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World File Search System零张力
ZHEJIANG LEAPMOTOR TECHNOLOGY CO., LTD. 浙江零 ...
2023年，我们实现新能源汽车年交付量144,155辆，较2022年同比增长29.7%。自2019年首款新能源汽车上市以来至报告期末，交付量年复合增长率为243.4%。2023年，C系列车型共交付105,701辆，占全年总交付量的73.3%以上，而2022年该比例为44.3%，表明产品结构不断改善。其中C11车型2023年全年交付80,708辆，较2022年同比增长81.9%。2023年连续实现20万辆、30万辆量产车交付，是公司跨越式发展的重要里程碑和新起点，巩固了公司行业新生力量的领先地位。
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• 经过八年技术积累，我们全套自研技术实现了从LEAP1.0到LEAP3.0架构的升级迭代，并于2024年1月10日正式发布。LEAP3.0技术架构融合了多项行业首创的领先技术，包括行业首个四域合一的集中式集成电子电气（E/E）架构（“四叶草架构”）、行业首个用一颗8295芯片实现高级驾驶辅助系统（ADAS）、智能座舱、驾驶及泊车功能的集成技术、行业首个脱离导航的城市全场景NAC技术、行业首个无缝OTA升级技术、行业首个新能源黄金动力总成技术（CTC电池+油冷电驱），整车架构通用性指数达88%，为行业最高。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
chatgpt和技术教育张力
根据美德认识论摘要，教育的主要目的是发展学生的认知特征（Pritchard，2014，2016）。考虑到解决认知任务的技术工具（例如ChatGpt和其他LLM）的繁殖，教育实践应如何结合使用此类工具而不会破坏学生的认知特征？Pritchard（2014，2016）认为，可以通过将美德认识论框架与扩展认知理论相结合（Clark and Chalmers，1998）来正确解决这种“技术教育张力”（TET）。他认为，Ext使我们能够将工具视为学生认知系统的构成部分，从而将其认知性格保留在技术引起的认知减少中。本文的第一个目的是证明该解决方案不足以解决TET。第二，我的目标是提供一个互补的，更包含工具使用的框架来解决TET。然后，我将其应用于Chatgpt的教育用途，作为LLM的最著名示例，尽管我的论点可以扩展到其他属性AI系统。在教派中这样做。1.1，我介绍了普里查德（Pritchard）在教育中应用的认知和美德认识论的框架，我在这种治疗中所承诺。在教派中。2和3，我分别说明了Pritchard（2014）对TET的解决方案，我强调了他的提议的一般局限性。因此，在教派中。在教派中。最后，在教派中。4.1我将Chatgpt描述为使用Fasoli's（Fasoli，2017，2018）的认知文物分类法的计算认知伪像。4.2，我提出了我的提议，该提议结合了普里查德的美德认识论与法索利（Fasoli）（2017，2018）的认知文物分类法，以解决TET。5.1，我在教育环境中介绍了一些认识论的chatgpt。总而言之，我主张采用一种多学科方法来分析涉及AI技术（例如Chatgpt）的教育活动。
高风险婴儿肌肉张力障碍的发展
的目的：评估具有发育障碍高风险的婴儿肌肉张力障碍的患病率和发育，以及它们与脑瘫（CP）和囊性脑室周围白细胞乳突（CPVL）的关联。方法：39名婴儿肌肉张力的纵向探索CP高风险（Learn2Move 0 E 2项目）主要是由于大脑的早期病变。通过TOUWEN婴儿神经系统检查，在0到21个月之间评估了4次校正年龄（CA）的4次。在21个月大约确定CP的诊断。新生儿神经图像。使用广义线性混合效应模型计算出发育轨迹。结果：婴儿在93％（172/185）的三个或四个身体部位中表现出非典型的肌肉张力。最普遍的肌肉张力模式是颈部和树干的肌张力低下，四肢高血压（28％）。从7个月开始，手臂的高血压与CP有关。婴儿期的不对称臂张与单侧CP有关。在18 E 21个月的Ca踝关节高血压与CP相关时21个月；婴儿期的腿部高血压与CP无关。腿部高血压与CPVL有关，无论年龄如何。解释：由于大脑的早期病变而引起的高风险婴儿通常会出现肌肉张力障碍。在这些婴儿中，手臂的高通道和不对称的肌肉张力与21个月的CP诊断相关的7个月。腿的高血压不是。©2022作者。0/）。由Elsevier Ltd代表欧洲儿科神经病学会出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4。
轴突张力有助于一致的折叠放置
尽管存在轴突行为的证据，但实验结果对轴突张力假说的全面接受提出了挑战。例如，在成年小鼠 18 和发育中的雪貂 19 的大脑中进行的残余应力切割实验表明，皮层下存在持续的张力，这可能对折叠过程产生重大影响。然而，三个主要结论挑战了基于张力的折叠假说：（1）皮层下轴突张力远离折叠区域，（2）脑回周围的周向轴突张力太弱，无法直接拉动组织，（3）观察到的脑回中残余应力的方向与模型的预测不符。19 他们的实验和模拟表明差异生长主要驱动折叠，同时允许轴突张力仍然是影响皮质折叠的制约因素。在其他研究中，轴突连接被发现与跨物种的皮质折叠成比例，20,21 导致研究人员扩展原始的轴突张力理论，提出轴突张力导致白质折叠，进而影响灰质折叠。最近，Van Essen 重新表述了原始的基于张力的形态发生理论，在细胞和组织尺度上纳入了更多促进折叠的力量。22 反驳对其理论的批评，19 他指出，体外实验可能无法捕捉体内张力，这可能会受到切片或组织水肿的影响。他还呼吁建立一个模拟框架，能够模拟皮质组织中的关键神经生物学特征，例如以不同角度甚至交叉取向的轴突。23 目前，在理解轴突张力在脑回形成过程中如何发挥作用方面仍然存在差距。例如，体内存在什么程度的轴突张力？这种张力水平是否能够触发皮质折叠？轴突网络在折叠过程中如何连接？鉴于有关大脑结构和功能之间关系的悬而未决的问题，白质尤其令人感兴趣。24 据观察，各种神经系统疾病中都存在异常的白质连接，这通常与大脑内的非典型折叠模式相吻合。当然，这些关系可能是因果关系，也可能仅仅是相关的。无论如何，更深入地了解白质连接在皮质折叠中的作用，对我们理解大脑的结构和功能具有深远的影响。