10月1日，上海新动力汽车科技股份有限公司（股票代码：600💯841，简称“动力新科”）公告其部分募集资金投资项目将延期实😎施，此次延期涉及的项目为“商用车智能发动机类项目”中的“F系😁列10/11L重型发动机项目”，该项目原计划于2025年9月⭐达到预定可使用状态，现调整为2026年9月。 公告显示😆，动力新科于2021年通过非公开发行人民币普通股（A股）股票😡222,469,410股，募集资金总额达19.9999999😂59亿元人民币。扣除相关发行费用后，实际募集资金净额为19.😘8097876313亿元人民币。该笔资金主要用于支付交易现金😀对价、智慧工厂项目、新一代智能重卡项目、研发能力提升项目以及😁商用车智能发动机类项目等。 动力新科在公告中表示，此次😎项目延期主要受市场需求和客户配套变化的影响。2024年至20🚀25年期间，重卡行业运量低迷，传统燃油重卡销量下滑，而天然气😴发动机重卡渗透率不断攀升。用户对天然气大排量、大马力机型重卡🔥的需求增加，而10F/11F的天然气机型因排量及功率无法完全😜满足用户需求。此外，该项目原计划主要配套上汽红岩，但上汽红岩😁目前处于重整阶段，因此公司决定将项目达到预定可使用状态的日期🎉延期至2026年9月。 动力新科对“F系列10/11L⭐重型发动机项目”进行了重新论证。该项目主要应用于牵引车、自卸😘车等道路市场以及起重机、矿卡、农用机械等非道路市场。项目已完😅成相关审批立项流程，其性能、油耗等主要指标已达到行业领先水平😀，具有较强的市场竞争力。公司认为，尽管项目延期，但其必要性与😎可行性并未发生重大变化，符合公司长远战略规划，将继续推进该项😁目的实施。 Wind信息显示，2022年至2024年，😊动力新科归母净利润连亏三年，分别亏损16.11亿元、24.6😊3亿元、19.99亿元，累计达到60.73亿元别。2025年😴上半年，动力新科归母净利润为-3.01亿元。 动力新科😘8月收到上海证监局出具的行政监管措施决定书，涉及两项行为违规🤯：2021年披露的重组报告书、2021年至2023年披露的年⭐度报告中收入存在错报；未按规定审议并披露与重卡汇的关联关系及🤯关联交易。根据相关规定，上海证监局决定对动力新科采取责令改正🤔的监督管理措施。 9月8日盘后，动力新科披露新增诉讼、🙄仲裁及有关进展，经统计，公司全资子公司上汽红岩于8月1日至8🤯月31日作为被告的合同纠纷等诉讼、仲裁数量为3项，标的数额为👏（本金） 1130.16万元。 来源：读创财经返回搜狐😂，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多