实时热点！艾克森回归国足锋线！中韩之战谁能笑到最后？

艾克森回归国足锋线！中韩之战谁能笑到最后？

北京时间6月16日，中国男足即将迎来12强赛首战，对手是实力强劲的韩国队。主教练扬科维奇公布了国足的23人大名单，久违的艾克森重回锋线，引发了球迷们的热议。

艾克森此前因伤缺席了多场比赛，但他的回归无疑将为国足的进攻增添火力。艾克森身体强壮、技术娴熟，在禁区内有着很强的得分能力。他的回归，也将缓解武磊的进攻压力。

除了艾克森之外，扬科维奇还招入了多名年轻球员，如张玉宁、朱辰杰等。这些年轻球员朝气蓬勃，渴望在国际赛场上证明自己。

韩国队方面，孙兴慜、黄义助等球星领衔出战。韩国队整体实力强劲，近期的状态也非常出色。

两队之间的交锋，必定会是一场精彩的较量。最终谁能笑到最后，让我们拭目以待。

以下是对新闻内容的扩充：

• 艾克森的回归，对国足的锋线来说是一个利好消息。但他也需要尽快找回状态，才能在比赛中发挥出自己的作用。
• 年轻球员的发挥，也将是左右比赛走势的关键因素。他们能否顶住压力，展现出自己的实力，值得期待。
• 韩国队拥有多名世界级球星，实力不容小觑。国足要想战胜韩国队，需要在防守端做得更加出色。

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强强对话！国足迎战韩国队，艾克森能否成为奇兵？

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

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