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甘肃省陇南康县位于甘肃省东南部，陕、甘、川三省交界地带。系先秦古雍梁之地，巴属古道之一。西汉设道，北魏始置“平乐县”，1929年（民国18年）置“永康”县，后载“永”字为康县。康县区域位置优越，东邻陕西省略阳县火车站，南接陕西宁强县至阳平关火车站，西与武都县毗连，-县可直达九寨沟，北以西汉水为界，可经成县、天水直至兰州。境内气候属典型亚热带向暧温带过渡气候，温和湿润，雨量充沛。全境处西秦岭南侧陇南山中，地质构造为昆仑秦岭地槽褶邹地带，地势西高东低，中部高，南北低。境内无山不青，无水不秀，气候湿润，山川秀美，风光崎旎。自然、人文资源非常丰富。特别具有代表性的，占有康南三分之二面积的古老原始森林，阳坝茶园风光，神奇美丽的梅园沟等景点景区，堪称甘肃的“西双版纳”，世界名茶之乡。原全国政协委员杨植霖1989年来康县调研时，眷恋阳坝山水，称道：“奇花异草点山丘，隔叶黄鹂叫小猴，百里林荫添绵绣，留恋愿在画中游”。
基本信息
中文名： 康县 外文名： Kangxian 下辖地区： 城关镇、平洛镇、大堡镇、岸门口镇、两河镇、长坝镇、云台镇、阳坝镇、望关乡、寺台乡、大南峪乡、迷坝乡、王坝乡、碾坝乡、豆坝乡、店子乡、豆坪乡、白杨乡、太石乡、铜钱乡、三河坝乡。 面积： 2958.46平方公里 人口： 19.45万人（2007年） GDP： 43510万元（2006年） 著名景点： 白云山森林公园，梅园沟，幽梦谷，海棠谷，龙神沟，红豆谷，清河，响水泉，白马关古城遗址，托河溶洞 主要街道： 城关镇街道 地域名人： 谈洪山 地方特产： 康县核桃，康县木耳，康县太平鸡，康县茶叶 知名产业： 农业，林业 知名企业： 康县富盛核桃发展有限公司 电话区码： 0939 邮编区码： 746500 下辖地区： 城关镇、平洛镇、大堡镇 面积： 2958.46平方公里 电话区码： 0939 邮编区码： 746500 人口： 19.45万人（2007年） 行政类别： 县 著名景点： 白云山森林公园，梅园沟，幽梦谷
题主是否想询问“兰州新区到武都的小车有没有”？有。兰州新区是2010年12月甘肃省设立，2018年12月国务院批复设立的国家级新区。截止2022年12月5日，兰州新区到武都的小车还有。武都区，甘肃省陇南市下辖市辖区，位于甘肃省东南部、陇南市中西部、白龙江中游。
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有车，不经过望关。武都区，甘肃省陇南市下辖市辖区，位于甘肃省东南部、陇南市中西部、白龙江中游。客运长途汽车该地到西和明天有车，八点发车，是直达的，不经过望关，只经过西和、礼县、桥头、草坪。
陇南武都晚八点有活干。南武都晚八点是有夜间临时工的，陇南武都区武都区中心城区就可以找到，临时工主要是进行装卸车，捡快递和保安，所以陇南武都晚八点有活干。武都区，甘肃省陇南市下辖市辖区，位于甘肃省东南部、陇南市中西部、白龙江中游。
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没有。武都区是甘肃省陇南市下辖市辖区，位于甘肃省的东南部。拼车只能在小程序中选择拼车或快车，没有拼车群。庄浪县隶属于甘肃省平凉市，位于甘肃省中东部。
你查询的是 甘K·01096
类型：民用车辆号牌
省份：甘肃
城市：陇南市
车主信息需到车管所查询
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康奈尔团队开发出新框架 可将无线充电道路系统并入实时电力市场 ♂
康奈尔团队开发出新框架 可将无线充电道路系统并入实时电力市场讯 据外媒报道，康奈尔大学（Cornell University）的研究人员开发出一种耦合运输-电力系统框架，用于将无线充电道路系统并入实时电力市场。此外，研究人员还提出一种基于优化的控制策略，以经济高效的方式管理储能系统。
图片来源：康奈尔大学
康奈尔大学为自动驾驶汽车创造“记忆” 让未来的驾驶更安全 ♂
康奈尔大学为自动驾驶汽车创造“记忆” 让未来的驾驶更安全讯 自动驾驶汽车通过人工智能技术识别行人、其他车辆以及潜在的障碍物后，就能够在城市街道以及交通不太繁忙的环境中行驶。这一切都是在人工神经网络的帮助下实现，人工神经网络通过训练之后，能够模仿人类的视觉感知系统，“看到”车辆周围的环境。
不过，与人类不一样，采用人工神经网络的车辆并没有过去的记忆，无论以前在某条路上开过多少次，其总是处于第一次看到世界的状态中。在恶劣天气条件下，这一点会出现很大的问题，因为汽车将无法依赖传感器，实现安全驾驶。
据外媒报道，美国康奈尔大学安?S?鲍尔斯计算与信息科学学院（Cornell Ann S.?Bowers College of Computing and Information Science and the College of Engineering）的研究人员同时发表了三篇论文，其中阐述了通过为汽车基于之前的经验创造“记忆”，让其在未来行驶导航中利用该记忆，从而克服以上限制。
研究人员驾驶数据收集车（图片来源：康奈尔大学）
安?S?鲍尔斯计算机科学学院教授Kilian Weinberger表示：“根本问题就是，我们能够从重复的经历中学习吗？例如，一辆汽车的激光扫描仪第一次从远处感知到一棵形状奇怪的树时，可能会误认为这棵树是行人。但是，一旦距离够近，就能够清楚物体的种类。因此，在第二次驶过同样的树时，即使在雾天或雪天，汽车有望学会正确识别这棵树。”
该研究小组的博士生Katie Luo表示：“事实上，人们很少会第一次在一条路上行驶。你自己或者其他人最近都开过这条路，所以收集和利用这些经验是很自然的事情。”
在博士生Carlos Diaz-Ruiz的领导下，该研究小组通过驾驶一辆装有激光雷达（光探测与测距）的车辆，在18个月的时间内，在伊萨卡及其周围15公里的环路上反复行驶了40次，从而汇编了一个数据集。此次旅行捕捉了各种不同的情况：（不同的道路：高速公路、城市、校园）、不同的天气（晴天、雨天、下雪天）以及一天中不同的时间。研究小组将该数据集命名为Ithaca365，其中拥有超60万个场景。
Diaz-Ruiz表示：“其故意将自动驾驶汽车暴露在关键挑战之一：糟糕的天气条件中。如果街道被雪覆盖，人类可以依靠记忆，但是没有记忆的话，神经网络就会遇到很大的麻烦。”
HINDSIGHT是一种利用神经网络、在车辆经过物体时，计算物体描述符的方法，然后其可以将此类描述压缩，并被该小组命名为SQuaSH（空间量化简短历史）特征，并被存储在一张虚拟地图上，与存储在人类大脑中的“记忆”类似。
研究人员表示：“此类信息可被当作特征，添加到任意基于激光雷达的3D物体探测器中。之后，可以联合训练探测器和SQuaSH特征，无需任何额外的监督或人工注释，后者既费时又费力。”
虽然HINDSIGHT仍然认为人工神经网络已被训练，可用于探测物体，并且得到创造记忆的能力之后，得到了增强，不过MODEST（短暂移动物体探测与自我训练）则发展得更远。
在该研究中，研究人员让车辆从头开始学习整个感知过程。一开始，车辆的人工神经网络从没有接触过任何物体或者街道。通过多次行驶过同一路径，汽车可以了解到环境中哪部分是静止的，哪部分是移动的物体。慢慢地，其能够教会自己其他交通参与者都有什么，忽视什么东西是安全的。
然后，该算法可以可靠地探测此类物体，甚至在之前没有重复行驶过的道路上也可以做到。
研究人员希望，上述两种方法都能够大幅降低自动驾驶汽车的研发成本（目前自动驾驶汽车的研发仍然严重依赖昂贵的人工注释数据），还能够通过学习之前最常行驶过的路径，让自动驾驶汽车更高效。
标签：陇南 汽车