摘要：
南海网6月15日消息(记者汪慧通讯员陈润盈)为贯彻落实党中央、国务院关于稳步推进城中村改造的重大决策部署，以政策性资金推动城市高质量发展，农发行海南省分行审批29.9亿元城中村改造专项借款用于海口市秀英区田罗新民村城中村改造项目建设，6月14日，农发行海南省分行实现好了吧！
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南海网6月15日消息(记者汪慧通讯员陈润盈)为贯彻落实党中央、国务院关于稳步推进城中村改造的重大决策部署，以政策性资金推动城市高质量发展，农发行海南省分行审批29.9亿元城中村改造专项借款用于海口市秀英区田罗新民村城中村改造项目建设，6月14日，农发行海南省分行实现好了吧！
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观点网讯：6月14日，海口市琼山区政府宣布，该区博雅片区(二期)城中村改造项目、滨江新城三期首开区城中村改造项目、迈瀛片区(一期)城中村改造项目获得国家开发银行城中村改造专项借款授信62.96亿元。其中，博雅片区(二期)城中村改造项目实现签订合同当天发放3亿元，是海南省首笔等会说。
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guan dian wang xun ： 6 yue 1 4 ri ， hai kou shi qiong shan qu zheng fu xuan bu ， gai qu bo ya pian qu ( er qi ) cheng zhong cun gai zao xiang mu 、 bin jiang xin cheng san qi shou kai qu cheng zhong cun gai zao xiang mu 、 mai ying pian qu ( yi qi ) cheng zhong cun gai zao xiang mu huo de guo jia kai fa yin xing cheng zhong cun gai zao zhuan xiang jie kuan shou xin 6 2 . 9 6 yi yuan 。 qi zhong ， bo ya pian qu ( er qi ) cheng zhong cun gai zao xiang mu shi xian qian ding he tong dang tian fa fang 3 yi yuan ， shi hai nan sheng shou bi deng hui shuo 。
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在各种创新科技日新月异的今天，智能驾驶技术也给我们带来了越来越多的惊喜。近日，比亚迪旗下的高端品牌腾势，凭借其全新车型腾势N7,在智能驾驶领域展现出了令人瞩目的实力。在一场别开生面的“无图城市领航”实测中，比亚迪腾势N7在夜间复杂的城中村环境中，全程无需人工接好了吧！
鞭牛士6月14日消息，日前，比亚迪汽车公布了旗下产品腾势N7的无图城市领航智能驾驶实拍视频。视频显示，腾势N7在深圳城中村中实现全程零接管行驶，成功挑战复杂路况环境。视频显示，腾势N7可以处理多种复杂驾驶场景，如避让右转盲区来车、识别并刹停“鬼探头”行人、逆光会车后面会介绍。
#腾势N7无图城市领航夜闯城中村#。比亚迪这是一上来就给自己挑了一个最大难度的挑战啊，比亚迪智驾再进阶。城中村几乎是所有驾驶者的噩梦，我相信有去过城中村的朋友都知道，在里面开车基本上会遇到除开高速之外几乎所有的路况。如果说智驾能征服城中村这样的环境，那其他的神经网络。
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"比亚迪城市领航实拍挑战城中村"比亚迪汽车近日公布了其产品腾势N7的城市领航智能驾驶实况视频。视频中，腾势N7在深圳城中村复杂路况下实现了全程自主行驶，展示了其处理多种复杂驾驶场景的能力，包括避让右转盲区来车、识别并刹停突然出现的行人以及逆光会车礼让等。腾势好了吧！
无图城市领航夜闯城中村，全新腾势N7无图方案一镜到底测试记录。腾势N7无图方案城市领航一镜到底技术实测。·违停与掉头车辆博弈通行。·违停非机动车绕绕绕行通过。·避让通行。·窄道遇行人礼让后绕行通过。·人车混流识别后丝滑通行。·鬼探头行人识别并及时刹停。·等会说。
让我们一起来看看比亚迪腾势N7在极其复杂的夜间城中村环境中，是如何凭借无图导航技术安全穿越的。在许多人的印象中，夜间行驶在城中村狭窄的道路上是一件让人头疼的事。狭窄的巷子，复杂的路况，以及人车混流的环境，对驾驶技术提出了极高的要求。更何况，在没有高精地图的情况等我继续说。
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除城中村改造、老旧片区改造外，城市地下管网、污水管网更新等成重点。国泰君安认为，政策持续加码地下管网相关领域，在城市排水管网扩容、污水处理管道建设、天然气替代、地下综合管廊建设等方向需求体量有望持续抬升，有望拉动相关产业链公司未来发展。港股管网相关概念企后面会介绍。
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IT之家6 月13 日消息，比亚迪汽车今日“秀肌肉”，全新腾势N7 汽车“夜闯城中村”，无图城市领航实测首发，全程0 接管，成功穿越夜间复杂城中村。从视频可以看到，比亚迪无图城市领航智驾包括违停与掉头车辆博弈通行、违停非机动车绕行通过、右转盲区遇车避让通行、人车混流识别神经网络。
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