头条新闻！巨额铜产品离奇失踪！物产中大紧急回应：事件属实，损失可控

巨额铜产品离奇失踪！物产中大紧急回应：事件属实，损失可控

上海 - 6月14日，A股上市公司物产中大发布公告称，公司近期发现一批从俄罗斯进口的铜产品丢失，价值约1.1亿元人民币。消息一出，引发广泛关注。

事件始末

据了解，该批铜产品原定于今年5月运抵中国，但至今尚未到货。经核实，铜产品确已从俄罗斯发货，但途中疑似遭遇盗窃或运输环节出现问题，最终下落不明。

公司回应

针对此事，物产中大发布公告表示，公司正在积极核实事件原因，并已向警方报案。同时，公司已启动应急预案，最大限度降低事件影响。

公司还强调，此次事件涉及金额占公司归母净利润较小，对公司后续经营不会产生重大影响。

业内分析

有业内人士分析，大宗商品在运输过程中丢失的事件并非罕见，主要原因包括：

• 运输环节管理不善：运输过程中存在监管漏洞，给不法分子可乘之机。
• 内部管理制度不完善：企业内部控制制度不健全，难以有效追踪货物流向。
• 外部因素影响：自然灾害、战争等不可抗力因素也可能导致货物丢失。

后续展望

目前，物产中大仍在对事件进行进一步调查。业内人士建议，企业应加强内部管理，完善风险控制体系，并积极与执法部门合作，维护自身合法权益。此外，相关部门也应加强对大宗商品运输环节的监管，杜绝类似事件再次发生。

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巨额铜产品离奇失踪！揭秘大宗商品运输风险

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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