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法定代表人:陳秀芳  注冊(cè)資本:100萬元人民幣  成立時(shí)間:2014-04-28  所屬行業(yè):科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:長(zhǎng)春市二道區(qū)正茂生產(chǎn)資料交易市場(chǎng)25棟4樓D03、28室

法定代表人:王化坤  注冊(cè)資本:50萬元人民幣  成立時(shí)間:2002-06-26  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:朝陽區(qū)遼寧路52號(hào)4016-1室

法定代表人:于鴻  注冊(cè)資本:200萬元人民幣  成立時(shí)間:2019-06-04  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:吉林省長(zhǎng)春市朝陽區(qū)西安大路1566號(hào)樓1005室

法定代表人:柏立思  注冊(cè)資本:500萬元人民幣  成立時(shí)間:2013-10-21  所屬行業(yè):文化、體育和娛樂業(yè)

地址:長(zhǎng)春市凈月開發(fā)區(qū)乙十四路偉峰·生態(tài)新城9#辦公樓501號(hào)(租期至2028年12月31日)

法定代表人:卞戈  注冊(cè)資本:200萬元人民幣  成立時(shí)間:2017-10-23  所屬行業(yè):科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:吉林省長(zhǎng)春市朝陽區(qū)西安大路42號(hào)吉林省青年創(chuàng)業(yè)園大廈2805-20

法定代表人:陳宏波  注冊(cè)資本:100萬元人民幣  成立時(shí)間:2015-11-30  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:吉林省長(zhǎng)春市朝陽區(qū)永昌小區(qū)11號(hào)樓105室

法定代表人:唐雨竹  注冊(cè)資本:30萬元人民幣  成立時(shí)間:2018-07-03  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:吉林省長(zhǎng)春市朝陽區(qū)西康胡同與新疆街交匯處西康胡同1285號(hào)502號(hào)

法定代表人:王濤  注冊(cè)資本:1000萬元人民幣  成立時(shí)間:2014-04-03  所屬行業(yè):科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:吉林省長(zhǎng)春市朝陽區(qū)衛(wèi)星路7186號(hào)長(zhǎng)春理工大學(xué)科技大廈B座706室

法定代表人:崔茂春  注冊(cè)資本:1000萬元人民幣  成立時(shí)間:2009-10-28  所屬行業(yè):批發(fā)和零售業(yè)

地址:長(zhǎng)春市朝陽區(qū)西安大路吉林省青年創(chuàng)業(yè)園大廈2801-18

法定代表人:孫少威  注冊(cè)資本:500萬元人民幣  成立時(shí)間:2015-03-10  所屬行業(yè):租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)

地址:長(zhǎng)春市雙陽區(qū)甲一路南建龍小區(qū)1棟107門市

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7×24h 快訊

特斯拉6月份在德銷量為1860輛,同比下降60%

7月3日消息,德國聯(lián)邦汽車運(yùn)輸管理局(KBA)發(fā)布2025年6月車輛登記數(shù)據(jù)報(bào)告。報(bào)告顯示,盡管電動(dòng)汽車銷量總體有所上升,但特斯拉6月在德國電動(dòng)汽車銷量較去年同期下降60%,售出1860輛汽車。2025年上半年,特斯拉銷量為8890輛,較去年同期下降58.2%。(界面)

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安控科技:深圳高新投擬減持公司不超3%股份

36氪獲悉,安控科技發(fā)布公告,公司持股14.35%的股東深圳市高新投集團(tuán)有限公司(簡(jiǎn)稱“深圳高新投”)計(jì)劃通過大宗交易和集中競(jìng)價(jià)相結(jié)合的交易方式,減持公司股份不超過4696.13萬股,即不超過公司總股本的3%。

10分鐘前

格靈深瞳6篇論文入選ICCV 2025,涵蓋視覺基座模型、人臉3D重建等領(lǐng)域

36氪獲悉,近日,國際頂級(jí)會(huì)議ICCV 2025(計(jì)算機(jī)視覺國際大會(huì))公布論文錄用結(jié)果,格靈深瞳共有6篇論文入選,成果涉及視覺基座模型、人臉3D重建、文檔幾何校正、人體動(dòng)作生成、魯棒三維重建等多個(gè)視覺AI研究關(guān)鍵方向。在視覺基座模型方面,格靈深瞳與華為諾亞研究院合作的論文入選。該成果通過引入?yún)^(qū)域Transformer層和高效的區(qū)域聚類判別損失,有效提升視覺模型對(duì)局部區(qū)域信息的感知與表達(dá)能力,使其在OCR、目標(biāo)檢測(cè)和分割等密集視覺任務(wù)中表現(xiàn)突出。

10分鐘前

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