摘要：9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上，这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。 ?...9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上，这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。...外泄数据库中有哪些购车信息？ 该数据库被发现包含1.98亿条记录，包括姓名、电子邮件地址、电话号码、街道地址以及“其他以纯文本形式暴露在公共互联网上的敏感、可识别信息”。
随着科技的发展，用户的购车方式已然发生了改变。 传统的购车过程中，用户需要亲自去4S店看车、选车、预约试驾，最后完成交易。...图片来源于网络 交互式3D实时云看车正开始成为一种新的看车方式，利用云端计算资源，通过超高清、全实时、可交互、沉浸式的线上虚拟看车，打破地域空间限制、实现终端设备轻量化，满足更多潜在购车群体便捷看车...[交互式3D实时云看车] 而需要实现交互式3D实时云看车体验，需要领先的GPU云服务器，超高计算能力和图形处理能力，以提供流畅清晰稳定的体验。...[奥迪3D汽车配置器] 图片来源于奥迪官网 亮点 车型制作上乘; 汽车配置器，让客户完美体验所有车型/配置; 采用行业首批云渲染方式呈现; 项目成果 大大提升客户体验感...； 扫码体验案例 [扫码体验案例] 显而易见，虽然疫情一定程度上导致线下展会无法开展影响了销量，但同时加速了汽车行业三维可视化的变革，消费者将会愈发依赖于线上的远程体验
本文章是关于设计模式中的建造者模式的，也称构建者模式/生成器模式，英文我们称之为Builder Pattern。在开展讲解之前，我们先把该模式的定义了解一下。
WebAccess / MCM是研华平台级“智能预测性维护及故障诊断”的核心，提供了从传感器信号采集、时域信号处理、频域分析、特征值提取、故障模型构建、驱动本地控制与报警、模拟信号输出、数据联网发布等功能...这一节我们一步一步进行体验。...mcm_device_server通过Modbus/TCP协议将机器状态的时域特征值、频域特征值、基于故障模型的故障预测信息和控制状态等数据进行发布，可以通过WebAccess/SCADA等组态软件通过...8、WebAccess / MCM后续版本会加入MQTT通讯的支持，可以直接将机器状态上传到云端，实现广域网的预测性维护系统。...如果暂时手边没有采集硬件，可以利用研华DAQNavi自带的DemoDevice进行体验。视频演示如下：
智能制造呼唤平台级的“智能预测性维护及故障诊断”产品 预测性维护系统是透过对设备的温度、压力、振动、噪声等参数检测与分析，掌握设备生产力下滑的预兆，为机器设备的健康把关。...WebAccess / MCM是研华平台级“智能预测性维护及故障诊断”的核心 WebAccess / MCM提供了从传感器信号采集、时域信号处理、频域分析、特征值提取、故障模型构建、驱动本地控制与报警、...WebAccess / MCM帮助客户快速通过动态数据采集卡、在线采集一体机等快速实施工业4.0预测性维护系统，这有助于提高设备的正常运行时间、性能和安全性，同时大大降低维护成本。...WebAccess / MCM特性简介视频如下，该系列将记录该软件和系统的实时体验。
文|曾响铃 来源|科技向令说（xiangling0815） 试想一下，如果有一天消费者能够在家自助选车、购车；乘坐着新能源无人驾驶汽车出行；车辆通过大脑解码技术即可预测驾驶员的行为意图，将驾驶员的反应快速地传递给车辆...在北京车展中的选车环节，广汽、北汽与车势科技合作，专门实现客户个性化定制购车体验的“数字洽谈桌”，厂商和经销商可以根据客户的历史浏览数据，依据客户喜好进行推荐，从而优化客户购车体验。...“数字洽谈桌”结合着“自助式购车终端”，可以通过微信商城、AR数字展厅、线下触屏数字展厅以及线上虚拟试驾体验等数字化技术，为消费者提供全新的购车体验，并一改传统汽车销售繁琐、低效的模式，为汽车主机厂和经销商提出了更为高效的解决方案...为了满足这一目标，数字化的新零售模式可以显著提升消费者的购车体验、提高经销店的销售效率。 比如，车势科技的数字新零售模式为汽车行业的“精准销售”提供了一个全新路径。...、更具吸引力的购车体验，还为个性化定制提供了基础，消费者可以在家进行虚拟私人订制，选择自身喜欢的车身颜色、车轮和装饰，提前看见未来的实车细节。
负责过多种 Elastic Stack 实战应用项目，大数据分析领域、机器学习预测领域、业务查询加速领域、日志平台分析领域、基础指标监控领域、全文分词检索领域等。
最后选择合适的模型与参数来进行预测。 解决方案 任务/目标 根据爱彼迎的2009-2014年的用户数据，预测用户第一次预约的目的地城市。同时分析用户的行为习惯。...当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本的分数，其实就是根据这个样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数 最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值。...最后选取概率最大的预测值作为预测结果。 随机森林： 随机森林是一种集成学习，通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。...这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。它依靠于决策树的投票选择来决定最后的分类结果。 模型优化 1.特征提取，样本抽样，参数调参。...通过使用XGBoost来进行预测，最终得到准确率为0.628 通过使用随机森林来进行预测，最终得到准确率为0.749 可以得出使用随即森林算法比XGBoost准确性更高。
法大大电子合同采用实名认证技术，用户与汽车金融平台签署《贷款按揭协议》《融资租赁协议》《购车分期协议》等合同时，签约方均需经过严格的实名认证，证明签署主体的真实身份后，才可在线签署合同协议，从而杜绝了虚假信息...2、在线签约1分钟，优化用户体验 随着国内汽车市场需求的不断攀升，我国的汽车金融业务也呈爆发式增长。...在如今快节奏的互联网时代，电子合同的引入有利于汽车金融平台提升签约效率，为用户打造更快、更高效的服务体验。...1FE5C803-894D-4949-946D-60A69D4090E4.png 3、轻松管理合同，节省企业成本 汽车金融平台有着大量的《贷款按揭协议》《融资租赁协议》《购车分期协议》《汽车租赁合同》...据前瞻产业研究院的数据统计及预测，2020年中国汽车金融市场规模将接近2万亿元。巨大的市场需求下，电子合同将成为汽车金融平台提升业务效率、加强风控能力的有利武器。
02 购车摇号 北京是一个以拥堵著称的城市，拥堵的问题也是由来已久，而且几乎是越来越严重。在万般无奈的情况下，专家们最后祭出了一个大招——摇号。 摇号是一个带有比较浓郁配给制色彩的手段。
Tiait Brown 用57行代码和开源工具 DIY 了一个车牌自动识别系统，完全实现了澳大利亚政府花8600万美元投资的项目效果。 过去一年，维多利亚州共...
最近，一些推论给予了我们一些提示，有利于我们对于该技术的最终结果作出可靠的预测。 ? Project Scorpio被认为是最先进的游戏主机。...很多人预测，这样先进的技术会导致其价格非常昂贵。但Xbox 的主管Phil Spencer已对此进行了辟谣。...Project Scorpio将适用Xbox One的操作系统 微软显然是在秘密的进行研发工作，一旦该项目最终成型，它或将能提供更好的且更丰富的VR体验。 ?
今天为大家介绍一篇CIKM 2022中比较有意思的时间序列预测论文。这篇论文的独特之处在于，在其他论文都在卷深度学习时序预测模型结构时，这篇文章从检索引入相关数据的角度解决时序预测问题。...，那么预测窗口长度占序列总长度的比例就决定了预测结果的不确定性有多大。...2 检索预测的好处论证 文中使用了单独一章的篇幅，从理论的角度分析引入检索序列作为信息补充，能够带来的预测效果增益。...，给定预测结果下真实结果的的条件熵，可以证明这个熵就等价于预测结果和真实结果的MSE 最小化MSE等价于最大化预测序列和真实序列的互信息：由下面3个公式推导出来，分别表示最小化MSE等价于给定预测结果真实结果条件概率分布极大似然...最终通过一层全连接输出层，将预测结果映射到期望的输出维度。 其实从这个方法的整体来看，与图时间序列预测非常像。
3月8日消息，湖南芯力特电子科技有限公司（以下简称“芯力特”）通过官网发布声明，宣布芯力特正式加入豪威集团。
今天介绍一篇南大今年4月份发表的文章，主要探讨了多元时间序列预测问题中，独立预测（channel independent）和联合预测（channel dependent）二者效果的差异、背后的原因以及优化方法...Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting 下载地址：https://arxiv.org/pdf/2304.05206v1.pdf 1、独立预测和联合预测...多元时间序列预测问题中，从多变量建模方法的维度有两种类型，一种是独立预测（channel independent，CI），指的是把多元序列当成多个单变量预测，每个变量分别建模；另一种是联合预测（channel...从下面的实验结果可以看到，CI相比CD，在绝大多数预测窗口长度和数据集上，效果都是提升的。 为什么CI方法在实际应用中比CD效果更好、更稳定呢？...正则化：引入一个正则化损失，用序列减去最近的样本点作为历史序列输入模型进行预测，同时使用平滑约束预测结果，让预测结果和最近邻的观测值偏差不要太大，使得预估结果更平； 低秩分解：将全连接参数矩阵分解成两个低阶矩阵
小程序体验师：陈丹阳 汽车之家，作为全球访问量最大的汽车网站，是众多消费者和车迷选车、用车、养车的首选。最近，汽车之家也加入了小程序的队伍。...在「推荐」部分，这两款产品都能做到更新及时，包括汽车资讯、用车体验、车型对比等丰富内容。 只有你想不到，没有这里没有的。当然，你也可以通过搜索，找到自己感兴趣的内容。...智能选车 汽车之家算得上是国内数一数二的汽车信息网站，绝对的购车首选。 「汽车之家+」和汽车之家 app 的「选车」功能大同小异。...如果你想在买车之前全方位了解车型，完全可以使用小程序的「选车」和「论坛」功能，获得最详细的车型测评和用户体验； 如果你就是一个车迷，每天都离不开掌握汽车资讯，还是将 app 推荐给你，毕竟全面的内容可能更适合你的口味...「汽车之家 Autohome」为购车者提供购车、买车、用车等所有环节的一站式服务。 「汽车之家口碑」收集真实车主的用车体验，供购车者参考。 说了这么多，哪一款更适合你，恐怕只有用过才知道了。 ?
在威尔森大数据体系的支持下，开发出在线式的智能化数据应用体系，涵盖了销量监测与预测、价格体系研究、新四化研究、行业动态分析、汽车金融、渠道研究、消费者洞察、后市场研究等多项数据，提供专业、灵活、高效和个性化的使用体验...前瞻性技术库，从不同解决路径、不同成本等维度探索消费者出行痛点的解决方案，为车型研发者提供基于用户使用场景和解决用户痛点为主导的设计思维；并且还构建了消费者360°洞察体系，基于经销商终端，全面实时采集消费者购车...、用车、再购车全生命周期的行为及态度反馈数据，并进行智能处理与可视化呈现，为定义车型开发或改进方向、制定营销策略、灵活调整营销组合等提供强力支撑。...并从多个角度提供各细分市场销量预测解读报告。...除此之外，销量全景综合分析系统在功能使用上也更贴近用户的使用习惯，体验更为流畅。
当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本的分数，其实就是根据这个样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数 最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值。...最后选取概率最大的预测值作为预测结果。 随机森林： 随机森林是一种集成学习，通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。...这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。它依靠于决策树的投票选择来决定最后的分类结果。 模型优化 1.特征提取，样本抽样，参数调参。...通过使用XGBoost来进行预测，最终得到准确率为0.628 通过使用随机森林来进行预测，最终得到准确率为0.749 可以得出使用随即森林算法比XGBoost准确性更高。...python使用LASSO回归预测股票收益 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析 数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS
针对小米汽车首款车型为什么是是轿车这一问题，雷军表示：“首先车是用来开的，轿车的驾驶体验更好，更适合一个人日常开，还可兼顾二人世界和小家庭。其次，轿车市场需求非常大，总量和 SUV差不多。...事实上，此前《小米汽车答网友100问》也对于上述问题做过解释：从产品定义之初，SU7 就是既要高性能、又要生态科技，还要智能空间体验，只有一辆这样杰出的轿车，才有机会，把这三者都做出极致的表现。...希望小米SU7成为苹果用户购车首选” 今年2月，苹果被曝终止了已研发长达10年的造车计划，消息一出轰动整个汽车圈。 针对此事，《雷军答网友问》视频中表示，第一次听到苹果终止造车，“我非常非常震惊。...雷军称：“苹果用户也不用担心，小米SU7对苹果生态的支持非常全面、非常彻底，我们希望小米SU7成为苹果用户购车的首选。”
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