听见丨摩拜单车入驻联合国内罗毕总部 法拉第未来“到了生命最后一刻”

腾讯与中国电科合作共建人工智能平台;比特币价格创新高且搜索热度超越特朗普;深圳无人驾驶公交上路试运行;摩拜单车进驻联合国内罗毕总部;谷歌发布阿法狗围棋教学工具。

腾讯与中国电科战略合作,共建人工智能平台

据中国证券网报道,腾讯3日与中国电子科技集团公司在中电海康乌镇街公司签署战略合作框架协议。腾讯公司与中国电科此次战略合作,凭借双方在大数据领域的资源和技术优势,将拓展大数据、云计算的行业落地范围,如在贵阳大数据、司法大数据、政府大数据、金融大数据、城市大数据、交通大数据、安全大数据等相关领域进行合作。

比特币一度突破11700美元,谷歌搜索量超过特朗普

据新浪财经援引CNBC报道,在上周下跌20%之后,比特币周末强势反弹,一度突破11700美元,创历史新高。行业网站CoinDesk的数据显示,美东时间周日,比特币价格一度上涨8%,至11773.83美元,较上周四9021.85美元的近期低位上涨近2753美元,涨幅达30.5%。

另据美国《商业内幕》网站报道,谷歌趋势的数据显示,谷歌上“比特币”这一关键词的搜索量在上月底首次超过了“特朗普”。CoinDesk的数据显示,截至北京时间周一早7点51分,比特币成交价为11198.43美元。

印度打车公司Ola推出共享单车服务

据新浪科技报道,在印度,Ola是Uber的主要竞争对手,现在这家公司又推出了共享单车服务。新服务名叫Ola Pedal,最开始只在一些大学校园运营,包括坎普尔分校(IIT Kanpur),不过公司正在讨论,未来几周准备扩大覆盖范围。有些行程不长不短,既不适合搭车,也不适合走路,自行车可以发挥作用。

Ola Pedal服务和中国Ofo、摩拜的服务差不多。用户只需要定位自行车,打开Ola App,输入独特的密码,就可以打开车锁。骑完之后,只需要锁上锁就行了。Ola说它们的自行车是在印度制造的。

深圳无人驾驶公交车上路试运行

据深圳本地宝报道,2017年12月2日上午,全球首条无人驾驶公交线路——福保线路正式在深圳上路试运行,配备4台“阿尔法巴智能驾驶公交系统”公交车。试运行期间,将正式面向受邀乘客免费体验。据悉,无人驾驶公交满载25人,超载将停止行驶。首末班车运营时间:9:00至18:00。票价:1元,试运营期间为0.01元。

摩拜单车入驻联合国内罗毕总部,为193个国家参会代表提供出行服务

摩拜单车正式宣布入驻联合国内罗毕总部,并联合联合国环境署,在内罗毕市区用一场百人骑行活动拉开了第三届环境大会的帷幕。

36氪了解到,首批100辆摩拜单车已入驻联合国内罗毕总部,并将在第三届联合国大会期间,为来自193个国家的参会代表提供绿色低碳的出行服务。会后,这100辆摩拜单车将继续在联合国园区内运行,为所有联合国内罗毕总部的工作人员和来访的各国嘉宾提供服务。这是摩拜单车首次在非洲开启运营。

英国拟打击数字货币,比特币一度急挫逾1000美元

几乎与此同时,Bitstamp平台比特币价格迅速下挫,在一个半小时内由11800美元最低跌至不到10600美元,跌幅超过1000美元。

谷歌推出阿法狗围棋工具 要让机器教人类下棋

据新浪科技报道,谷歌CEO桑达尔·皮查伊公布,阿法狗围棋教学工具(AlphaGo Tools)的开发已经成熟,马上就可以推出。这套工具收集了231000套人类棋谱、75场阿法狗和人类对弈的棋谱,谷歌希望,这套工具能让阿法狗帮助人类提高自身的围棋水平。

外媒:法拉第未来“到了生命最后一刻”

据腾讯科技报道,贾跃亭创办的美国加州电动车公司“法拉第未来”,近日再度创出不利消息。有国外媒体报道指出,法拉第公司几乎面临关门的窘境。国外科技媒体“TechSource ”日前报道了法拉第公司的最新进展,其新闻使用了这样令人震惊的标题——“法拉第未来几乎就要倒闭”。这家媒体在新闻正文中指出:“现在看上去法拉第未来几乎到了生命最后一刻。”另据科技媒体TheVerge报道,法拉第公司的许多员工已经不再上班。一些员工曾经在11月20日收到一封邮件,一名高管批评员工没有到公司上班,据称贾跃亭到公司会见投资人的某一天早上,公司只有两个员工上班。

OPPO印度销售额超Micromax和索尼,同比增长754%

据外媒报道,OPPO最新数据显示,截至2017年3月财政年度,OPPO印度分公司销售额激增至7974.29亿卢比,比前一财年(933.74亿卢比)增长了754%。这意味着四年前进军印度市场的OPPO在短短一年时间里就增加了10多亿美元,几乎达到Micromax或索尼的所有销售。

融资消息

分时租赁平台「PonyCar马上用车」获2.5亿元C轮融资,知合出行领投

共享汽车平台“PonyCar马上用车”宣布完成C轮融资,由知合出行领投。该轮投资总金额超2.5亿元,这一金额刷新了共享汽车领域单笔融资记录;同时也意味着“PonyCar马上用车”实现了初创一年不到,即完成了从A轮到C轮的3轮融资。

“PonyCar马上用车”创始人&CEO刘逸洵表示,公司已经在深圳、广州等地探索出了共享汽车的闭环模式,并实现单城盈利。C轮融资后,“PonyCar马上用车”将在技术研发、多城市拓展、车辆供应以及构建新能源绿色生态等方面持续加大投入。目前其在深圳、广州、北京、西安四城投放3000+辆新能源电动车,并计划进入成都、武汉、上海、长沙等城市。

获2700万融资,「慧科技」的“分户式三恒系统”可以让普通房子变身科技住宅

慧科技于近日获得了汇川技术(300124)关联平台的2700万人民币A轮融资。获投后,慧科技的市场估值达1.8亿元人民币,是国内三恒技术领域创业公司的最高值。慧科技CEO金钟透露,该笔融资将用于产品研发、业务异地拓展、人力资源储备以及适度的品牌及产品推广,至于选择汇川平台投资原因,则是希望导入期在产品、技术、研发方案的管理经验。

慧科技的主要业务是分户式恒温恒湿恒氧系统,服务于毛坯房或有老房改造需求的业主,可以从空气质量、温度、湿度三方面控制室内环境。

哈罗单车完成3.5亿美元D1轮融资,蚂蚁金服、成为资本、富士达、威马汽车等共同投资

12月4日上午,哈罗单车宣布完成3.5亿美元的D1轮融资,投资方为蚂蚁金服、威马汽车、成为资本、富士达等多家知名投资机构和产业资本。这是10月底哈罗单车与永安低碳科技有限公司合并后的首轮融资。光源资本担任本轮融资独家财务顾问。

新造车品牌“零跑汽车”宣布获Pre-A轮融资,红杉中国成为其原始股东外唯一资方

刚于上月初发布量产车型“零跑S01”的零跑汽车,今天宣布完成Pre-A轮融资,此次Pre-A轮融资由红杉资本中国基金领投,同时,红杉中国也成为零跑汽车除原始股东以外唯一的投资方。零跑汽车是安保公司浙江大华技术股份有限公司联合创始人朱江明的第二次创业,浙江大华从02年进入安防行业。零跑汽车目前有400名员工,80%是研发人员,人员组成包括汽车电子研发团队、整车开发制造团队、三电核心团队、智能车联和自动驾驶团队和造型设计团队。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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