更强大的语言模型打下了基础。迁移学习是利用已经训练好的模型，在解决其他任务时调整其参数或部分组件的一种方法。在自然语言处理领域，迁移学习可以通过预训练

特征缩放在机器学习中扮演着重要的角色，它与局部最优之间有着密切的关系。特征缩放指的是将特征数据按比例进行调整，以使其在数值上具有相似的范围。这样做的目的是避免某些特征在模型训练中对结果产生过大的影响，从而使模型更加稳定和准确。局部最优则指的是在一个局部区域内找到的最优解，但不一定是全局最优解。在机器学习中，优化算法常常会通过迭代的方式寻找最优解。如果特征数据的范围差异较大，那么在模型训练过程中，一些特征可能会对优化算法的收敛产生较大的影响，使得算法陷入局部最优而无法找到全局最优解。为了解决这个问题，我们可

由于这几个关键优势，Transformer被广泛用于文本生成任务：注意力机制在Transformers中的作用是允许模型关注输入序列的不同部分，并权衡它们对输出预测的贡献。这使得模型能够处理更长的文本序列，并捕获远程依赖关系。并行计算：Transformer可以并行训练，这样可以加快训练过程，并可以在大量数据上进行训练。迁移学习：Transformer已经在大量文本数据上进行了预训练，因此可以使用较少的附加数据进行微调，以针对特定任务。这种方式允许利用现有知识并提高性能。高精度：Transformers在

摩托罗拉计划推出一款全新的可折叠智能手机，以延续Razr品牌的辉煌传统。据了解，这款新设备将取代Razr40Ultra，成为该系列的新旗舰。据国外科技媒体mspoweruser的报道，摩托罗拉内部代号为“MotorolaGlory”的新设备已经现身，并标有型号标签XT-2453-3。此前，摩托罗拉已经推出了两款可折叠智能手机，分别是代号为Venus的Razr40和代号为Juno的Razr40Ultra。而这款Glory设备将成为高端Juno机型的继任者，延续Razr系列的辉煌。这一消息令人期待，我们将拭目

吉布斯采样算法是一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的采样算法。它主要用于从联合分布中生成样本，特别适用于高维联合分布的采样。吉布斯采样算法的核心思想是在给定其他变量的条件下，逐一地对每个变量进行采样，以实现从联合分布中采样的目的。具体步骤如下：1.初始化所有变量的取值。2.从联合分布中选择一个变量，假设为变量A。3.给定其他所有变量的取值，根据条件分布P(A|其他变量)对变量A进行采样，更新A的取值。4.重复步骤2和3，依次对每个变量进行采样，直到所有变量的取值都被更新。5.重复步骤2到4，进行多次迭代，直到

深度学习是机器学习的一种分支，旨在模拟大脑在数据处理中的能力。它通过构建人工神经网络模型来解决问题，使机器能够在无人监督的情况下进行学习。这种方法允许机器自动提取和理解复杂的模式和特征。通过深度学习，机器可以从大量的数据中学习，并提供高度准确的预测和决策。这使得深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了巨大的成功。要理解神经网络的功能，可以考虑神经元中的脉冲传输。数据从树突末端接收后，在细胞核中被加权（乘以w），然后沿轴突传输并连接到另一个神经细胞。轴突（x's）从一个神经元输出，成为另一个

6月3日消息，最近有一些使用Windows10和Windows11的用户报告称无法通过微软账号登录MicrosoftStore。这一问题引起了用户的广泛关注，他们在尝试登录Microsoft365和MicrosoftStore时遇到了困难。尽管目前尚未找到确切的原因，但德国用户MatthiasK.表示，他接到了多位客户的反馈，但尚未能解决问题。MatthiasK.建议尝试通过运行MicrosoftStore疑难解答应用程序来解决问题，这在某些情况下可能有效。然而，目前MatthiasK.采用的解决方案是删

富士即将发布的X100VI相机将采用一块性能出众的4000万像素X-TransV传感器，并保留了备受赞誉的前代X100V同款镜头。这一消息来自于FujiRumors的最新报道。由于X100VI采用与X100V相同的镜头系统，因此广受摄影爱好者欢迎的WCL-X100和TCL-X100附加镜头也可以在新款X100VI上无缝使用。这为用户提供了更多的拍摄选择，让他们能够更好地发挥创造力和实现不同视角的拍摄效果。回顾富士的X100V相机，这款于2020年推出的微单相机以其卓越的2610万像素CMOS传感器和全新设

据国外知名科技媒体MySmartPrice的独家报道，谷歌即将推出的全新旗舰手机Pixel9Pro的高清渲染图和360度动态视频已经曝光。这些图像和视频提前揭示了Pixel9Pro备受期待的设计和尺寸细节，让用户对这款新机有了更清晰的了解。这引起了广大科技爱好者的关注，他们对Pixel9Pro的性能和功能表现充满期待。随着发布日期的临近，我们可以期待Pixel9Pro将给用户带来更强大的功能和更出色的使用体验。根据我了解，Pixel9Pro将使用一块6.5英寸的平面屏幕，稍微小于Pixel8Pro的6.7

6月16日消息，智能家居产品华为智能门锁系列近年来受到越来越多家庭的欢迎。智能门锁为人们提供了安全、可靠、便捷的生活体验，让人们回到家后可以轻松开门，享受温馨的家庭时光。华为智能门锁Pro和华为智能门锁SE猫眼版是该系列中备受推崇的产品。近期，随着618大促的到来，许多朋友纷纷向我咨询推荐哪款智能门锁更加值得购买。作为一位即将成为华为智能门锁用户的准备者，我愿意分享一些我和我的父母在使用华为智能门锁方面的体验和心得，希望能为大家提供一些建议和攻略。选择华为智能门锁的原因之一是因为它依托华为在全场景数字生态

6月5日消息，中国智能电动车企业理想汽车的CEO李想日前回应了一位汽车博主的发问，称未来的车辆将把对大模型的支持作为一个卖点。这一回应引发了对智能驾驶和智能空间发展的关注。李想的回复是在该博主质疑未来车辆是否能够运行大模型的文章后发表的。博主指出，如今已经可以在手机上运行大模型，那么距离汽车上运行大模型应该也不远了。针对这一观点，李想表示，智能驾驶和智能空间已经进入大模型时代，因此大模型的研发和训练成为智能电动车企业的必要能力。他认为，如果企业停留在电动车的时代而没有大模型的支持，将无法跟上行业的发展步伐

本站1月23日消息，腾讯旗下游戏开发商RiotGames今日发布新闻稿，称其计划裁员530人，约占员工总数的11%。拳头表示，将对被裁员工提供至少6个月的工资补偿（老员工将获得额外补偿），并提供相当于每人2023年度绩效奖金(APB)目标100%的现金奖励（即使是刚入职的员工）。此外，其他福利还包括：在Riot提供医疗保险的地区，离职员工可以在最后一天继续享受公司提供的医疗保险。此外，拳头还会提供额外的补助，用于支付他们的健康福利，包括医疗、牙科和视觉保险。补助金额会根据离职补偿金的时长计算，并向上取整到

1月24日举办的2024哪吒汽车价值链大会上，哪吒汽车与禾赛科技宣布了进一步深化合作。据了解，哪吒汽车即将推出的新车型将搭载禾赛科技的128线超高清激光雷达AT128。这次合作旨在研发一款名为NETAPILOT的高阶智驾系统，该系统将覆盖出行全场景，为用户提供更智能、便捷的驾驶体验。预计新车将于2024年正式上市。禾赛科技官方网站公布的信息显示，AT128是一款主打雷达产品，具备卓越性能。据称，在10%反射率条件下，它能够探测距离达到最远200米，并且具有无拼接的120度超宽视场角。此外，该产品的全局分辨

上汽通用五菱品牌事业部副总经理周钘（读音：xíng）在最新的发文中暗示，宝骏新车将采用大疆智驾技术和鸿蒙座舱系统，但具体车型尚未公布。本站注意到，去年5月上市的宝骏悦也智尊版车型便搭载了五菱与大疆车载共同打造的“灵犀智驾系统”，号称可以实现L2级辅助驾驶和智能泊车，支持语音控制行车/泊车开启及关闭、智能巡航辅助、车道保持辅助、智能变道辅助、智能避让、手机App泊车等功能，该车售价为8.98万元。工信部第379批《道路机动车辆生产企业及产品公告》公示中，宝骏悦也PLUS新产品入选。▲宝骏悦也PLUS申报图（

残差模块是深度学习中常用的技巧，用于解决梯度消失和梯度爆炸问题，并提高模型的精度和稳定性。它的核心是残差连接，即将输入数据与输出数据相加，构成跨层连接，使模型更容易学习到残差信息。误差指的是残差连接处的误差。在下文中，将详细介绍这一概念。在深度学习中，误差通常是指训练数据的预测值与真实值之间的差异，也被称为损失。在残差模块中，误差的计算方式与普通神经网络模型有所不同，包括以下两个方面：1.残差计算误差残差模块中的残差连接通过将输入数据与输出数据相加，实现了跨层连接。在残差连接处，我们需要计算残差，即输入数

径向基函数神经网络（RBF神经网络）和BP神经网络是两种常见的神经网络模型，它们在工作方式和应用领域上有所不同。RBF神经网络主要通过径向基函数来进行数据映射和分类，适用于非线性问题。而BP神经网络则通过反向传播算法进行训练和学习，适用于回归和分类问题。这两种网络模型各有优势，可以根据具体问题的需求选择合适的模型。一、神经元结构不同在BP神经网络中，神经元结构通常由输入层、隐含层和输出层组成。输入层负责接收原始数据，隐含层则用于进行特征提取，而输出层则利用提取的特征进行分类或回归预测。每个神经元都包含一个