独家专报！网吧猝死悲剧再次敲响警钟：关注健康，远离网瘾

网吧猝死悲剧再次敲响警钟：关注健康，远离网瘾

温州，2024年6月14日 - 6月3日晚，浙江温州一名29岁的小伙在网吧内猝死，令人痛心。更令人惋惜的是，该小伙的尸体竟然在网吧内放置了超过24小时才被发现。

据了解，该小伙是网吧的常客，经常在店内上网数小时。事发当晚，小伙像往常一样来到网吧，一直到第二天凌晨也没有离开。网吧店员以为小伙只是在睡觉，并未多加留意。直到第二天中午，一名顾客发现小伙一动不动，这才通知了网吧老板。经医护人员确认，小伙早已死亡。

目前，警方已介入调查，初步判断小伙死因为猝死。网吧的老板也表示，将对店内管理进行整改，加强对顾客的巡视，避免类似事件再次发生。

这起悲剧再次给我们敲响了警钟：网吧虽是休闲娱乐场所，但也存在一定的安全隐患。长时间上网不仅会对身心健康造成不良影响，也可能诱发猝死等意外事件。因此，我们应注意以下几点：

• 合理安排上网时间，避免长时间沉迷网络。
• 保持健康的生活方式，注意劳逸结合。
• 选择正规的网吧场所，注意观察周围环境。
• 如发现他人身体不适，应及时拨打急救电话。

生命只有一次，我们应珍惜健康，远离网瘾，安全上网。

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。