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- 法拉电子2024营收47.72亿，内销猛增26.89%
- 3月21日，法拉电子发布2024年度业绩报告称，该年度实现营业收入47.72亿元，同比增长22.99%，其中内销收入36.43亿元，同比增长26.89%，出口收入10.05亿元，同比增长8.09%。年内实现归属于母公司所有者的净利润10.39亿元，同比增长1.48%，扣除非经常性损益后的净利润为10.24亿元，比上年同期上升2.49%。重要子公司中，上海鹭海电子有限公司、沭阳美星照明科技有限公司均为上海美星电子有限公司投资设立的全资子公司，沭阳星荣智造机电设备有限公司为上海美星电子有限公司设立的控股子公司
- 科技周边 · 人工智能 | 10个月前 | 净利润 营业收入 法拉电子 内销 电子元件制造 467浏览 收藏
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- 工信部发文：禁止“智驾”等宣传用词
- 4月16日，工信部发布了《装备工业一司召开智能网联汽车产品准入及软件在线升级管理工作推进会》的公告。公告指出，部装备工业发展中心以及主要汽车生产企业的近60名代表参加了此次会议。会议强调，汽车生产企业必须深入理解《关于进一步加强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理的通知》的要求，积极进行组合驾驶辅助测试验证，明确系统功能边界和安全响应措施，避免夸大或虚假宣传，认真履行告知义务，全面承担起生产一致性和质量安全的主体责任，以此提升智能网联汽车的安全水平。据悉，推进会邀请了19家汽车企业及1家顶级供应商
- 科技周边 · 人工智能 | 9个月前 | 自动驾驶 辅助驾驶 智能网联汽车 工信部 虚假宣传 467浏览 收藏
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- Q1印度智能手机销量榜：vivo、三星、小米霸榜前三
- 4月21日，市场研究机构Canalys发布报告指出，2025年第一季度，印度智能手机的出货量同比下降了8%，总量达到3240万部。这主要是由于持续疲软的市场需求和2024年底的高库存水平所导致。高库存严重影响了新产品的发布时间表，迫使厂商重新调整其渠道策略。在厂商排名方面，vivo凭借700万部的出货量和22%的市场份额继续领跑市场，进一步扩大了其领先地位。三星的出货量为510万部，而小米则以400万部的出货量和12%的市场份额位居第三。OPPO（不包括一加）出货390万部，realme的出货量为350万
- 科技周边 · 人工智能 | 9个月前 | 三星 vivo 小米 出货量 印度智能手机市场 467浏览 收藏
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- 商络电子2024年营收65.46亿，净利润暴涨108.28%
- 4月20日，商络电子发布了2024年度的业绩报告。报告显示，公司全年的营业总收入达到了65.46亿元，同比增长了28.27%；归属于上市公司股东的净利润为7079.88万元，同比大幅增长了108.28%；扣除非经常性损益后的净利润为6374.27万元，同比增长了130.54%。然而，经营活动产生的现金流量净额为-9.51亿元，同比下降了573.19%。在报告期内，公司通过深入行业拓展客户和提升效率，子公司也推动了业绩的高增长。公司凭借精准的战略深耕热门行业，实现了近30%的销售业绩同比增长，其中汽车行业的
- 科技周边 · 人工智能 | 9个月前 | 汽车行业 技术创新 商络电子 业绩增长 客户拓展 467浏览 收藏
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- 3月新能源车销量达123.7万辆，同比增40.1%
- 4月17日，中汽协发布了3月份新能源汽车的产销数据。数据显示，3月份新能源汽车的产量和销量分别达到了127.7万辆和123.7万辆，较去年同期分别增长了47.9%和40.1%。而在今年前三个月，新能源汽车的总产量和总销量分别为318.2万辆和307.5万辆，同比增长分别为50.4%和47.1%。从市场结构来看，3月份国内新能源汽车的销量为107.9万辆，较上月增长41.9%，较去年同期增长42.3%。今年前三个月，国内新能源汽车的总销量为263.3万辆，同比增长47.6%。在出口方面，3月份新能源汽车的出
- 科技周边 · 人工智能 | 9个月前 | 新能源汽车 销量 产量 出口 国内市场 467浏览 收藏
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- 东风日产高管：22年勇敢迎接挑战，不躺赢
- 4月27日晚，东风日产旗下首款基于“天演架构”的新能源战略车型——东风日产N7正式发布，定位为“适享中高级纯电轿车”。在汽车行业新能源变革的浪潮中，东风日产副总经理周锋在发布会上强调，22年来，东风日产始终保持迎接挑战的勇气，从未“躺赢”。周锋进一步指出，东风日产致力于打造20万元以内的“最懂家”的纯电轿车，并在三个关键领域取得了行业领先地位：一是坚持合资品质的高标准；二是智能化水平达到行业前列；三是舒适性表现超越BBA。据悉，东风日产N7采用极简主义设计理念，车身线条流畅而优雅，整体姿态符合0.618黄
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- AI证件照如何避免看起来太假的技巧
- 要让AI生成的证件照看起来不那么假，需要在生成和后期处理上多下功夫：1.选择高质量的AI模型，如StyleGAN和DALL-E2；2.调整生成参数，如锐度和饱和度，并加入随机噪声；3.后期处理时使用图像编辑软件调整亮度和对比度，并加入轻微模糊效果；4.背景处理时添加真实背景元素；5.手动修复面部特征的细微缺陷。通过这些方法，可以让AI生成的图像更加接近真实，减少“假”的感觉。
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- 注册资本1000万！利和兴新成立智算科技公司
- 企查查的数据显示，近期，深圳市利和远图智算科技有限公司正式成立，公司注册资金为1000万元人民币。该企业的业务范围涵盖了人工智能相关的多项核心领域，如人工智能公共服务平台的技术咨询服务、应用软件的开发以及基础资源和技术平台的构建等。从股权结构来看，这家新公司是由利和兴与其他投资方共同出资设立的。利和兴是主要的发起者之一，其传统业务集中在自动化和智能化设备的设计与制造上，服务对象主要是通信技术和智能终端领域的客户。这次成立的新公司将重点发展人工智能产业，致力于为不同行业提供AI技术咨询、软件解决方案以及底层
- 科技周边 · 人工智能 | 8个月前 | 人工智能 智能制造 利和兴 技术服务 智算科技 467浏览 收藏
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- 文心一言表格复制不过来？手把手教学轻松解决
- 文心一言生成的表格可以通过以下步骤复制：1.右键点击表格，选择“复制”或使用快捷键Ctrl+C。2.在其他文档或软件中使用Ctrl+V粘贴。复制时可能遇到格式丢失或数据不完整的问题，可通过查看源代码并复制HTML代码来解决。
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- 各国证件照AI生成保姆级参数设置教程
- 生成不同国家证件照的AI系统需要考虑技术实现、文化差异和法规要求。1)设置背景颜色，如美国为白色，日本为浅蓝色，德国为浅灰色。2)调整面部表情，美国和英国要求自然表情，法国允许轻微微笑。3)设定头部姿势，中国要求正对镜头，印度允许轻微侧脸。通过灵活的参数设置和不断优化，可以生成符合各国标准的高质量证件照。
- 科技周边 · 人工智能 | 7个月前 | 467浏览 收藏
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- 笔尖AI对话记忆使用技巧分享
- 笔尖AI的“对话记忆”功能通过引导和迭代帮助AI理解上下文并锁定重点，核心方法包括：1.明确初始指令，清晰表达目标；2.持续关联上下文，保持话题连贯；3.及时追加或修正指令，确保内容贴合需求；4.合理使用否定指令，规避不必要内容；5.阶段性总结确认，检验是否偏离主题。AI依靠NLP模型提取关键词、分析语义关系、处理指代及维护对话状态来理解长对话，但存在记忆长度限制、理解偏差和任务切换干扰等局限，需通过控制对话长度、定期重申目标、使用清晰语言、专注单一任务等方式避免“失忆”。掌握这些技巧可有效提升AI协作效
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- 杰华特功率驱动专利获批，技术再突破
- 天眼查信息显示，杰华特微电子股份有限公司近期获得了一项名为“用于开关电路的功率器件驱动方法、驱动电路及开关电路”的专利，授权公告号为CN111585425B，授权公告日期为2025年3月14日，申请时间为2019年8月21日。该发明涉及一种应用于开关电路中的功率器件驱动方法、相应的驱动电路以及开关电路结构。该开关电路包含主开关管、同步整流管和感性元件。在开关信号指示同步整流管由导通状态切换至关断状态，同时主开关管由关断状态进入导通状态时，利用MOS管的体效应特性，将同步整流管驱动极的电压拉低至低于其阈值电
- 科技周边 · 人工智能 | 7个月前 | 杰华特 467浏览 收藏
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- 多模态AIvs传统AI，区别全解析
- 多模态AI与传统AI的区别在于信息处理方式和应用场景。1.多模态AI可同时处理多种数据类型，如文字、图像、音频和视频，而传统AI仅限于单一数据输入；2.多模态AI通过跨模态融合技术实现复杂任务，如自动驾驶整合视觉与雷达信息，而传统AI依赖特定算法适用于结构化任务；3.多模态AI应用于智能助手、医疗诊断等需多维信息分析的场景，而传统AI适合资源有限环境下的简单任务；4.多模态AI对算力和数据要求高，部署成本大，而传统AI模型小、训练快、部署容易。
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- 云豹智能多核处理器存储专利发布
- 天眼查信息显示，深圳云豹智能有限公司于2025年2月14日公开了一项名为“片上多核处理器的存储一致性验证方法、系统、存储介质及设备”的专利，专利申请公布号为CN119440920A。该发明提供了一种用于片上多核处理器的存储一致性验证的方案，包括方法、系统、存储介质及设备。其方法具体包括以下步骤：首先根据对多核处理器生成的随机测试访存激励，构建至少一个有向无环图；随后将每个有向无环图中的各层转化为可在片上多核处理器上运行的程序代码；最后在片上多核处理器中执行这些程序，并依据每层程序的执行结果来判断该多核处理
- 科技周边 · 人工智能 | 7个月前 | 云豹智能 467浏览 收藏
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- 用豆包AI实现Python自动化测试
- 使用豆包AI辅助生成Python单元测试代码能显著提升效率。其核心方法是将函数逻辑、参数类型及预期行为清晰描述给AI，它便能基于常规情况、边界值和异常输入生成对应测试用例；例如对字符串处理函数，AI可根据提供的示例代码快速构建测试场景。适用场景包括基础数据类型处理、输入输出明确的函数以及无测试覆盖的老项目；但涉及数据库、网络请求或复杂状态管理的函数仍需手动调整mock逻辑。提高生成质量的关键在于明确提示词（如指定unittest或pytest风格）、说明期望覆盖范围（如正常值、空值、非法输入）及多轮交互优
- 科技周边 · 人工智能 | 7个月前 | 467浏览 收藏
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