快报！高尔夫盛宴即将开幕 群雄争霸美国公开赛谁能捧起大满贯奖杯

高尔夫盛宴即将开幕 群雄争霸美国公开赛谁能捧起大满贯奖杯

北京，2024年6月13日 - 一年一度的高尔夫盛事——美国公开赛将于6月13日至16日在纽约州布鲁克林区的松树丛高尔夫俱乐部拉开帷幕。来自世界各地的顶尖球员将齐聚一堂，为这座象征着至高荣誉的大满贯奖杯展开激烈角逐。

谁将成为最终的赢家？ 悬念重重，群雄争霸。

**世界排名第一的斯科蒂·舍夫勒（Scottie Scheffler）成为夺冠的最大热门。**这位美国新星在过去两个月内势不可挡，连续斩获美国大师赛和PGA锦标赛冠军，世界排名也因此飙升至第一位。舍夫勒的精准球技和强大的心理素质使其成为赛场上的焦点人物。

**紧随其后的是前世界第一布赖森·德尚博（Bryson DeChambeau）。**这位以超强力量著称的球员近年来一直是高尔夫赛场上的话题人物。尽管德尚博最近几场比赛的表现有所起伏，但他的实力依然不容小觑。强劲的开球和进攻性打法依然是他的杀手锏。

其他几位被看好夺冠的选手还包括：

• 罗里·麦克罗伊（Rory McIlroy）：前世界第一，拥有四座大满贯冠军奖杯。
• 贾斯汀·罗斯（Justin Rose）：2013年美国公开赛冠军。
• 琼·拉姆（Jon Rahm）：2021年美国公开赛冠军。
• 科林·莫里川（Collin Morikawa）：2021年英国公开赛冠军。

**今年的美国公开赛将是第124届，也是首次在松树丛高尔夫俱乐部举行。**这座球场以狭窄的球道、起伏的果岭和茂密的树林著称，对选手的精准度和推杆技术提出了极大的挑战。预计比赛将非常激烈，充满悬念。

究竟谁能在这片充满挑战的球场上笑傲江湖，捧起象征着至高荣誉的大满贯奖杯？让我们拭目以待！

除了以上内容，我还想补充以下几点：

• 美国公开赛素有“最难公开赛”之称，对选手的考验极大。 松树丛高尔夫俱乐部更是以其难度著称，预计今年的比赛将更加精彩。
• 除了几位夺冠热门选手之外，还有一些实力强劲的“黑马”选手值得关注。 他们有可能在比赛中爆发出惊人的能量，成为赛场上的搅局者。
• 美国公开赛不仅是一项高水平的体育赛事，也是一场视觉盛宴。 松树丛高尔夫俱乐部美丽的景色将为观众带来难忘的观赛体验。

我相信，今年的美国公开赛将是一场精彩纷呈的比赛，值得所有高尔夫爱好者的期待。

新的标题： 群雄争霸狭路相逢 美国公开赛谁能捧起大满贯奖杯

主要信息扩充及洗稿网络文章内容：

• 美国公开赛“最难公开赛”之称的由来： 美国公开赛的球场通常比较困难，对选手的考验更大。松树丛高尔夫俱乐部更是以其狭窄的球道、起伏的果岭和茂密的树林著称，难度系数极高。
• “黑马”选手介绍： 除了几位夺冠热门选手之外，还有一些实力强劲的“黑马”选手值得关注，比如马特·菲茨帕特里克（Matt Fitzpatrick）、维克多·霍夫兰（Viktor Hovland）、卡梅隆·史密斯（Cameron Smith）等。
• 美国公开赛的观赏性： 美国公开赛不仅是一项高水平的体育赛事，也是一场视觉盛宴。松树丛高尔夫俱乐部美丽的景色将为观众带来难忘的观赛体验。

来源：

• 美国公开赛舍夫勒吸引赌资排名第一 德尚博列第二 [移除了无效网址]
• 2024年美国公开赛前瞻：完整赛程和看点 [https://olympics.com/zh/news/2024-us-open-preview-full-schedule-how-watch-golf-major-action-live]([移除了无效网址]

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。