快讯热点！山西省启动省级抗旱四级应急响应：全力应对旱情 保障夏粮丰收

山西省启动省级抗旱四级应急响应：全力应对旱情 保障夏粮丰收

太原 – 2024年6月14日 – 随着夏季的到来，山西省部分地区气温偏高，降水偏少，旱情发展迅速。为有效应对旱情，切实保障夏粮丰收，山西省于今日启动省级抗旱四级应急响应。

据了解， 山西省部分地区自今年入春以来降水偏少，土壤墒情明显下降，部分地区已出现不同程度的旱情。预计未来一段时间，山西省仍将多晴少雨，旱情将进一步发展。

山西省启动省级抗旱四级应急响应后， 将采取以下措施：

• 加强旱情监测和预警。 密切关注天气变化和旱情发展，及时发布旱情预警信息，指导各地抢抓有利时机开展抗旱工作。
• 强化水资源调度利用。 科学调度水资源，优先满足农业生产用水需求，采取节水、压水、调水等措施，千方百计扩大灌溉面积，确保夏粮灌溉用水。
• 开展抗旱科技服务。 推广应用抗旱节水新技术、新方法，指导农民科学抗旱，提高抗旱效果。
• 加强抗旱宣传教育。 广泛宣传节水、抗旱知识，引导农民群众树立节水意识，积极参与抗旱斗争。

山西省委、省政府要求， 各级各部门要高度重视抗旱工作，切实履行职责，加强协调配合，全力以赴抓好抗旱工作，确保夏粮丰收和秋粮播种。

此外，山西省还将加大抗旱投入， 确保抗旱工作所需资金、物资和技术保障。同时，山西省将加强对旱情灾区的救助，帮助受灾群众恢复生产生活。

相信通过全省上下共同努力， 山西省一定能够有效应对旱情，夺取夏粮丰收和全年粮食生产胜利。

以下是本次新闻稿的几点补充:

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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。