新消息！国庆档影片满意度调查：多元题材供给获观众认可

国庆档影片满意度调查：多元题材供给获观众认可

北京 – 2023年国庆档落下帷幕，中国电影观众满意度调查中心发布了最新一期调查报告。报告显示，今年国庆档影片整体满意度较高，五部重点影片均获得“满意”评价（≥80分），其中三部影片满意度超83分，展现出强劲的观影热度和观众口碑。

调查显示，今年国庆档影片类型题材丰富多元，涵盖主旋律、现实、商业、动画等多种类型，为观众提供了多元化的观影选择。其中，张艺谋执导的《坚如磐石》以84.1分的高分位居榜首，成为国庆档最受观众喜爱的影片。该片聚焦反腐倡廉主题，以写实的笔触刻画了公安民警打击犯罪、维护社会正义的感人故事，获得了观众的一致好评。

陈凯歌执导的抗美援朝题材影片《志愿军：雄兵出击》以83.8分的成绩紧随其后，展现出强劲的票房号召力。该片以恢弘的气势和精良的制作，重现了志愿军战士在抗美援朝战场上的英勇事迹，弘扬了爱国主义精神，引发了观众的强烈共鸣。

此外，商业大片《93国际列车大劫案：莫斯科行动》、动画电影《深海》和奇幻电影《龙之谷：破晓传说》也获得了观众的认可，分别取得了83.5分、82.9分和82.1分的成绩。

调查报告还显示，今年国庆档观众观影热情高涨，认为档期观影选择空间非常好和比较好的占比合计达88.2%，高于去年同期水平。这表明，多元化供给的国庆档影片满足了观众的多样化观影需求，有效丰富了观众的假期生活。

总体而言，2023年国庆档影片市场呈现出多元化、高品质、强口碑的特点，为中国电影市场注入了新的活力。随着电影供给侧改革的不断深入，未来中国电影市场将更加繁荣兴旺，为观众带来更多优秀的作品。

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。