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　　　　在排量方面，2024年，1.5—2.0L排量区间占比稳定在41%，相比2023年上升1.2个百分点，继续保持第一大排量区间；2.5—3.0L和2.0—2.5L区间紧随其后，占比分别为27.1%和23.4%。

另外，各地高校创新家校互动模式，帮助毕业生化解求职焦虑，增强求职信心。安徽师范大学举办线上家长会，组织重点学生群体“云家访”，针对考研热、考编热、慢就业、缓就业等现象，与毕业生家长深入沟通，引导家长帮助毕业生合理定位发展目标。云南中医药大学开展10余场“家校同行促就业”主题班会，向学生家长解读就业政策、分析就业形势，家校同向同行形成促就业合力。辽宁农业职业技术学院开展“百名辅导员访百家”活动，深入了解困难群体毕业生家庭状况、就业意愿，共同营造家校联动促就业良好氛围。

　　　　相比已经普遍采用的模块式智驾系统，端到端的神经网络算法模型“聪明”与否，极度依赖海量的真实数据来训练，只有经过海量数据训练，神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着，伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入，端到端智驾的发展会越来越好。另一方面，随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高，现阶段端到端的成本也有一定程度增加，随着未来的大规模推广应用，成本有望逐步下降。