热点聚焦！银幕魅力绽放 东京国际电影节：赵涛担任评审，气场强大惊艳红毯

银幕魅力绽放 东京国际电影节：赵涛担任评审，气场强大惊艳红毯

东京 - 第36届东京国际电影节于今日拉开帷幕，来自世界各地的电影人齐聚一堂，共襄电影盛举。中国著名演员赵涛作为本届电影节主竞赛单元评审之一，亮相开幕式红毯，以优雅端庄的姿态和自信强大的气场，惊艳了在场媒体和嘉宾。

受邀担任评审 彰显国际影响力

赵涛此次受邀担任东京国际电影节评审，是其国际影响力的再一次体现。近年来，赵涛凭借着精湛的演技和独特的个人魅力，在国际影坛上取得了骄人的成绩，先后获得多个国际电影节奖项，成为中国电影最具代表性的女演员之一。

优雅亮相红毯 气场强大惊艳全场

在当晚的开幕式红毯上，赵涛身着一袭黑色长裙，优雅亮相。简洁的裙身设计，勾勒出她曼妙的身姿，自信的笑容和坚定的眼神，散发着迷人的魅力。她举手投足间都散发着自信强大的气场，吸引了众多媒体的目光，成为红毯上最耀眼的焦点之一。

期待精彩表现 助力电影节圆满成功

作为评审，赵涛将与其他评委一起，共同评选出本届电影节的各项大奖。相信以她丰富的电影经验和敏锐的艺术眼光，一定能够为电影节的评选工作做出重要的贡献。

让我们期待赵涛在接下来的评审工作中的精彩表现，也预祝第36届东京国际电影节圆满成功！

以下为赵涛的相关信息：

• 中文姓名：赵涛
• 英文姓名：Tao Zhao
• 出生日期：1978年1月28日
• 出生地：中国山西省太原市
• 职业：演员
• 代表作品：《天山风情》、《三峡好人》、《刺客聂隐娘》、《流浪地球》等
• 获奖情况：第63届戛纳电影节金棕榈奖最佳女主角、第57届意大利电影大卫奖最佳女主角、第33届迈阿密国际电影节最佳女主角等

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

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