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网友上传视频显示，9月9日，辽宁大连，一辆宝马电动车在行驶途中，突然跑到了对侧车道，并迎面撞上了正常行驶的劳斯莱斯古思特。
现场照片显示，两车都收到了严重的车损，尤其是劳斯莱斯，车头部位发生不小的损伤。
后续，有网友曝出了莱斯莱斯的维修清单，其上显示，莱斯莱斯的前中网、发动机盖分总成、左右大灯、前保险杠总成、左侧翼子板、飞天女神车标、主副气囊前挡风、水箱、电子扇、发动机机盖锁、车用机盖锁支架等部件，均要进行更换。
合计物料总成价格达到了237.7万元，其中最贵的是发动机盖分总成，单价超过了110万元，前保险杠为33万元，左右大灯单价8.5万元。此外，劳斯莱斯的飞天女神车标，单价也达到了20万元。
目前，事故的具体原因还未公布，但可以肯定的是，宝马的保险公司要哭了，对于我们车主来说，遇到这类豪车尽量还是躲远一点，其次，就是三者险一定要买够，最好在200万元及以上。其次，涉及到人伤的话，医保外用药险也一定要准备到位，最大程度避免个人因车祸返贫”。
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本田发布了2024款Prologue电动汽车的最新消息。该车采用奥特能平台，配备单电前驱和双电机四驱系统，电池容量为85千瓦时，最大功率可达288马力，预计续航里程可达483公里，定位为纯电SUV。第一种是11.5千瓦的家用充电器，安装奖励为500美元，公共充电积分为300美元；第二种是7.6千瓦的便携式充电器，安装奖励为250美元，公共充电积分为300美元；最后一种是750美元的充电积分。
快科技10月2日，瑞典卡罗琳医学院宣布，将诺贝尔生理学或医学奖授予KatalinKarik、DrewWeissman，以表彰他们在核苷碱基修饰方面的发现。瑞典卡罗琳医学院表示，这些发现使得针对COVID-19的有效mRNA疫苗得以开发。KatalinKarik、DrewWeissman将平均分享1100万瑞典克朗的奖金。
为电动车配备手动挡，虽然不知车企出于何种考量，但在当前电动车市场下，着实是个不小的话题车型。丰田表示将会为下一代电动车配备手动挡，以便为用户带来更多的驾驶乐趣。用户可以像驾驶燃油车一样，将电动车挂入1挡，换挡行程很短，脚下的离合器踏板分量很足，类似发动机制动、空挡滑行等操作也能够在电动车上得以实现。
按照日程，2023年度诺贝尔奖各奖项名单将从今日起公布，六大奖项将逐次揭晓。回看百年颁奖史，诺贝尔奖累计颁发了615次，约有60名女性收获殊荣。更让人惊叹的是，诺贝尔先生最初约3100万瑞典克朗的遗产捐赠发放了一百多年，不仅没发完增值到了今天的57.99亿瑞典克朗！
2023款奥迪RS4正式上市，新车共推出3款车型，分别为常规版、暗金版和黑曜版，售价均为82.88万元。全新的奥迪RS4基于A4旅行版打造来，因此外观设计基本保持相同，前脸配备家族式多边形蜂窝状进气格栅及LED大灯，凌厉的腰线进一步强化了旅行车修长的车身，车尾配备分体式大灯。最大马力450匹，最大扭矩600牛米，车辆零百加速时间仅需4.1秒，最高车速达250km/h。
日前旗下全新车型LS6将在今晚正式上市。新车定位为中大型智能轿跑SUV，此前，该车已经开启了预售，预售价区间为23-30万元。值得一提的是，新车还搭载了800V快充技术，充电5分钟可增加续航200Km，充电15分钟可增加续航500Km。
近日，InfiniteMachine推出了一款采用模块化结构的单底盘电动摩托车，命名为P1。该电摩的设计致敬了特斯拉Cybertruck皮卡，在电摩座位的右侧，可根据需要安装行李箱、扬声器等各种配件。这样的价格，你会选择一台比亚迪海鸥是一台个性十足的电摩呢？
今年下半年，想必华为mate60的上市售卖是最为火爆的事情之一了。除了华为mate6，新能源汽车市场也非常火热，问界新M7系列自9月12日上市后，仅仅用了25天，累计大定订单就突破了50000还在10月6日这天，实现了单日大定7000惊人成绩，足见其受消费者喜爱的程度。为了让更多消费者可以享受到问界新M7的智能驾驶体验，第二波价值3万元的购车福利将持续进行，对问界新M7心动的消
天风国际分析师郭明錤在X平台上发布了一篇新文章，介绍了小米首款汽车的价格和主要卖点。郭明錤认为，小米预计将在2024年推出其首款汽车，价格预计低于30万元。高配车型则采用800V电压平台，使用宁德时代麒麟电池，电池包容量为101kWh，增程版预计搭载1.5L或1.5T增程器。
据齐鲁壹点报道，DT研究院发布的《2023年轻人存钱调研报告》数据显示，大多数年轻人的存款相对较低。约五分之一的受访者存款不足1万元，而53.7%的年轻人存款不足10万元。针对这一发现，山东财经大学国际经贸学院国际发展合作系主任兼教授王磊表示，年轻人储蓄不多并不令人意外，尤其是考虑到其他数据。近年来，年轻人整体储蓄率呈上升趋势。此前，后浪研究所发布了
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ULTRA是一个知识图谱推理的基础模型。单个预训练的ULTRA模型可以在任何多关系图谱上执行链接预测任务,并支持任意实体/关系词汇。性能优于许多专门针对每个图谱进行训练的SOTA模型。遵循基础模型的预训练-微调范式,可以在任何图谱上立即使用预训练的ULTRA检查点进行零样本推理,也可以进行进一步的微调。ULTRA为任何知识图谱提供了统一的、可学习的、可转移的表示。ULTRA使用图神经网络和NBFNet的修改版本。它不学习针对下游图谱的特定实体和关系嵌入,而是基于关系之间的交互获得相对关系表示。
Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。 |
