实时热点！哈兰德现身西班牙伊比萨岛狂欢！度假派对上尽情跳舞

哈兰德现身西班牙伊比萨岛狂欢！度假派对上尽情跳舞

北京，2024年6月14日讯 据挪威媒体TV2报道，挪威球星埃尔林-哈兰德在结束了国家队比赛任务后，现身西班牙伊比萨岛度假。在度假期间，哈兰德参加了一场派对，并在派对上尽情跳舞。

哈兰德在伊比萨岛的一家海滩俱乐部参加了派对。 他身穿白色T恤和短裤，戴着墨镜和帽子，看起来非常放松。在派对上，哈兰德与朋友们一起跳舞，并与一些粉丝合影留念。

哈兰德在伊比萨岛的度假引起了媒体的关注。 许多人认为，哈兰德是在为自己即将到来的转会进行放松。此前有消息称，哈兰德已经与曼城达成协议，将在今夏转会加盟这支英超豪门。

哈兰德的度假也引发了一些争议。 一些人认为，哈兰德应该更加专注于训练，而不是在转会还没有正式确定之前就放纵自己。

不过，也有很多人认为，哈兰德只是在享受自己的假期。 毕竟，他刚刚结束了繁忙的赛季，也需要一些时间来放松和休息。

哈兰德的未来究竟会如何发展，让我们拭目以待。

以下是一些可能影响哈兰德未来的因素：

• 曼城转会： 如果哈兰德最终加盟曼城，他将需要尽快适应球队和英超的比赛节奏。
• 竞争： 曼城阵中拥有多名出色的前锋，哈兰德将面临激烈的竞争。
• 伤病： 伤病是运动员的天敌，如果哈兰德遭遇伤病，可能会影响他的职业生涯。

无论如何，哈兰德都是一名天赋异禀的年轻球员，他拥有着无限的潜力。 相信在未来，他一定能够取得更大的成就。

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。