重点通报！世预赛惊魂夜！泰国3-1新加坡 惜缘12强 国足幸运晋级

世预赛惊魂夜！泰国3-1新加坡 惜缘12强 国足幸运晋级

北京时间2024年6月11日晚，2026年世界杯亚洲区预选赛36强赛C组最后一轮比赛结束，泰国队在主场以3-1战胜新加坡队。 然而，由于净胜球劣势，泰国队最终遗憾出局，无缘12强赛。中国队则凭借着相互战绩优势，幸运晋级。

比赛回顾

比赛开场后，泰国队便占据了主动，他们在中前场围攻新加坡队，制造了多次威胁。第36分钟，泰国队利用角球机会，由素帕那率先打破僵局。新加坡队在下半场加强了进攻，并在第57分钟扳平了比分。第79分钟，泰国队由替补登场的披耶波攻入第二球。第86分钟，泰国队锁定胜局，素巴楚将比分改写为3-1。

泰国队虽未能晋级，但展现了顽强的拼搏精神

尽管最终未能晋级，但泰国队在比赛中展现了顽强的拼搏精神。他们在主场作战的情况下，始终保持着积极主动的态度，并最终取得了胜利。值得一提的是，泰国队在本届预选赛中打进了19粒进球，是所有球队中最多的。

中国队晋级12强赛 仍需总结经验教训

中国队在本届预选赛中的表现并不尽如人意，他们在6场比赛中只取得了2胜2平2负的成绩，最终凭借着相互战绩优势晋级12强赛。中国队在接下来的比赛中，还需要总结经验教训，提高技战术水平，才能在12强赛中取得好成绩。

展望未来

2026年世界杯亚洲区预选赛12强赛将于2025年3月开战，中国队将与亚洲其他强队争夺世界杯决赛圈的入场券。让我们期待中国队能够在12强赛中取得更好的成绩，早日进军世界杯！

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。