要文快报！天山吐尔洪遭遇极寒天气：气温骤降至-41℃，网友直呼“我家冰箱都没这么冷”

天山吐尔洪遭遇极寒天气：气温骤降至-41℃，网友直呼“我家冰箱都没这么冷”

新疆阿勒泰地区，2024年2月17日 - 今天，受强寒潮影响，新疆阿勒泰地区富蕴县吐尔洪乡气温骤降至-41℃，刷新了该地区历史最低气温纪录。极端低温天气引发了网友热议，不少网友表示“-41℃，我家冰箱都没这么冷”。

据新疆气象台通报，此次寒潮降温幅度大、范围广、影响强，是新疆多年来最罕见的低温天气之一。吐尔洪乡地处天山山脉深处，海拔较高，气候寒冷。此次寒潮导致该乡气温急剧下降，最低气温跌至-41℃，体感温度更低。

极寒天气给当地居民的生活带来了较大影响。吐尔洪乡供水管线被冻，部分村民家中停水；牲畜圈舍受损，部分牲畜受冻；户外活动受限，村民出行不便。

面对寒潮天气，当地政府部门迅速采取措施，全力保障群众生产生活。组织工作人员加固供水管线、清理积雪、帮助群众加固房屋和牲畜圈舍；提醒村民做好防寒保暖措施，尽量减少外出；加强牲畜饲养管理，做好防寒防冻工作。

此次寒潮天气也提醒人们注意冬季御寒保暖。冬季来临，气温骤降，要注意添加衣物，做好防寒保暖工作；老人、儿童、体弱多病者等特殊人群更需注意保暖；外出时要注意防滑摔倒，并做好防风雪准备。

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。