今日热点！星光熠熠！恰尔汗奥卢、居莱尔领衔土耳其队征战欧洲杯

星光熠熠！恰尔汗奥卢、居莱尔领衔土耳其队征战欧洲杯

北京时间2024年6月16日讯，土耳其国家队公布了参加2024年欧洲杯的26人大名单，效力于国际米兰的哈坎·恰尔汗奥卢和效力于皇家马德里的卡里姆·居莱尔两大巨星领衔出战。

恰尔汗奥卢和居莱尔都是土耳其队当之无愧的核心球员，两人在各自俱乐部都展现出了出色的状态。恰尔汗奥卢在意甲联赛中贡献了10个进球和15次助攻，是国际米兰夺冠的重要功臣之一。居莱尔则在西甲联赛中打进了23个进球，荣膺西甲金靴，帮助皇马夺得联赛冠军。

除了这两位巨星之外，土耳其队还征召了效力于罗马的泽基·切利克、效力于本菲卡的奥古赞·柯克曲、效力于多特蒙德的埃姆雷·坎等实力强劲的球员。整体而言，土耳其队阵容完整，攻守兼备，是本届欧洲杯的一支不可忽视的力量。

土耳其队曾在2008年欧洲杯上获得第三名，创造了队史最佳战绩。此次征战欧洲杯，土耳其队期待能够再次创造佳绩。

以下是土耳其队欧洲杯26人大名单：

**门将：**乌古尔·恰克尔（特拉布宗体育）、梅尔特·居诺克（贝西克塔什）、阿尔泰·巴因德尔（曼联）

**后卫：**泽基·切利克（罗马）、梅尔特·穆尔德尔（费内巴切）、恰格拉尔·索伊萨尔（莱斯特城）、德米尔·德米拉尔（吉达国民）、卡纳伊·阿卡伊登（帕纳辛奈科斯）、乌fuk Bekir Özkara (瓦伦西亚)、马兹·卡迪奥卢（费内巴切）

**中场：**哈坎·恰尔汗奥卢（国际米兰）、伊尔汉·帕夫拉奇（莱斯特城）、奥古赞·柯克曲（本菲卡）、多纳塔斯·于克塞克（费内巴切）、伊克艾尔姆·艾汉（加拉塔萨雷）、埃姆雷·坎（多特蒙德）、哈维尔·奥尔塔（利兹联）

**前锋：**卡里姆·居莱尔（皇家马德里）、布拉希姆·达里（莱斯特城）、恩尼斯·乌纳尔（伯恩茅斯）、尤苏夫·亚兹哲（里尔）、哈坎·卡赫韦奇（费内巴切）、阿尔达·图尔古特（马赛）

**主教练：**斯特凡诺·皮奥利（意大利）

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

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