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法定代表人:陳金涌  注冊(cè)資本:400萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2018-04-13  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)天潤(rùn)康園小區(qū)2幢2單元303號(hào)

法定代表人:陳關(guān)橫  注冊(cè)資本:440萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2018-05-31  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)天潤(rùn)康園小區(qū)潤(rùn)雅苑G棟2單元2102號(hào)

法定代表人:張彥  注冊(cè)資本:500萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2017-07-26  所屬行業(yè):科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)七彩云南第壹城166天階3A層

法定代表人:邵杰  注冊(cè)資本:100萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2018-09-27  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)廣電苑義園3-1203

法定代表人:王位瓊  注冊(cè)資本:50萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2018-09-05  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)洛龍街道新昌都商業(yè)廣場(chǎng)3幢1302號(hào)

法定代表人:盧鳳瓊  注冊(cè)資本:50萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2018-09-14  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)雨花毓秀小區(qū)匯賢苑A棟3單元102號(hào)

法定代表人:蔡榮均  注冊(cè)資本:100萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2018-10-30  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)大學(xué)城仕林街11棟2層B001號(hào)

法定代表人:傅偉  注冊(cè)資本:1200萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2016-10-14  所屬行業(yè):信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)仕林街11棟2層

法定代表人:陳福碧  注冊(cè)資本:100萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2016-07-07  所屬行業(yè):建筑業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)實(shí)力錦城5幢15號(hào)商鋪

法定代表人:容紹波  注冊(cè)資本:50萬(wàn)元人民幣  成立時(shí)間:2017-03-09  所屬行業(yè):科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)

地址:云南省昆明市呈貢區(qū)春融西路上海東盟大廈A座二樓

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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(guó)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(guó)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)

7分鐘前

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(guò)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(guò)4696.13萬(wàn)股,即不超過(guò)公司總股本的3%。

7分鐘前

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

36氪獲悉,近日,國(guó)際頂級(jí)會(huì)議ICCV 2025(計(jì)算機(jī)視覺(jué)國(guó)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(jué)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(jué)AI研究關(guān)鍵方向。在視覺(jué)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(guò)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(jué)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(jué)任務(wù)中表現(xiàn)突出。

7分鐘前

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