最新头条！韩媒"OSEN"惊呼"耻辱"：国青U19负于中国 20年首次失利恐成导火索

韩媒"OSEN"惊呼"耻辱"：国青U19负于中国 20年首次失利恐成导火索

韩国U19国青队在亚青赛预选赛中以0-2不敌中国队，这一结果令韩国媒体震惊。韩国媒体"OSEN"在报道中将此次失利形容为"耻辱"，并表示这可能是韩国足球整体水平下降的信号。

"OSEN"指出，韩国U19国青队此前在与中国队的比赛中保持着压倒性的优势，20年来从未输球。然而，在本场比赛中，中国队展现出了出色的技战术水平和团队合作精神，最终完场获胜。

"OSEN"认为，韩国足球近年来一直处于停滞状态，青训体系也存在着诸多问题。此次U19国青队的失利，可能会成为韩国足球整体水平下降的导火索。

除了"OSEN"之外，其他韩国媒体也纷纷对这场比赛进行了报道。韩国媒体"KBS"称，这场失利是"韩国足球的耻辱"，并呼吁韩国足协采取措施，尽快提升韩国足球水平。

韩国媒体"MBC"则表示，韩国U19国青队的失利暴露出了一些深层次问题，需要韩国足球界进行深刻反思。

韩国U19国青队的失利，不仅令韩国球迷感到失望，也引发了韩国足球界的反思。韩国足球能否重回正轨，还需要时间来检验。

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。