最新头条！贵州山火频发：一线消防员将朋友圈设为家人不可见

贵州山火频发：一线消防员将朋友圈设为家人不可见

2024年2月22日讯，近期，贵州多地发生山火，贵州省森林消防总队共投入3000余名指战员和300余台消防车扑救火灾。据了解，许多一线消防员为了不让自己家人担心，将朋友圈设为家人不可见。

一位不愿透露姓名的消防员表示，他们每天都要工作十几个小时，吃饭和睡觉的时间都很少。 他们经常穿梭在火场一线，冒着生命危险扑救火灾。

“我们不想让家人看到我们战斗时的样子，也不想让他们担心。” 这名消防员说，“我们希望他们看到的是我们平安归来的样子。”

据了解，这已经成为贵州一线消防员的普遍做法。 他们认为，家人看到他们战斗时的危险场面，会更加担心和焦虑。因此，他们选择将朋友圈设为家人不可见，以此来保护家人的心理健康。

消防员的行为感动了许多网友。 他们纷纷为消防员点赞，并表示理解和支持他们的做法。

网友“平安回家”说： “消防员真的很辛苦，他们为了保护我们的生命财产安全，冒着生命危险战斗在火场一线。我们应该向他们致敬！”

网友“为你加油”说： “我理解消防员的做法，他们不想让家人担心。我们应该尊重他们的选择，并为他们祈祷平安。”

贵州省森林消防总队表示，他们已经关注到一线消防员的心理健康问题。 他们将为消防员提供心理疏导和帮扶，帮助他们缓解压力，保持心理健康。

以下是一些与本新闻相关的补充信息：

• 贵州多地近期发生山火，消防员奋战在火场一线。
• 许多一线消防员为了不让自己家人担心，将朋友圈设为家人不可见。
• 消防员的行为感动了许多网友，他们纷纷为消防员点赞。
• 贵州省森林消防总队将为消防员提供心理疏导和帮扶。

希望这篇新闻报道能够为您带来帮助。

以下是一些网友对此新闻的评论：

• “向消防员致敬！你们是真正的英雄！”
• “希望消防员都能平安归来！”
• “我们应该关心消防员的心理健康，为他们提供更多支持。”
• “要加强森林防火工作，减少山火发生。”
• “每个人都要注意防火，不要给消防员添麻烦。”

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。