重大新闻！美国东北部迎来本季首轮热浪：高温将持续至周末

美国东北部迎来本季首轮热浪：高温将持续至周末

受高压系统影响，美国东北部地区将迎来本季首轮热浪，预计将持续至本周末。高温天气将带来一系列影响，包括：

• 气温将飙升至30摄氏度以上，部分地区甚至可能达到38摄氏度。
• 高温闷热的天气将使人感到不舒服，并可能引发中暑等健康问题。
• 高温将加剧臭氧污染，对呼吸系统疾病患者造成不利影响。
• 高温天气可能会导致电力需求增加，引发供电紧张。

相关部门提醒民众注意防暑降温，避免长时间暴露在高温阳光下，并补充充足的水分。

以下是一些防暑降温小贴士：

• 多喝水，注意补充水分。
• 避免在高温时段进行户外活动。
• 穿着轻薄透气的衣物。
• 注意防晒。
• 如果你感到不适，请立即到阴凉处休息并补充水分。

高温天气还可能对交通、农业等造成影响。

• 高温可能会导致路面融化，引发交通事故。
• 高温天气可能会导致农作物受损，影响收成。

相关部门正在采取措施应对高温天气的影响，包括：

• 加强对道路的维护，防止路面融化。
• 提醒农民注意防暑降温，采取措施保护农作物。

高温天气是夏季常见的一种极端天气现象，其带来的影响不可小觑。相关部门和公众应提高警惕，做好防范措施，共同应对高温天气的挑战。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。