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
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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。
发布于:2024-07-05 14:28:53,除非注明,否则均为
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