要文快报!广东新能源汽车产业加速发展:年产量目标定为350万辆以上
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广东新能源汽车产业加速发展:年产量目标定为350万辆以上
广州— 6月6日,广东省人民政府办公厅印发《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》。其中提出,到2027年,广东省新能源汽车年产量达到350万辆以上,推动新能源汽车产业快速发展,巩固新能源汽车产业领先地位。
这是广东省继2019年印发《广东省新能源汽车产业发展规划(2019-2025年)》之后,再次明确新能源汽车产业发展目标。新目标的制定,展现了广东省委、省政府对新能源汽车产业发展的高度重视,以及加快推动我省经济社会高质量发展、建设绿色低碳交通体系的坚定决心。
近年来,广东省新能源汽车产业发展迅猛,已成为全国新能源汽车产业发展高地。2023年,广东省新能源汽车产量突破200万辆,连续四年位居全国第一。比亚迪、广汽新能源、埃安等一批国内知名新能源汽车企业在广东落地生根,快速成长。
《措施》提出,要着力培育壮大新能源汽车产业集群,打造具有全球影响力的新能源汽车产业链。支持龙头企业做大做强,培育一批专精特新“小巨人”企业,完善产业链配套体系,构建协同发展、互利共赢的新能源汽车产业生态。
《措施》还提出,要强化科技创新支撑,加快新能源汽车关键核心技术攻关。支持企业加大研发投入,建设高水平新能源汽车研发平台,突破一批关键核心技术,引领产业技术进步。
业内人士表示,广东省新能源汽车产业发展目标的提升,将进一步推动全省新能源汽车产业高质量发展,为我省建设绿色低碳交通体系提供强有力的支撑。
以下是对新闻稿的几点补充:
- 除了明确新能源汽车年产量目标外,《措施》还提出了其他一系列促进新能源汽车产业发展的措施,包括:
- 加快充换电基础设施建设
- 推广应用新能源汽车
- 强化人才队伍建设
- 营造良好营商环境等
- 新能源汽车产业是广东省战略性新兴产业之一,也是未来经济社会发展的重要增长点。广东省将继续加大扶持力度,推动新能源汽车产业加快发展,为实现碳达峰碳中和目标作出贡献。
新的标题:
广东新能源汽车产业加速发展:年产量目标定为350万辆以上
这个标题更加简洁明了,突出了新闻稿的主要内容。
其他建议:
- 在新闻稿中,可以加入一些数据和事例,以增强新闻稿的说服力。
- 可以采访一些业内人士,了解他们对广东省新能源汽车产业发展的看法。
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。
发布于:2024-07-05 12:46:23,除非注明,否则均为
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