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ESR(01821)与财团的讨论仍在进行中 潜在收购事宜尚未确定
香港 – 2024年6月14日 – ESR Cayman Limited(“ESR”,01821.HK)今日发布公告,宣布公司与财团的讨论仍在进行中。该等讨论的结果尚不确定。
**截至本公告日期,**尚未就是否继续进行指示性收购建议作出决定,亦未与任何一方就实施指示性收购建议达成最终协议。
**ESR(01821)表示,**公司将继续关注相关事项,并及时向市场披露最新进展。
以下是本次新闻稿的几点补充:
- 新闻稿澄清了ESR(01821)与财团的讨论仍在进行中,尚未就潜在收购事宜达成最终协议。
- 新闻稿表示,公司将继续关注相关事项,并及时向市场披露最新进展。
由于本次新闻稿主要内容为澄清和重申此前公告信息,因此在补充内容方面没有进行太多拓展。
希望这篇新闻稿能够符合您的要求。
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:2024-07-09 01:11:17,除非注明,否则均为
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