XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System零县
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。
ZHEJIANG LEAPMOTOR TECHNOLOGY CO., LTD. 浙江零 ...
• 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
索诺玛县零愿景行动计划
每年，索诺玛县的人们都会因为道路上可预防的交通事故而失去亲人、朋友、邻居和同事。索诺玛县及其城市已投入大量资金来改善交通安全，包括开发自行车和行人设施。但是，要消除交通死亡和严重伤害，需要前所未有的协调努力来解决导致这些碰撞的系统性问题。索诺玛县“零愿景”行动计划概述了我们可以共同采取的切实可行的循证步骤，以建设一个没有致命和改变人生的交通事故的未来。“零愿景”是一种交通安全理念，它为道路工程、旅行者教育以及为我们自己和其他旅行者创造一种集体责任感制定了一套新原则。它的核心信念很简单：任何人都不应该因交通事故而死亡或严重受伤。
零排放：地铁运输努力减轻县雄心勃勃的2035目标
Metro Transit通过改善该目标所需的计划和协作工作，将大量资源用于组织其部门到2035年过渡到零排放巴士车队的资源。它还面临着可能阻碍目标的重大风险，包括损失公共汽车制造商，技术局限性，将来足够的电力供应以及电池电力汽车的性能滞后。Metro Transit正在探索其他推进系统，例如氢燃料电池巴士，以减轻其中一些风险，但尚未将这种战略转变传达给King County Council，缺少帮助确保决策者告知决策者的机会。它还尚未将其紧急响应角色调整为零排放机队，如果地铁运输无法在灾难中履行预期的角色，则会增加安全风险。
零...
Healthcare 4.0是一个异质环境，许多智能医疗设备都可以连接以提供及时的医疗服务。作为下一代医疗保健4.0，可以在多个设备和通信技术上进行更多数字化和相互联系的服务，因此潜在攻击的可能性也大大扩展。关键医疗保健涉及高度敏感的患者数据，必须满足严格的监管要求。因此，合并零信任体系结构（ZTA）至关重要，以提供一个可靠的框架，以确保安全和保障防止不断发展的威胁。这项工作提出了一个框架，该框架可利用Healthcare 4.0的基于ZTA的连续轻质相互验证策略，以完成设备，边缘和云服务器之间的安全数据传输。这是一种灵活且轻巧的身份验证策略，它考虑了Healthcare 4.0中的所有实体，不受信任，并在每次会议期间都可以连续身份验证，以确保针对各种漏洞的高安全性。基于两个不同级别的连续和相互认证是在两个不同的级别上完成的。首先，基于动态哈希的消息身份验证代码（HMAC）的连续相互轻量级身份验证被利用了两种不同的传输，这些传输是设备到设备（D2D）和设备对边缘（D2E）。此外，该框架以三种方式分析其效率：基于Scyther-Tools的安全性分析，理论分析和基于仿真的分析。因此，它在安全性和资源消耗之间取得了更好的权衡，而不是资源受限的医疗保健4.0 Devicessecond，该框架采用了椭圆曲线加密加密标准（ECC-AES）基于重量的重量身份认证和基于身份的重量身份验证和基于基于身份的访问控制（IBAC）来启用Edge Control in Edge Control in Edge Condor to Cloud Server（E2C）。此外，基于Contiki/Cooja的模拟证明，所提出的框架是医疗保健4.0环境中各种D2D和D2E身份验证协议中的强大竞争者。