头条新闻！长白山“黑车”乱象再起 傅园慧事件只是冰山一角

长白山“黑车”乱象再起 傅园慧事件只是冰山一角

长白山 - 近日，有媒体报道称，吉林省长白山景区“黑车”乱象再起，游客遭遇漫天要价、言语恐吓等情况时有发生。这不禁让人想起了春节期间游泳运动员傅园慧在长白山包车被宰客的事件。

傅园慧事件曝光后，长白山当地曾一度整治“黑车”乱象，但随着旅游旺季的到来，“黑车”又开始猖獗起来。据媒体报道，有游客称，在长白山景区，一些社会车辆会主动拉客，并漫天要价。如果游客不答应，司机就会言语恐吓，甚至强行拉客。

“黑车”乱象不仅侵害了游客的合法权益，也扰乱了当地的旅游市场秩序。对此，有媒体评论称，长白山整治“黑车”不能单靠傅园慧们，需要当地政府部门采取更为有效的措施，从源头上杜绝“黑车”的存在。

“黑车”乱象为何屡禁不止？

“黑车”乱象之所以屡禁不止，主要有以下几个原因：

• **景区交通运力不足。**在旅游旺季，景区交通运力往往供不应求，这给“黑车”提供了可乘之机。
• **缺乏有效监管。**一些地方对“黑车”的监管力度不够，导致“黑车”有恃无恐。
• **游客维权意识不强。**一些游客在遭遇“黑车”侵害时，选择息事宁人，不愿维权，这也助长了“黑车”的气焰。

如何整治“黑车”乱象？

要整治“黑车”乱象，需要多方共同努力。

• **景区要加强交通运力建设。**景区应根据游客流量的变化，及时调整交通运力安排，确保满足游客出行需求。
• **政府部门要加大执法力度。**公安、交通等部门要加大对“黑车”的查处力度，形成震慑作用。
• **游客要提高维权意识。**游客在遭遇“黑车”侵害时，要勇于维权，并积极配合相关部门的执法行动。

结语

“黑车”乱象不仅损害了旅游业的形象，也侵害了游客的合法权益。希望相关部门能够采取有效措施，从源头上杜绝“黑车”的存在，还游客一个安全舒心的旅游环境。

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。