最新头条！欧盟对华电动车加征关税引争议，挪威反对：保护主义非良策

欧盟对华电动车加征关税引争议，挪威反对：保护主义非良策

北京 - 欧盟委员会近日宣布，将对从中国进口的电动汽车加征关税，这一举措立即引发了业界的广泛关注和担忧。挪威作为欧洲重要的电动汽车市场，对此明确表示反对。

欧盟委员会称，此举是为了保护欧洲汽车产业免受中国廉价电动车的冲击。然而，这一说法遭到许多质疑。批评人士指出，加征关税只会损害欧洲消费者的利益，并阻碍欧洲电动汽车产业的发展。

挪威政府表示，欧盟的这一决定“令人失望”。挪威气候和环境部长埃斯彭·巴尔托尔森 (Espen Barth Eide) 表示：“保护主义不是解决问题的办法。我们应该致力于开放贸易和自由竞争，这才是促进欧洲电动汽车产业发展的最佳途径。”

挪威是全球电动汽车普及率最高的国家之一，目前已有超过三分之一的汽车是电动汽车。挪威政府大力支持电动汽车发展，并为消费者提供各种补贴和优惠政策。

欧盟对华电动车加征关税可能会对挪威的电动汽车市场造成一定影响。挪威汽车制造商协会表示，关税可能会导致电动汽车价格上涨，从而抑制消费者需求。

此外，欧盟的这一决定也可能对中欧关系造成负面影响。中国外交部发言人表示，中方对欧盟的这一决定“表示强烈关切”，并敦促欧盟撤销相关决定。

总而言之，欧盟对华电动车加征关税是一项备受争议的举措。该举措不仅可能损害欧洲消费者的利益，阻碍欧洲电动汽车产业的发展，还可能对中欧关系造成负面影响。

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。