独家直击！阿森纳女足遭遇重创！中场佩洛娃前十字韧带断裂，赛季报销

阿森纳女足遭遇重创！中场佩洛娃前十字韧带断裂，赛季报销

伦敦 - 阿森纳女足官方消息，球队中场球员佩洛娃在训练中遭遇严重膝盖伤病，前十字韧带断裂，将缺席整个2023-24赛季。

佩洛娃现年24岁，来自斯洛伐克，2022年夏天加盟阿森纳女足。本赛季，佩洛娃为阿森纳女足出场17次，打进1球。

佩洛娃的前十字韧带断裂是阿森纳女足本赛季遭遇的又一重大伤病。此前，阿森纳女足的队长米德也因前十字韧带断裂而赛季报销。

佩洛娃的受伤对阿森纳女足的打击是巨大的。佩洛娃是一名技术型中场球员，拥有出色的传球和控球能力，是阿森纳女足进攻组织的核心。她的缺阵将严重影响阿森纳女足的攻防体系。

阿森纳女足主教练蒙特利奥表示：“佩洛娃的受伤对我们来说是一个巨大的损失。她是球队的重要成员，也是我们进攻组织的核心。我们希望她能够尽快康复，重返赛场。”

**佩洛娃的受伤也给其他女足球员敲响了警钟。**足球是一项对抗性很强的运动，球员在比赛和训练中都容易受伤。因此，女足球员必须加强自身的身体防护，避免受伤。

以下是一些关于佩洛娃前十字韧带断裂的更多信息：

• 佩洛娃将在未来几周内接受手术。
• 佩洛娃的康复时间预计将需要6到9个月。
• 阿森纳女足尚未宣布将引进哪些球员来填补佩洛娃留下的空缺。

免责声明： 本文仅供参考，不构成任何医疗建议。如您出现相关症状，请及时就医。

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。