比亚迪携手亚洲足球小姐王霜发布品牌广告:为梦想,一路向前

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在世界杯进入半决赛的最后一天——12月15日,比亚迪发布了全新的品牌宣传片《为梦想,一路向前》:携手亚洲足球小姐王霜,通过足球与梦想的故事,向每一位勇敢前行的追梦人致敬。

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业内几乎所有人都肯定了此次合作,认为比亚迪跟王霜的合作是“天作之合”,二者不仅有着高度契合的成长经历,在面对选择和奔赴梦想的道路上,也展现出了同样的勇气与坚持。但比亚迪要的却不仅仅是两者身上的这种契合,还跟当下14亿追求梦想的中国人共情,与所有追梦者一起成长。正如宣传片最后所讲:27岁的王霜已盛满自信,27年的比亚迪还远未巅峰。至少一次,为梦想。

梦想为何总共情

这些日子以来,喜欢足球的“家伙们”,生活应该格外的精彩。尽管各种天气或者宏观环境的影响,到绿茵场上踢上一脚的机会大大减少,但丝毫不会降低人们的热情,因为有卡塔尔世界杯陪我们。

今年的世界杯,每一场对决都充满看点:我们关注着梅西和C罗的世界杯告别会、关注上届冠军是如何被意外出局,关注欧洲球队如何垄断四强,关注亚洲之星——日本队如何闪耀全场。这是因为我们总能跟某些人、某些球队产生共情。

不说世界杯,我们民族还有“中国梦”——实现中华民族伟大复兴。我们每个人也有各自的梦想。

人有梦想的时候是幸福的,但追梦的过程却是痛苦的。中国历代都有表达这种痛苦的经典,其中最具代表的就是“宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来”。

所以当人站在梦想的起点时,内心深处总有闪烁的微光;但当踏出追梦的第一步时,却需要勇气,因为它关系着你如何向前、向远、向高处;当真正开始时才发现,追梦这条路举步维艰。如果还要不回头地走下去,就必须去坚持,去重新铸造心中的信念,在孤独中等待,行百里者半九十这是老话儿,也是古训。

所以,尽管追梦成功者很少,但梦想却是这个时代最能跟人产生共情的东西。因为,人们总能从梦想中找到动力,总能从别人的追梦中看到自己的影子。

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亚洲足球小姐王霜

1995年,比亚迪在深圳创立,王霜在武汉出生。2002年,已深耕电池行业7年的比亚迪力排众议,毅然确立了汽车制造的发展方向,并向着行业的“无人区”——新能源车进发;这一年,7岁的王霜被哥哥们在绿茵场上的身影所吸引,选择了一条对于女孩子而言并不常见、且充满艰辛的足球之路。

如今的王霜凭借20年的坚持,不断挑战和突破自我,从武汉的小球场踢到了世界的大球场,成为了亚洲足球小姐。这20年内,比亚迪用了13年时间卖了第一个100万辆新能源汽车,此后又用了1年时间卖了第二个100万辆新能源汽车,接着又用半年时间卖了第三个100万辆新能源汽车,其加速度得益于它当初选择新能源行业的勇气和对绿色初心的坚守,也是其作为行业先行者,通过前瞻战略和创新技术引领向前的综合写照,更是对践行“中国梦”——中国从“汽车大国”迈向“汽车强国”的最佳注脚。

汽车强国梦是中国梦的重要组成部分

因为涉及面广、关联度高、消费拉动大,汽车产业一直作为国家经济发展重要支柱产业。众所周知,汽车制造被誉为现代工业的皇冠,它涉及了几乎所有人类已知工业制造类别。一辆汽车能够组装出厂下线,依靠的是汽车制造全产业链上数以千计的大大小小配套企业所生产的上万个大大小小的零部件。有媒体以新能源车为例进行梳理:一辆电动车需要1000个总成零件,由200多家一级供应商供给,而每一家一级供应商的背后是二三四五级供应商做支撑。所以,不只是中国,汽车制造同样还是美国、日本、德国等主要经济体国家的国民经济支柱产业。

数据显示,2021年中国汽车类零售额达4.4万亿元,占GDP总量的3%,占全国社会消费品零售总额的9.9%,贡献全国总税收的13%。而且汽车产业对上下游产业链拉动明显——根据光明网报道,汽车制造业每增值1元,可带动上下游关联产业增值2.64元。

因此,原国家机械工业部部长何光远就有“以汽车强国梦支撑中国梦”的观点。“梦想是靠奋斗实现的,建成汽车强国是实现中华民族伟大复兴的中国梦的重要步骤”,原中国汽车工业协会常务副会长董扬更是在署名文章中指出“中国梦的内涵是国家富强、民族振兴、人民幸福,这三条都离不开建成汽车强国”。

但我国的汽车工业起步较晚,在燃油车时代,汽车工业的门槛很高,很多技术专利都掌握在跨国车企手里,中国汽车不仅在走出去时面临专利法律风险,即使是在国内市场,中国品牌也总是被合资品牌压了一头。比亚迪是中国第一个探索用电动车产品反击海外技术垄断的中国车企,它高举反击大旗,拉开了中国车企“弯道超车”的历史。

但在当时,汽车电动化变革还未成为行业共识,比亚迪也曾是追梦路上孤独的前行者。但比亚迪始终坚持以技术创新为驱动、解决社会问题为导向,不仅掌握了电池、电机、电控以及芯片等新能源汽车全产业链的核心技术,更成长为横跨四大产业的全球化企业。

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比亚迪第300万辆新能源汽车的车主

随着第300万辆新能源汽车的下线,比亚迪创造了新的中国速度,走出了一条从自主创新到全面开放创新的道路。

至此,比亚迪的产品线,也从早期当初的一个产品,到现在形成比亚迪品牌(王朝、海洋)、腾势品牌、仰望品牌、专业个性化全新品牌矩阵,覆盖从家用到豪华、从大众到个性化,全面满足用户多方位、全场景用车需求,让每一位用户都能享受绿色出行。

曾几何时,中国的“汽车梦”如足球梦一般坎坷艰辛。一路走到如今,以比亚迪为代表的中国汽车企业,正凭借新能源汽车走向全球。出行财经认为,《为梦想,一路向前》宣传片的提出,一定会引发最更广泛中国人的共情,让市场看到比亚迪的更多闪光,进而创造更大的市场价值。

尽管未来之路仍然坎坷,但显然比亚迪已比来时走得更自信。“相信自己”、“雕刻自己”、“超越自己”,这应该是追梦途中三个境界。比亚迪已向第二境界出发,这将是比亚迪迈向高质量发展的新起点,是中国汽车在全球市场打响影响力的开始,更是践行汽车强国梦的有意之举。

【kafka】控制台默认不能发送大数据 4096 4095 4129 1.概述 因为某些原因,需要做一个测试,然后我想往topic中,发送一条消息,然后再消费它。但是消息有点大,一条消息是36K. 消费者 [root@1 kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic xxx.devicealarm | grep 网络攻击 生产者,生产者发送了一个消息消息是一个json,json中有这个数据特征 网络攻击 [root@1 kafka]# bin/kafka-console-p 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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破解车辆ABS资产核查痛点:从传统线下保单调档到车辆出险全景底账数据穿透 在现代汽车金融、融资租赁、汽车抵押贷款以及汽车消费金融资产证券化(Asset-Backed Securitization, ABS)业务体系中,成千上万辆乘用车、新能源营运车、工程物流轻卡作为底层核心抵押资产被打包入池。依据中国人民银行、国家金融监督管理总局关于信贷资产证券化与金融审慎

haiyuzhicha的博客 257

《重构汽车软件基础设施》白皮书核心解读 AUTOSAR、CAPI与AI定义汽车的产业变革

中国汽车工程学会给出了AI上车的三阶段判断:AI in Car(2025年左右,点状赋能,主导权仍在人)→ AI Car(2030年左右,车成为AI驱动的"具身智能体")→ Car in AI(2035年左右,车成为AI生态的"终端节点")。钱和人投进去了,上层应用创新却"贫血"了。普华基础软件:针对"AI跑得太快(月迭代)、认证跑得太慢(ASIL-D认证一两年)"的节奏错配,给出"第四象限"解法——解耦优先:安全与AI拆开(底层安全模块一次性认证不动,上层AI随便迭代)、OS跟芯片拆开、算法跟OS拆开。

m0_72216366的博客 314

双星新能源汽车专用轮胎荣获国家专利密集型产品认定

双星轮胎围绕承载、抓地、滚阻、噪声、磨耗与安全六个维度开展技术攻关与创新,研发的新能源汽车专用轮胎产品共应用了23项自主专利,覆盖结构设计、花纹优化、降噪静音等关键环节。该产品不仅能为用户带来更安全、更耐用、更静音、更长续航的驾乘体验,还凭借专利密度高、技术壁垒强、产业带动性突出,大幅提升了双星轮胎在新能源汽车轮胎领域的市场竞争力。双星轮胎表示,公司将继续加大在新能源轮胎领域的研发投入,以核心专利技术驱动高质量发展,打造更多高附加值的创新产品,为新能源汽车产业的配套升级提供有力支撑。

LUNTAILIN的博客 196

零信任架构实战:基于天远新能源改表电池报告构建自动化汽车金融抵押放款核验网关

破解新能源车抵贷资产评估痛点:从传统线下验车到新能源改表电池报告数据穿透直连 在深化绿色金融创新、推动新能源汽车消费与资产证券化的大背景下,各大商业银行汽车金融事业部、持牌消费金融公司以及汽车融资租赁机构,正加速重构线上新能源车辆抵押贷款、售后回租与实时授信审批微服务架构。在新能源车抵押借款业务流转中,借款人在线提交车辆识别代号(VIN)与借款申请后,信审与

2501_94042197的博客 190

汽车视觉系统集成度不断提高,车载摄像头主板PCBA加工需要注意哪些接口与焊接问题?

车载摄像头主板的PCBA加工,需要同时考虑电气连接、机械装配和焊接质量。连接器封装核对、DFM评审和焊后检测,是控制接口装配风险的重要环节。

wjkjpcba的博客 232
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