特写特讯！沪深股市：A股市场三大指数震荡收涨，北交所指数涨逾2%

沪深股市：A股市场三大指数震荡收涨，北交所指数涨逾2%

2024年6月13日讯，今日A股市场三大指数震荡收涨，沪指涨0.57%，深成指涨0.72%，创业板指涨0.93%。北交所指数涨幅较大，涨逾2%。

市场概况

• 今日A股市场成交量有所放大，沪深两市全天成交额超1.1万亿元。
• 盘面热点主要集中在医药卫生、电子信息、军工等板块。
• 北交所市场今日表现活跃，成交额超100亿元，多只个股涨停。

个股表现

• 医药板块中，以岭药业、迈瑞医疗、爱尔眼科等个股涨幅较大。
• 电子信息板块中，歌尔股份、立讯精密、韦尔股份等个股涨幅居前。
• 军工板块中，中国兵器、航空工业、航天科技等个股表现强劲。

北交所市场

• 北交所市场今日成交额超100亿元，多只个股涨停。
• 北交所板块中，医药卫生、电子信息、新材料等板块表现活跃。

市场人士观点

• 市场人士认为，今日A股市场三大指数震荡收涨，主要得益于近期市场利好政策频出，市场信心有所增强。
• 此外，北交所市场今日表现活跃，也为市场增添了一些人气。
• 展望后市，市场人士认为，A股市场仍将保持震荡上行态势，投资者可关注医药卫生、电子信息、军工等板块的投资机会。

（来源：新浪财经）

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。