要闻！星光熠熠！希克领衔捷克队征战欧洲杯，绍切克、曹法尔等名将集结

星光熠熠！希克领衔捷克队征战欧洲杯，绍切克、曹法尔等名将集结

捷克国家队公布了征战2024年欧洲杯的26人大名单，勒沃库森前锋帕特里克·希克领衔出战，西汉姆联后卫托马什·绍切克、西汉姆联中场弗拉迪米尔·曹法尔等队内核心球员也悉数入选。

希克作为捷克队锋线上的绝对核心，本赛季在勒沃库森表现出色，各项赛事打入24球，送出10次助攻，是球队进攻端的关键人物。绍切克则是捷克队后防线上的定海神针，他在西汉姆联的稳定发挥帮助球队闯入欧联杯半决赛。曹法尔则是捷克队中场的核心球员，他具备出色的组织能力和传球视野，是球队中场攻防转换的关键。

除了上述三位球星之外，捷克队此次征召的球员中还包括门将托马什·瓦茨利克、后卫翁德尔·库法尔、中场安东宁·巴拉克、托马什·索谢克、前锋迈克尔·克尔门奇克等实力球星。这支捷克队整体实力均衡，攻防兼备，有望在欧洲杯上取得佳绩。

捷克队曾在1996年欧洲杯上获得亚军，创造了队史最佳战绩。此次征战欧洲杯，捷克队将与英格兰、苏格兰和克罗地亚同组，小组赛的前两个名次将晋级淘汰赛。

以下是捷克队欧洲杯26人大名单：

**门将：**托马什·瓦茨利克（塞维利亚）、吉列克·曼多斯（奥洛莫茨）、亚当·帕夫伦卡（不来梅）

**后卫：**托马什·绍切克（西汉姆联）、翁德尔·库法尔（西汉姆联）、扬·博里尔（布拉格斯拉维亚）、弗拉迪米尔·曹法尔（西汉姆联）、卡列尔·切卢斯特卡（布拉格斯巴达）、雅库布·布拉贝茨（比尔森胜利）、彼得·卡德扎贝克（霍芬海姆）、托马什·卡拉斯（布里斯托尔城）、大卫·马特尤（布雷西亚）、亚历山大·齐马（布拉格斯拉维亚）

**中场：**安东宁·巴拉克（维罗纳）、弗拉迪米尔·达里达（霍芬海姆）、托马什·索谢克（斯帕达）、卢卡斯·霍莱什（布拉格斯拉维亚）、雅各布·扬克托（桑普多利亚）、托马什·克拉尔（莫斯科斯巴达）、彼得·马索普斯特（布拉格斯拉维亚）、亚当·佩塞克（利贝雷茨）、亚库布·绍切克（布拉格斯巴达）

**前锋：**帕特里克·希克（勒沃库森）、迈克尔·克尔门奇克（PAOK）、扬·佩克哈特（拉斯帕尔马斯）、托马什·维德拉（伯恩利）

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。