特讯热点！高温天气谨防中暑：重点人群防暑降温攻略

高温天气谨防中暑：重点人群防暑降温攻略

近日，我国多地持续高温，酷暑天气给人们的生产生活带来诸多不便，也对一些重点人群的健康造成威胁。专家提醒，高温天气要注意防暑降温，以下人群更需加强防范：

• 老年人：老年人身体调节功能减退，对外界环境变化的适应能力差，更容易中暑。
• 儿童：儿童体温调节中枢发育尚不完善，且户外活动时间较长，也是中暑高风险人群。
• 孕妇：孕妇体内的水分和电解质代谢旺盛，容易脱水，且妊娠期体温偏高，也更易中暑。
• 慢性病患者：患有心脑血管疾病、呼吸系统疾病、糖尿病等慢性病的人群，中暑后病情可能加重，甚至危及生命。
• 户外作业者：建筑工人、环卫工人、交警等户外作业者长时间暴露在高温环境下，体力消耗大，中暑风险高。

针对重点人群，专家建议采取以下防暑降温措施：

• **避免高温作业或长时间户外活动。**如必须在户外活动，应尽量选择清晨或傍晚等凉爽时段，并做好防晒、散热措施。
• **注意补充水分。**多喝水，以白开水、淡茶水为宜，也可适当补充一些电解质饮料。
• **穿着宽松、透气的衣物。**浅色衣服有利于反射阳光，减少热量吸收。
• **保证充足睡眠和休息。**避免过度劳累，注意饮食清淡，多吃新鲜蔬菜和水果。
• **加强监测，及时发现中暑迹象。**如出现头晕、头痛、恶心、呕吐、乏力、肌肉痉挛等中暑症状，应立即转移至阴凉通风处，松开衣扣，用湿毛巾擦拭身体，并补充水分。如果出现意识障碍、昏迷等严重症状，应立即拨打急救电话。

高温天气对人体健康构成严重威胁，做好防暑降温工作至关重要。重点人群要提高防范意识，采取必要措施，保障自身安全和健康。

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。