头条新闻！女子午休刮中1449万彩票大奖：梦想新房触手可及

女子午休刮中1449万彩票大奖：梦想新房触手可及

浙江杭州 - 6月15日中午，浙江杭州的一位幸运女士在午休时间刮彩票时，惊喜地中了1449万元大奖。这笔意外之财不仅让她喜上眉梢，也让她多年的购房梦得以实现。

据了解，这位女士姓王，是一家公司的普通职员。她平时喜欢购买彩票，但一直都是小打小闹，从未中过大奖。6月15日中午，她在午休时路过一家彩票店，突然想起自己前几天买了一张刮奖票还没刮，于是就走进了店里。

王女士随手拿起刮奖票开始刮了起来，当她刮完最后一个格子时，眼前出现了令人难以置信的一幕：她竟然中了1449万元大奖！王女士顿时喜出望外，激动得差点跳起来。她反复确认了几个号码，终于相信自己真的中了大奖。

王女士表示，她一直梦想着拥有一套属于自己的房子，但由于经济条件有限，这个梦想一直无法实现。如今，她终于可以圆梦了。她计划用这笔奖金付一套房子的首付，剩下的钱则存起来作为养老金。

王女士的意外中奖也引起了彩票店的轰动。店老板表示，这是他店里头奖中出的最大金额，也是他从业以来见过最大的中奖者。他为王女士感到高兴，并祝福她以后的生活更加幸福美满。

王女士的幸运故事也提醒了我们，只要心怀希望，坚持不懈，梦想终将照进现实。

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。