今日热点！中国蜀塔盘中异动 早盘股价大跌10.34%

中国蜀塔盘中异动 早盘股价大跌10.34%

北京 – 2024年6月17日，中国A股市场早盘，蜀塔股份(600036)出现异常波动，股价一度跌停，跌幅达10.34%。截至午间收盘，蜀塔股份报收于11.22元人民币，跌幅仍为9.97%。

蜀塔股份是一家从事电力设施施工、电力设备制造、电力工程总承包业务的上市公司。公司近年来业绩表现平平，2023年营业收入同比增长仅为3.21%，净利润同比增长则为2.56%。

市场人士分析，蜀塔股份股价大跌可能有多方面原因：

• 一是近期A股市场整体走弱，投资者风险偏好下降，导致部分个股出现恐慌性抛售。
• 二是蜀塔股份基本面表现平平，缺乏亮点，投资者对其未来发展前景信心不足。
• 三是公司近期没有发布任何重大利好消息，也没有任何重大利空消息，导致市场猜测不断，引发股价异动。

蜀塔股份方面尚未对此次股价异动发表任何回应。

分析人士指出，A股市场近期波动加剧，投资者应理性投资，谨慎操作。对于蜀塔股份这样的公司，投资者应深入分析其基本面情况，并结合自身风险承受能力进行投资决策。

以下是一些可能对蜀塔股份股价产生影响的因素：

• 公司未来的业绩表现
• 国家政策的变化
• 行业发展趋势
• 宏观经济形势

投资者应密切关注这些因素的变化，并及时调整投资策略。

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。