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小鹏P7 凭什么定义第二代智能汽车

小鹏P7 凭什么定义第二代智能汽车作者：暂无来源：《初中生写作》 2019年第7期P7围绕自动驾驶、人车交互、万物互联、智能生态打造四大智能亮点，全面定义第二代智能汽车在2019年上海车展上，小鹏汽车全新车型——互联网基因的智能电动轿跑P7正式亮相。

P7将凭借其领先智能能力、轿跑运动造型、极致性能表现，刷新用户对未来智能电动汽车的期待。

作为小鹏汽车最新智能科技的集大成者，P7依托两大硬件基础，围绕自动驾驶、人车交互、万物互联和智能生态，打造四大智能亮点，全面定义第二代智能汽车新标准。

两大硬件基础，诠释“天生智能”强大的硬件基础，是P7智能能力实现全面跃升的先决条件。

小鹏汽车大力投入自主研发，针对智能电动车特性量身打造SEPA平台架构（Smart Electric Platform Architecture，智能电动平台架构）；同时与NVIDIA、高通等国际顶级芯片厂商强强联合，为P7配备性能强大的智能双擎。

SEPA平台架构基于智能电动车特性量身打造，实现理想的扩展性、兼容性、共用性、进化性。

SEPA平台架构具有模块化、轻量化、可变带宽大、空间利用率高的特点。

拥有百兆以太网络的电子电器拓扑架构，独立中央网关支持多路通讯数据的信息交互，传输速率达到传统500K高速CAN总线200倍，从而带来车内更畅快的智能交互体验；平台架构内控制器100%联网，帮助智能汽车实现整车OTA能力；信息安全方面，自动驾驶核心计算平台达到汽车功能安全最高的ASIL D级，信息安全芯片运算能力较上一代智能汽车高出8倍；同时，具备支持L4级自动驾驶和5G通讯的拓展能力。

P7搭载性能强大的智能双擎——业界领先的高通骁龙? 820A车规级芯片、系统级自动驾驶芯片NVIDIA DRIVE Xavier?，为智能能力奠定坚实硬件基础。

高通骁龙820A车规级芯片采用高度优化定制的 64 位 Qualcomm Kryo CPU，和Adreno 530 GPU，实现了前所未有的高性能和低功耗，流畅支撑各种Andriod应用生态，为小鹏汽车自主研发的Xmart OS提供强大硬件支持。

2020年小鹏P7专题研究：小鹏汽车历代车型对比、小鹏P7 VS 特斯拉Model 3

2018年8月2日
B+轮
何小鹏、钟鼎资本、晨兴资本、春华资本、高瓴资本等
40亿人民币
2019年11月13日 C轮
小米科技、何小鹏、经纬中国、晨兴资本
4亿美元
2019年12月11日战略投资鲲鹏创投
1.26亿人民币
4
资料来源：公司官网，公司公告，中信证券研究部小鹏 Nhomakorabea车：造车历史
小鹏汽车成立
2016.9
22.99万起售
上市时间
2017.10
2018.12
2019.07
2019.07
预计2020年6月交付
定位
紧凑型SUV
紧凑型SUV
紧凑型SUV 紧凑型SUV
四门轿跑车型
最高时速（Km/h）
170
170
170
170
>170
续航里程（Km）
<300
351-365
401/520
401/520
568/650
预备量产阶段
2017年5月14日小鹏汽车宣布，与肇庆市政府共同合作规划的百亿级生产基地将在肇庆市高新区落地建设 2017年6月12日小鹏汽车获优车基金领投的22亿元A轮战略融资 2017年8月29日何小鹏正式加入小鹏汽车，并出任董事长 2017年10月12日小鹏汽车与郑州海马合作的首款量产车型——小鹏汽车极客版在郑州正式下线
2019年6月12日小鹏汽车与华米科技达成合作，为P7配套可穿戴设备
2019年7月10日小鹏汽车G3 2020版上市
2020年4月27日小鹏汽车P7 线上发布 2
资料来源：公司官网，中信证券研究部
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P7客户关怀

P7客户关怀/客户满意度、服务P7.1客户在质量管理体系，产品交付时和过程方面的要求是否得到满足？*关注重点1、VDA6.1/或TS16949运行有效的证据；2、2满足质量协议、目标协议的证据；3、过程符合要求的证据；4、产品最终检验记录及检（试）验报告－合格证据；5、发货审核－符合要求；6、成品库的管理；7、产品图纸、相关标准等现时有效；8、定期进行产品复评；9、配件供应－更改及停产后确保继续供货；10满足客户的包装和标识要求；11产品必须满足法律法规要求。

P7.2是否对顾客关怀提供了必要的保障？关注重点1有能力的对口人员；2要确保使用客户能够理解的语言开展沟通；3客户访问报告；4产品使用说明书（必要时）；5各阶段反馈问题的处理；6产品更改、过程更改及移地生产（包括更换供应商（分供方）的及时通报；7、B2B平台P7.3是否保障了供货？*关注重点1对客户处出现的紧急问题的及时处理；2发生供货瓶颈时及时与客户沟通；3应急计划A客户紧急订单；B生产中出现质量事故；C运输中出现意外事故；D其它紧急情况。

P7.4一旦与质量要求不相符，是否开展了缺陷分析，并且有效的落实了整改措施？关注重点1缺陷的分析及改进措施（生产、技术、质保等相关部门参与）；2措施的跟踪验证；3实验室、检测设备、检测人员；4统计技术的应用；5相关部门的参与；6必要时修改技术规范；7纳入知识储备库。

P7.5是否设计了一个能够有效的开展受损部件分析的过程？关注重点1受损部件分析程序；2具备受损部件分析及检验的设施；3受损部件分析报告；4与客户沟通确保受损部件分析的有效性。

P7.6人员素质、责权关系（针对每个员工）？关注重点1相应岗位的岗位要求及任务、责任、权限规定；2满足岗位要求及按规定完成工作任务的相关证据；3至少一名管理层成员接受过基础产品安全和产品责任法方面的外部培训；4在供应商数据库（LDB-B2B）中任命产品安全负责人。

p7化学成分

p7化学成分
P7是一个相对较为广泛使用的术语，它可以指代多种化学成分。

以下是P7可能指代的一些化学成分及其解释：
1. P7聚合物：P7聚合物是一种高分子化合物，通常用于制造高性能的聚合物材料，例如高强度纤维、塑料、橡胶等。

P7聚合物通常具有优异的力学性能、耐热性、化学稳定性和耐腐蚀性等特点。

2. P7油：P7油是指由石油提炼而来的一种矿物油，具有高粘度、高黏度指数等特点。

P7油通常用于制造润滑油、润滑脂、工业油、燃料油等。

3. P7清洗剂：P7清洗剂是一种强效清洗剂，常用于清洗机械设备、汽车、工业设备等表面，去除油污、污垢和其他污染物。

P7清洗剂通常具有强溶解力、快速作用、易于冲洗等特点。

4. P7除臭剂：P7除臭剂是一种能够有效去除异味和污染气味的化学制剂。

P7除臭剂通常含有活性氧化剂、矿物质、气味掩盖剂等成分，能够迅速分解异味分子和有机物质，达到除臭效果。

总之，P7可以指代多种化学成分，涉及的领域也非常广泛，需要根
据具体上下文进行理解和解释。

建筑常用语p6p7

建筑常用语p6p7
1、建筑常用语中什么是容积率？
答：容积率是项目总建筑面积与总用地面积的比值。

一般用小数表示。

容积率越高，居民的舒适度越低，反之则舒适度越高。

2、建筑常用语中什么是建筑密度？
答：建筑密度是项目总占地的基地面积与总用地面积的比值。

用百分数表示。

建筑密度大，说明用地中房子盖得“满”，反之则说明房子盖得稀。

3、建筑常用语中什么是绿地率（绿化率）
答：绿地率是项目绿地总面积与总用地面积的比值。

一般用百分数表示。

4、建筑常用语中什么是日照间距？
答：日照间距，就是前后两栋建筑之间，根据日照时间要求所确定的距离。

日照间距的计算，一般以冬至这一天正午正南方向房屋底层窗台以上墙面，能被太阳照到的高度为依据。

5、建筑常用语中建筑物与构筑物有何区别？
答：凡供人们在其中生产、生活或其他活动的房屋或场所都叫做建筑物，如公寓、厂房、学校等；而人们不在其中生产或生活的建筑，则叫做构筑物，如烟囱、水塔、桥梁等。

6、建筑常用语中什么是建筑“三大材”？
答：建筑“三大材”指的是钢材、水泥、木材。

7、建筑常用语中建筑安装工程费由哪三部分组成？
答：建筑安装工程费由人工费、材料费、机械费三部分组成。

施耐德接触器编码规则 p7

施耐德接触器编码规则p7全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：施耐德接触器是一种广泛应用于工业控制系统中的电器设备，它负责控制电力设备的接通和断开，以实现自动化控制的功能。

在实际的应用中，对接触器的编码规则非常重要，能够帮助操作人员快速准确地识别和操作接触器，提高工作效率和准确性。

施耐德接触器编码规则P7是一种常见的编码规则，它采用一组数字和字母的组合来表示不同型号和特性的接触器，便于用户进行选择和对接。

下面我们将详细介绍施耐德接触器编码规则P7的相关内容。

施耐德接触器编码规则P7中的数字部分通常表示接触器的功能特性和系列等信息。

数字1通常表示接触器是用于控制交流电的；数字2表示用于直流电的；数字3表示通用型接触器等。

数字部分的变化对应不同功能和用途的接触器，用户可以根据自己的实际需求选择合适的接触器。

除了数字和字母的组合外，施耐德接触器编码规则P7还包括其他一些符号和标记，用于表示接触器的额定电流、额定电压、安装方式等信息，帮助用户更全面地了解接触器的性能参数和使用条件。

施耐德接触器编码规则P7是一种简单直观的编码方式，能够有效地帮助用户选择合适的接触器，并且对接触器的特性和功能有着清晰的表示。

在工业控制系统中，正确理解和应用施耐德接触器编码规则P7能够提高工作的效率和准确性，确保设备和生产线的正常运行。

在实际的应用中，用户可以通过施耐德官方网站或产品手册等渠道获取更详细的接触器编码规则P7的信息，以便更好地选择和使用接触器。

希望本文能够帮助读者更好地了解施耐德接触器编码规则P7，提高工作的效率和准确性。

【本文共526字】。

第二篇示例：施耐德接触器编码规则P7 是指施耐德电气公司制定的关于接触器编码规则的标准，它为用户提供了一套清晰明确的编码方式来识别和区分不同类型的接触器产品，从而帮助用户更方便地选购和使用接触器产品。

施耐德电气公司是一家全球知名的电气设备制造商，其产品涵盖了电力设备、自动化设备、控制设备等领域。

accap7是什么意思

accap7是什么意思
ACCA考试科目P7《高级审计与认证业务》。

大多数ACCA学员在选修阶段为了更好地通过考试都会选择P7.
P7高级审计与认证业务AdvancedAudit and Assurance（AAA）
1、特点：
第一，在回答问题时同学们要认为自己是审计经理或者合伙人，从管理层的角度思考问题把答案与考试的案例联系起来。

第二，P7的考试几乎都是案例分析，对于很多缺少审计实际工作经验的同学，只有通过平时做题时多总结做题的思路，灵活运用所学的知识点分析案例。

2、关联科目：P7关联的科目是F8和P2，P7通过的关键是P2的会计知识要扎实，否则很难找出报表中的误报错误。

急速通关计划 ACCA全球私播课大学生雇主直通车计划周末面授班寒暑假冲刺班其他课程。

小鹏P7拒绝做Model

INTELLIGENT MOBILITY智能出行小鹏P7拒绝做Model706km续航的小鹏P7在智能化水平上能否与特斯拉一战?文IA0记者谭晶宝捐款、赠口罩、做直播、拿生产资质、出新车，被疫情按下“慢放键”的前几个月里，小鹏汽车可是一点都没闲着。

尽管疫情打乱T2020年开局的节奏,但小鹏P7的上市发布会还是如期而至。

从亮相起P7就被看成是特斯拉Model3的直接竞争者，无论是车型定位还是售价区间，二者都是针锋相对，随着Model3的国产化和P7的上市，双方不可避免将迎来一次近身肉搏。

706km的续航成绩让P7成为目前上市车型中续航最高的纯电车型，同时也让电动车续航步入“700+时代”。

虽然在销量上小鹏一时难以挑战特斯拉，但在智能驾驶这个双方真正的技术主战场上，情况又如何呢？粮草充足是前提“兵马未动，粮草先行。

”自动驾驶的“粮草”便是资金和人才。

作为一家造车新势力，小鹏汽车获得了资本的广泛认可，至今已获得多轮融资，其中不乏高令瓦资本、GGV纪源资本、IDG资本等知名投资机构，也有阿里、小米等科技巨头。

小鹏不浪费一分钱的持家本领也是业界闻名，就连P7的发布会也没有烧钱策划太多“花活儿”，24小时的超长发布会始终都围绕产品和技术方面的干货，以至于小鹏的公关被人调侃“太抠了”。

不过在何小鹏和夏術两位理工男的带领下，小鹏汽车对于核心技术的研发投入却是毫不含糊，成立不足六年，已经拥有了一支规模超过4000人的队伍，60%为研发人员。

把自动驾驶作为战略方向的小鹏先后在中国的北京、上海、广州以及美国的硅谷和圣地亚哥五个城市成立自动驾驶研发团队，云集了来自高通、谷歌、英伟达、三星、华为、微软、英特尔等科技公司的各领域专家。

五个团队拥有各自的重点研发领域，彼此协作。

在中美分工上，中国团队将更多与供应商、整车、测试等环节对接，负责技术落地；美国团队负责将感知、规划等技术深化。

小鹏汽车副总裁、自动驾驶中心负责人吴新宙介绍：“小鹏汽车强调一个团队、同一Leader,尽量让中美团队保持步调一致。

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［１２１３］
实例来扩充训练数据，以减少循环依赖？何时终止训练数据的扩充？抽取过程如图１所示。
，结合最大熵机器学习算
［１４］
法本身的原理，采用信息熵
方法程图Ｆｉｇ．１Ｅｎｔｉｔｙｒｅｌａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｓｅｍｉｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ
８］方法将实体对上下文上下文窗口，采用信息增益［
１抽取思想及任务
１１抽取思想首先，选取最大熵机器学习算法构建一定准确率的初始最大熵分类器；其次，采用初始最大熵分类器从大量新语料中，预测出存在关系的候选新实例；而后，通过信息熵方法从候选实例中，选取可信度较高的新实例来扩充训练数据；最后，通过测试文本测试分类器性能，当分类器性能趋于稳定时，迭代终止即训练数据停止扩充。相关工作主要围绕以下３个问题：如何选取初始训练数据集以避免数据稀疏问
８
山东大学学报（工学版）
第４１卷
５７］方法［，在标记较少训练数据的情况下，通过充分
信息熵值，多次循环以选取可信度较高的新实例来扩展初始训练数据，实现半监督学习的领域实体关系抽取。
利用未标记数据来不断扩展样本训练数据，最终获得相对不错的抽取性能，这类方法的核心问题是如何有效扩充训练数据。文献［５］通过设定实体对的
（１．昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明６５００５１；２．昆明理工大学智能信息处理重点实验室，云南昆明６５００５１）
摘要：针对监督机器学习方法抽取实体关系受限于标注语料的规模问题，提出采用信息熵方法来不断扩展小规模训练数据的半监督领域实体关系抽取。结合领域词汇选取小规模训练数据，构建了一定准确率的初始最大熵分类器，用来从未标记数据中预测出候选新实例。采用信息熵方法，通过设定不同熵值，多次循环以选取可信度较高的新实例来扩展训练数据。使用扩展后的训练数据重新迭代训练分类器，分类器性能趋于稳定迭代终止，实现了半监督学习的领域实体关系抽取。实验表明，和已有方法相比，本文提出的半监督领域实体关系抽取通过结合信息熵方法，在小规模标注样本环境中取得了较好的学习效果。关键词：信息熵；半监督；最大熵分类器；未标记；可信度中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ
Ａｓｅｍｉｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｄｏｍａｉｎｅｎｔｉｔｙｒｅｌａｔｉｏｎ
基金项目：国家自然科学基金项目（６０８６３０１１）；云南省自然科学基金重点项目资助项目（２００８ＣＣ０２３）；云南省中青年学术技术带头人后备人才项目资助项目（２００７ＰＹ０１１１）作者简介：郭剑毅（１９６４－），女，河南偃师人，教授，主要研究方向为自然语言处理，信息抽取．Ｅｍａｉｌ：ｇｊａｄｅ８６＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ
１，２１１，２１，２１１ＧＵＯＪｉａｎｙｉ，ＬＥＩＣｈｕｎｙａ，ＹＵＺｈｅｎｇｔａｏ，ＳＵＬｅｉ，ＺＨＡＯＪｕｎ，ＴＩＡＮＷｅｉ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＫｕｎｍｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５００５１，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＫｕｎｍｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５００５１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｂｙｔｈｅｓｃａｌｅｏｆｌａｂｅｌｅｄｃｏｒｐｕｓｏｆｔｈｅｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ａｓｅｍｉｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｅｎｔｉｔｙｒｅｌａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｓｍａｌｌｓｃａｌｅｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａ．Ｆｉｒｓｔ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｆｉｅｌｄｖｏｃａｂｕｌａｒｙｔｏｓｅｌｅｃｔｓｍａｌｌｓｃａｌｅｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａ，ａｎｉｎｉｔｉａｌｍａｘｉｍｕｍｅｎｔｒｏｐｙｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｏｆｃｅｒｔａｉｎａｃｃｕｒａｃｙｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｓｏｍｅｎｅｗｃａｎｄｉｄａｔｅｉｎｓｔａｎｃｅｓｆｒｏｍｕｎｌａｂｅｌｅｄｄａｔａ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏ，ａｎｄｓｏｍｅｎｅｗｉｎｓｔａｎｃｅｓｏｆｔｈｅｈｉｇｈｅｒｃｒｅｄｉｂｉｌｐｙｗａｓａｐｐｌｉｅｄｂｙｓｅｔｔｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｎｔｒｏｐｙｖａｌｕｅａｎｄｃｙｃｌｉｎｇｍａｎｙｔｉｍｅｓｉｔｙｆｒｏｍｃａｎｄｉｄａｔｅｉｎｓｔａｎｃｅｓｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｅｘｐａｎｄｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｗａｓｒｅｉｔｅｒａｔｉｖｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｘｐａｎｄｅｄｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａｕｎｔｉｌｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔｅｎｄｅｄｔｏａｓｔａｂｌｅｉｔｅｒａｔｉｏｎｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈａｃｈｉｅｖｅｄｆｉｅｌｄｅｎｔｉｔｙｒｅｌａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｅｍｉｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙａｃｈｉｅｖｅｄｂｅｔｔｅｒｌｅａｒｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙ；ｓｅｍｉｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ；ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｅｎｔｒｏｐｙｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ；ｕｎｌａｂｅｌｅｄ；ｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙ
１６７２３９６１（２０１１）０４０００７０６文章编号：
２０１１年８月Ａｕｇ．２０１１
基于信息熵的半监督领域实体关系抽取研究
，２，２，２郭剑毅１，雷春雅１，余正涛１，苏磊１，赵君１，田维１
第４１卷第４期山东大学学报（工学版）Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．４ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＳＣＩＥＮＣＥ）
１５］题［？采用何种策略或标准选择可信度较高的新
向量化后再通过计算相似度来选取新实例，由于不能保证实体对上下文中出现的词语相同，只能通过信息增益中的词语位置
［９］
所提供的信息来体现一
定距离内的实体对的关系，其可信度并不高。文献［６７］主要是针对ＡＣＥ（ａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｎｔｅｎｔｅｘｔｒａｃ）的通用关系抽取任务提出基于ＳＶＭ（ｓｕｐｐｏｒｔｔｉｏｎ