重点通报！无缘欧洲杯，挪威双星身价依旧过亿：哈兰德领衔北欧锋线

无缘欧洲杯，挪威双星身价依旧过亿：哈兰德领衔北欧锋线

北京，2024年6月14日讯 虽然无缘欧洲杯，但挪威队阵中依然拥有两名身价超过1亿欧元的天赋球星，他们分别是效力于曼城的锋线王牌埃尔林·哈兰德和效力于多特蒙德的前锋亚历山大·索尔多。

哈兰德无疑是当今世界足坛最炙手可热的锋线球员之一。 这名22岁的挪威球星以其强壮的身体、出色的速度和门前嗅觉著称，在各项赛事中场均打入超过1球。他的身价高达1.5亿欧元，是挪威队身价最高的球员。

索尔多也是一名实力强劲的前锋。 这名25岁的球员在过去一个赛季为多特蒙德出场44次，打进24球，助攻10次。他的身价为1.2亿欧元，是挪威队身价第二高的球员。

尽管哈兰德和索尔多都拥有着世界级的实力，但挪威队却未能获得本届欧洲杯的参赛资格。 这对于两名球员来说都是一个遗憾。

以下是一些挪威队无缘欧洲杯的原因：

• 预选赛表现不佳： 挪威队在预选赛中表现不佳，最终排名小组第三，无缘欧洲杯决赛圈。
• 实力有限： 挪威队虽然拥有哈兰德和索尔多两名球星，但整体实力有限，缺乏能够与欧洲顶尖球队抗衡的深度。
• 运气不佳： 挪威队在预选赛中也遭遇了一些运气不佳的情况，比如客场战黑山被判点球，主场战土耳其被对手绝杀等。

尽管无缘欧洲杯，但哈兰德和索尔多依然是世界足坛最顶尖的锋线球员之一。 相信在未来，他们会继续在更大的舞台上展现自己的实力。

以下是一些哈兰德和索尔多的个人资料：

球员位置俱乐部身价 (亿欧)埃尔林·哈兰德前锋曼城1.5亚历山大·索尔多前锋多特蒙德1.2drive_spreadsheetExport to Sheets

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。