独家观察！五一档观众称赞：《长空之王》以高口碑夺得满意度冠军

五一档观众称赞：《长空之王》以高口碑夺得满意度冠军

北京 - 2023年五一档电影观众满意度调查结果出炉，由刘晓世执导的空军题材电影《长空之王》以84.7分的高分位列榜首，成为观众最满意的影片。

该调查由中国电影艺术研究中心联合数据智能服务商艺恩进行，对五一档上映的7部影片进行了观众满意度调查。结果显示，观众对《长空之王》的认可度较高，认为影片题材新颖、制作精良、剧情感人，展现了中国空军试飞员的英勇无畏和奉献精神。

《长空之王》讲述了新时代空军试飞员在挑战极限、突破自我中不断成长的故事。影片以真实事件为背景，展现了空军试飞员在执行任务时面临的危险和挑战，也展现了他们为祖国航空事业发展所付出的艰辛努力。

影片的主演王一博饰演的空军试飞员雷宇，英俊潇洒、演技精湛，将角色的热血和责任感演绎得淋漓尽致。其他主演胡军、周冬雨等也贡献了精彩的表演，为影片增添了不少亮点。

《长空之王》的成功，不仅得益于题材新颖、制作精良，也得益于主创团队的匠心和诚意。导演刘晓世曾多次深入空军部队采访，了解空军试飞员的工作和生活，为影片的真实性奠定了基础。影片的特效制作也十分逼真，将观众带入到了紧张刺激的空战场面中。

五一档观众满意度调查结果显示，《长空之王》不仅赢得了观众的口碑，也取得了良好的票房成绩，成为五一档最成功的影片之一。影片的成功，也为中国空军题材电影的创作提供了宝贵的经验。

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。