快讯热点！格鲁吉亚队公布欧洲杯大名单：克瓦拉茨赫利亚领衔，期待黑马之师再创佳绩

格鲁吉亚队公布欧洲杯大名单：克瓦拉茨赫利亚领衔，期待黑马之师再创佳绩

格鲁吉亚队公布了参加2024年欧洲杯的26人大名单，效力于意甲那不勒斯俱乐部的年轻球星克瓦拉茨赫利亚领衔出战。

克瓦拉茨赫利亚被誉为“格鲁吉亚梅西”，以其出色的盘带、突破和传射能力著称。上赛季在意甲联赛中，他代表那不勒斯出场23次，打进8球并有8次助攻，是球队进攻端的重要核心。

除了克瓦拉茨赫利亚之外，格鲁吉亚队阵中还拥有效力于莫斯科斯巴达克的洛米泽、效力于第比利斯迪纳摩的卡茨拉瓦、效力于布拉格斯拉维亚的达维塔什维利等实力球星。

格鲁吉亚队被分在C组，同组对手是意大利、瑞士和北马其顿。尽管实力有限，但格鲁吉亚队近年来进步明显，在2022年欧洲国家联赛中表现出色，升入A级，并曾在友谊赛中战胜过西班牙等强队。

在主教练卡茨比亚的率领下，格鲁吉亚队将力争在欧洲杯上创造佳绩。他们的小组赛首战将于6月19日对阵北马其顿。

以下是对格鲁吉亚队欧洲杯大名单的一些分析：

• 格鲁吉亚队此次征战欧洲杯以年轻球员为主，平均年龄仅为25岁。这批球员在过去几年快速成长，具备一定的国际比赛经验。
• 格鲁吉亚队的进攻实力较为强劲，拥有多名技术出色的攻击型球员。
• 格鲁吉亚队的防守端相对薄弱，经验不足可能会成为他们在比赛中的短板。

总而言之，格鲁吉亚队是一支潜力十足的黑马球队。他们能否在欧洲杯上取得突破，值得期待。

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。