今日热点！土耳其对中国燃油及混合动力乘用车加征关税 中方敦促立即取消

土耳其对中国燃油及混合动力乘用车加征关税 中方敦促立即取消

北京 – 2024年6月8日，土耳其宣布对原产地为中华人民共和国的燃油及混合动力乘用车征收40%额外进口关税，并自发布日起30日后实施。针对此举，中国商务部新闻发言人6月14日回应表示，中方对此表示严重关切，并敦促土方立即取消歧视性关税措施，以维护两国经贸关系的健康发展。

发言人指出，中方一贯主张维护自由贸易和多边贸易体制，反对任何形式的贸易保护主义。土方此举违背了世界贸易组织的基本原则，损害了中国企业的合法权益，也将会对两国经贸关系造成负面影响。

中方敦促土方认真考虑中方关切，立即纠正错误做法，取消歧视性关税措施，为两国企业创造公平、公正的经贸环境。中方将密切关注事态发展，并采取必要措施维护中国企业合法权益。

事件分析：

土耳其对中国燃油及混合动力乘用车加征关税，是其近期一系列针对中国商品采取贸易保护主义措施的最新例证。这表明，土耳其国内反华情绪正在升温，中土经贸关系正面临着新的挑战。

中方对此表示坚决反对，并敦促土方立即取消歧视性关税措施。这表明中国政府高度重视维护中国企业合法权益，并将采取必要措施捍卫自身利益。

事件影响：

土耳其对中国燃油及混合动力乘用车加征关税，将对中国相关企业造成直接损失，并可能导致中国汽车在土耳其市场份额下降。此外，这也将加剧中美贸易摩擦，对全球自由贸易和多边贸易体制造成负面影响。

后续展望：

目前尚不清楚土耳其是否会采纳中方的要求。如果土方继续坚持其错误做法，中方可能会采取进一步的反制措施。中土经贸关系的未来走向值得关注。

注意：

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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

希望以上内容能够满足您的需求。