最新报道！韩剧收视率排行榜：《消防厅》接档《恶鬼》，《恋人》强势入榜

韩剧收视率排行榜：《消防厅》接档《恶鬼》，《恋人》强势入榜

8月17日，韩国AGB Nielsen发布了最新一周的韩剧收视率排行榜。

新剧《消防厅》以8.5%的收视率接档《恶鬼》，空降排行榜第三位。 由金来沅、李恩河主演的《消防厅》讲述了消防员们在工作和生活中发生的故事，以热血励志的剧情和精彩的动作场面获得了观众的喜爱。

上周冠军《恶鬼》本周收视率小幅下滑至9.2%，位居第二。 由金泰梨、玉泽演主演的《恶鬼》是一部悬疑惊悚剧，讲述了刑警与法医联手追查连环杀人案的故事。凭借着紧张刺激的剧情和精彩的演技，该剧获得了观众的一致好评。

另一部新剧《恋人》以7.8%的收视率强势入榜，位居第四位。 由黄寅烨、徐玄振主演的《恋人》是一部爱情喜剧剧，讲述了两个性格迥异的人意外相识并坠入爱河的故事。凭借着清新甜蜜的剧情和高颜值的主角，该剧吸引了不少观众的关注。

以下是8月13日至19日韩国AGB Nielsen韩剧收视率排行榜前五名：

1. 恶鬼 (tvN) - 9.2%
2. 消防厅 (SBS) - 8.5%
3. 爱在星空下 (tvN) - 8.3%
4. 恋人 (MBC) - 7.8%
5. 真的出现了 (MBC) - 7.6%

从榜单可以看出，本周韩国电视剧市场竞争依然激烈，新剧和老剧各显神通。 《消防厅》的强势开播为剧市注入了新的活力，《恋人》的热播也为观众带来了新的选择。

接下来，韩国电视剧市场还将有哪些精彩看点，让我们拭目以待。

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。