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47.“这么近，那么美，周末到河北——我是家乡代言人”网络主题宣传活动
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- 我们发展中非关系没有私心杂念，只有真情厚谊；从不搞你输我赢的零和游戏，只有脚踏实地的真抓实干；从不开口惠无实的空头支票，只有以诚相待、言出必行的举措成果。我们始终坚持从非洲人民的福祉和需求出发，尊重非洲，平等相待，从不强加于人，更不会谋取私利。
- 我当初是没办法，可是，为了赚钱生活，我只好去演这个别人都避之不及的角色，我是后来才真正喜欢上这个角色的。
- 最近北漂刘先生了解到，京津冀社保卡还能乘坐公交、地铁，这让他又多了新的选择。近年来，刘先生回老家的高铁列车一再提速，平时在北京朝阳工作的他，会趁着节假日回石家庄老家看望父母。从北京西站乘坐高铁，到达石家庄换乘地铁公交回家，时间大约一个半小时。刘先生说，一张京津冀社保卡可以实现多种功能，让人们出行更加便捷了。
- 4.本届论坛年会期间将举办“1+24+2+2+X”场活动，包括1场开幕式及主论坛，24场专题论坛，2场展示对接，2场特别对话，以及青年创新讲坛Y HUBs、成果发布、主宾国之夜等多场配套活动。
- 俄罗斯《生意人报》8月20日文章，原题：中文正被列入学习计划 1/5的高收入俄罗斯人希望学习中文。根据俄罗斯招聘网站SuperJob公布的数据，中文在俄罗斯月收入超过10万卢布的受访者中受欢迎程度排名第二。英语仍然位居首位，但中文已经成为语言需求增长的领跑者，包括在俄罗斯的成年人中。
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当时，不管是本地媒体还是国内其他媒体，对于埃里克森不肯轮换的思路也有不少质疑。然而就如他自己所说，一切止于球场之内，这种足球业务范畴的质疑，他并不担心。安徽省国企改革三年行动获评全国A级等次；截至2023年底，安徽省国资监管企业营业总收入、利润总额与2012年相比均翻番。安徽省国资委提出，力争2024年省属企业完成新兴产业投资500亿元以上。一审法院认为，李某患病应当通过正当途径或渠道到医院治疗。李某欲通过花钱找人疏通关系的形式以实现到着名医院找知名医生看病的目的，其行为破坏了医疗秩序，违背了公序良俗，属于无效的民事法律行为。由于李某和王某的民事法律行为无效，且双方都有过错，应该各自承担相应的责任，因其中1万元王某已用于开支，故判决被告王某返还原告李某1万元。
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凶手在逃中：
白宫新闻稿介绍，双方重申定期军事交流的重要性。沙利文提及两岸和平稳定的重要性、美国做出关于南中国海航行自由的承诺、对中国支持俄罗斯国防工业基地的关切、避免网络空间误判和升级的必要性，以及持续努力以达成加沙停火和人质协议。
⑴個人的寂寞：
top5、数字文化内容供给扩容增质。文化资源数字化采集不断加速，截至2023年底，故宫博物院保存的186万件文物藏品中，已有90万件实现了数字化采集，约占48%。国家博物馆有约143万件藏品，其中70万件实现了数字化采集，约占49%。
҉：
top8、据航旅纵横大数据显示，截至8月23日，暑运最后一周国内航线机票预订量超过865万，出入境航线机票预订量超过142万。暑运以来，国内航线旅客量超过1亿人次，比去年同期增长约7%；出入境航线旅客量超过1234万人次，比去年同期增长约70%。
水月梦寒：
作为国际大数据产业合作交流平台，世界应邀而来，数博会对外打开了一扇迅速了解中国的窗口。“中国在扶贫事业方面取得的成就，让人叹为观止，尤其是贵州取得了举世瞩目的成就。这是非常成功的模式，我们希望与贵州建立更加深厚的联系，借鉴贵州的经验。”在2019数博会“大数据与全球减贫”高端对话上，外国客人感叹。
공주님(小公主)：
top6、8月28日，“00后”胡玉清在养老“日托班”帮老人监测健康数据。中新社记者 王刚 摄
你亏欠我1段小时光*≡：
top9、最近，“端到端”在车圈火了！特斯拉基于“端到端”的FSDV12方案形成的标杆示范效应，叠加入华传闻，带动“蔚小理”等车企和华为、地平线等服务商纷纷转向，加码端到端自动驾驶技术。所谓“端到端”，其实是来自深度学习中的概念，英文为“End—to—End”，指通过一个AI模型，只要输入原始数据就可以输出最终结果。应用到自动驾驶领域，意味着只需要一个模型，就能把摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器收集到的感知信息，转换成车辆方向盘的转动角度、加速踏板的踩踏深度以及制动的力度等具体操作指令，让汽车实现自动驾驶。用小鹏汽车创始人何小鹏的说法，表现得“很丝滑”，更像“人类司机驾驶”。此前，市面上绝大部分自动驾驶系统为传统模块化方式，即一个人工和智能两分天下的混搭系统：感知依靠神经网络，规划控制则使用人类手动设计的算法。这一系统的好处在于分工明确，发现缺陷便于分模块检查、解决。但问题是，这种模块化的自动驾驶系统在相对简单的驾驶任务上表现不错，而在复杂的驾驶任务面前，其天花板显而易见。就算是号称遥遥领先的城市高阶智驾功能，依然会有机械感，也会在汇入快速路、通过大型路口时宕机。考虑到自动驾驶的核心挑战是解决无穷无尽的边缘场景，以有限人力解决无限长尾问题的成本和时间难以估量，数据化、模型化成为必然趋势。不过，端到端，同样是一个需要老师傅精心打磨的高难度技术活。一方面，端到端需要海量高质量数据“投喂”训练。与大语言模型可以在互联网上爬取海量文字数据用于训练不同，端到端智驾需要的视频数据获取成本和难度极高。以特斯拉为例，目前其FSD累计学习的人类驾驶视频片段超过2000万个，而这一规模的数据仅采集成本就需要50亿元至80亿元。另一方面，端到端需要强大算力的支持。自动驾驶涉及激光雷达、图像感知以及V2X车路协同等技术与解决方案。强大的算力不仅有利于实时处理海量数据，降低数据传输延迟，还可更好地支持面向智慧城市、智慧交通、高级别自动驾驶等全场景。然而，华为车BU、百度极越、蔚来、理想、吉利、长城、小鹏等国内企业算力增长目前均面临较大瓶颈。问题还在于，算力与数据的制约又会显着影响算法的发展。虽然国内学术界提出的端到端自动驾驶模型UniAD斩获2023年CPVR最佳论文奖，为国内企业提供了可以参考的方向，但是在开环验证体系、小体量样本数据下开发的UniAD，上车还需要一定时间的工程化改造和大规模数据训练。此外，端到端会同时放大自动驾驶系统的上限与下限。因为端到端构建的是一个神经网络黑箱，在获取更高上限的过程中让渡了一部分传统模块方案具备的可解释性。如何在自动驾驶系统中保留可解释性，将那些不应被逾越的规则，比如别闯红灯，表征到神经网络中去，保证端到端能安全地落地应用、进化，也将是规控工程师们的重要课题。攀登珠峰有两条路线：一条是中国西藏的北坡，另一条是尼泊尔的南坡。不管选择从南坡还是从北坡攀登，最终都将到达同一个顶峰。这与当前自动驾驶的发展路径有相似之处。虽然现在还很难判定端到端就是自动驾驶的最优解或最终解，但这并不妨碍企业创新探索。毕竟端到端能够比传统模块化方式更好地处理极端案例，并且代表了一种减少人工编码依赖的更高效的思路。基于这个路径，或许自动驾驶能够通往更高阶段。