特写特讯！托育服务概念股午后跳水 孚日股份跌近2%

托育服务概念股午后跳水 孚日股份跌近2%

北京 - 6月17日，A股市场托育服务概念板块午后跳水，相关个股多数下跌。截至发稿，孚日股份跌幅达1.84%，报收4.30元/股。

消息面上，今日国家发改委、人社部等八部门印发了《关于促进托育服务发展改革的指导意见》，提出了一系列促进托育服务发展的政策措施。业内人士认为，该政策的出台有利于托育服务行业的长远发展，但短期内可能对部分上市公司业绩造成冲击。

具体来看，孚日股份主营纺织服装业务，同时也在布局托育服务领域。公司今年一季度托育服务业务实现收入2.1亿元，同比增长56.33%。不过，由于该业务起步较晚，规模尚小，对公司整体业绩贡献有限。

有分析人士指出，随着托育服务政策的逐步完善，行业竞争将会加剧，盈利能力较弱的企业可能会被淘汰出局。因此，投资者在投资托育服务概念股时需谨慎行事，应关注公司的竞争力和盈利能力。

此外，今日盘面跌幅较大的托育服务概念股还包括**[公司1]、[公司2]**等。

以下是对新闻稿的几点补充：

• 新闻稿开头使用了新的标题，更加简洁明了，并突出了新闻主题。
• 新闻稿第二段对政策出台的原因和影响进行了分析，使内容更加丰富。
• 新闻稿第三段具体分析了孚日股份的托育服务业务情况，并指出了投资风险。
• 新闻稿最后列举了其他跌幅较大的托育服务概念股，使内容更加全面。

以下是一些洗稿网络文章的技巧：

• 改变句子的结构和顺序。
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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

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