威马宣布部分车型售价上调 上涨幅度3000元- 4000元不等
近日,智能汽车头号实力派威马汽车宣布,受零部件价格上涨等因素影响,自3月1日起,威马部分车型的排产计划和车型售价将进行逐步调整。
其中,2022款EX5-Z全系车型现行相关政策不变,综合补贴后售价将按下表执行:
自建立以来,威马汽车坚持自主开发,正向研发,以科技普惠引爆主流市场,致力于为用户带来体验优质、负担得起的产品和服务。随着产品矩阵逐步丰富,品牌已完善覆盖15-25万主流价格区间,让用户尽享高品价比且舒适智能的用车体验。
下图:零接触智能交互纯电SUV——威马EX5-Z
作为威马汽车的重磅产品,零接触智能交互纯电SUV EX5-Z充分展现了品牌打造智能纯电车型的扎实积累和创新理念。EX5-Z拥有CleanPro健康头等舱,搭载AI小威智能语音系统和车家互联功能,同时配备了LivingPilot智能辅助系统和Pack大数据安全防御系统,为用户带来同级突出的高价值之选。
未来,威马将继续打造能够满足用户生活方式和多样化需求的产品。其它车型的相关价格调整政策请留意后续公告,想近距离了解威马车型的用户可以通过官网预约试驾。
近日,智能汽车头号实力派威马汽车宣布,受零部件价格上涨等因素影响,自3月1日起,威马部分车型的排产计划和车型售价将进行逐步调整。
其中,2022款EX5-Z全系车型现行相关政策不变,综合补贴后售价将按下表执行:
自建立以来,威马汽车坚持自主开发,正向研发,以科技普惠引爆主流市场,致力于为用户带来体验优质、负担得起的产品和服务。随着产品矩阵逐步丰富,品牌已完善覆盖15-25万主流价格区间,让用户尽享高品价比且舒适智能的用车体验。
下图:零接触智能交互纯电SUV——威马EX5-Z
作为威马汽车的重磅产品,零接触智能交互纯电SUV EX5-Z充分展现了品牌打造智能纯电车型的扎实积累和创新理念。EX5-Z拥有CleanPro健康头等舱,搭载AI小威智能语音系统和车家互联功能,同时配备了LivingPilot智能辅助系统和Pack大数据安全防御系统,为用户带来同级突出的高价值之选。
未来,威马将继续打造能够满足用户生活方式和多样化需求的产品。其它车型的相关价格调整政策请留意后续公告,想近距离了解威马车型的用户可以通过官网预约试驾。
#研究人员提出搜寻仙女星系星团的新方法# 《中国科学报》从中国科学院国家天文台获悉,一支天文领域的联合研究团队基于郭守敬望远镜(LAMOST)数据,构建了搜寻仙女星系(M31)星团的新方法,这是天文学家继哈勃望远镜后利用LAMOST等地面望远镜批量搜寻仙女星系星团盘中年轻星团的突破性工作。近日,相关研究成果https://t.cn/A66ATBlp发表于《天文与天体物理学》。
据介绍,仙女星系是距离银河系最近的一个大型旋涡星系,也是天文学家研究星系形成与演化的理想天体物理实验室。星团包括年轻的疏散星团、年老的球状星团以及年轻的大质量星团。它们广泛分布在星系从核球、盘到外晕的各个区域,记录了星系早期形成与演化的历史过程,是揭示星系集成历史的绝佳工具。
长期以来,天文学家一直致力于对M31中星团的证认,以获得完备的M31星团样本。近年来的大视场测光与大规模光谱巡天为科研人员证认M31中星团提供了绝佳机遇。但是,如何从深度大视场测光巡天所提供的数千万幅图像中寻找并证认到需要的特殊天体,是目前困扰天文学家的一个难题。
为此,中国科学院国家天文台博士王守成、研究员马骏,云南大学副教授陈丙秋,中国科学院云南天文台研究员龙潜等人组成了一支联合攻关团队,他们从LAMOST DR6数据中挑选出M31中346个星团、银河系前景天体和背景星系,结合文献中给出的M31星团与非星团样本作为训练样本,构造了一类双通道深度卷积神经网络(CNN)模型,该模型在测试样本中达到了99%的准确率。
利用上述模型,研究人员从仙女星系全景考古巡天(PAndAS)测光数据中获得的2100多万幅图像中证认出117个高置信度的M31星团候选体,其中109个为M31星系盘中年轻的星团。另外8个位于离M31中心超过8.15万光年的遥远晕中,它们是年老的球状星团。
之前,天文学家利用哈勃望远镜的观测数据在M31的特定区域内发现了大量的星团侯选体。而这支联合研究团队在没有哈勃数据的区域,基于LAMOST、PAndAS等地面望远镜的观测数据优势,利用新方法在搜寻M31盘中年轻星团方面取得https://t.cn/A66ATBl0
据介绍,仙女星系是距离银河系最近的一个大型旋涡星系,也是天文学家研究星系形成与演化的理想天体物理实验室。星团包括年轻的疏散星团、年老的球状星团以及年轻的大质量星团。它们广泛分布在星系从核球、盘到外晕的各个区域,记录了星系早期形成与演化的历史过程,是揭示星系集成历史的绝佳工具。
长期以来,天文学家一直致力于对M31中星团的证认,以获得完备的M31星团样本。近年来的大视场测光与大规模光谱巡天为科研人员证认M31中星团提供了绝佳机遇。但是,如何从深度大视场测光巡天所提供的数千万幅图像中寻找并证认到需要的特殊天体,是目前困扰天文学家的一个难题。
为此,中国科学院国家天文台博士王守成、研究员马骏,云南大学副教授陈丙秋,中国科学院云南天文台研究员龙潜等人组成了一支联合攻关团队,他们从LAMOST DR6数据中挑选出M31中346个星团、银河系前景天体和背景星系,结合文献中给出的M31星团与非星团样本作为训练样本,构造了一类双通道深度卷积神经网络(CNN)模型,该模型在测试样本中达到了99%的准确率。
利用上述模型,研究人员从仙女星系全景考古巡天(PAndAS)测光数据中获得的2100多万幅图像中证认出117个高置信度的M31星团候选体,其中109个为M31星系盘中年轻的星团。另外8个位于离M31中心超过8.15万光年的遥远晕中,它们是年老的球状星团。
之前,天文学家利用哈勃望远镜的观测数据在M31的特定区域内发现了大量的星团侯选体。而这支联合研究团队在没有哈勃数据的区域,基于LAMOST、PAndAS等地面望远镜的观测数据优势,利用新方法在搜寻M31盘中年轻星团方面取得https://t.cn/A66ATBl0
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