要闻！外交部发布旅游提醒：赴帕劳游客注意安全！

外交部发布旅游提醒：赴帕劳游客注意安全！

北京 - 2024年6月17日 - 近日，帕劳治安状况有所恶化，涉中国公民案件频发，为确保中国公民赴帕劳旅游安全，外交部领事司发布旅游提醒，提醒中国公民谨慎前往帕劳旅游。

提醒内容如下：

• 近年来，帕劳盗抢、诈骗等治安类案件有所增多，发生多起针对中国公民的案件，包括入室盗窃、抢劫财物、旅游纠纷等，甚至出现持枪威胁游客的情况。
• 中国驻帕劳大使馆领事部多次向帕劳政府交涉，敦促其采取有效措施保护中国公民安全，但帕劳警方破案能力有限，且当地社会治安状况难以在短时间内改善。
• 为维护自身安全和合法权益，建议中国公民暂勿前往帕劳旅游，已在帕劳的中国公民应提高安全防范意识，注意自身安全，如遇紧急情况，请及时报警并联系驻帕劳使馆领事部。

外交部领事司同时提醒中国公民：

• 出国旅游前应做好充分的行程规划，选择信誉良好的旅行社，并购买境外旅行保险。
• 了解目的地国家或地区的最新安全信息，关注当地媒体报道，并遵守当地法律法规和风俗习惯。
• 提高安全防范意识，妥善保管个人财物，尽量避免单独前往偏僻地点。
• 如遇紧急情况，请及时报警并联系驻当地使领馆。

联系方式：

• 驻帕劳大使馆领事部
• 电话：+680-734-3323
• [移除了电子邮件地址]

外交部领事司

2024年6月17日

附：

• 帕劳旅游安全风险评估
• 帕劳旅游注意事项

请注意：

• 以上内容仅供参考，不构成任何法律建议。
• 出行前请务必查阅最新旅行信息。

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。