热点聚焦！NBA球星杰伦-布朗：足球迷也疯狂！ 我是阿森纳球迷，朋友是职业球员

NBA球星杰伦-布朗：足球迷也疯狂！ 我是阿森纳球迷，朋友是职业球员

波士顿/伦敦 - NBA凯尔特人球星杰伦-布朗近日在接受采访时表示，自己是一名狂热的阿森纳球迷，并透露自己有很多足球运动员朋友。

“我有一些朋友是足球运动员，而我是阿森纳球迷，”布朗说道，“我在世界各地有很多朋友，包括足球运动员。但我是阿森纳球迷。”

布朗的这番表态也引发了球迷的热议。不少球迷表示，他们没想到布朗竟然也是一名足球迷，而且还是阿森纳球迷。

布朗出生于美国马萨诸塞州波士顿，从小就对篮球运动展现出浓厚的兴趣。他高中就读于 Newton North High School，大学则就读于加州大学伯克利分校。2016年，布朗以首轮第3顺位被凯尔特人队选中。

进入NBA后，布朗迅速成长为凯尔特人的核心球员。他曾两次入选全明星阵容，并帮助凯尔特人队赢得了2022年的NBA总冠军。

除了篮球之外，布朗也对其他运动有着浓厚的兴趣。他此前曾表示，自己喜欢观看足球比赛，并对英超联赛情有独钟。

阿森纳是英超豪门球队，拥有着悠久的历史和光荣的传统。近年来，阿森纳一直致力于重返巅峰，并吸引了不少球迷的关注。

布朗的这番表态也让阿森纳球迷感到兴奋。他们希望布朗能够利用自己的影响力，为阿森纳带来更多支持。

以下是一些关于杰伦-布朗和阿森纳的更多信息：

• 布朗是阿森纳传奇球星亨利的大粉丝。
• 布朗曾多次在社交媒体上表达对阿森纳的支持。
• 阿森纳官方曾邀请布朗前往酋长球场观战比赛。

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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。